This paper was proposed the recognition method by using parameters which was estimated from the data on the estimated plane and a neural network. After the LPC estimated in each frame algorithm was mapped to the estimated plane by the optimum feature mapping function, we estimated the C-LPC and the maximum and minimum value and 3 divided power from the mapping data on the estimated plane. As a result of the experiment of the speech recognition that those parameters were applied to the input of a neural network, it was found that those parameters estimated from the estimated plane have the features of the original speech for a change in the time scale and that the recongnition rate by the proposed methods was 96.3 percent.
A.K. Saha;A. Chaudhuri;N. Krishnan;A.K. Sengupta;M. Shamsuddin;S.K. Sen;B. Saratchandra
Journal of Sericultural and Entomological Science
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v.40
no.1
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pp.27-32
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1998
One indigenous polyvoltine strain (Nistari) and two bivoltine strains viz. P5 and NB18 along with one bivoltine hybrid (P5$\times$NB18) were subjected for studies on the differences on some physiologically important biomolecules like protein, nucleic acids and cholesterol. Ovarian protein and RNA content remained significantly high in the bivoltine races and their hybrid over multivoltine breed, while, DNA and cholesterol content remained significantly low in all the breeds and the hybrid as compared to Nistari strain. However, the ovarian weight was higher in both the bivoltine breeds and their hybrid than that of Nistari. Higher ovarian weight together with more protein and RNA concentrations reflect the preparatory phase for production of diapausing eggs by the bivoltine silknoths and their hybrid. The variations in biochemical parameters studied herein, thus establish a distinct difference in the overt reproductive physioiogy between multivoltine and bivoltine silkworms.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.19
no.3
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pp.504-515
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1995
This study was performed to investigate that wear training using thermal insulation with clothes has the effect on the human thermoregulatory response, especially on the heat tolerance. Twelve men and women in twenties wert divided into the control group, the training groups and each group except the control group had participated in wear training. The heat tolerance was assessed in all subjects who had participated in the experiment carried out in hot environment(40$\pm$1$^{\circ}C$, 50$\pm$5%RH) by such parameters as rectal temperature, skin temperature, systolic blood pressure, diastolic blond pressure, plume rate, total sweat volume, local sweat volume, subjective sensation, and the differences of heat tolerance in each group were compared. The results were as follows: In hot environment(4$0^{\circ}C$) the changing width of rectal temperature was decreased in the control and the heavy clothing group. Forehead and abdomen temperature in hot environment were significantly decreased after the training. Sweat rate was higher after the training than before. In all experimental groups, systolic and diastolic blood pries.;uses in hot environment(4$0^{\circ}C$) were significantly decreased after the training.
Purpose: The purpose of this study was to verify the effectiveness of repetitive sit to stand training to improve knee extensor strength and walking ability of total knee replacement patients. Methods: In this study, 12 patients with total knee replacement patients were recruited from a rehabilitation hospital. They were divided into two groups: a repetitive sit to stand group (n=6) and a control group (n=6). They all received 30 minutes of continuous passive motion (CPM). After that, the repetitive sit to stand group performed repetitive sit to stand training, and the control group performed resistance exercise for 15 minutes five times a week for 2 weeks. After 2 weeks of training, knee extensor strength and spatiotemporal gait parameters were measured. Knee extensor strength was measured by Biodex system 3, walking ability was measured by Biodex gait trainer 2. Paired t test was performed to verify the difference between before and after intervention within the group, and analysis of covariance was used to verify the differences between the two groups. Results: After the training periods, the repetitive sit to stand group showed a significant improvement in knee extensor muscle strength, walking speed, step length of the operated side, and step length of the non-operated side (p<0.05). Conclusion: The results of this study showed that repetitive sit to stand training was more effective in improving knee extensor muscle strength and walking ability. Therefore, to strengthen knee extensor muscles and improve the walking ability of total knee replacement patients, it is necessary to consider repetitive sit to stand training.
Collecting a rich but meaningful training data plays a key role in machine learning and deep learning researches for a self-driving vehicle. This paper introduces a detailed overview of existing open-source simulators which could be used for training self-driving vehicles. After reviewing the simulators, we propose a new effective approach to make a synthetic autonomous vehicle simulation platform suitable for learning and training artificial intelligence algorithms. Specially, we develop a synthetic simulator with various realistic situations and weather conditions which make the autonomous shuttle to learn more realistic situations and handle some unexpected events. The virtual environment is the mimics of the activity of a genuine shuttle vehicle on a physical world. Instead of doing the whole experiment of training in the real physical world, scenarios in 3D virtual worlds are made to calculate the parameters and training the model. From the simulator, the user can obtain data for the various situation and utilize it for the training purpose. Flexible options are available to choose sensors, monitor the output and implement any autonomous driving algorithm. Finally, we verify the effectiveness of the developed simulator by implementing an end-to-end CNN algorithm for training a self-driving shuttle.
