Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®
- Institution
-
- China Simulation Federation (3880)
- TÜBİTAK (3106)
- Wright State University (1776)
- Washington University in St. Louis (698)
- Singapore Management University (449)
-
- Embry-Riddle Aeronautical University (440)
- Old Dominion University (397)
- University of Nebraska - Lincoln (256)
- Chulalongkorn University (234)
- University of Dayton (164)
- Air Force Institute of Technology (130)
- Portland State University (122)
- Universitas Negeri Malang (104)
- Chapman University (97)
- University of Nevada, Las Vegas (90)
- University of Arkansas, Fayetteville (85)
- Purdue University (84)
- University of South Florida (73)
- University of New Haven (71)
- University for Business and Technology in Kosovo (70)
- Technological University Dublin (68)
- California Polytechnic State University, San Luis Obispo (52)
- University of South Carolina (45)
- University of New Mexico (39)
- Edith Cowan University (35)
- New Jersey Institute of Technology (34)
- Journal of Soft Computing and Computer Applications (32)
- University of Malaya (31)
- San Jose State University (30)
- University of Kentucky (30)
- Keyword
-
- Computer Science (312)
- Department of Computer Science and Engineering (284)
- Engineering (239)
- Machine learning (195)
- Deep learning (193)
-
- Simulation (182)
- College of Engineering and Computer Science (157)
- Newsletters (157)
- Science news (157)
- Technical writing (157)
- Classification (109)
- Genetic algorithm (107)
- Optimization (101)
- Computer Engineering (100)
- Machine Learning (90)
- Particle swarm optimization (85)
- Path planning (85)
- Security (75)
- Artificial intelligence (71)
- Computer Sciences (68)
- Physical Sciences and Mathematics (64)
- Cybersecurity (62)
- Robotics (61)
- Virtual reality (60)
- Reinforcement learning (59)
- Clustering (57)
- Deep Learning (57)
- Modeling (57)
- Digital forensics (56)
- Support vector machine (55)
- Publication Year
- Publication
-
- Journal of System Simulation (3880)
- Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences (3106)
- Computer Science & Engineering Syllabi (1312)
- All Computer Science and Engineering Research (683)
- Research Collection School Of Computing and Information Systems (431)
-
- Browse all Theses and Dissertations (307)
- Journal of Digital Forensics, Security and Law (298)
- Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD) (234)
- Electrical and Computer Engineering Faculty Publications (164)
- Theses and Dissertations (160)
- BITs and PCs Newsletter (157)
- School of Computing: Dissertations, Theses, and Student Research (152)
- Electrical & Computer Engineering Theses & Dissertations (141)
- Annual ADFSL Conference on Digital Forensics, Security and Law (104)
- Knowledge Engineering and Data Science (104)
- Faculty Publications (87)
- Dissertations (85)
- Computer Science Faculty Publications and Presentations (81)
- Electrical & Computer Engineering and Computer Science Faculty Publications (70)
- Engineering Faculty Articles and Research (69)
- USF Tampa Graduate Theses and Dissertations (64)
- UNLV Theses, Dissertations, Professional Papers, and Capstones (57)
- Computer Science Faculty Publications (55)
- Electronic Theses and Dissertations (54)
- UBT International Conference (51)
- School of Computing: Conference and Workshop Papers (45)
- Computer Science Theses & Dissertations (40)
- Dissertations and Theses (35)
- Graduate Theses and Dissertations (33)
- Journal of Soft Computing and Computer Applications (32)
- Publication Type
- File Type
Articles 2461 - 2490 of 13562
Full-Text Articles in Computer Engineering
Synthetic Aperture Ladar Automatic Target Recognizer Design And Performance Prediction Via Geometric Properties Of Targets, Jacob W. Ross
Synthetic Aperture Ladar Automatic Target Recognizer Design And Performance Prediction Via Geometric Properties Of Targets, Jacob W. Ross
Browse all Theses and Dissertations
Synthetic Aperture LADAR (SAL) has several phenomenology differences from Synthetic Aperture RADAR (SAR) making it a promising candidate for automatic target recognition (ATR) purposes. The diffuse nature of SAL results in more pixels on target. Optical wavelengths offers centimeter class resolution with an aperture baseline that is 10,000 times smaller than an SAR baseline. While diffuse scattering and optical wavelengths have several advantages, there are also a number of challenges. The diffuse nature of SAL leads to a more pronounced speckle effect than in the SAR case. Optical wavelengths are more susceptible to atmospheric noise, leading to distortions in formed …
A Progressive Learning Strategy For Large-Scale Glacier Mapping, Zhiyuan Xie, Umesh K. Haritashya, Vijayan K. Asari
A Progressive Learning Strategy For Large-Scale Glacier Mapping, Zhiyuan Xie, Umesh K. Haritashya, Vijayan K. Asari
Electrical and Computer Engineering Faculty Publications
In recent years, the worldwide temperature increase has resulted in rapid deglaciation and a higher risk of glacier-related natural hazards such as flooding and debris flow. Due to the severity of these hazards, continuous observation and detailed analysis of glacier fluctuations are crucial. Many such analyses require an accurately delineated glacier boundary. However, the complexity and heterogeneity of glaciers, particularly debris-covered glaciers (DCGs), poses a challenge for glacier mapping when using conventional remote sensing or machine-learning techniques. Some examples exist about small-scale automated glacier mapping, but large or regional-scale mapping is challenging. Previously, a deep-learning-based approach named GlacierNet2 had been …
Modeling Iot Solutions: A Lack Of Iot Device Security, And User Education, Benjamin Newlin
Modeling Iot Solutions: A Lack Of Iot Device Security, And User Education, Benjamin Newlin
Cybersecurity Undergraduate Research Showcase
The Internet of Things, more commonly known as IoT devices, is an ever growing topic, both in the marketplace and in cyber security. While new devices are released into the public every year, a lack of standardized security concepts is also growing ever so clear. By having a model or standard for IoT devices and manufacturers to follow, the customer-base of these devices will have an easier time identifying trustworthy devices as well as how to secure their own devices.
