The main stream of CD137 studies has been directed to the function of CD137 in $CD8^+$ T-cell immunity, including its anti-tumor activity, and paradoxically the immunosuppressive activity of CD137, which proves to be of a great therapeutic potential for animal models of a variety of autoimmune and inflammatory diseases. Recent studies, however, add complexes to the biology of CD137. Accumulating is evidence supporting that there exists a bidirectional signal transduction pathway for the CD137 receptor and its ligand (CD137L). CD137/CD137L interactions are involved in the network of hematopoietic and nonhematopoietic cells in addition to the well characterized antigen-presenting cell-T cell interactions. Signaling through CD137L plays a critical role in the differentiation of myeloid cells and their cellular activities, suggesting that CD137L signals trigger and sustain inflammation. The overall consequence might be that the amplified inflammation by CD137L enhances the T-cell activity together with CD137 signals by upregulating costimulatory molecules, MHC molecules, cell adhesion molecules, cytokines, and chemokines. Solving this outstanding issue is urgent and will have an important clinical implication.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.2
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pp.181-187
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2021
The purpose of this study is to examine empirically the short- and long-run determinants of entrepreneurial activity in a sample of 15 the Middle East and North African economies between 2006 and 2018. More specifically, four groups of determinants are considered in the analysis, namely economic, demographic, business environment, and institutional. Given the autoregressive feature of the entrepreneurial activity process, a dynamic panel data model is estimated using the system GMM estimator. Findings reveal that unemployment, trade openness, population density, and economic freedom are the main drivers of new business creation in the short-run, while the cost and number of procedures to start a new business negatively affect entrepreneurship. In the long-run, the same findings hold true. Moreover, education and political stability and the absence of violence/terrorism positively affect entrepreneurial activity. Policy recommendations are accordingly designed.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.4
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pp.134-138
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2023
The field of digital forensics requires good theoretical and practical knowledge, so practitioners should have an in-depth understanding and knowledge of both theory and practical as they need to take decisions which impacts human lives. With the demand and advancements in the realm of digital forensics, many universities around the globe are offering digital forensics programs, but there is a huge gap between the skills acquired by the student's and the market needs. This research work explores the problems faced by digital forensics programs, and provides solution to overcome the gap between the skills acquired by the student's and the market needs using Activity led learning pedagogy for digital forensics programs.
CEO's business network is important to the establishment and growth of companies and it is recognized as an essential element in regional development, but the related research and studies including surveys on the characteristics and performance of the CEO's network and its activities are lacking. This study aimed at companies located in the northwestern part of the Chungnam to survey about CEO's network activities, and research about the characteristics and performance expectancy of the network was carried out. As research methods, we discussed the previous studies, designed and analyzed the research models empirically using the survey. Analysis based 3 stages approach showed that the performance expectancy on human resource such as recruit was not affected by any factors overall. CEO's satisfaction affect significantly to the both of performance expectations of finance and general management by types of the network and its differentiated program. Executive activities, # of joining network, and period of activity affected also conditionally. This study have contributions that enable businessmen can take advantage of strategic use on the region's business network activity.
