Computer Engineering Commons^™

การวิเคราะห์ผลกระทบอินสแตนซ์ฐานข้อมูลจากการเปลี่ยนแปลงข้อมูลนำเข้าของความต้องการเชิงฟังก์ชัน, กฤษฎา แก่นเฉลียว

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ความต้องการเชิงฟังก์ชันถูกนำมากำหนดฟังก์ชันการทำงานของซอฟต์แวร์ ซึ่งความต้องการดังกล่าวสามารถเกิดการเปลี่ยนแปลงได้ทุกช่วงของการพัฒนาซอฟต์แวร์ บางฟังก์ชันสัมพันธ์ฐานข้อมูล หากข้อมูลนำเข้าของฟังก์ชันเกิดการเปลี่ยนแปลงจะส่งผลกระทบไปยังสคีมาฐานข้อมูล เมื่อสคีมาฐานข้อมูลได้รับผลกระทบอาจจะเกิดผลกระทบกับอินสแตนซ์ฐานข้อมูลด้วย ในการทดสอบฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับฐานข้อมูล กรณีทดสอบจะถูกสร้างขึ้นโดยมีรายการข้อมูลนำเข้าเป็นไปตามฟังก์ชัน และมีค่าข้อมูลทดสอบที่มาจากอินสแตนซ์ฐานข้อมูล และตารางการตามรอยจะถูกนำมาใช้เพื่อบอกความสัมพันธ์ระหว่างความต้องการเชิงฟังก์ชันกับกรณีทดสอบ ดังนั้นเมื่อเกิดการเปลี่ยนแปลงข้อมูลนำเข้าข้องความต้องการเชิงฟังก์ชัน จึงจำเป็นต้องวิเคราะห์ผลกระทบต่อสคีมาฐานข้อมูล อินสแตนซ์ฐานข้อมูล ความต้องการเชิงฟังก์ชัน กรณีทดสอบ และตารางการตามรอยความต้องการ วิทยานิพนธ์จึงเสนอวิธีการวิเคราะห์ผลกระทบต่อสคีมาฐานข้อมูล อินสแตนซ์ฐานข้อมูล ความต้องการเชิงฟังก์ชัน กรณีทดสอบ และตารางการตามรอยความต้องการที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงข้อมูลนำเข้าของความต้องการเชิงฟังก์ชัน 3 ประเภทคือ เพิ่ม ลบ แก้ไข โดยผู้วิจัยได้พัฒนาเครื่องมือสนับสนุนการวิเคราะห์ผลกระทบตามที่นำเสนอ โดยเครื่องมือมีความสามารถนำเข้าข้อมูลที่เกี่ยวข้องต่าง ๆ อีกทั้งผู้ใช้ยังสามารถร้องขอเปลี่ยนแปลงข้อมูลนำเข้าของความต้องการเชิงฟังก์ชัน ซึ่งเครื่องมือสามารถวิเคราะห์ผลกระทบที่เกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวและสามารถปรับปรุงสิ่งที่กระทบได้อย่างอัตโนมัติ สุดท้ายเครื่องมือถูกนำไปทดสอบความถูกต้องกับกรณีศึกษาที่แบ่งการทดสอบออกเป็น 4 กรณี ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้คือเครื่องมือสามารถวิเคราะห์ผลกระทบและปรับปรุงสิ่งที่ได้รับผลกระทบได้อย่างถูกต้อง

การแปลงไทมด์เพทริเน็ตให้เป็นอีเวนท์บีโดยอัตโนมัติสำหรับการทวนสอบเชิงรูปนัย, ชลิกา ศักดิ์สุภาวัฒนกุล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