การทำนายค่าฝุ่น Pm2.5 ทั้งในเชิงแผนที่และเชิงเวลาด้วยเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก, ณัฏฐ์ ศิริสัมพันธ์
การทำนายค่าฝุ่น Pm2.5 ทั้งในเชิงแผนที่และเชิงเวลาด้วยเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก, ณัฏฐ์ ศิริสัมพันธ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
PM2.5 เป็นอนุภาคขนาดเล็กที่มีส่วนทำให้เกิดปัญหามลพิษทางอากาศในประเทศไทย การหายใจนำฝุ่น PM2.5 เข้าไปสามารถทำให้เกิดปัญหาสุขภาพตามมาได้ เช่น โรคทางเดินหายใจและโรคหัวใจเสื่อมสภาพ รวมถึงเพิ่มความเสี่ยงต่อการเสียชีวิตก่อนวัยอันควร งานวิจัยนี้เสนอแบบจำลองที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อทำนายค่าฝุ่น PM2.5 ในระดับประเทศซึ่งเป็นการทำนายทั้งในเชิงพื้นที่และเวลา โดยแบบจำลองที่นำเสนอมีชื่อว่า SimVP-CFLL-ML มีพื้นฐานมาจากแบบจำลองการทำนายวิดีโอที่เรียกว่า "SimVP" และเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำนายค่าฝุ่น PM2.5 ในช่วงที่มีค่าฝุ่นสูง SimVP ได้มีการพัฒนาเพิ่มเติมสองประการ คือ 1.Cross-Feature Learning Layer (CFLL) ซึ่งใช้ 1x1 convolution layer เพื่อเรียนรู้ความสัมพันธ์ของคุณลักษณะและ 2.Masking Layer (ML) ซึ่งใช้สำหรับคำนวณค่าลอสเฉพาะส่วนที่สำคัญที่ต้องการทำนาย โดยในที่นี้คือส่วนที่เป็นประเทศไทย การทดลองดำเนินการโดยใช้ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากกรมควบคุมมลพิษของประเทศไทยและโครงการ Sensor For All (SFA) ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองของเราเหนือกว่าแบบจำลองพื้นฐานทั้งหมด โดยเฉพาะในกรณีที่ต้องการจำแนกช่วงที่ค่าฝุ่นมีค่าสูง แบบจำลองของเราได้ผลลัพธ์ค่าคะแนน F1 สูงกว่าแบบจำลองพื้นฐานที่ดีที่สุดถึง 3.51%
ระบบสนับสนุนการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลลำดับซ้ำเรียงต่อเนื่องแบบสั้นสำหรับนิติวิทยาศาสตร์, ณัฏฐชัย กุลธรรมนิตย์
ระบบสนับสนุนการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลลำดับซ้ำเรียงต่อเนื่องแบบสั้นสำหรับนิติวิทยาศาสตร์, ณัฏฐชัย กุลธรรมนิตย์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ลำดับซ้ำเรียงต่อเนื่องแบบสั้น (Short Tandem Repeat) หรือเอสทีอาร์ (STR) เป็นลำดับที่ซ้ำกันเป็นชุด ๆ ที่พบได้ในจีโนม (Genome) ของมนุษย์และมีประโยชน์มากในนิติวิทยาศาสตร์ เช่น การยืนยันตัวบุคคล การหาความสัมพันธ์ทางเครือญาติ เทคโนโลยีการลำดับเบสยุคใหม่ (Next-Generaton Sequencing: NGS) เช่น ForenSeq Signature Prep สามารถหาลำดับ STRs และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโครงสร้างประชากรได้ ถึงแม้ว่าเอสทีอาร์ที่ได้จากเทคโนโลยีนี้จะมีประโยชน์มากมาย แต่ไม่มีแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สใดที่รวมการจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลของเอสทีอาร์ไว้ในแพลตฟอร์มเดียว ผู้ใช้งานอาจต้องใช้หลายโปรแกรมในการวิเคราะห์ข้อมูลเอสทีอาร์ จากนั้นรวบรวมผลลัพธ์ลงในฐานข้อมูลแยกหรือโฟลเดอร์ระบบไฟล์ เพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าว ระบบที่นำเสนอ STRategy เป็นเว็บแอพพลิเคชันที่มีระบบการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลเอสทีอาร์ โดย STRategy อนุญาตให้ผู้ใช้งานเก็บข้อมูลลงฐานข้อมูลหลังจากนั้นระบบจะวิเคราะห์และแสดงผลข้อมูลโดยอัตโนมัติ ระบบนี้ถูกออกแบบให้ใช้ในองค์กรหรือห้องปฏิบัติการ จึงมีระบบการกำหนดสิทธิผู้ใช้ระบบตามบทบาท (Role Based Access Control) เพื่อให้ผู้ใช้งานเข้าถึงข้อมูลตามสิทธิของแต่ละบุคคลเท่านั้น ระบบถูกออกแบบให้มีความยืดหยุ่นสูง และได้ปฏิบัติตามแนวคิดสถาปัตยกรรม 3-เลเยอร์ หลักการออกแบบโปรแกรมเชิงวัตถุ รวมถึงมีการใช้แบบรูป (Design patterns) ต่าง ๆ เพื่อรองรับการเพิ่มโมดูลการวิเคราะห์และโมดูลการแสดงผล รวมถึงการพัฒนาต่อยอดได้ง่ายในอนาคต
Study On Performance Of Pruned Cnn-Based Classification Models, Mengling Deng
Study On Performance Of Pruned Cnn-Based Classification Models, Mengling Deng
Electronic Theses and Dissertations
Convolutional Neural Network (CNN) is a neural network developed for processing image data. CNNs have been studied extensively and have been used in numerous computer vision tasks such as image classification and segmentation, object detection and recognition, etc. [1] Although, the CNNs-based approaches showed humanlevel performances in these tasks [2], they require heavy computation in both training and inference stages, and the models consist of millions of parameters. This hinders the development and deployment of CNN-based models for real world applications. Neural Network Pruning and Compression techniques have been proposed [3, 4] to reduce the computation complexity of trained CNNs …
Motion-Aware Vehicle Detection In Driving Videos, Mehmet Kiliçarslan, Tansu Temel
Motion-Aware Vehicle Detection In Driving Videos, Mehmet Kiliçarslan, Tansu Temel
