An investigation of the nonlinear thermal buckling behavior of a nano-sized beam constructed from intelligent materials called piezo-magnetic materials has been presented in this article. The nano-sized beam geometry has been considered based on two assumptions: an ideal straight beam and an imperfect beam. For incorporating nano-size impacts, the nano-sized beam formulation has been presented according to nonlocal elasticity. After establishing the governing equations based on classic beam theory and nonlocal elasticity, the nonlinear buckling path has been obtained via Galerkin's method together with an analytical trend. The dependency of buckling path to piezo-magnetic material composition, electro-magnetic fields and geometry imperfectness has been studied in detail.
Artificial intelligence (AI) refers to the use of machines to mimic intelligent human behavior. It involves interactions with humans in clinical settings, and augmented intelligence is considered as a cognitive extension of AI. The importance of AI in healthcare and medicine has been emphasized in recent studies. Machine learning models, such as genetic algorithms, artificial neural networks (ANNs), and fuzzy logic, can learn and examine data to execute various functions. Among them, ANN is the most popular model for diagnosis based on image data. AI is rapidly becoming an adjunct to healthcare professionals and is expected to be human-independent in the near future. The introduction of AI to the diagnosis and treatment of oral diseases worldwide remains in the preliminary stage. AI-based or assisted diagnosis and decision-making will increase the accuracy of the diagnosis and render treatment more precise and personalized. Therefore, dental professionals must actively initiate and lead the development of AI, even if they are unfamiliar with it.
The nonlinear dynamic behavior of a nonuniform small-scale nonlocal beam is investigated in this work. The nanobeam is theoretically modeled using the nonlocal Eringen theory, as well as a few of Von-nonlinear Kármán's theories and the classical beam theory. The Hamilton principle extracts partial differential equations (PDE) of an axially functionally graded (AFG) nano-scale beam consisting of SUS304 and Si3N4 throughout its length, and an elastic Winkler-Pasternak substrate supports the tapered AFG nanobeam. The beam thickness is a function of beam length, and it constantly varies throughout the length of the beam. The numerical solution strategy employs an iteration methodology connected with the generalized differential quadratic method (GDQM) to calculate the nonlinear outcomes. The nonlinear numerical results are presented in detail to examine the impact of various parameters such as nonlinear amplitude, nonlocal parameter, the component of the elastic foundation, rate of cross-section change, and volume fraction parameter on the linear and nonlinear free vibration characteristics of AFG nanobeam.
Smart city technologies such as transportation and parking systems make our daily lives more efficient and intelligent. However, it is impossible to implement a smart mobility system without analyzing the individual's behavior toward the new technology. This research study attempts to develop a framework for predicting smart mobility antecedents using SEM in primary data analysis. The Technology Acceptance Model (TAM) was the conceptual foundation for this study. To achieve the objectives of the study, one thousand five hundred and twelve effective questionnaires were collected and analyzed using Smart PLS 3.3. The results show that perceived usefulness, perceived ease of use, and perceived risk significantly affect attitudes towards adopting smart mobility systems. Our study provides a comprehensive framework to understand individual-level smart city technology adoption. This study offers implications for policymakers to update existing policies concerning road technology.
The main object of this work is the development of an intelligent multi-sensor integration and fusion model that uses fuzzy inference system. Sensor data from different types of sensors are integrated and fused together based on the confidence which is not typically used in traditional data fusion methods. The information is fed as input to a fuzzy inference system(FIS). The output of the FIS is weights that are assigned to the different sensor data reflecting the confidence En the sensor´s behavior and performance. We interpret a type of fuzzy inference system as an interpolator of B-spline hypersurfaces. B-spline basis functions of different orders are regarded as a class of membership functions. This paper presents a model that ...