โดยทั่วไปการออกแบบซอฟต์แวร์เป็นขั้นตอนที่สำคัญในกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ ความถูกต้องของพฤติกรรมของระบบซอฟต์แวร์แบบเรียลไทม์มีความสัมพันธ์กับเวลาของการทำงานของระบบ หากพบข้อผิดพลาดหลังจากการพัฒนาซอฟต์แวร์จะทำให้มีผลกระทบที่ต้องสูญเสียอย่างมาก จึงเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องทำการทวนสอบแบบจำลองของการออกแบบ เพื่อหาจุดผิดพลาดก่อนที่จะลงเมื่อพัฒนาซอฟต์แวร์ วิทยานิพนธ์นี้จึงนำเสนอทางเลือกในการทวนสอบเชิงรูปนัยโดยใช้ไทมด์เพทริเน็ตในการสร้างแบบจำลองเชิงรูปนัย ซึ่งในปฏิบัติแล้วไทมด์เพทริเน็ตเป็นวิธีการเชิงรูปนัยที่ใช้สัญลักษณ์กราฟิกสำหรับจำลองโครงสร้างของระบบ ซึ่งทำให้สามารถเข้าใจพฤติกรรมของระบบได้ง่าย แต่ไทมด์เพทริเน็ตยังขาดการแสดงส่วนของข้อมูลที่ใช้ภายในระบบและยังไม่ได้มีการปรับแต่งใดๆ หากระบบมีขนาดใหญ่และมีความซับซ้อนมาก อาจจะเกิดปัญหาการระบบของสถานะได้ State explosion อีกทางเลือกของวิธีการเชิงรูปนัยพบว่าอีเวนท์บี เป็นวิธีการเชิงรูปนัยที่นิยมสำหรับการทวนสอบการทำงานของระบบโดยสนใจข้อมูลภายในระบบอีกทั้งสนับสนุนการปรับแต่งของระบบซอฟต์แวร์แบบเรียลไทม์ โดยใช้วิธีการพิสูจน์ทฤษฎีทางคณิตศาสตร์ ซึ่งจะทำให้ไม่เกิดปัญหาการระเบิดของสถานะในระหว่างการทวนสอบ อย่างไรก็ตามการเขียนอีเวนท์บีไม่ง่ายนักเนื่องจากต้องมีทักษะทางด้านคณิตศาสตร์สำหรับการเขียนอีเวนท์บีเพื่อทวนสอบระบบ งานวิทยานิพนธ์นี้จึงเสนอเครื่องมือการแปลงไทมด์เพทริเน็ตให้เป็นอีเวนท์บีโดยอัตโนมัติสำหรับการทวนสอบเชิงรูปนัย โดยสนใจแบบจำลองไทมด์เพทริเน็ตที่มีค่าน้ำหนักโทเค็นที่มีค่าเท่ากับ 1 เท่านั้น และกฎการแปลงส่วนประกอบไทมด์เพทริเน็ตให้เป็นอีเวนท์บีทั้งหมด 7 ข้อ ข้อมูลนำเข้าเครื่องมือการแปลงจะเป็นแบบจำลองไทมด์เพทริเน็ตที่อยู่ในรูปแบบแฟ้มเอกสารเอกซ์เอ็มแอล และเครื่องมือจะดำเนินการแปลงโดยใช้กฎการแปลงที่ได้นิยามขึ้นมา เพื่อแปลงแบบจำลองไทมด์เพทริเน็ตให้เป็นอีเวนท์บีได้โดยอัตโนมัติ เมื่อได้ผลลัพธ์การแปลงอีเวนท์บีเรียบร้อยแล้ว จะดำเนินการทวนสอบด้วยเครื่องมือโรดิน เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของวิธีการแปลงโดยใช้เครื่องมือการแปลงและทวนสอบการทำงานของระบบ

การปรับปรุงแบบจำลองเสียงเพื่อเพิ่มความเป็นธรรมชาติของเสียงสังเคราะห์ภาษาไทย, ศุภเดช ฉันจรัสวิชัย