The undrained shear strength of soil is considered one of the engineering parameters of utmost significance in geotechnical design methods. In-situ experiments like cone penetration tests (CPT) have been used in the last several years to estimate the undrained shear strength depending on the characteristics of the soil. Nevertheless, the majority of these techniques rely on correlation presumptions, which may lead to uneven accuracy. This research's general aim is to extend a new united soft computing model, which is a combination of random forest (RF) with grasshopper optimization algorithm (GOA) to the pile set-up parameters' better approximation from CPT, based on two different types of data as inputs. Data type 1 contains pile parameters, and data type 2 consists of soil properties. The contribution of this article is that hybrid GOA - RF for the first time, was suggested to forecast the pile set-up parameter from CPT. In order to do this, CPT data and related bore log data were gathered from 70 various locations across Louisiana. With an R2 greater than 0.9098, which denotes the permissible relationship between measured and anticipated values, the results demonstrated that both models perform well in forecasting the set-up parameter. It is comprehensible that, in the training and testing step, the model with data type 2 has finer capability than the model using data type 1, with R2 and RMSE are 0.9272 and 0.0305 for the training step and 0.9182 and 0.0415 for the testing step. All in all, the models' results depict that the A parameter could be forecasted with adequate precision from the CPT data with the usage of hybrid GOA - RF models. However, the RF model with soil features as input parameters results in a finer commentary of pile set-up parameters.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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v.26
no.2
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pp.74-80
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2013
Three new Multi ${\times}$ Bi combinations M.Con.4 ${\times}$ (SK6 ${\times}$ SK7), M.Con.4 ${\times}$ NB4D2 and Nistari ${\times}$ (SK6 ${\times}$ SK7) were studied in five seasons i.e. during the period of $18^{th}$ June - $12^{th}$ July, $30^{th}$ August - $23^{rd}$ September, $3^{rd}$ November - $2^{nd}$ December, $29^{th}$ January- $2^{nd}$ March and $30^{th}$ March-$25^{th}$ April with one control Nistari ${\times}$ NB4D2 considering nine reeling characteristics along with shell percent and cocoon yield per 100 disease free layings (DFLs) to establish the seasonal effect on all the parameters. Results reveal that all the characters performed well in November-December. Highest yield per 100 DFLs was recorded during November-December in all combinations showing >60 kg yield. Higher correlation of yield/100 DFLs with filament length, non-breakable filament length, denier, raw silk percent, reelability percent and recovery percent was recorded in all combinations of Multi ${\times}$ Bi considered in this study. Variability observed among four combinations indicates the effect of different temperature and humidity of different seasons on expression of different traits. The results indicate that there is significant relationship of raw silk percent with reelability percent, recovery percent and evenness. Reelability percent showed higher correlation with recovery percent. It was observed that neatness was positively correlated with evenness. The overall performance of the newly evolved combinations with regard to productivity and reeling characteristics is discussed emphasizing their utilization at commercial level.
In this paper, a new rehabilitation training system was developed to improve equilibrium sense of the elderly by combining virtual reality technology with a fixed exercise bicycle. In order to evaluate the effectiveness of the training system, the elderly participated as test subject in the investigation of the influence of different the parameters on postural balance control. We measured three different running modes of virtual bicycle system with two successive sets. The parameters measured were running time, velocity, the weight movement, the degree of the deviation from the road, and the variables about the center of pressure. The repeated training, our results showed that the running capability of the elderly improve compared. In addition, it was found out that the ability of postural control and the equilibrium sense was improved with the presentation of the visual feedback information of the distribution of weight. From the results of this experiment, we showed that our newly developed system might be useful in the diagnosis of equilibrium sense or in the improvement of the sense of sight and, somatic, and vestibular sense of the elderly in the field of rehabilitation training.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.4
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pp.31-37
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2004
Wavelet transform is a useful tool for analysis and process of image. This showed good performance in image compression and noise reduction. Wavelet coefficients can be effectively modeled by hidden Markov tree(HMT) model. However, in application of HMT model to image interpolation, training procedure is needed. Moreover, the parameters obtained from training procedure do not match input image well. In this paper, the structure of HMT is used for image interpolation, and the parameters of HMT are obtained from statistical characteristics across wavelet subbands without training procedure. In the proposed method, wavelet coefficient is modeled as Gaussian mixture model(GMM). In GMM, state transition probabilities are determined from statistical transition characteristic of coefficient across subbands, and the variance of each state is estimated using the property of exponential decay of wavelet coefficient. In simulation, the proposed method shows improvement of performance compared with conventional bicubic method and the method using HMT model with training.
Background: A physically active lifestyle and regular exercise training incurs many health benefits. One recently recognized benefit of regular moderate exercise is stress reduction and immune enhancement. Thus, a physical stress such as exercise may act at any number of points in the complex sequence of events collectively termed the immune response. Although exercise causes many propound changes in parameters of immune function, the nature and magnitude of such changes rely on several factors including the immune parameters of interest; type, intensity, and duration of exercise; fitness level or exercise history of the subject; environmental factors such as ambient temperature and humidity. Methods: This study was undertaken to investigate the effect of different type of exercise on superoxide dismutase (SOD), neutrophils, and T lymphocytes of Sprague-Dawley rats. Sprague-Dawley rats were randomly divided into three groups; a non-Trained group (NTG, n=6), a swim-Trained group (STG), and a treadmill-Trained group (TTG). The exercise regimen was designed in a treadmill (5 times/5 days/week) during 8-weeks for TTG, and swim training (5 times/5 days/week) during 8-weeks for STG, and the volume of exercise training was the same in both groups. Results: 8 weeks of regular swim and treadmill training significantly increased liver SOD concentration however, muscle SOD concentration was not statistically significant. In the level of neutrophils, TTG and STG showed significant difference, compared to NTG. TTG was the highest level of neutrophils. In the level of immune cell counts, there was significant difference among TTG, STG, and NTG both in the spleen and thymus. Conculsion: In conclusion, it can be stated that eight weeks swim and treadmill exercise training has beneficial effect in improving immune response and antioxidant defence capacity by augmenting immune cells and SOD activities of SD rats.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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