Purpose: Slow manual harvesting of rain-fed chickpeas cultivated in fallow fields in developing countries have encouraged the design of a mechanical harvester. Methods: A tractor-pulled harvester was built, in which a modified stripper header detached pods from an anchored plant and a chain conveyor transferred material. The stripper harvester was redesigned to use: 1) the maneuverability of tractor-mounted frames, 2) the adaptability of floating headers, and 3) the flexibility of pneumatic conveyors. Results: A mobile vacuum conveyor, which was an innovator open system, was designed for the dilute phase transferring mode for both grain and material other than grain. A centrifugal fan transferred harvested material to a cyclone separator that settled harvested material in a grain tank 1 m high. The machine at the spot work rate of $0.42ha{\cdot}h^{-1}$ harvested chickpea pods equal to the output of 16.6 farm laborers. Conclusion: The low cost and reasonable projected purchase price are the advantages of the concept. Additionally, the shattering loss reduction confirms the feasibility of the prototype chickpea harvester for commercialization.
Due to the widespread availability of the internet, large-scale and dynamic distributed projects in industry are becoming popular. We present a distributed, collaborative, and adaptive control approach for decentralized multiple projects, which is one of representative project environments in modern e-enterprises. In this paper we deal with short term scheduling and rescheduling of resources, which are shared by multiple projects. We in specific, address the dynamic nature of the situation. We model this as a dynamic economy, where the multiple local markets are established and cleared over time trading resource time slots(goods). Local markets are modeled using a combinatorial auction mechanism. Due to the dynamic and distributed nature of economy, through our approach we can achieve higher levels of flexibility, scalability and adaptability.
In this paper, the maritime educational and training systems in different countries were compared and analyzed. The sample countries have been divided into two large groups, one of which comprising the countries adopting European maritime educational system and the other of which consisting of countries adopting American maritime educational system. From the comparison of the two educational systems, the merits and demerits of each system has been analysed. The results of the analyses show that the maritime educational institutes of the countries such as U.S.A., Japan, Korea, Taiwan, which have American maritime educational system, have more adaptability to the rapidly changing, shipping environment. In addition, it has been concluded that the college of the Maritime Science of the Korea Maritime University is required to set up a new educational model which is similar to the of the SUNY Maritime College in the U.S.A to meet the recent changes in Korean shipping industry.
In this study, we developed hybrid control algorithms in smart base stations (SBSs) along with devised communication, caching, and computing techniques. In the proposed scheme, SBSs are equipped with computing power and data storage to collectively offload the computation from mobile user equipment and to cache the data from clouds. To combine in a refined manner the communication, caching, and computing algorithms, game theory is adopted to characterize competitive and cooperative interactions. The main contribution of our proposed scheme is to illuminate the ultimate synergy behind a fully integrated approach, while providing excellent adaptability and flexibility to satisfy the different performance requirements. Simulation results demonstrate that the proposed approach can outperform existing schemes by approximately 5% to 15% in terms of bandwidth utilization, access delay, and system throughput.
In this paper, a vehicle recognition algorithm based on deep convolutional neural network and compression dictionary is proposed. Firstly, the network structure of fine vehicle recognition based on convolutional neural network is introduced. Then, a vehicle recognition system based on multi-scale pyramid convolutional neural network is constructed. The contribution of different networks to the recognition results is adjusted by the adaptive fusion method that adjusts the network according to the recognition accuracy of a single network. The proportion of output in the network output of the entire multiscale network. Then, the compressed dictionary learning and the data dimension reduction are carried out using the effective block structure method combined with very sparse random projection matrix, which solves the computational complexity caused by high-dimensional features and shortens the dictionary learning time. Finally, the sparse representation classification method is used to realize vehicle type recognition. The experimental results show that the detection effect of the proposed algorithm is stable in sunny, cloudy and rainy weather, and it has strong adaptability to typical application scenarios such as occlusion and blurring, with an average recognition rate of more than 95%.
