We propose the VS3-NET model to solve the task of question answering questions with machine-reading comprehension that searches for an appropriate answer in a given context. VS3-NET is a model that trains latent variables for each question using variational inferences based on a model of a simple recurrent unit-based sentences and self-matching networks. The types of questions vary, and the answers depend on the type of question. To perform efficient inference and learning, we introduce neural question-type models to approximate the prior and posterior distributions of the latent variables, and we use these approximated distributions to optimize a reparameterized variational lower bound. The context given in machine-reading comprehension usually comprises several sentences, leading to performance degradation caused by context length. Therefore, we model a hierarchical structure using sentence encoding, in which as the context becomes longer, the performance degrades. Experimental results show that the proposed VS3-NET model has an exact-match score of 76.8% and an F1 score of 84.5% on the SQuAD test set.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.51
no.3
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pp.375-386
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2015
The study aims at a selective effect of the Grid and Window net in the shrimp beam trawl. The experimental trawling of the Proto type, Grid type and Grid and Window net type was performed in a sea area of Geo-je and Tong-yeong from Mar, 2006 to Apr, 2010. The obtained results are as follows; Catch per unit area (Number) of the Proto type net and Grid type net were $0.18/m^2$, $0.23/m^2$, respectively. The Grid type demonstrated 2.4% lower bycatch rate than the proto type (6.6% vs 4.2%, respectively). In addition, in terms of total weight, the bycatch rate of Grid type was 7.6% lower than the proto type (50.2% vs 42.6%, respectively). In the comparison of shrimp catch, the Proto type demonstrated better haul outcome ($0.02case/m^2$) than the Grid & Window type ($0.02case/m^2$). The Grid & Window net type demonstrated 16.4% lower bycatch rate than the Proto type (32.2% vs 48.6%, respectively). In addition, in terms of total weight, the bycatch rate of Grid & Window net type was 8.3% lower than the Proto type (85.9% vs 94.2% respectively).
Hatchery waste including infertile eggs, dead embryos in shell, dead or low grade chicks was cooked at $100^{\circ}C$ for 15 minutes and then oven dried and ground. Hatchery waste meal (HWM) thus prepared contained 44.25% protein, 4,573 kcal/kg gross energy, 3,600 kcal/kg metabolizable energy, 30% ether extract, 1.9% fibre, 14% ash, 9.8% nitrogen free extract, 7.26% Ca, 0.84%P, 1.86% lysine and 0.66% methionine with no Salmonella and E. coli. In biological evaluation trial, significantly higher weight gain was observed in ration containing 12% HWM compared with that containing similar amount of fish meal. Protein efficiency ratio on the two rations was 3.96 vs 2.85; protein digestibility, 86.02 vs 71.9; net protein utilization, 64.9 vs 42.37 and biological value, 75.37 vs 58.84, respectively, indicating better balance of amino acids in HWM compared with fish meal. Growth performance trial on broiler chicks also revealed better weight gain and feed efficiency on ration containing 12% HWM than that containing similar level of fish meal.
Purpose: This study aimed to analyze G3BP1 and VEZT expression profiles in patients with gastric cancer, and examine the possible relationship between the expressions of each gene and clinicopathological factors. Materials and Methods: Expression of these genes in formalin-fixed paraffin embedded (FFPE) tissues, collected from 40 patients with gastric cancer and 40 healthy controls, was analyzed. Differences in gene expression among patient and normal samples were identified using the GraphPad Prism 5 software. For the analysis of real-time polymerase chain reaction products, GelQuantNET software was used. Results: Our findings demonstrated that both VEZT and G3BP1 mRNA expression levels were downregulated in gastric cancer samples compared with those in the normal controls. No significant relationship was found between the expression of these genes and gender (P-value, 0.4835 vs. 0.6350), but there were significant changes associated with age (P-value, 0.0004 vs. 0.0001) and stage of disease (P-value, 0.0019 vs. 0.0001). In addition, there was a direct relationship between VEZT gene expression and metastasis (P-value, 0.0462), in contrast to G3BP1 that did not demonstrate any significant correlation (P-value, 0.1833). Conclusions: The results suggest that expression profiling of VEZT and G3BP1 can be used for diagnosis of gastric cancer, and specifically, VEZT gene could be considered as a biomarker for the detection of gastric cancer progression.