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences
This paper focuses on vehicle detection based on motion features in driving videos. Long-term motion information can assist in driving scenarios since driving is a complicated and dynamic process. The proposed method is a deep learning based model which processes motion frame image. This image merges both spatial (frame) and temporal (motion) information. Hence, the model jointly detects vehicles and their motion from a single image. The trained model on Toyota Motor Europe Motorway Dataset reaches 83% mean average precision (mAP). Our experiments demonstrate that the proposed method has a higher mAP than a tracking-based model. The proposed method runs …
A Futuristic Approach To Generate Random Bit Sequence Using Dynamic Perturbedchaotic System, Sathya Krishnamoorthi, Premalatha Jayapaul, Vani Rajasekar, Rajesh Kumar Dhanaraj, Celestine Iwendi
A Futuristic Approach To Generate Random Bit Sequence Using Dynamic Perturbedchaotic System, Sathya Krishnamoorthi, Premalatha Jayapaul, Vani Rajasekar, Rajesh Kumar Dhanaraj, Celestine Iwendi
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences
Most of the web applications require security which in turn requires random numbers. Pseudo-random numbers are required with good statistical properties and efficiency. Use of chaotic map to dynamically perturb another chaotic map that generates the random bit output is introduced in this work. Perturbance is introduced to improvise the chaotic behaviour of a base map and increase the periodicity. PRNG with this architecture is devised to generate random bit sequence from initial keyspace. The statistical properties of newly constructed PRNG are tested with NIST SP 800-22 statistical test suite and were shown to have good randomness. To ensure its …
A Simple Dual-Band Quasi-Yagi Antenna With Defected Ground Structures, Göksel Turan, Hayretti̇n Odabaşi
A Simple Dual-Band Quasi-Yagi Antenna With Defected Ground Structures, Göksel Turan, Hayretti̇n Odabaşi
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences
In this article, a dual-band compact quasi-Yagi antenna with defected ground structure (DGS) is proposed. The proposed antenna has a simple feeding mechanism consists of a microstrip and transmission line. Half of the driver and director elements are printed on the opposite side of the substrate to ensure good coupling between the antenna elements and achieve a stable radiation pattern. The ground plane is modified with one rectangular slot below the microstrip line to form dual-band operation. Also rectangular slots placed on the sides of the ground plane to improve the matching. The proposed antenna works at $f_{1}=3.35$ and $f_{2}=6.15$ …
Design And Analysis Of Marangoni-Driven Robotic Surfers, Mitchel L. Timm
Design And Analysis Of Marangoni-Driven Robotic Surfers, Mitchel L. Timm
Dissertations, Master's Theses and Master's Reports
We designed and experimentally studied the dynamics of two robotic systems that surf along the water-air interface. The robots were self-propelled by means of creating and maintaining a surface tension gradient resulting from an asymmetric release of isopropyl alcohol (IPA). The imbalance in the distribution of surface tension surrounding the robots generates a propulsive force commonly referred to as Marangoni propulsion. First, we considered a single surfer, which was custom-made with novel control mechanisms that allow for both forward motion and steering to be remotely adjusted solely through the manipulation of local surface stresses. We analyzed the performance of this …
Lpvit: A Transformer Based Model For Pcb Image Classification And Defect Detection, Kang An, Yanping Zhang
Lpvit: A Transformer Based Model For Pcb Image Classification And Defect Detection, Kang An, Yanping Zhang
Computer Science Faculty Scholarship
PCB (printed circuit board) is an extremely important component of all electronic products, which has greatly facilitated human life. Meanwhile, tons of PCBs in the waste streams become a waste of resources, which puts the recycling and reuse of PCBs in urgent need. In the manufacturing and recycling of electronic products, the classification of PCBs, recognition of sub-components, and defect detection have been the key technology. Traditional manual detection and classification are subjective and rely on individuals’ experience. With the development of artificial intelligence, lots of research efforts have been dedicated to the automated detection and recognition of PCBs. In …
