The existing electrical engineering design method and the dynamic objective function in the application process of automatic control system fail to meet the unbounded condition, which affects the control tracking accuracy. In order to improve the tracking control accuracy, this paper studies the electrical engineering design method based on neural network and the application of automatic control system. This paper analyzes the structure and working mechanism of electrical engineering automation control system by an automation control model with main control objectives. Following the analysis, an optimal solution of controllability design and fault-tolerant control is figured out. The automatic control power coefficient is distributed based on an ideal control effect of system. According to the distribution results, an automatic control algorithm is based on neural network for accurate control. The experimental results show that the electrical automation control method based on neural network can significantly reduce the control following error to 3.62%, improve the accuracy of the electrical automation tracking control, thus meeting the actual production needs of electrical engineering automation control system.
Sign-in point of interest (POI) are extremely sparse in location-based social networks, hindering recommendation systems from capturing users' deep-level preferences. To solve this problem, we propose a content-aware POI recommendation algorithm based on a convolutional neural network. First, using convolutional neural networks to process comment text information, we model location POI and user latent factors. Subsequently, the objective function is constructed by fusing users' geographical information and obtaining the emotional category information. In addition, the objective function comprises matrix decomposition and maximisation of the probability objective function. Finally, we solve the objective function efficiently. The prediction rate and F1 value on the Instagram-NewYork dataset are 78.32% and 76.37%, respectively, and those on the Instagram-Chicago dataset are 85.16% and 83.29%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method can obtain a higher precision rate than several other newer recommended methods.
The criticality problem in this study is studied with the recently investigated the Anlı-Güngör scattering function. The scattering function depends on the Legendre polynomials as the Mika scattering function, but it includes only one scattering parameter, t, and its orders. Both Mika and Anlı-Güngör scattering are the same for only linear anisotropic scattering. The difference appears for the quadratic scattering and further. The analytical calculations are performed with the HN method, and the numerical results are calculated with Wolfram Mathematica. Interpolation technique in Mathematica is also used to approximate the isotropic scattering results when t parameter goes to zero. Thus, the calculated results could be compared with the literature data for isotropic scattering.
본 연구에서는 중등단계 직업교육에서 활용되고 있는 기존 발명 지식재산 관련 교과서를 대상으로 '발명 지식재산 핵심 학습 요소'의 반영 비율에 대한 편성 실태를 분석하고, 앞으로 중등단계 직업교육에서 요구되는 적정한 발명 지식재산 교육내용별 편성 비율을 제안하고자 하였다. 이를 위해서 현재 특성화고 및 마이스터고에서 사용되고 있는 발명 지식재산 교과서의 교육내용에 '어떤 종류의 발명 지식재산 핵심 학습 요소가, 얼마나 있는지와, 향후 어떤 학습 요소를 얼마나 편성하는 것이 바람직한가'를 연구 문제로 설정하였다. 이를 해결하기 위해서 내용분석 방법을 활용하여 발명 지식재산 교육내용의 반영 실태를 분석하고, 델파이 조사로 앞으로 요구되는 발명 지식재산 교육내용별 반영 비율을 제시하였다. 본 연구를 통해서 얻어진 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 중등단계 직업교육에서 활용되고 있는 기존 발명특허 인정도서에 포함된 발명 지식재산 핵심 학습 요소를 분석한 결과 모든 핵심 학습 요소가 교과서에 분포하고 있었으나 일부 교과서에서는 D(문제 해결과 활동)영역이 집중되어 있는 경향이 있었다. 둘째, 중등단계 직업교육에서 활용되고 있는 발명특허 인정도서에 제시되어 있는 발명 지식재산 교육내용의 영역별 반영 비율을 분석한 결과 대부분의 교과서가 창출영역에 치중되어 있는 경향이 있었으며, 일부 교과서에서는 보호영역과 활용영역을 다루고 있었다. 그러나 대체적으로 활용영역에 대한 반영 비율이 미흡한 실정이었다. 성취유형별로는 모든 교과서에서 지식영역이 주를 이루고 있었다. 또한 발명특허기초, 발명과 문제해결, 발명과 디자인 교과서에서만 기능영역을 일부 다루고 있었으며, 태도영역은 대부분의 교과서에서 없거나 미흡하게 다루고 있었다. 셋째, 전문가 델파이 조사를 통해 얻어진 중등단계 직업교육에서 요구 되는 발명 지식재산 교육 핵심 학습 요소 영역 중에서 D(문제 해결과 활동) 17.7%, E(발명 융합 지식) 2.9%, K(특허출원) 6.9%, L(특허정보 조사) 9.6%를 줄여야 하는 것으로 나타났다. 발명 지식재산 교육내용 중에서 발명 소양영역 3.1%, 지식재산 창출영역 4.5%, 지식재산 보호영역 10.6%를 줄여야 하고, 지식재산 활용영역은 17.7%를 늘려야 하는 것으로 나타났다. 또한 성취유형의 적정 반영 비율은 지식영역은 52%를 줄여야 하고, 기능영역 32.3%, 태도영역 19.6%를 늘려야 하는 것으로 나타났다.