Journal of information and communication convergence engineering
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v.21
no.3
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pp.216-224
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2023
Smart lighting systems have become increasingly popular in several public sectors because of trends toward urbanization and intelligent technologies. In this study, we designed and implemented a web application platform to explore and monitor data acquired from lighting devices at Thammasat University (Rangsit Campus, Thailand). The platform provides a convenient interface for administrative and operative staff to monitor, control, and collect data from sensors installed on campus in real time for creating geographically specific big data. Platform development focuses on both back- and front-end applications to allow a seamless process for recording and displaying data from interconnected devices. Responsible persons can interact with devices and acquire data effortlessly, minimizing workforce and human error. The collected data were analyzed using an exploratory data analysis process. Missing data behavior caused by system outages was also investigated.
정보통신 기술과 저장 매체의 발전으로 많은 분야에 편리함과 더불어 산업기밀유출사고의 위험이 늘어나고 있다. 보안사고 중 80% 이상이 인적 보안 유출 이였으며 현직 직원의 유출은 약 25%정도의 부분을 차지하고 있었다. 기존의 단순한 시스템 로그 정보를 이용한 사용자 감사기술, DRM을 이용한 데이터 보호기술방법 보다는 진보된 방법이 필요하다. 사용자 정보와 시스템 정보, 시스템 콜 정보 수집을 통한 구분된 감사데이터의 통계기법을 이용한 지능적인 이상행위 탐지 기법을 제시한다.
Economic investigation is one of the main issues regarding the design and production of small-scale structures. This paper concerns the creation, implementation, and economic aspects of the cross-section profile of small-scale structures regarding the dynamic response of the free and forced vibration behavior of spinning nanoscale beams based on big data analysis. According to the financial analysis, the three practical non-uniform functions of cross-sections are compared to the uniform beam in the same weight and the equal material used. The previous studies reported that the uniform beams are more stable and contain a better frequency response based on the mechanical analysis. Still, concerning the economic investigation, which means the considered structures should have equal length and have the same weight in the aspect of material used, the conclusion can be different from the mechanical aspect. Consequently, in the current paper, the dynamic response along with computer technology as well as the big data analysis of the free and forced vibration of the nanobeam regarding the economic shape of the cross-section is scrutinized.
Juncheng Fan;Qinyang Li;Sami Muhsen;H. Elhosiny Ali
Computers and Concrete
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v.31
no.2
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pp.139-149
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2023
This article investigates the statically analysis regarding the thermal buckling behavior of a nonuniform small-scale nanobeam made of functionally graded material based on classic beam theories along with the nonlocal Eringen elasticity. The material distribution of functionally graded structures is composed of temperature-dependent ceramic and metal phases in axial and thickness directions, called two-dimensional functionally graded (2D-FG). The partial differential (PD) formulations and end conditions are extracted by using to the conservation energy method. The porosity voids are assumed in the nonuniform functionally graded (FG) structure. The thermal loads are in the axial direction of the beam. The extracted nonlocal PD equations are also solved by employing generalized differential quadrature method (GDQM). Last but not least, the information acquired is used to produce miniature sensors, providing a unique perspective on the growth of nanoelectromechanical systems (NEMS).
본 논문에서는 로봇의 지능적 행위를 구현하기 위하여 인공지능의 몇 가지 기법을 휴머노이드 로봇에 적용하고 이를 테스트 도메인에서 실험하는 연구결과를 기술하였다. 본 연구에서 적용한 기법들은, 인공지능의 계획기법에 기반한 로봇의 계획생성, A* 알고리즘을 적용한 길 찾기, 외부 센서 값에 기반한 장애물회피 및 로봇의 자기 위치인식, 그리고 원하는 물체를 파악하기 위해 템플릿 매칭을 이용한 영상인식 등 네 가지 방향으로 접근하였다. 전반적으로 로봇의 실험은, 웹 페이지로부터 사용자의 쇼핑 목록을 입력 받아, 인공지능의 계획기법에 기반하여 서버에서 이에 대한 실행계획을 만들고 난 후, 로봇이 서버로부터 TCP/IP 기반의 소켓 통신을 통하여 세부 실행계획을 전달받아 임무를 수행하게 된다. 또한 이러한 임무를 수행하기 위해서는 로봇자신의 현재위치에 대한 정보 및 목표물에 대한 위치인식이 요구되며, 이를 위해서 사전에 주어진 맵의 좌표를 찾아가는 방법을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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