This study was designed to evaluate the social support network of schizophrenic patients. 64 schizophrenic patients being treated as out-door patient were compared with 30 neurotic control patients. Schizophrenics were divided into positive, subpositive, subnegative and negative subgroups by present symptom and social network of both schizophrenics and control group were evaluated. The results are as follows: 1) Social network of schizophrenics was smaller than that of control group. Size of social network of schizophrenics was 10.6 and that of control group was 23.5. 2) In both kin and nonkin, social network of schizophrenics was smaller than that of control group. Of the kin, schizophrenics were more supported by wife or husband, father, and mother, but were less supported by brother, son and other relatives. 3) There was no difference in the kin or nonkin or total supporters between the four subgroups of schizophrenics. But, subgroup of schizophrenics which was divided as having negative symptom had smaller network than control group in active formal and informal supporters. 4) When divided into 4 support areas, schizophrenics was remarkably less supported in emotional, instrumental and appraisal support area than control group, but there was no difference in the informational support areas. 5) Compared with control group, schizophrenics more often mentioned parent and ten often mentioned nonkin supporter as the one that is most important to him. 6) Schizophrenics had smaller cluster and less leisure activity than control group. Subgroup of schizophrenics who was divided as having negative symptom had less frequency of leisure activity than other subgroups.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.9B
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pp.1259-1265
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2010
Recently, on-line social network has been increasing according to development of internet. The most representative service is blog. A Blog is a type of personal web site, usually maintained by an individual with regular entries of commentary. These blogs are related to each other, and it is called Blog Network in this paper. In a blog network, posts in a blog can be diffused to other blogs. Analyzing information diffusion in a blog world is a very useful research issue, which can be used for predicting information diffusion, abnormally detection, marketing, and revitalizing the blog world. Existing studies on network analysis have no consideration for the passage of time and these approaches can only measure network activity for a node by the number of direct connections that a given node has. As one solution, this paper suggests the new method of measuring the blog network activity using logistic curve model and Cosine-similarity in key words by the Map/Reduce programming model.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.1
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pp.57-64
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2015
Activity recognition technology is gaining attention because it can provide useful information follow user's situation. In research of activity recognition before smartphone's dissemination, we had to infer user's activity by using independent sensor. But now, with development of IT industry, we can infer user's activity by using inner sensor of smartphone. So, more animated research of activity recognition is being implemented now. By applying activity recognition system, we can develop service like recommending application according to user's preference or providing information of route. Some previous activity recognition systems have a defect using up too much energy, because they use GPS sensor. On the other hand, activity recognition system which Google released recently (Google Activity Recognition) needs only a few power because it use 'Network Provider' instead of GPS. Thus it is suitable to smartphone application system. But through a result from testing performance of Google Activity Recognition, we found that is difficult to getting user's exact activity because of unnecessary activity element and some wrong recognition. So, in this paper, we describe problems of Google Activity Recognition and propose AGAR(Advanced Google Activity Recognition) applied method to improve accuracy level because we need more exact activity recognition for new service based on activity recognition. Also to appraise value of AGAR, we compare performance of other activity recognition systems and ours and explain an applied possibility of AGAR by developing exemplary program.
Aiming at the problem of complex feature extraction and low accuracy in human action recognition, this paper proposed a network structure combining batch normalization algorithm with GoogLeNet network model. Applying Batch Normalization idea in the field of image classification to action recognition field, it improved the algorithm by normalizing the network input training sample by mini-batch. For convolutional network, RGB image was the spatial input, and stacked optical flows was the temporal input. Then, it fused the spatio-temporal networks to get the final action recognition result. It trained and evaluated the architecture on the standard video actions benchmarks of UCF101 and HMDB51, which achieved the accuracy of 93.42% and 67.82%. The results show that the improved convolutional neural network has a significant improvement in improving the recognition rate and has obvious advantages in action recognition.
The Journal of Korean society of community based occupational therapy
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v.9
no.1
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pp.25-34
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2019
Objective : The purpose of this study was to investigate the effect of cognitive level of mild cognitive impaired elderly living in the community on participation in activities and social networks as well as leisure and daily life activities. Methods : The elderly people aged 65 years or older living in the community were selected for the mild cognitive impairment with a score of MMSE-K of 15 or more and 23 or less. MoCA-K was applied in order to examine the cognitive abilities of the subjects and K-ACS and LSNS-18 were applied to confirm the activity participation level and social network index. Results : As a result of examining the relationship between cognition and activity participation, various sub-abilities(spatio-temporal abilities, vocabulary abilities, attention, abstract thinking) of cognition had a significant influence on instrumental activities of daily living, leisure activities and social activities. In addition, all of the sub - abilities of cognition showed a significant correlation with sub-elements of social network. Conclusion : Through this study, it was found that the general elements of cognition influenced activity participation and social network of various areas of mild cognitive impaired elderly people. We suggest that measures for enhancing participation and social participation of the elderly with mild cognitive impairment are provided through follow up studies.
The accuracy of training-based activity recognition depends on the training procedure and the extent to which the training dataset comprehensively represents the activity and its varieties. Additionally, training incurs substantial cost and effort in the process of collecting training data. To address these limitations, we have developed a training-free activity recognition approach based on a fuzzy logic algorithm that utilizes a generic activity model and an associated activity semantic knowledge. The approach is validated through experimentation with real activity datasets. Results show that the fuzzy logic based algorithms exhibit comparable or better accuracy than other training-based approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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