Online games are virtual space where it connects individual users through network connection to offer enjoyment of play games and game developer who service online games have to develop new contents and provide them to users to extend life of their service. Typically, in order to update new contents, all service companies have maintenance schedule to stop the game service for a while to update both server and client applications. Usually this process takes quite amount of time and users do not have any other choice but disconnected from server and wait until it is over. The purpose of this thesis is to describe the advantages of new design system which will allows users to continue to play the game even during the update. The main focus of this design is to make users feel more convenience in online gaming experience by move client from previous server to new server while users are still playing. If they can to connect current client with new server without any certificate validation process while users information from the client can automatically pass through to the new server, users may not need to experience maintenance for new contents update.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.4B
no.1
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pp.20-23
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2004
BLDCMs are widely used in many industries. In certain specialized areas, they need to have high efficiency, high power rate and produce a low volume of noise, etc. In this study, a new type of slotless BLDCM is proposed that has no cogging torque, low iron loss and low volume as compared to commonly used BLDCMs. With a high performance magnet and coreless compact winding structure similar to those employed in linear synchronous motors, motor volume is reduced. The proposed motor has been put been through various experiments arid has demonstrated acceptable results for industry applications.
Achieving the beneficiary goal of recent discovery in human genome project still needs a way to retrieve and analyze the exponentially expanding bio-related information. Research on bio-related fields naturally applies knowledge discovered to the current problem and make inferences to extract new information where shared concepts and data containing information need to be defined and used in a coherent way. In such a professional domain, while the need to help users reduce their work and to improve search results has been emerged, methods for systematic retrieval and adequate exchange of relevant information are still in their infancy. The design of our system aims at improving the quality of information retrieval in a professional domain by utilizing both corpus-based and concept-based ontology. Meta-rules of helping users to make an adequate query are formed into an ontology in the domain. The integration of those knowledge permits the system to retrieve relevant information in a more semantic and systematic fashion. This work mainly describes the query models with details of GUI and a secondary query generation of the system.
The mission of the modern medical school includes education, research, and patient care. The clinical clerkship is an important part of the core curriculum, and hospital facilities are needed for the clinical clerkship. However, unfortunately, education has moved to the periphery during the past several decades because of the dominance of research and patient care. This may lead to obstacles in the education of future physicians in the long term. To promote their education mission, teaching hospitals need to recognize and share the importance of this mission. In addition to the certification of teaching hospitals, a new paradigm for teaching hospitals should be introduced to produce a high quality clinical clerkship and postgraduate medical education. The relevant government departments need to allocate and expand financial support to medical schools and teaching hospitals, and to unify supervision of basic and postgraduate medical education.
Wu, Chuanrong;Tan, Ning;Lu, Zhi;Yang, Xiaoming;McMurtrey, Mark E.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.8
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pp.3068-3085
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2021
The economics of big data knowledge, especially cloud computing and statistical data of consumer preferences, has attracted increasing academic and industry practitioners' attention. Firms nowadays require purchasing not only external private patent knowledge from other firms, but also proprietary big data knowledge to support their new product development. Extant research investigates pricing strategies of external private patent knowledge and proprietary big data knowledge separately. Yet, a comprehensive investigation of pricing strategies of these two types of knowledge is in pressing need. This research constructs an overarching pricing model of external private patent knowledge and proprietary big data knowledge through the lens of firm profitability as a knowledge transaction recipient. The proposed model can help those firms who purchase external knowledge choose the optimal knowledge structure and pricing strategies of two types of knowledge, and provide theoretical and methodological guidance for knowledge transaction recipient firms to negotiate with knowledge providers.
