Digital Commons Network^™

Deep Learning: An Exposition, Ryan Kingery

Theses and Dissertations

In this paper we describe and survey the field of deep learning, a type of machine learning that has seen tremendous growth and popularity over the past decade for its ability to substantially outperform other learning methods at important tasks. We focus on the problem of supervised learning with feedforward neural networks. After describing what these are we give an overview of the essential algorithms of deep learning, backpropagation and stochastic gradient descent. We then survey some of the issues that occur when applying deep learning in practice. Last, we conclude with an important application of deep learning to the …

Robotic Arts: Current Practices, Potentials, And Implications, Myounghoon "Philart" Jeon

Department of Psychology and Human Factors Publications

Given that the origin of the “robot” comes from efforts to create a worker to help people, there has been relatively little research on making a robot for non-work purposes. However, some researchers have explored robotic arts since Leonardo da Vinci. Many questions can be posed regarding the potentials of robotic arts: (1) Is there anything we can call machine-creativity? (2) Can robots improvise artworks on the fly? and (3) Can art robots pass the Turing test? To ponder these questions and see the current status quo of robotic arts, the present paper surveys the contributions of robotics in diverse …

Robust Adaptive Fuzzy Control Of A Three-Phase Active Power Filter Based On Feedback Linearization, Shixi Hou, Juntao Fei

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

In this paper, a robust adaptive fuzzy control system using feedback linearization is proposed for a three-phase active power filter (APF). The APF system is divided into two separate loops: the current dynamic inner loop and the DC voltage dynamic outer loop. Adaptive fuzzy tracking control using feedback linearization is employed for the current dynamic inner loop to overcome the drawbacks of the conventional method. The proposed controller can ensure proper tracking of the reference current and impose desired dynamic behavior, giving robustness and insensitivity to parameter variations. Adaptive fuzzy proportional-integral control is applied to the DC voltage dynamics outer …

Implementation Of Svc Based On Grey Theory And Fuzzy Logic To Improve Lvrt Capability Of Wind Distributed Generations, Mohammad Mehdi Karami, Akbar Itami

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

Due to the great absorption of reactive power after voltage drops caused by faults in network, the low-voltage ride through (LVRT) capability of squirrel cage induction generators (SCIGs) in wind farms is a great challenge. If a static VAR compensator (SVC) is installed at the point of common coupling (PCC) of a wind farm with a main network, it can improve the wind generation's LVRT capability with reactive power compensation. In the voltage control loop of a conventional SVC, the voltage actual value of the PCC is compared with the reference voltage value. This paper presents a method for implementation …

A Combined Approach Based On Fuzzy Ahp And Fuzzy Inference System To Rank Reviewers In Online Communities, Hossein Abbasimehr, Mohammadjafar Tarokh

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

Online product review communities allow users to share their ideas and opinions about various products and services. Although online reviews as user-generated content can be considered as an invaluable source of information for both consumers and firms, these reviews tend to be of very different quality. To tackle the problem of low quality reviews, we address reviewer credibility and propose an innovative framework. The framework comprises five critical phases for ranking reviewers in terms of credibility using a fuzzy analytic hierarchy process (AHP) and fuzzy inference system. To determine the weights of the features, a fuzzy AHP method was applied. …

Implementation Of A Web-Based Service For Mobile Application Risk Assessment, Asim Si̇nan Yüksel, Mehmet Erkan Yüksel, Ahmet Sertbaş, Abdül Hali̇m Zai̇m

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

The Android operating system has increased in popularity and has been increasing its shares in the smart phone market. Users can carry out their daily work such as paying bills, being social, and sharing photos through mobile applications. These applications have access to sensitive information about the user, such as location, contacts, call logs, and SMS messages. However, the users have no knowledge of the applications or the personal information these applications have access to. Even if an application is not malware or does not have malicious behavior, it can compromise the security and privacy of the user by accessing …