A Cloud Computing-Based Dashboard For The Visualization Of Motivational Interviewing Metrics, E Jinq Heng
A Cloud Computing-Based Dashboard For The Visualization Of Motivational Interviewing Metrics, E Jinq Heng
Browse all Theses and Dissertations
Motivational Interviewing (MI) is an evidence-based brief interventional technique that has been demonstrated to be effective in triggering behavior change in patients. To facilitate behavior change, healthcare practitioners adopt a nonconfrontational, empathetic dialogic style, a core component of MI. Despite its advantages, MI has been severely underutilized mainly due to the cognitive overload on the part of the MI dialogue evaluator, who has to assess MI dialogue in real-time and calculate MI characteristic metrics (number of open-ended questions, close-ended questions, reflection, and scale-based sentences) for immediate post-session evaluation both in MI training and clinical settings. To automate dialogue assessment and …
Using Long Short-Term Memory Networks To Make And Train Neural Network Based Pseudo Random Number Generator, Aditya Harshvardhan
Using Long Short-Term Memory Networks To Make And Train Neural Network Based Pseudo Random Number Generator, Aditya Harshvardhan
Electronic Theses and Dissertations
Neural Networks have been used in many decision-making models and been employed in computer vision, and natural language processing. Several works have also used Neural Networks for developing Pseudo-Random Number Generators [2, 4, 5, 7, 8]. However, despite great performance in the National Institute of Standards and Technology (NIST) statistical test suite for randomness, they fail to discuss how the complexity of a neural network affects such statistical results. This work introduces: 1) a series of new Long Short- Term Memory Network (LSTM) based and Fully Connected Neural Network (FCNN – baseline [2] + variations) Pseudo Random Number Generators (PRNG) …
C2 Microservices Api: Ch4rl3sch4l3m4gn3, Thai H. Nguyễn
C2 Microservices Api: Ch4rl3sch4l3m4gn3, Thai H. Nguyễn
School of Computer Science & Engineering Undergraduate Publications
In the 21st century, cyber-based attackers such as advance persistent threats are leveraging bots in the form of botnets to conduct a plethora of cyber-attacks. While there are several social engineering techniques used to get targets to unknowingly download these bots, it is the command-and-control techniques advance persistent threats use to control their bots that is of critical interest to the author. In this research paper, the author aims to develop a command-and-control microservice application programming interface infrastructure to facilitate botnet command-and-control attack simulations. To achieve this the author will develop a simple bot skeletal framework, utilize the latest …
An Analysis On Network Flow-Based Iot Botnet Detection Using Weka, Cian Porteous
An Analysis On Network Flow-Based Iot Botnet Detection Using Weka, Cian Porteous
Dissertations
Botnets pose a significant and growing risk to modern networks. Detection of botnets remains an important area of open research in order to prevent the proliferation of botnets and to mitigate the damage that can be caused by botnets that have already been established. Botnet detection can be broadly categorised into two main categories: signature-based detection and anomaly-based detection. This paper sets out to measure the accuracy, false-positive rate, and false-negative rate of four algorithms that are available in Weka for anomaly-based detection of a dataset of HTTP and IRC botnet data. The algorithms that were selected to detect botnets …
Dark Patterns: Effect On Overall User Experience And Site Revisitation, Deon Soul Calawen
Dark Patterns: Effect On Overall User Experience And Site Revisitation, Deon Soul Calawen
Dissertations