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

เสียงสังเคราะห์เป็นเทคโนโลยีทางเลือกสำหรับการรับรู้ข้อมูลประเภทข้อความ ความชัดเจน และความเป็นธรรมชาติของเสียงสังเคราะห์ส่งผลโดยตรงกับความเข้าใจของผู้ฟังที่มีต่อข้อมูลในสัญญาณเสียง ดังนั้นในงานวิจัยนี้จึงได้พัฒนาด้านความเป็นธรรมชาติ และความชัดเจนของเสียงสังเคราะห์ที่สร้างมาจากค่าพารามิเตอร์ของตัวเข้ารหัสเสียง STRAIGHT ซึ่งค่าพารามิเตอร์เหล่านั้นถูกสร้างขึ้นมาจากแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟ และแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก โดยการนำเสนอแนวคิด 3 แนวคิด ได้แก่ 1) แนวคิดการแยกกันของแบบจำลองคุณลักษณะความถี่มูลฐาน และค่าคุณลักษณะสเปกตรัม โดยทั้งสองแบบจำลองถูกฝึกฝนแยกกันเพื่อสร้างเป็นแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟสำหรับสร้างค่าพารามิเตอร์ของตัวเข้ารหัสเสียง STRAIGHT ที่สอดคล้องกับแบบจำลองดังกล่าว ในวิทยานิพนธ์นี้ได้นำเสนอขั้นตอนวิธีในการปรับแนวเวลาของค่าพารามิเตอร์ที่สร้างขึ้นมาจากการใช้สองแบบจำลอง 2) เสนอการปรับเปลี่ยนค่าคุณลักษณะส่วนรับเข้าของโครงข่ายประสาทเทียมแบบลึกที่ถูกใช้ในการสร้างค่าพารามิเตอร์ของตัวเข้ารหัสเสียง STRAIGHT จากเดิมที่ใช้ค่าคุณลักษณะทางบริบท เป็นแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟที่เป็นผลลัพธ์จากต้นไม้ตัดสินใจที่ใช้ในการจัดกลุ่มบริบท 3) นำเสนอวิธีการนอร์มัลไลเซชันค่าคุณลักษณะส่วนส่งออกของแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก ที่ใช้ค่ากลาง และค่าความแปรปรวนจากแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟที่เป็นผลลัพธ์จากต้นไม้ตัดสินใจ ในการทดสอบได้ทำการทดสอบ 2 รูปแบบ คือ 1) การทดสอบปรนัยที่ใช้ตัวชี้วัดค่าความเพี้ยนของเซปตรัลในระดับเมลของค่าสัมประสิทธิ์เมลเคปสตรัม (MGC_MCD) ค่าความเพี้ยนของเซปตรัลในระดับเมลของค่าแถบคลื่นความถี่ของความไม่เป็นคาบ (BAP_MCD) ความไม่สอดคล้องกันของสถานะความก้องของเสียง (LF0_UVU) และความผิดพลาดกำลังสองเฉลี่ยของค่าความถี่มูลฐาน (LF0_RMSE) 2) การทดสอบอัตนัยที่ใช้ผู้ทดสอบ 9 คน โดยวัดในด้านของความชัดเจน และความเป็นธรรมชาติของเสียงสังเคราะห์ ผลการทดสอบปรนัยการใช้แนวคิดที่ 2 และ 3 กับแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก สามารถสังเคราะห์ค่าพารามิเตอร์ของตัวเข้ารหัสเสียง STRAIGHT ได้ใกล้เคียงกับเสียงต้นฉบับมากกว่าการใช้แนวคิดที่ 1 กับแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟ และแบบจำลองดั้งเดิมทั้งในส่วนของแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟ และแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก สำหรับในการทดสอบอัตนัยพบว่าการใช้แนวคิดที่ 1 กับแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟสามารถสังเคราะห์ค่าคุณลักษณะที่มีความเป็นธรรมชาติ และชัดเจนมากกว่าการใช้แนวคิดอื่น และแบบจำลองดั้งเดิมทั้งสองแบบจำลอง

Developing A Website For The Sword Of The Spirit Using An Agile Development Approach, James Smith

Senior Honors Theses and Projects

This creative project was created using an agile development process. Working in coordination with an organization called the Sword of the Spirit, a website was developed for their use. Using the agile approach, multiple iterations of the project were created and brought back to the organization for testing and feedback. The website was developed and is currently working here: https://sites.google.com/view/sosovemight/home.