Unsupervised Learning Of Allomorphs In Turkish, Burcu Can

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

One morpheme may have several surface forms that correspond to allomorphs. In English, ed and $d$ are surface forms of the past tense morpheme, and $s$, es, and ies are surface forms of the plural or present tense morpheme. Turkish has a large number of allomorphs due to its morphophonemic processes. One morpheme can have tens of different surface forms in Turkish. This leads to a sparsity problem in natural language processing tasks in Turkish. Detection of allomorphs has not been studied much because of its difficulty. For example, tü and di are Turkish allomorphs (i.e. past tense morpheme), but …

Force And Torque Parameter Estimation For A 4-Pole Hybrid Electromagnet By Anfis Hybrid Learning Algorithm, Murat Atlihan, Bariş Can Yalçin, Kadi̇r Erkan

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

In this study, a force and torque estimation method based on an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been developed to get rid of multiple integral calculations of air gap coefficients that cause time delay for magnetic levitation control applications. During magnetic levitation applications that contain a 4-pole hybrid electromagnet, multiple integral calculations have to be done for obtaining air gap permanence parameters, and these parameters are needed to calculate force and torque parameters that are produced by the poles of the hybrid electromagnet, which means, if time delay occurs for calculation of permanence parameters, actual force and actual torque …

Using Latent Semantic Analysis For Automated Keyword Extraction From Large Document Corpora, Tuğba Önal Süzek

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

In this study, we describe a keyword extraction technique that uses latent semantic analysis (LSA) to identify semantically important single topic words or keywords. We compare our method against two other automated keyword extractors, Tf-idf (term frequency-inverse document frequency) and Metamap, using human-annotated keywords as a reference. Our results suggest that the LSA-based keyword extraction method performs comparably to the other techniques. Therefore, in an incremental update setting, the LSA-based keyword extraction method can be preferably used to extract keywords from text descriptions from big data when compared to existing keyword extraction methods.

Intellimote: A Hybrid Classifier For Classifying Learners' Emotion In A Distributed E-Learning Environment, Lopa Mandal, Rohan Das, Samar Bhattacharya, Pramatha Nath Basu

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

A huge collection of textual, graphical, audio, and video contents are readily available on the Internet to be used for the purpose of learning. Sentimental feedbacks of learners posted at the end of many of these contents may be considered as genuine reactions of the learners who have gone through the contents. Such learners' sentiments are important inputs for judging the acceptability of a learning material. Analyzing such feedbacks using sentiment analysis techniques can identify the best reusable learning contents that may be used for developing new courseware. This can significantly reduce the time and effort of authoring, which is …

The Socio-Economic Impact Of Iuu-Fishing And Its Countermeasures On Small Scale Fishermen In Thailand : A Case Study Of Baan Khan Kradai, Ao Noi, Prachuap Kiri Khan, Roman Zwoelfer

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This study investigates the socio-economic effects of Illegal, Unreported and Unregulated fishing (IUU-fishing) on households of small scale fishermen, whose income derives almost entirely from fishing. The research question is "What are the socio-economic impacts of IUU-fishing and government's countermeasures on Thai fishing communities, in particular small scale fishermen's households, before and after 2015?". A mixed quantitative and qualitative approach was chosen to better grasp the complexity of fishing-related changes to household income and by the case study of a small scale fishing community in Ao Noi Subdistrict of Prachuap Kiri Khan Province. This resulted to a general understanding of …

การอ่านทำความเข้าใจด้วยเครื่องเพื่อคำถามที่มีหลายความสัมพันธ์ด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก, ณัฐชัย ตรีทศายุธ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การอ่านทำความเข้าใจเพื่อใช้ตอบคำถาม เป็นหนึ่งในเรื่องที่สำคัญและยากที่สุดในงานสายการประมวลผลภาษาธรรมชาติ วิธีการที่ได้รับความนิยมและให้ผลที่ดีที่สุดในปัจจุบัน คือการใช้โมเดลที่นำเอาการเรียนรู้เชิงลึกเข้ามาช่วยตอบ โดยโมเดลจะทำการหาคำที่คล้ายกันระหว่างคำถามและบทความเพื่อนำไปใช้ในการตอบคำถาม แต่โมเดลในรูปแบบนี้จะมีข้อจำกัดที่ไม่สามารถจะตอบคำถามซึ่งคำตอบจะต้องใช้การเชื่อมต่อคำในหลายประโยคเข้าด้วยกัน หรือที่เรียกว่าคำถามที่มีหลายความสัมพันธ์ได้ งานวิจัยชิ้นนี้ต้องการที่จะเสนอแนวทางในการใช้คำอ้างอิงเข้ามาช่วยแก้ปัญหาดังกล่าว รวมถึงยังได้เสนอวิธีการตอบแบบสองทาง และฟังก์ชันต้นทุนจากความยาวของคำตอบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ

ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำและความตั้งใจในการบอกต่อคราวด์ซอร์สซิ่งที่มีการผสมผสานเกม, ปาลิณี ตีรบุลกุล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยฉบับนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อศึกษา วิเคราะห์และเปรียบเทียบอิทธิพลของปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับคราวด์ซอร์สซิ่งที่มีการผสมผสานแนวคิดเกม หรือ เกมมิฟายด์คราวด์ซอร์สซิ่งที่มีต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำและความตั้งใจในการบอกต่อ ผู้วิจัยมุ่งศึกษาหาตัวแปรที่มีความเกี่ยวข้องกับเกมมิฟายด์คราวด์ซอร์สซิ่ง ดังนี้ (1) ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการยอมรับเทคโนโลยี หรือ TAM ได้แก่ การรับรู้ความง่ายและการรับรู้ประโยชน์ที่ผู้ใช้งานได้รับจากการเข้าร่วม และ (2) ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดเกม ได้แก่ การรับรู้ความสนุก การรับรู้ความท้าทาย การรับรู้ความดึงดูดใจของการออกแบบ และการรับรู้ความรู้สึกภาคภูมิใจ โดยมีเกณฑ์ในการวัดแยกตามตัวแปรกำกับ 2 ประเภท คือ (1) เพศ ได้แก่ เพศชาย และ เพศหญิง และ (2) ช่วงวัย หรือ เจเนอเรชั่น ได้แก่ เจเนอเรชั่นเอ็กซ์ เจเนอเรชั่นวาย และ เจเนอเรชั่นแซด ผลการวิเคราะห์ข้อมูลในภาพรวม แบ่งตามเพศ หรือ แบ่งตามเจเนอเรชั่น พบว่า ตัวแปรทั้ง 6 ตัว มีอิทธิพลเชิงบวกต่อตัวแปรตาม คือ ความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และความตั้งใจในการบอกต่อ อย่างไรก็ดี จากการวิเคราะห์พบว่า คือ การรับรู้ความรู้สึกภาคภูมิใจ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และ การรับรู้ประโยชน์ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการบอกต่อ เมื่อผู้ใช้เป็นเพศชาย พบว่า การรับรู้ความรู้สึกภาคภูมิใจ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และ การรับรู้ประโยชน์ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการบอกต่อ ในขณะที่ เมื่อผู้ใช้เป็นเพศหญิง การรับรู้ความดึงดูดใจของการออกแบบ และ การรับรู้ความรู้สึกภาคภูมิใจ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และ การรับรู้ความดึงดูดใจของการออกแบบ ก็ยังมีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการบอกต่อ เมื่อผู้ใช้เป็นเจเนอเรชั่นเอ็กซ์ การรับรู้ความรู้สึกภาคภูมิใจ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และ การรับรู้ประโยชน์ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการบอกต่อ เมื่อผู้ใช้เป็นเจเนอเรชั่นวาย การรับรู้ความสนุก มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และ ความตั้งใจในการบอกต่อ และเมื่อผู้ใช้เป็นเจเนอเรชั่นแซด การรับรู้ความดึงดูดใจของการออกแบบ มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการกลับมาใช้ซ้ำ และ การรับรู้ความสนุก มีอิทธิพลเชิงบวกสูงสุดต่อความตั้งใจในการบอกต่อ

แง่มุมในข้อความความคิดเห็นออนไลน์ที่มีผลต่อการรับรู้ประโยชน์ในเว็บไซต์แนะนำร้านอาหาร, สาริทธิ์ บุญชูสนอง

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ที่จะศึกษาแง่มุมในข้อความความคิดเห็นออนไลน์ที่มีผลต่อการรับรู้ประโยชน์ของความคิดเห็นในเว็บไซต์แนะนำร้านอาหาร โดยใช้ข้อมูลความคิดเห็นออนไลน์ที่ได้รับความอนุเคราะห์จากเว็บไซต์แนะนำร้านอาหารแห่งหนึ่ง จำนวน 20,000 ข้อความ ผู้วิจัยสนใจที่จะศึกษาว่าจำนวนครั้งที่พบคำใน 5 แง่มุม คือ (1) รสชาติอาหาร (2) บริการ (3) บรรยากาศและการตกแต่งร้าน (4) ราคา และ (5) รายการอาหาร ส่งผลต่อการรับรู้ประโยชน์ของความคิดเห็นออนไลน์ในเว็บไซต์แนะนำร้านอาหารหรือไม่ รวมถึงสรุปเกี่ยวกับแง่มุมและระดับที่ส่งผลต่อการรับรู้ประโยชน์ของผู้อ่าน ในงานวิจัยนี้ ผู้วิจัยได้ใช้เครื่องมือ Unsupervised-Aspect-Extraction (github.com/ruidan/Unsupervised-Aspect-Extraction) ในการจัดกลุ่มคำในแต่ละแง่มุมและใช้แบบสอบถามในการเก็บข้อมูลการรับรู้ประโยชน์ของความคิดเห็นจำนวน 350 ความคิดเห็นจากหน่วยตัวอย่างจำนวน 117 คน ผลการวิจัยพบว่าแง่มุมในข้อความคิดเห็นออนไลน์ที่ศึกษามีผลต่อการรับรู้ประโยชน์ของความคิดเห็น โดยมีค่า p-value เท่ากับ 0.021 แต่อย่างไรก็ตามจำนวนคำในทั้ง 5 แง่มุมยังอธิบายการรับรู้ประโยชน์ได้ไม่ดีเท่าที่ควร และมีเพียงตัวแปรเดียวคือ จำนวนครั้งที่พบคำในแง่มุมรสชาติอาหารในความคิดเห็นออนไลน์ที่มีผลต่อการรับรู้ประโยชน์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ คือมีค่า p-value เท่ากับ 0.008

Analysis Of Gesture Frequency And Amplitude As A Function Of Personality In Virtual Agents, Alex Michael Rayon

Open Access Theses & Dissertations

Embodied conversational agents are changing the way humans interact with technology. Agents are expected to behave like people, both verbally and non-verbally. Researchers within the Human-Computer Interaction community have found many attributes of an agentâ??s gesture contribute to an agentâ??s perceived personality and believability.

Gesture amplitude and frequency are two of the attributes that contribute to the naturalness of a gesture. Currently, no previous studies have defined an empirical baseline for generating natural gestures for these two attributes. I seek to discover whether gesture amplitude and frequency affect how users perceive an agentâ??s naturalness, and which gestures would be preferred …

Contextual Representation Of Documents, Entities, And Faces Of People Using A News Corpus, Md Abdul Kader

Open Access Theses & Dissertations

A massive amount of unstructured data, in this information age, is composed of document collections. Examples include news articles, blog posts, scholarly publications, and reports generated by organizations as well as people. Many data mining and machine learning algorithms have been developed in the past decade to support text mining in many applications. Text mining applications cover a wide range of tasks spanning from personal information management --- to organizational decision making, to disease control through epidemic prediction, and to intelligence analysis for national security. One bottleneck has been dominating data mining and machine learning theories for all these text …

Teaching In The Age Of Humans Helping Students Think About Climate Change., Grinell Smith

Faculty Publications

To convey the magnitude and rapidity of current climate change and the severity of predictions for the next century, I present essential climate science information using four key sets of data and contextualize that information with personal anecdotes. I then consider the reasons for the large gap between the scientific consensus about anthropogenic climate change and public perceptions of that consensus. With several known challenges to climate change education in mind, I offer four recommendations for teachers that map relevant social psychology to pedagogy: (1) establish a learning community that works to disrupt in-group favoritism and reduce attribution bias; (2) …