Dark patterns are user interfaces purposefully designed to manipulate users into doing something they might not otherwise do for the benefit of an online service. This study investigates the impact of dark patterns on overall user experience and site revisitation in the context of airline websites. In order to assess potential dark pattern effects, two versions of the same airline website were compared: a dark version containing dark pattern elements and a bright version free of manipulative interfaces. User experience for both websites were assessed quantitatively through a survey containing a User Experience Questionnaire (UEQ) and a System Usability Scale …
Evaluating The Performance Of Vision Transformer Architecture For Deepfake Image Classification, Devesan Govindasamy
Evaluating The Performance Of Vision Transformer Architecture For Deepfake Image Classification, Devesan Govindasamy
Dissertations
Deepfake classification has seen some impressive results lately, with the experimentation of various deep learning methodologies, researchers were able to design some state-of-the art techniques. This study attempts to use an existing technology “Transformers” in the field of Natural Language Processing (NLP) which has been a de-facto standard in text processing for the purposes of Computer Vision. Transformers use a mechanism called “self-attention”, which is different from CNN and LSTM. This study uses a novel technique that considers images as 16x16 words (Dosovitskiy et al., 2021) to train a deep neural network with “self-attention” blocks to detect deepfakes. It creates …
กระบวนการและแบบจำลองสำหรับการคัดกรองเพื่อการจัดการคุณภาพข้อมูลในคราวด์ซอร์สซิงแพลตฟอร์ม, กฤตย์ กังวาลพงศ์พันธุ์
กระบวนการและแบบจำลองสำหรับการคัดกรองเพื่อการจัดการคุณภาพข้อมูลในคราวด์ซอร์สซิงแพลตฟอร์ม, กฤตย์ กังวาลพงศ์พันธุ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การเก็บรวบรวมข้อมูลด้วยคราวด์ซอร์สซิงเป็นวิธีที่โดยทั่วไปมีความเร็วมากกว่า มีต้นทุนต่ำกว่า และมีความหลากหลายมากกว่าวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลแบบอื่น ๆ อย่างไรก็ตาม คราวด์ซอร์สซิงอาจเผชิญกับปัญหาคุณภาพ เช่น การติดป้ายกำกับผิดหรือการนำมาใช้ในทางที่ไม่เหมาะสม ดังนั้น กระบวนการควบคุมคุณภาพเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับแพลตฟอร์มคราวด์ซอร์สซิง วิทยานิพนธ์นี้ศึกษาค้นคว้าอุปสรรคและวิธีการแก้ไขที่เป็นไปได้ในการจัดการคุณภาพของผู้ใช้งานแพลตฟอร์มคราวด์ซอร์สซิง ส่วนแรกเน้นวิธีการเพิ่มกระบวนการในคราวด์ซอร์สซิง โดยศึกษา 3 วิธี ได้แก่ 1. งานที่จำเป็นต้องทำก่อน 2. คำถามมาตรฐานแบบทองคำ และ 3. การทำซ้ำของข้อมูล พบว่างานที่จำเป็นต้องทำก่อนเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อคัดกรองให้ได้ผู้ปฏิบัติงานที่มีคุณภาพสูง โดยควรเน้นไปที่ลักษณะเฉพาะและรายละเอียดของงาน คำถามที่ตรวจสอบความสอดคล้องระหว่างงานดีกว่าคำถามแบบชัดเจนในการตรวจสอบด้วยคำถามมาตรฐานทองคำ ผู้ตรวจสอบข้อมูลคนเดียวอาจนำไปสู่การปรับปรุงคุณภาพข้อมูลได้มากที่สุด ส่วนที่สองคือ การใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ข้อมูลพฤติกรรมในการทำนายคุณภาพของข้อมูล ซึ่งวิธีนี้ยังช่วยคัดกรองข้อมูลคุณภาพต่ำออกไปได้โดยไม่เสียทรัพยากรเพิ่มเติม
การใช้รถโดยสารประจำทางเป็นโหนดที่ขอบในเครือข่ายยานพาหนะ, ณัฐนนท์ มานพ
การใช้รถโดยสารประจำทางเป็นโหนดที่ขอบในเครือข่ายยานพาหนะ, ณัฐนนท์ มานพ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การเติบโตของเครือข่ายไร้สายแบบแอดฮอกบนยานพาหนะได้ทำให้เกิดการพัฒนาแอปพลิเคชันบนยานพาหนะต่าง ๆ มากมาย เพื่อตอบรับสนองต่อการเติบโตนี้โครงร่างระบบการคำนวณแบบขอบบนยานพาหนะจึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อมุ่งเน้นไปที่การติดตั้งโหนดที่ขอบที่มักติดตั้งที่สถานีรับส่งสัญญาณข้างทาง อย่างไรก็ตามการติดตั้งสถานีในพื้นที่ขนาดใหญ่ต้องพิจารณาให้ครอบคลุมพื้นที่การให้บริการมากที่สุด งานวิจัยนี้จึงได้นำเสนอโครงร่างระบบใหม่ชื่อว่า Buses as an Infrastructure ซึ่งได้มีการใช้งานให้รถโดยสารประจำทางเป็นโหนดที่ขอบในการให้บริการทรัพยากรในการคำนวณและบริการอื่น ๆ แก่ผู้ใช้งาน โดยงานวิจัยนี้ได้มีการใช้ข้อได้เปรียบของระบบขนส่งสาธารณะที่มีอยู่แล้วเพื่อลดค่าใช้จ่ายในการติดตั้งโหนดที่ขอบแบบดั้งเดิม อีกทั้งงานวิจัยนี้ยังได้เสนอฮิวริสติกอัลกอรึทึมสำหรับการคำนวณหาการติดตั้งโหนดที่ขอบบนรถโดยสารประจำทางโดยให้ลำดับความสำคัญแก่จำนวนงานที่เกิดขึ้นคู่กับการใช้เทคนิคการเลือก N ลำดับสูงสุด โดยได้ทำการทดลองบนสภาพแวดล้อมจำลองและบนชุดข้อมูลจริง ผลการทดลองเมื่อเทียบกับรูปแบบที่โหนดที่ขอบติดตั้งอยู่กับสถานีรับส่งสัญญาณข้างทางแสดงให้เห็นว่าฮิวริสติกอัลกอรึทึมที่นำเสนอสามารถให้จำนวนยานพาหนะที่โหนดที่ขอบสามารถให้บริการได้สูงขึ้นกว่า 6.08% - 52.20% และสามารถให้จำนวนยานพาหนะที่โหนดที่ขอบสามารถให้บริการได้สูงขึ้น 15.23% เมื่อเทียบกับรูปแบบที่โหนดที่ขอบติดตั้งอยู่กับสถานีรับส่งสัญญาณข้างทางบนสภาพแวดล้อมจำลองและให้ผลรวมของระยะเวลาที่ติดต่อสื่อสารกันได้สูงขึ้น 54.24% เมื่อเทียบกับรูปแบบที่โหนดที่ขอบติดตั้งอยู่กับสถานีรับส่งสัญญาณข้างทางบนชุดข้อมูลจริง