Learning agility as high potentials is drawing attention as a competency for leading an uncertain future society. The present study aims to determine the factors of learning agility in higher education context for future society. To address this goal, Major factors related to learning agility were derived through literature review and statistically verified. For statistical analysis, the nationwide data were collected from 1,000 undergraduate students in South Korea by National Youth Policy Institute. The participants asked to answer 29 items of learning agility questionnaires (LAQ). The collected data were analyzed by descriptive statistical analysis, exploratory factor analysis, and confirmatory factor analysis. As a result, learning agility items were verified normality and reliability. Learning agility was identified seven factors; challenging mind, learning responsibility, reflecting experience, intellectual curiosity, systemic thinking, change adaptability, and logical thinking. Also, the structural model fit of the seven factors of learning agility was also confirmed to be good. Based on the findings of the present study, empirical, theoretical, and practical contributions were presented, and suggestions for further research were proposed in detail.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.2
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pp.135-141
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2022
This thesis examines a significant way to enhancing and improving the term/phenomenon of performer training system in contemporary Korean theatre. To articulate the matters, this research engages in discussing and criticizing those problematic issues that we, as an instructor/trainer, have faced with through the last decades in the field of performer training and education. Specifically, we concern with the necessity of an applicable and appropriate educational/training system where each student-actor would discover his/her own adaptability by evaluating what a specific method and approach is. This atmosphere accurately provided by an instructor/trainer can also facilitate and enhance the young students' potential possibilities and/or talent, that is, as we argue a way to accomplish each performer's true nature. To achieve the goals, we underlie the necessity of establishing and/or settling performer training program/course by means of an alternative path. The research finding shows that within the atmosphere each student could share then interrogate what a possible or ideal way is according to his/her comprehensive understandings with clearer purpose: what kind of performers would you produce, train, and/or educate.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.2
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pp.164-172
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2023
Sharing power data between electrical power grids is crucial in energy management. The multi-agent approach has been applied in various applications to improve the development of complex systems by making them both independent and collaborative. The smart grid is one of the most intricate systems that requires a higher level of independence, reliability, protection, and adaptability to user requests. In this paper, a multi-agent system is utilized to share knowledge and tackle challenges in smart grids. The shared information is used to make decisions that aid in power distribution management within the grid and with other networks. The proposed multi-agent mechanism improves the reliability of the power system by providing the necessary information at critical times. The results indicate that the multi-agent system operates efficiently and promptly, making it a highly promising candidate for smart grid management.
The purpose of this study is to evaluate dogs' sociality toward human strangers in the absence of an owner by analyzing changes in dogs' behavior during a task of making eye contact with an experimenter to obtain snacks. A total of 17 dogs were divided into groups of high sociality (HS; n = 10, 4.4 ± 3.87 years) and low-sociality (LS; n = 7, 3.71 ± 2.06 years). A comparison of the average frequency of five behavioral types-fear-appeasement behaviors (P<0.001), sociability-related behaviors (P<0.001), stress-related behaviors (P<0.05), destruction (P < 0.001), and vocalization (P < 0.001)-between the groups showed a significant difference in all five categories. Together, these results suggest that dogs with high sociality are less exposed to various stresses and have a higher ability to adapt to new environments than dogs with low sociality. This can predict dogs' adaptability to a new environment and positive outcomes in their daily life with the owner.
The purpose of this study was to examine how computer conferencing might facilitate collaborative learning for students to engage in meaningful discussion. The participants in this study consisted of the instructor and the students in a graduate level course. Different sources of evidence were used to triangulate the data: in-depth interviews, content analysis of transcripts of discussion, and other archival data including course syllabus, presentation materials, and lecture notes. Participants perceived web-based learning as collaborative process, providing opportunities to share the idea, respect and evaluate different perspectives, and co-construct new insights. Analysis of the data revealed several challenges related collaboration in a web-based learning environment: absence of a sense of community, technical problems, adaptability to different types of learner, and managing the discussion. The data also indicated that a variety of strategies were used to facilitate learning: building a sense of community, technical support, developing instructional methodologies, class size, and design of the content.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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