Developing Conceptual Understanding And Procedural Fluency In Algebra For High School Students With Intellectual Disability, Andrew J. Wojcik

Theses and Dissertations

Teaching students with Intellectual Disability (ID) is a relatively new endeavor. Beginning in 2001 with the passage of the No Child Left Behind Act, the general education curriculum integrated algebra across the K-12 curriculum (Kendall, 2011; National Governors Association Center for Best Practices & Council of Chief State School Officers, 2010), and expansion of the curriculum included five intertwined skills (productive disposition, procedural fluency, strategic competence, adaptive reasoning, and conceptual understanding) (Kilpatrick, Swafford, & Findell, 2001). Researchers are just beginning to explore the potential of students with ID with algebra (Browder, Spooner, Ahlgrim-Delzell, Harris & Wakeman, 2008; Creech-Galloway, Collins, Knight, …

Fact Sheet, Yale University Office Of Institutional Research

Fact Sheets

No abstract provided.

Abusive Text Detection Using Neural Networks, Hao Chen, Susan Mckeever, Sarah Jane Delany

Articles

Neurall network models have become increasingly popular for text classification in recent years. In particular, the emergence of word embeddings within deep learning architecture has recently attracted a high level of attention amongst researchers.

Text Summarization Techniques: A Brief Survey, Mehdi Allahyari, Seyedamin Pouriyeh, Mehdi Assefi, Saeid Safaei, Elizabeth D. Trippe, Juan B. Gutierrez, Krys Kochut

Computing: Faculty Publications

In recent years, there has been a explosion in the amount of text data from a variety of sources. This volume of text is an invaluable source of information and knowledge which needs to be effectively summarized to be useful. Text summarization is the task of shortening a text document into a condensed version keeping all the important information and content of the original document. In this review, the main approaches to automatic text summarization are described. We review the different processes for summarization and describe the effectiveness and shortcomings of the different methods.

Steinernema Pwaniensis N. Sp., A New Entomopathogenic Nematode (Nematoda: Steinernematidae) From Tanzania, V. Půža, J. Nermut, Z. Mráček, S. Gengler, S. Haukeland

All Peer-Reviewed Publications

A new species of entomopathogenic nematode, Steinernema pwaniensis n. sp., belonging to the glaseri group, is described from Tanzania. The infective juveniles of S. pwaniensis n. sp. are characterized by a body length of 978 μm (808-1131), distance from anterior end to excretory pore of 86 μm (80-95) and a tail length of 87 μm (75-95). The ratios a, c and E% of S. pwaniensis n. sp. are substantially lower than those of all other African 'glaseri' group members. The first-generation males of S. pwaniensis n. sp. can be distinguished by a large spicule length of 92 μm (80-97) and …

Unsupervised Monitoring Of An Elderly Person's Activities Of Daily Living Using Kinect Sensors And A Power Meter, Hossein Pazhoumand-Dar

Theses: Doctorates and Masters

The need for greater independence amongst the growing population of elderly people has made the concept of “ageing in place” an important area of research. Remote home monitoring strategies help the elderly deal with challenges involved in ageing in place and performing the activities of daily living (ADLs) independently. These monitoring approaches typically involve the use of several sensors, attached to the environment or person, in order to acquire data about the ADLs of the occupant being monitored.

Some key drawbacks associated with many of the ADL monitoring approaches proposed for the elderly living alone need to be addressed. These …

Abusive Text Detection Using Neural Networks, Hao Chen, Susan Mckeever, Sarah Jane Delany

Conference papers

eural network models have become increasingly popular for text classification in recent years. In particular, the emergence of word embeddings within deep learning architectures has recently attracted a high level of attention amongst researchers. In this paper, we focus on how neural network models have been applied in text classification. Secondly, we extend our previous work [4, 3] using a neural network strategy for the task of abusive text detection. We compare word embedding features to the traditional feature representations such as n-grams and handcrafted features. In addition, we use an off-the-shelf neural network classifier, FastText[16]. Based on our results, …