This study executed evaluation of drying characteristics based on the polymer injection rate (8%, 10% and 12%) and the drying method[NIF(near-infrared ray). According to this study analyzed VS, VS/TS, and calorific value compared with 'the auxiliary fuel standard of the thermoelectric power plant and the combined heat & power plant'. The results are as follows. In the case of NIR, the VS was slightly changed at the early stage of the material preheating period and the constant drying rate period with low moisture evaporation. But VS reduction was shown higher as moisture was dried. In the case of non-digested sludge with high VS content, the VS reduction rate by drying was shown lower than that of digested sludge. As the flocculant injection rate increased, the VS loss due th drying was found to be small. Also, the higher the flocculant injection rate was the longer the drying time. Especially, in the case of the NIR drying equipment, as the moisture content of sewage sludge decreased(moisture content 20~40%), the loss of net VS also showed a tendency to increase sharply. It is shown that the high calorific value according to the drying time of the non-digested sludge was changed from 590 kcaℓ/kg to 3,005 kcaℓ/kg and from 539 kcaℓ/kg to 2,796 kcaℓ/kg.
Idaho National Laboratory (INL) announced at COP27 it would reach net zero greenhouse gas (GHG) emissions by 2031. As a Nuclear, Energy and Environment, and National Homeland Security laboratory, the predominant solution to closing the clean energy gap will include nuclear as a safe, clean, reliable and affordable electricity source with the additional benefit of producing heat and hydrogen to fuel INL's large transportation fleet. INL's collaboration first vs. competition is essential to the program's success. The focused actions in INL's Nuclear Roadmap include: Infrastructure, Licensing/Regulatory, Financial, Time to Market, Fuel Cycle and Public Confidence/Communications. The roadmap also includes nuclear technology innovations and creative partnerships with utility providers, regulators, businesses, community members, and Indigenous Peoples to accelerate deployment of advanced reactors. Through development of the Net-Zero Nuclear Roadmap, INL will offer a model to provide safe and secure energy for the nation and the world by: (1) establishing the necessary infrastructure on its 890-square mile site to support demonstration, (2) showing proven pathways through the licensing and regulation process, (3) partnering with utilities to ensure commercial application, and (4) collaborating with industry to site new technologies.
Jung Hee Hong;Eun-Ah Park;Whal Lee;Chulkyun Ahn;Jong-Hyo Kim
Korean Journal of Radiology
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v.21
no.10
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pp.1165-1177
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2020
Objective: To assess the feasibility of applying a deep learning-based denoising technique to coronary CT angiography (CCTA) along with iterative reconstruction for additional noise reduction. Materials and Methods: We retrospectively enrolled 82 consecutive patients (male:female = 60:22; mean age, 67.0 ± 10.8 years) who had undergone both CCTA and invasive coronary artery angiography from March 2017 to June 2018. All included patients underwent CCTA with iterative reconstruction (ADMIRE level 3, Siemens Healthineers). We developed a deep learning based denoising technique (ClariCT.AI, ClariPI), which was based on a modified U-net type convolutional neural net model designed to predict the possible occurrence of low-dose noise in the originals. Denoised images were obtained by subtracting the predicted noise from the originals. Image noise, CT attenuation, signal-to-noise ratio (SNR), and contrast-to-noise ratio (CNR) were objectively calculated. The edge rise distance (ERD) was measured as an indicator of image sharpness. Two blinded readers subjectively graded the image quality using a 5-point scale. Diagnostic performance of the CCTA was evaluated based on the presence or absence of significant stenosis (≥ 50% lumen reduction). Results: Objective image qualities (original vs. denoised: image noise, 67.22 ± 25.74 vs. 52.64 ± 27.40; SNR [left main], 21.91 ± 6.38 vs. 30.35 ± 10.46; CNR [left main], 23.24 ± 6.52 vs. 31.93 ± 10.72; all p < 0.001) and subjective image quality (2.45 ± 0.62 vs. 3.65 ± 0.60, p < 0.001) improved significantly in the denoised images. The average ERDs of the denoised images were significantly smaller than those of originals (0.98 ± 0.08 vs. 0.09 ± 0.08, p < 0.001). With regard to diagnostic accuracy, no significant differences were observed among paired comparisons. Conclusion: Application of the deep learning technique along with iterative reconstruction can enhance the noise reduction performance with a significant improvement in objective and subjective image qualities of CCTA images.