The purpose of this study was to develop an effective horticultural activity program for the vocational rehabilitation of people with mental disabilities. The subjects of this study were seven persons with mental disabilities in the vocational rehabilitation team of a public health center located in G city, Gyeongsangbuk-do. A total of 10 horticultural programs were held from October 10 to December 11, 2018. Five programs were selected among those that were easy for the persons with mental illness to handle and their preference was high. In each session, the same task was repeated 10 times and finally changes in hand functions and working speed were measured. As a result, the assembly task of the Purdue Pegboard test was 23.6 (SD = 10.5) before the program, 26.6 (SD = 11.5) after planting, 27.7 (SD = 12.2) after wrapping pots, and 28.0 (SD = 13.9) after making mini flower baskets, 26.9 (SD = 12.0) after wrapping a single flower, and 29.1 (SD = 11.9) after making corsages. There was a significant difference between the five programs (p = .016). As a result of measuring the time taken to produce the same 10 products, the average planting time was 9.9 (SD = 4.0) minutes in the first class and 6.0 (SD = 2.3) minutes in the second class (p = .018), and making mini flower baskets was reduced from 35.2 (SD = 10.1) minutes to 21.0 (SD = 7.7) minutes (p = .018), wrapping a single flower from 23.3 (SD = 7.9) minutes to 16.2 (SD = 7.3) minutes (p = .043), and making corsages from 53.6 (SD = 15.9) to 40.8 (SD = 16.8) minutes (p = .043). The working time was significantly shortened in the second class compared to the first class. The class for wrapping pots was shortened from 52.7 (SD = 11.7) to 49.6 (SD = 17.8) minutes, but there was no significant difference (p = .398).
Purpose - The purpose of this paper is to investigate the relationship between corporate social responsibility disclosure (CSRD) and investment-cash flow sensitivity, which is a surrogate for financing constraints. Research design, data, and methodology - Taking China's A-share listed companies between 2009 and 2016 as a sample, this paper empirically tests the relationship between CSRD and investment-cash flow sensitivity by Panel VAR model. By introducing the orthogonal impulse response function, this paper distinguishes the fundamental factors and financial ones that affect corporate investment behavior. Results - Findings indicate that: (1) investment-cash flow sensitivity of firms with low level of CSRD is significantly lower than that of firms with high level of CSRD; (2) the orthogonal impulse response of corporate investment to cash flow in firms with high level of CSRD is significantly different from zero, but it is not significant in firms with low level of CSRD; (3) for firms with low level of CSRD, 0.7% of corporate investment volatility can be explained by the change in cash flow, which is lower than that of firms with high level of CSRD (1.1%). Conclusions - Corporations disclosing more and higher quality CSRD are often those faced with financing constraints. Voluntary disclosure can help them alleviate information asymmetry and financing constraints.
In the task of continuous dimension emotion recognition, the parts that highlight the emotional expression are not the same in each mode, and the influences of different modes on the emotional state is also different. Therefore, this paper studies the fusion of the two most important modes in emotional recognition (voice and visual expression), and proposes a two-mode dual-modal emotion recognition method combined with the attention mechanism of the improved AlexNet network. After a simple preprocessing of the audio signal and the video signal, respectively, the first step is to use the prior knowledge to realize the extraction of audio characteristics. Then, facial expression features are extracted by the improved AlexNet network. Finally, the multimodal attention mechanism is used to fuse facial expression features and audio features, and the improved loss function is used to optimize the modal missing problem, so as to improve the robustness of the model and the performance of emotion recognition. The experimental results show that the concordance coefficient of the proposed model in the two dimensions of arousal and valence (concordance correlation coefficient) were 0.729 and 0.718, respectively, which are superior to several comparative algorithms.
Purpose: The purpose of this study was to examine the moderating effects of self-directed learning ability on the relationship between mentoring function and career commitment in registered nurses. Methods: A total of 396 registered nurses from 19 hospitals located in Incheon were included in this study. Collected data were analyzed by confirmatory factor analysis, reliability analysis, descriptive statistics analysis, Pearson product moment correlation and hierarchical regression analysis with SPSS and AMOS 18.0 program. Results: The mentoring function and self-directed learning ability showed to have a positive effect on career commitment. Self-directed learning ability showed to have a moderating effect on the relationship between mentoring function and career commitment. Conclusion: To enhance the level of career commitment perceived by registered nurses, hospital organizations need to implement effective mentoring programs and develop self-directed learning ability in nurses.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2339-2355
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2021
In this paper, a joint probabilistic data association algorithm based on loss function (LJPDA) is proposed so that the computation load and accuracy of the multi-target tracking algorithm can be guaranteed simultaneously. Firstly, data association is divided in to three cases based on the relationship among validation gates and the number of measurements in the overlapping area for validation gates. Also the contribution coefficient is employed for evaluating the contribution of a measurement to a target, and the loss function, which reflects the cost of the new proposed data association algorithm, is defined. Moreover, the equation set of optimal contribution coefficient is given by minimizing the loss function, and the optimal contribution coefficient can be attained by using the Newton-Raphson method. In this way, the weighted value of each target can be achieved, and the data association among measurements and tracks can be realized. Finally, we compare performances of LJPDA proposed and joint probabilistic data association (JPDA) algorithm via numerical simulations, and much attention is paid on real-time performance and estimation error. Theoretical analysis and experimental results reveal that the LJPDA algorithm proposed exhibits small estimation error and low computation complexity.
In this study we present a new approach for computing the partial atomic charge derived from the wavefunctions of molecules. This charge, which we call the "y_charge", was calculated by taking into account the energy level and orbital populations in each molecular orbital (MO). The charge calculations were performed in the software, which was developed by us, developed using the C# programming language. Partial atomic charges cannot be calculated directly from quantum mechanics. According to a partitioning function, the electron density of constituent molecular atoms depends on the electrostatic attraction field of the nucleus. Taking into account the Boltzmann population of each MO as a function of its energy and temperature we obtain a formula of partial charges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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