For this project, a website, administrative email, and data collection and storage process were created. Security was added to ensure only registered profile holders would be able to view the information on the website. This was developed solely for the …

Hands-On Learning Environment And Educational Curriculum On Collaborative Robotics, Ana Djuric, Jeremy L. Rickli, Vukica M. Jovanovic, Daniel Foster

Engineering Technology Faculty Publications

The objective of this paper is to describe teaching modules developed at Wayne State University integrate collaborative robots into existing industrial automation curricula. This is in alignment with Oakland Community College and WSU’s desire to create the first industry-relevant learning program for the use of emerging collaborative robotics technology in advanced manufacturing systems. The various learning program components will prepare a career-ready workforce, train industry professionals, and educate academicians on new technologies. Preparing future engineers to work in highly automated production, requires proper education and training in CoBot theory and applications. Engineering and Engineering Technology at Wayne State University offer …

Brief Study Of Classification Algorithms In Machine Learning, Ramesh Sankara Subbu

Dissertations and Theses

The purpose of this study is to briefly learn the theory and implementation of three most commonly used Machine Learning algorithms: k-Nearest Neighbors (kNN), Decision Trees and Naïve Bayes. All these algorithms fall under the Classification algorithm category of Unsupervised Machine Learning. This paper is constructed structurally in explaining the working theory behind each algorithm and an implementation of a Machine Learning problem solved by each algorithm. KNN algorithm is designed using Euclidean distance measurement and Decision Trees make use of ID3 algorithm as a basis. We conclude the study by providing an overall picture of its strengths and weaknesses …

2d Vector Map And Database Design For Indoor Assisted Navigation, Luciano Caraciolo Albuquerque

Dissertations and Theses

In this paper we implemented a 2D Vector Map, map editor and Database design intended to provide an efficient way to convert cad files from indoor environments to a set of vectors representing hallways, doors, exits, elevators, and other entities embedded in a floor plan, and save them in a database for use by other applications, such as assisted navigation for blind people.

A graphical application as developed in C++ to allow the user to input a CAD DXF file, process the file to automatically obtain nodes and edges, and save the nodes and edges to a database for posterior …

A Dynamic Scaling Methodology For Improving Performance Of Big Data Systems, Nashmiah Alhamdawi

Electronic Theses and Dissertations

The continuous growth of data volume in various fields such as, healthcare, sciences, economics, and business has caused an overwhelming flow of data in the last decade. The overwhelming flow of data has raised challenges in processing, analyzing, and storing data, which lead many systems to face an issue in performance. Poor performance of systems creates negative impact such as delays, unprocessed data, and increasing response time. Processing huge amounts of data demands a powerful computational infrastructure to ensure that data processing and analysis success [7]. However, the architectures of these systems are not suitable to process that quantity of …

Availability Of Datasets For Digital Forensics–And What Is Missing, Cinthya Grajeda, Frank Breitinger, Ibrahim Baggili

Electrical & Computer Engineering and Computer Science Faculty Publications

This paper targets two main goals. First, we want to provide an overview of available datasets that can be used by researchers and where to find them. Second, we want to stress the importance of sharing datasets to allow researchers to replicate results and improve the state of the art. To answer the first goal, we analyzed 715 peer-reviewed research articles from 2010 to 2015 with focus and relevance to digital forensics to see what datasets are available and focused on three major aspects: (1) the origin of the dataset (e.g., real world vs. synthetic), (2) if datasets were released …

A Scalable Solution For Interactive Video Streaming, Kamal Kayed Nayfeh

Wayne State University Dissertations

This dissertation presents an overall solution for interactive Near Video On Demand (NVOD) systems, where limited server and network resources prevent the system from servicing all customers’ requests. The interactive nature of recent workloads complicates matters further. Interactive requests require additional resources to be handled. This dissertation analyzes the system performance under a realistic workload using different stream merging techniques and scheduling policies. It considers a wide range of system

parameters and studies their impact on the waiting and blocking metrics. In order to improve waiting customers experience, we propose a new scheduling policy for waiting customers that is fairer …

Design Automation For Carbon Nanotube Circuits Considering Performance And Security Optimization, Lin Liu

Dissertations, Master's Theses and Master's Reports

As prevailing copper interconnect technology advances to its fundamental physical limit, interconnect delay due to ever-increasing wire resistivity has greatly limited the circuit miniaturization. Carbon nanotube (CNT) interconnects have emerged as promising replacement materials for copper interconnects due to their superior conductivity. Buffer insertion for CNT interconnects is capable of improving circuit timing of signal nets with limited buffer deployment. However, due to the imperfection of fabricating long straight CNT, there exist significant unidimensional-spatially correlated variations on the critical CNT geometric parameters such as the diameter and density, which will affect the circuit performance.