บทบัญญัติของกฎหมายที่ใช้บังคับในคดีละเมิด: การวิเคราะห์คำพิพากษาศาลไทยด้วยกระบวนการเรียนรู้เชิงลึก, ทวีศักดิ์ ชูศรี
บทบัญญัติของกฎหมายที่ใช้บังคับในคดีละเมิด: การวิเคราะห์คำพิพากษาศาลไทยด้วยกระบวนการเรียนรู้เชิงลึก, ทวีศักดิ์ ชูศรี
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การประมวลผลเอกสารทางกฎหมายโดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นงานวิจัยที่น่าสนใจในการศึกษาอย่างมาก เนื่องจากการกำหนดหมวดกฎหมายสำหรับคดีในศาลมักต้องมีการปรึกษาหารือกับทนายความซึ่งมีค่าบริการที่สูงมาก ทำให้ประชาชนทั่วไปไม่สามารถเข้าถึงการใช้บริการดังกล่าวได้ จึงเป็นจุดเริ่มต้นในการจัดทำงานวิจัยนี้ ด้วยการสร้างระบบที่สามารถดึงข้อมูลส่วนกฎหมายที่เหมาะสมตามข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องของคดีในศาล เพื่อให้บรรลุงานวิจัยนี้ ทางคณะผู้วิจัยได้รวบรวมชุดข้อมูลที่ครอบคลุมของคดีในศาลฎีกาจากประเทศไทย รวมถึงดึงข้อเท็จจริงจากเอกสารของโจทก์และจำเลยโดยใช้การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและระบบที่ใช้กฎเป็นพื้นฐานเพื่อการวิเคราะห์การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพิ่มเติม แนวทางที่ของงานวิจัยนี้นำเสนอมุ่งเน้นไปที่ระบบค้นคืนมาตราที่เกี่ยวข้องด้วยข้อมูลชุดฝึกที่มีจำนวนน้อย โดยใช้ข้อเท็จจริงของโจทก์เป็นข้อมูลเข้า ซึ่งระบบนี้จะสามารถจัดการกับมาตราต่างๆ ของกฎหมาย รวมถึงส่วนที่ไม่ค่อยพบหรือไม่ได้อยู่ในชุดการฝึกอบรม โดยที่ระบบจะทำงานได้ดีกว่ามาตรฐานพื้นฐาน โดยสรุป การวิจัยนี้มีเป้าหมายเพื่อสร้างระบบดึงข้อมูลส่วนกฎหมายที่เหมาะสมตามข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องของคดีในศาลที่เข้าถึงได้และแม่นยำมากขึ้น ทางคณะผู้วิจัยหวังว่าจะลดความจำเป็นในการปรึกษาทนายความที่มีค่าบริการที่สูง และมอบเครื่องมือที่มีค่าสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายและบุคคลที่เกี่ยวข้องในกระบวนการพิจารณาคดีในศาล
เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการรู้จำภาพวัสดุกระเป๋าถือแบรนด์เนมปลอม, พศสรัล อภิปวินท์วงศา
เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการรู้จำภาพวัสดุกระเป๋าถือแบรนด์เนมปลอม, พศสรัล อภิปวินท์วงศา
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การปลอมแปลงสินค้าด้านแฟชั่นเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องโดยเฉพาะกับกระเป๋าแบรนด์หรู เนื่องจากมีความยากลำบากต่อการตรวจสอบความแท้จริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการตรวจสอบสินค้ามือสองที่เคยผ่านการใช้งานมาแล้ว ซึ่งทำให้เกิดปัญหาการตรวจสอบกระเป๋าของแท้และของปลอมทั้งในผู้ซื้อและผู้ขายโดยเฉพาะในช่วงล็อคดาวน์ระหว่างเหตุการณ์โรคระบาด Covid-19 ที่จำกัดการเดินทาง งานวิจัยนี้เสนอการประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกโครงข่ายปราสาทคอนโวลูชัน เพื่อจำแนกภาพในระดับพิกเซล ร่วมกับการนำการสกัดคุณลักษณะสำคัญพื้นผิวแบบ LBP มาพัฒนาการเรียนรู้ของแบบจำลอง โดยใช้แบบจำลองวีจีจี 16 และ เดนซ์เน็ต121 โดยใช้ stratified 5-Fold cross validation เพื่อประเมินแบบจำลอง ซึ่งการเปรียบเทียบผลการทดลองของการใช้แบบจำลองพื้นฐาน และการใช้แบบจำลองพื้นฐานร่วมกับการสกัดคุณลักษณะสำคัญแบบ LBP ทั้งนี้แบบจำลอง โครงข่ายปราสาทแบบเดนซ์เน็ต121 ร่วมกับการสกัดคุณลักษณะสำคัญแบบ LBP ให้ค่าความแม่นยำสูงสุดที่ 95% จากการจำแนกภาพกระเป๋าของแท้ ของปลอม และวัสดุอื่น เป็นการจำแนกรูปภาพแบบหลายประเภท และเมื่อนำการสกัดคุณลักษณะแบบ LBP ร่วมกับแบบจำลองทำให้ค่าความแม่นยำการทำนายผลลัพธ์ที่สูงขึ้น
ไวยากรณ์ไฮเพอร์แมพสำหรับแมพเชิงต้นไม้อันดับเคเชิงระนาบ, วรวุฒิ โคเมฆารัตน์
ไวยากรณ์ไฮเพอร์แมพสำหรับแมพเชิงต้นไม้อันดับเคเชิงระนาบ, วรวุฒิ โคเมฆารัตน์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
วิศวกรและนักวิทยาศาสตร์ต่างเผชิญกับปัญหาที่มีโครงสร้างซับซ้อนมากยิ่งขึ้น และต้องการเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่เหมาะสมเพื่ออธิบายปัญหาเหล่านี้ แม้กราฟจะเป็นเครื่องมือที่นิยมใช้แสดงระบบที่ซับซ้อน แต่ก็ยังขาดส่วนประกอบบางอย่างที่สำคัญต่อการรับรู้ความซับซ้อนของวัตถุทางเรขาคณิต ซึ่งสามารถแสดงแทนได้ด้วยแมพและไฮเพอร์แมพ เนื่องจากมีองค์ประกอบหลักที่เรียกว่า หน้า เพิ่มเติมจากส่วนประกอบพื้นฐานอื่น ๆ ในกราฟ จึงเป็นเครื่องมือที่ครอบคลุมและยืดหยุ่นยิ่งขึ้นในการแสดงและวิเคราะห์โครงสร้างเชิงเรขาคณิต งานวิจัยนี้จะเสนอแนวทางใหม่ในการผลิตแมพโดยใช้ไวยากรณ์ไฮเพอร์แมพ โดยปรับการดำเนินการต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับไฮเพอร์แมพให้นิยามบนจุดยอดและหน้า แทนวิธีการเดิมซึ่งนิยามบนจุดยอดและเส้นเชื่อม เพื่อให้มีความยืดหยุ่นในการควบคุมและจัดการเกี่ยวกับหน้าของไฮเพอร์แมพ เนื่องจากหน้ามีบทบาทสำคัญในการนิยามไฮเพอร์แมพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของแมพเชิงระนาบ ไวยากรณ์ที่นำเสนอในงานนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการทำความเข้าใจและตรวจจับโครงสร้างย่อยของไฮเพอร์แมพ โดยยกตัวอย่างการสร้างแมพเชิงระนาบของกราฟเชิงต้นไม้อันดับเค (เมื่อเคเป็นจำนวนเต็มบวกที่มีค่าไม่เกินสาม) โดยใช้ไวยากรณ์ไฮเพอร์แมพที่มีเพียงกฎการผลิตเดียว ผลการวิจัยแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการนำไวยากรณ์ที่นำเสนอในงานนี้ไปใช้เป็นเครื่องมือในการศึกษาคุณสมบติและโครงสร้างของแมพเชิงระนาบ รวมถึงการนำไปประยุกต์ใช้ในสายงานต่าง ๆ เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์ ทอพอโลยี และทฤษฎีกราฟ
การแปลงกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาไปเป็นไทมด์ออโตมาตา, ณรงค์กร วงศ์สิทธิไพฑูรย์
การแปลงกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาไปเป็นไทมด์ออโตมาตา, ณรงค์กร วงศ์สิทธิไพฑูรย์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
กระแสงานยอว์ลเป็นหนึ่งในกระแสงานทางธุรกิจที่ทันสมัย กระแสงานยอว์ลให้การแสดงเป็นภาพขั้นตอนกระแสงานของงานทางธุรกิจที่เข้าใจง่าย สามารถกำหนดเวลาการทำงานของงานภายในกระแสงานยอว์ลได้ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้จะเน้นให้นำกระแสงานยอว์ลทั่วไปมาเพิ่มขีดความสามารถโดยการเพิ่มข้อจำกัดแบบช่วงเวลาให้กับแต่ละสัญลักษณ์งานในกระแสงานยอว์ล ผ่านค่าเฉลี่ยของข้อจำกัดของช่วงเวลาในรูปของขอบเขตล่าง และขอบเขตบนของเวลาที่สามารถเสร็จสิ้นการทำงานถูกกำหนดให้กับงานทางธุรกิจแต่ละงานในกระแสงานเพื่อรับมือกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นของประสิทธิภาพด้านเวลาในกระแสงานกระบวนการทางธุรกิจ ในการจำลองพฤติกรรมของกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาจะถูกแปลงเป็นออโตมาตาที่กำหนดเวลาไว้ที่สอดคล้องกัน และจำลองโดยใช้เครื่องมือ UPPAAL วิทยานิพนธ์ฉบับนี้มีการเสนอชุดของกฎการแปลงเพื่อเป็นแนวทางในการแปลงของสัญลักษณ์ยอว์ลข้อจำกัดของช่วงเวลาให้อยู่ในรูปแบบของไทมด์ออโตมาตา และเสนอเว็บแอปพลิเคชันในการแปลงกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาเป็นออโตมาตา โดยผลลัพธ์ที่เป็นไทมด์ออโตมาตาจะถูกแปลงอย่างถูกต้อง และจำลองโดยใช้เครื่องมือจำลอง UPPAAL
Mediastinal Lymph Node Detection And Segmentation Using Deep Learning, Al-Akhir Nayan
Mediastinal Lymph Node Detection And Segmentation Using Deep Learning, Al-Akhir Nayan
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Automatic lymph node (LN) segmentation and detection for cancer staging are critical. In clinical practice, computed tomography (CT) and positron emission tomography (PET) imaging detect abnormal LNs. Despite its low contrast and variety in nodal size and form, LN segmentation remains a challenging task. Deep convolutional neural networks frequently segment items in medical photographs. Most state-of-the-art techniques destroy image's resolution through pooling and convolution. As a result, the models provide unsatisfactory results. Keeping the issues in mind, a well-established deep learning technique UNet++ was modified using bilinear interpolation and total generalized variation (TGV) based upsampling strategy to segment and detect …
Recasnet: Reducing Mismatch Within The Two-Stage Mitosis Detection Framework, Chawan Piansaddhayanon
Recasnet: Reducing Mismatch Within The Two-Stage Mitosis Detection Framework, Chawan Piansaddhayanon
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Mitotic count (MC) is an important histological parameter for cancer diagnosis and grading, but the manual process to obtain this metric is tedious and not fully reproducible across different pathologists. To mitigate this problem, several deep learning models have been utilized to speed up the process. Typically, the problem is formulated as a two-stage deep learning pipeline: the detection stage for proposing the potential candidates for mitotic cells and the classification stage for refining prediction confidences from the former stage. However, this paradigm can lead to inconsistencies in the classification stage due to the poor prediction quality of the detection …
Leverage Graph Neural Network For Molecular Properties Prediction, Kamol Punnachaiya
Leverage Graph Neural Network For Molecular Properties Prediction, Kamol Punnachaiya
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
