Periodic lateralized epileptiform discharges (PLEDs) had been debated whether it is ictal or non-ictal phenomenon. As most of PLEDs occur in patients with acute structural lesions, some epileptologists prefer PLEDS as a non-ictal phenomenon, rather an obscure epiphenomenon of etiological diseases. But, almost half of the patients with PLEDs do not have acute structural lesions in the brain and metabolic disorders or old CNS lesions may cause PLEDs and even more, no brain lesion was identified in some patients. There are many data supporting PLEDs as ictal phenomena. Occurrence of PLEDs usually accompanied by decreased mentality and is improved as PLEDs disappeared. Current SPECT study showed marked hyperperfusion in the lesion side of PLEDs, that is striking evidence of PLEDs as ictal phenomena. Also careful review of EEG with PLEDs revealed it is a dynamic process rather than a static state. Despite of these evidences, as PLEDs are an end-stage of animal status epilepticus models, it may be a transition of ictal to interictal state.
In this paper we consider a Bayesian theoretic approach to periodic incomplete preventive maintenance with minimal repair at failure. We assume that the system failure rate is increasing as the frequency of PM increases and that the system is replaced at the K-th PM under this maintenance strategy. The optimal policies which minimize the expected cost rates are discussed. We seek the optimal periodic PM interval x and replacement time K under a Weibull failure intensity. Assuming suitable prior distribution for the Weibull parameters, we derive the posterior distribution incorporating failure data and obtain the updated optimal replacement strategies.
In this paper, the diagonal implicit harmonic balance method is applied to analyze helicopter rotor blade flow. The periodic boundary condition for Fourier coefficients is also applied in hover and forward flight conditions. It is available enough to simulate the forward flight problem with only one rotor blade using the periodic boundary condition in the frequency domain. In order to demonstrate the present method, Caradonna & Tung's rotor blades were used and the results were compared to the time-accurate method and experimental data.
In this paper, an INS compensation algorithm is proposed using the accelerometer from IMU. First, we denote the basic INS algorithm and show that how to compensate the position error when low cost IMU is used. Second, considering the ship's characteristic and ocean environments, we consider with a drift as a periodic external environment change which is affected with exact position. To develop the compensation algorithm, we use a repetitive method to reduce the external environment changes. Lastly, we verify the proposed algorithm through the experiments, where the acceleration sensor is used to acquire real data.
In this paper, an INS compensation algorithm for auto sailing system is proposed, where low cost IMU (Inertial Measurement Unit) is used for measuring the accelerometer data. First, we denote the basic INS algorithm with IMU and show that how to compensate the error of position by using low cost IMU. Second, in considering the ship's characteristic and ocean environments, we consider with a factor as a periodic external disturbance which effects to the exact position. To develop the compensation algorithm, we use a repetitive method to reduce the external environment changes. Lastly, we verify the proposed algorithm by using experiments results.
In this paper, diagonal implicit harmonic balance method is applied to analyze helicopter rotor blade flow. Periodic boundary condition for Fourier coefficients is also applied in hover and forward flight condition. It is available enough to simulate the forward flight problem with only one rotor blade using the periodic boundary condition in frequency domain. In order to demonstrate present method Carodonna & Tung's rotor blades are used and the results are compared to time-accurate method and experimental data.
We consider the global existence of strong solutions of the 3D incompressible Navier-Stokes equations in a long periodic domain. We show by a simple argument that a strong solution exists globally in time when the initial velocity in $H^1$ and the forcing function in $L^p$([0; T);$L^2$), T > 0, $2{\leq}p{\leq}+\infty$ satisfy a certain condition. This condition common appears for the global existence in thin non-periodic domains. Larger and larger initial data and forcing functions satisfy this condition as the thickness of the domain $\epsilon$ tends to zero.
본 논문에서는 센서 노드들이 트리(tree) 구조를 가지며 주기적인 트래픽을 전송하는 무선센서 네트워크에서 싱크 노드로 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 스케줄링 알고리즘을 치안한다. 관련 연구[1]에서는 주기적인 트래픽을 효율적으로 전송하는 알고리즘을 제안하였으나, 트리구조가 깊어지고, 자식 노드들이 많아짐에 따라 에너지 소모가 증가하고, 데이터 처리율이 떨어지는 문제점을 보였다. 제안하는 알고리즘은 유휴 타임 슬롯(Time Slot)을 활용하고, 데이터를 중복되지 않게 전송함으로 효율적인 모니터링을 가능케 한다. 또한 유사 데이터에 대한 효율적인 전송 방안 및 긴급 데이터가 발생할 경우 EDP(Emergency Data Period)를 추가하여 전송대기시간을 줄이게 하는 방법도 제안하고자 한다. 성능 분석을 통하여 제안하는 알고리즘이 기존연구보다 더 높은 데이터 처리율을 보이고, 에너지 소모를 적게 함을 보였다.
Subway metro scheduling is one of the most important problems impacting passenger convenience today. To operate efficiently, the Seoul metro uses regular, periodic schedules for all lanes, both north and southbound. However, many past studies suggest that non-periodic scheduling would better optimize costs. Since the Seoul metro is continuously facing a deficit, adopting a non-periodic schedule may be necessary. Two objectives are presented; the first, to minimize the average passengers' waiting time, and the second, to minimize total costs, the sum of the passenger waiting time, and the operational costs. In this paper, we use passenger smart card data and a precise estimation of transfer times. To find the optimal time-table, a genetic algorithm is used to find the best solution for both objectives. Using Python 3.5 for the analysis, for the first objective, we are able to reduce the average waiting time, even when there are fewer trains. For the second objective, we are able to save about 4.5 thousand USD with six fewer trains.
Dynamic time warping (DTW) is the main algorithms for time series alignment. However, it is unsuitable for quasi-periodic time series. In the current situation, except the recently published the shape exchange algorithm (SEA) method and its derivatives, no other technique is able to handle alignment of this type of very complex time series. In this work, we propose a novel algorithm that combines the advantages of the SEA and the DTW methods. Our main contribution consists in the elevation of the DTW power of alignment from the lowest level (Class A, non-periodic time series) to the highest level (Class C, multiple-periods time series containing different number of periods each), according to the recent classification of time series alignment methods proposed by Boucheham (Int J Mach Learn Cybern, vol. 4, no. 5, pp. 537-550, 2013). The new method (quasi-periodic dynamic time warping [QP-DTW]) was compared to both SEA and DTW methods on electrocardiogram (ECG) time series, selected from the Massachusetts Institute of Technology - Beth Israel Hospital (MIT-BIH) public database and from the PTB Diagnostic ECG Database. Results show that the proposed algorithm is more effective than DTW and SEA in terms of alignment accuracy on both qualitative and quantitative levels. Therefore, QP-DTW would potentially be more suitable for many applications related to time series (e.g., data mining, pattern recognition, search/retrieval, motif discovery, classification, etc.).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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