Zhang, Jianming;Jin, Xiaokang;Liu, Yukai;Sangaiah, Arun Kumar;Wang, Jin
Journal of Information Processing Systems
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v.14
no.6
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pp.1464-1479
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2018
In face recognition, sometimes the number of available training samples for single category is insufficient. Therefore, the performances of models trained by convolutional neural network are not ideal. The small sample face recognition algorithm based on novel Siamese network is proposed in this paper, which doesn't need rich samples for training. The algorithm designs and realizes a new Siamese network model, SiameseFacel, which uses pairs of face images as inputs and maps them to target space so that the $L_2$ norm distance in target space can represent the semantic distance in input space. The mapping is represented by the neural network in supervised learning. Moreover, a more lightweight Siamese network model, SiameseFace2, is designed to reduce the network parameters without losing accuracy. We also present a new method to generate training data and expand the number of training samples for single category in AR and labeled faces in the wild (LFW) datasets, which improves the recognition accuracy of the models. Four loss functions are adopted to carry out experiments on AR and LFW datasets. The results show that the contrastive loss function combined with new Siamese network model in this paper can effectively improve the accuracy of face recognition.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.15
no.5
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pp.287-298
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2010
As business needs are accelerating exponentially due to globalization and other market forces, companies regardless of its size need data which can operate flexibly and rapidly across disappearing physical and organizational borders. To meet the growing Enterprise Resource Planning [ERP] needs for small and medium sized firms, large ERP vendors have introduced new and inexpensive products to these markets. They can customize to businesses of all sizes as long as they have the need for the services and the budget to support the system. Based on the observations in this research, most ERP vendors, regardless of their size, are now focusing more on improving the implementation curve and reporting capabilities through compartmentalizing business applications along industry verticals. Also ERP systems are becoming more open thereby consultants and subject matter experts now have the opportunity to create modules based upon verticals to form a best-of-breed ERP implementation. of enterprises.
Since the introduction of RNA sequencing (RNA-seq) as a high-throughput mRNA expression analysis tool, this procedure has been increasingly implemented to identify cell-level transcriptome changes in a myriad of model systems. However, early methods processed cell samples in bulk, and therefore the unique transcriptomic patterns of individual cells would be lost due to data averaging. Nonetheless, the recent and continuous development of new single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) toolkits has enabled researchers to compare transcriptomes at a single-cell resolution, thus facilitating the analysis of individual cellular features and a deeper understanding of cellular functions. Nonetheless, the rapid evolution of high throughput single-cell "omics" tools has created the need for effective hypothesis verification strategies. Particularly, this issue could be addressed by coupling cell engineering techniques with single-cell sequencing. This approach has been successfully employed to gain further insights into disease pathogenesis and the dynamics of differentiation trajectories. Therefore, this review will discuss the current status of cell engineering toolkits and their contributions to single-cell and genome-wide data collection and analyses.
China possesses a passenger dedicated line system of large scale, passenger flow intensity with uneven distribution, and passenger nodes with complicated relations. Consequently, the significance of passenger nodes shall be considered and the dissimilarity of passenger nodes shall be analyzed in compiling passenger train operation and conducting transportation allocation. For this purpose, the passenger nodes need to be hierarchically divided. Targeting at problems such as hierarchical dividing process vulnerable to subjective factors and local optimum in the current research, we propose a clustering approach based on self-organizing map (SOM) and k-means, and then, harnessing the new approach, hierarchical dividing of passenger dedicated line passenger nodes is effectuated. Specifically, objective passenger nodes parameters are selected and SOM is used to give a preliminary passenger nodes clustering firstly; secondly, Davies-Bouldin index is used to determine the number of clusters of the passenger nodes; and thirdly, k-means is used to conduct accurate clustering, thus getting the hierarchical dividing of passenger nodes. Through example analysis, the feasibility and rationality of the algorithm was proved.
Kim, Soung-Hie;Cho, Sung-Sik;Kim, Sun-Uk;Park, Hung-Kook
IE interfaces
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v.10
no.1
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pp.169-187
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1997
Recently, in organizations many decisions are being made by groups. And the organization is changing a lot so are groups. To help decision making of changing groups, we need more flexible and more adaptive GDSS. Therefore one of the critical success factors of GDSS is flexibility and incremental improvement. Prior research on specifying design requirements of GDSS suggests generic design requirements. But they are too general to be incorporated directly into system design, because of the disparity between real group and ideal group that the researchers studied. Many design strategies that start from the generic design requirements thus have contingency variables that changes as the characteristics of group change. From the viewpoint of developers, these variables implicate the desirability of flexibility. To achieve flexibility we need new methodology of design and implementation. Nowadays, object-oriented analysis and design methodologies have been progressed to the point that many systems are being developed through these methodologies. In this paper, a design is proposed using Object-Oriented Modeling Techniques(OMT). Exploiting object-oriented paradigm results in a highly flexible and easily upgradable design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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