Background: This study aimed to investigate the impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) on the development of major mental disorders in patients visiting a university hospital. Methods: The study participants were patients with COVID-19 (n=5,006) and those without COVID-19 (n=367,162) registered in the database of Keimyung University Dongsan Hospital and standardized with the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model. Data on major mental disorders that developed in both groups over the 5-year follow-up period were extracted using the FeederNet computer program. A multivariate Cox proportional hazards model was used to estimate the hazard ratio (HR) and 95% confidence interval (CI) for the incidence of major mental disorders. Results: The incidences of dementia and sleep, anxiety, and depressive disorders were significantly higher in the COVID-19 group than in the control group. The incidence rates per 1,000 patient years in the COVID-19 group vs. the control group were 12.71 vs. 3.76 for dementia, 17.42 vs. 7.91 for sleep disorders, 6.15 vs. 3.41 for anxiety disorders, and 8.30 vs. 5.78 for depressive disorders. There was no significant difference in the incidence of schizophrenia or bipolar disorder between the two groups. COVID-19 infection increased the risk of mental disorders in the following order: dementia (HR, 3.49; 95% CI, 2.45-4.98), sleep disorders (HR, 2.27; 95% CI, 1.76-2.91), anxiety disorders (HR, 1.90; 95% CI, 1.25-2.84), and depressive disorders (HR, 1.54; 95% CI, 1.09-2.15). Conclusion: This study showed that the major mental disorders associated with COVID-19 were dementia and sleep, anxiety, and depressive disorders.
Since the original description of new species, Eumicrotremus jindoensis, we confirmed the first occurrence of E. jindoensis based on a single specimen (22.3 mm SL) caught by inshore stow net at the coastal waters of Boryeong of Korea. However, our specimen slightly differed from type specimens in having more vertebrae (26 vs. 21~24), longer snout (17.4% vs. 8.1~9.1%), longer preanus length (67.5% vs. 58.0~58.3%) and shorter second dorsal fin base (15.3% vs. 20.2~20.8%). Comparing with mtDNA COI and Cytb sequences, we could not find any differences in mtDNA Cytb sequences between our specimen and type specimens, which suggest that those morphological differences may belong to local variation by habitat and environmental condition between off Jindo Island and off Boryeong in Korea. Eumicrotremus uenoi is known from the southern sea of Korea narrowly (Busan, Tongyeong, and Jeju Island), the other congeneric species (E. asperrimus, E. pacificus, and E. taranetzi) from only the eastern sea of Korea, but E. jindoensis from the central coast to southern coast of western Korea.
Maeng Jin Kim;Jeong-Ho Park;Hyeon-Jeong Kim;Jin-Koo Kim
Korean Journal of Ichthyology
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v.35
no.4
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pp.372-377
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2023
This is the first report of Trachinotus blochii (Perciformes: Carangidae) from Korea. Single specimen (89.8 mm SL) was collected by seine fishing from the coastal waters of Busan on 13 September, 2023 and two specimens (29.53~30.78 mm SL) were collected by scoop net from Jejudo Island, Korea. This species is distinguishable from the most similar species, Trachinotus blochii as follows: it has the no black spots (vs. black spots in T. baillonii), 21~25 dorsal fin rays (vs. 18~20), and 20~24 anal fin rays (vs. 16~18). In order to confirm their taxonomic status, their mitochondrial DNA cytochrome c oxidase subunit I sequences were obtained and compared with those of carangid species recorded in the NCBI database. As a result, it was perfectly matched to T. blochii, and differed from T. baillonii (genetic distance=5.46%). We propose a Korean name, "Mu-jeom-mae-ga-ri", for the species.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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