A Comparison Of Automatic Search Query Enhancement Algorithms That Utilise Wikipedia As A Source Of A Priori Knowledge, Kyle Goslin, Markus Hofmann

Conference papers

This paper describes the benchmarking and analysis of five Automatic Search Query Enhancement (ASQE) algorithms that utilise Wikipedia as the sole source for a priori knowledge. The contributions of this paper include: 1) A comprehensive review into current ASQE algorithms that utilise Wikipedia as the sole source for a priori knowledge; 2) benchmarking of five existing ASQE algorithms using the TREC-9 Web Topics on the ClueWeb12 data set and 3) analysis of the results from the benchmarking process to identify the strengths and weaknesses each algorithm. During the benchmarking process, 2,500 relevance assessments were performed. Results of these tests are …

Representing And Inferring Mental Workload Via Defeasible Reasoning: A Comparison With The Nasa Task Load Index And The Workload Profile, Lucas Middeldorf Rizzo, Luca Longo

Conference papers

The NASA Task Load Index (NASA − TLX) and the Workload Profile (WP) are likely the most employed instruments for subjective mental workload (MWL) measurement. Numerous areas have made use of these methods for assessing human performance and thusly improving the design of systems and tasks. Unfortunately, MWL is still a vague concept, with different definitions and no universal measure. This research investigates the use of defeasible reasoning to represent and assess MWL. Reasoning is defeasible when a conclusion, supported by a set of premises, can be retracted in the light of new information. In this empirical study, this type …

How Short Is A Piece Of String?: The Impact Of Text Length And Text Augmentation On Short-Text Classification Accuracy, Austin Mccartney, Svetlana Hensman, Luca Longo

Conference papers

Recent increases in the use and availability of short messages have created opportunities to harvest vast amounts of information through machine-based classification. However, traditional classification methods have failed to yield accuracies comparable to classification accuracies on longer texts. Several approaches have previously been employed to extend traditional methods to overcome this problem, including the enhancement of the original texts through the construction of associations with external data supplementation sources. Existing literature does not precisely describe the impact of text length on classification performance. This work quantitatively examines the changes in accuracy of a small selection of classifiers using a variety …

The Influence Of Values On The Intention And Usage Of Mobile Phone Technology:A Case Of Tanzanian Smes, Renatus Mushi, Almar Ennis, Deirdre Lillis, Said Jafari

Conference papers

Mobile phone technology has been relied upon in performing a number of activities in the SMEs. In less developed regions, computing infrastructures are very poor thereby depending highly on mobile phones. The improvement of technology in the mobile phones has seen more applications and services being accessed through them. This gives SMEs, especially in developing countries, a preferable alternative to desktop computing technology. However, to maximise the usability of mobile phone technology in SMEs context, key factors which influence users’ perception on its acceptance need to be explained clearly. This study explains the factors influencing employees’ intentions and use of …

Online Health Recommendation System: A Social Support Perspective, Tareq Nasralah, Cherie Noteboom, Abdullah Wahbeh, Mohammad Aref Al-Ramahi

Research & Publications

Online Health Communities (OHC) aim to support patients through offer them the opportunities to exchange support with others. However, patients have difficulties and problems locating expertise within the online health communities. In this regard, this study aims to create a patient recommender system to help users locate those with relevant experience and similar health status. Specifically, we aim to leverage the type of online social support users seek to determine the patient health status to build a patient status prediction model. Building the model will help create a peer recommendation system for online support group members to easily locate peers …

Environmental Hazard Identification, Assessment And Control For A Sustainable Maritime Transportation System, Lizzette Marie Pérez Lespier

Doctoral Dissertations

"A demand exists to contribute towards the widening awareness of the need for sustainable maritime development and for coordinated maritime policies worldwide. Maritime shipping is considered the most eco-efficient mean of transportation and yet, is responsible for negative environmental impacts.

This dissertation focuses on developing data-driven decision support tools to evaluate the sustainable performance of MTS by focusing on the elements of the MTS that place stress on the environment. The first research contribution is a System Dynamics simulation model that examines the MTS resiliency after an extreme event and determines the sequence needed to restore the ocean-going port to …