During the age of deep learning technologies, which have exhibited significant potential in reducing costs and expediting medical development, predicting molecular properties has become a prevalent task that capitalizes on the capabilities of deep learning. This thesis proposed a multimodal Graph Neural Network (GNN) model that utilizes the topology information obtained from molecular graphs through a baseline GNN, facilitating precise property predictions. The thesis improves the baseline CMPNN model by exploring various methods to address potential missing gaps. These methods include incorporating the multimodal module, such as a Bidirectional LSTM module capable of processing text sequences in SMILES format or …
Service Placement Optimization For Location-Based Service, Karnkitti Kittikamron
Service Placement Optimization For Location-Based Service, Karnkitti Kittikamron
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Location-based service (LBS) is necessary and useful for several applications including navigation and games. These real-time applications require high accuracy and low delay. In general, the complexity of indoor localization algorithms used in LBS depends on the size of fingerprint data. This can lead to long delays when operating in large-scale areas. In this paper, we propose a novel optimization framework for edge service placement, aiming at minimizing the overall cost of edge computing deployment and service response time. Our placement strategy is used to solve the formulated edge node placement problems. The simulated annealing approach is then used in …
Machine Learning For Wavelet-Based Valve Stiction Detection, Kris Prasopsanti
Machine Learning For Wavelet-Based Valve Stiction Detection, Kris Prasopsanti
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Valve stiction presents challenges in industrial process control, leading to oscillations and hindering the regulation of fluid flow. This thesis addresses the detection of valve stiction by exploring the limitations of current methods and proposes a novel approach that combines wavelet reconstruction and convolutional neural networks (CNN) to enhance stiction detection performance. The proposed method utilizes preprocessed process variable versus controller output (PV(OP)) plots as input to the CNN model, capitalizing on the distinctive characteristics of stiction. Training and evaluation employ both simulated and real-world data from the International Stiction Data Base (ISDB), with the F1 score serving as the …
Deep Reinforcement Learning For Electricity Energy Trading, Manassakan Sanayha
Deep Reinforcement Learning For Electricity Energy Trading, Manassakan Sanayha
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
The deregulation and liberalization of the energy market in the 1990s prompted short-term electricity trading, allowing energy markets to produce net output over a range of time periods as a result of this decentralized system, most commonly minutes to days ahead of time. The energy industry urgently requires a system that has undergone substantial modernization in place to handle a variety of issues, including the current climate, renewable resources, and the energy framework. In this dissertation, we investigate a deep reinforcement learning framework for both wholesale and local energy trading, which probes the challenge of RL to optimize the real-world …
Real-Time Image Classification For Malignant Biliary Strictures On Cholangioscopy Images Based On Deep Learning Approach, Passakron Phuangthongkham
Real-Time Image Classification For Malignant Biliary Strictures On Cholangioscopy Images Based On Deep Learning Approach, Passakron Phuangthongkham
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
It is challenging to determine if the cause of bile duct strictures is benign or malignant. Currently, endoscopists may more precisely inspect the bile duct thanks to computerized single-operator cholangioscopy. As a result, lesions in the bile duct can be seen with the naked eye. However, endoscopists continue to diagnose patients differently. Consequently, a biopsy is typically regarded as the gold standard. The necessity to repeat operations results from a biopsy sample mistake that results in a false-negative cancer diagnosis. In this study, we suggest a convolutional neural network developed particularly for real-time malignant biliary stricture classification. Our approach, which …