This dissertation develops a novel timing …

An Algorithm For Reconstructing Three-Dimensional Images From Overlapping Two-Dimensional Intensity Measurements With Relaxed Camera Positioning Requirements, With Application To Additive Manufacturing, Siranee Nuchitprasitchai

Dissertations, Master's Theses and Master's Reports

Cameras are everywhere for security purposes and there are often many cameras installed close to each other to cover areas of interest, such as airport passenger terminals. These systems are often designed to have overlapping fields of view to provide different aspects of the scene to review when, for example, law enforcement issues arise. However, these cameras are rarely, if ever positioned in a way that would be conducive to conventional stereo image processing. To address this, issue an algorithm was developed to rectify images measured under such conditions, and then perform stereo image reconstruction. The initial experiments described here …

Evaluating Intention To Use Remote Robotics Experimentation In Programming Courses, Pericles Leng Cheng

Walden Dissertations and Doctoral Studies

The Digital Agenda for Europe (2015) states that there will be 825,000 unfilled vacancies for Information and Communications Technology by 2020. This lack of IT professionals stems from the small number of students graduating in computer science. To retain more students in the field, teachers can use remote robotic experiments to explain difficult concepts. This correlational study used the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) to examine if performance expectancy, effort expectancy, social influence, and facilitating conditions can predict the intention of high school computer science teachers in Cyprus, to use remote robotic experiments in their classes. …

Foreword: Special Issue On Coalgebraic Logic, Alexander Kurz

Engineering Faculty Articles and Research

The second Dagstuhl seminar on coalgebraic logics took place from October 7-12, 2012, in the Leibniz Forschungszentrum Schloss Dagstuhl, following a successful earlier one in December 2009. From the 44 researchers who attended and the 30 talks presented, this collection highlights some of the progress that has been made in the field. We are grateful to Giuseppe Longo and his interest in a special issue in Mathematical Structures in Computer Science.

Quasivarieties And Varieties Of Ordered Algebras: Regularity And Exactness, Alexander Kurz

Engineering Faculty Articles and Research

We characterise quasivarieties and varieties of ordered algebras categorically in terms of regularity, exactness and the existence of a suitable generator. The notions of regularity and exactness need to be understood in the sense of category theory enriched over posets.

We also prove that finitary varieties of ordered algebras are cocompletions of their theories under sifted colimits (again, in the enriched sense).

The Positivication Of Coalgebraic Logics, Fredrik Dahlqvist, Alexander Kurz

Engineering Faculty Articles and Research

We present positive coalgebraic logic in full generality, and show how to obtain a positive coalgebraic logic from a boolean one. On the model side this involves canonically computing a endofunctor T': Pos->Pos from an endofunctor T: Set->Set, in a procedure previously defined by the second author et alii called posetification. On the syntax side, it involves canonically computing a syntax-building functor L': DL->DL from a syntax-building functor L: BA->BA, in a dual procedure which we call positivication. These operations are interesting in their own right and we explicitly compute posetifications and positivications in the case …

Why Mobile Money Users Keep Increasing? Investigating The Continuance Usage Of Mobile Money Services In Tanzania, Daniel Koloseni, Herman Mandari

Journal of International Technology and Information Management

This study examined factors that affect continuance usage of mobile money services in Tanzania. The Theory of Planned Behavior was adopted as a theoretical foundation of the study. The theory was further extended by including the constructs of perceived cost, perceived trust and satisfaction as determinants of mobile money service continuance usage behaviour. A total of 309 valid and reliable responses collected using questionnaires were used for data analysis. The data were analysed using Structural Equation Modeling (SEM) approach. The findings depict that perceived trust, attitude and perceived behavioral control have significant influence on continuance behavioral intention while perceived trust, …

Design And Theoretical Analysis Of Advanced Power Based Positioning In Rf System, Lei Wang

Doctoral Dissertations

"Accurate locating and tracking of people and resources has become a fundamental requirement for many applications. The global navigation satellite systems (GNSS) is widely used. But its accuracy suffers from signal obstruction by buildings, multipath fading, and disruption due to jamming and spoof. Hence, it is required to supplement GPS with inertial sensors and indoor localization schemes that make use of WiFi APs or beacon nodes. In the GPS-challenging or fault scenario, radio-frequency (RF) infrastructure based localization schemes can be a fallback solution for robust navigation. For the indoor/outdoor transition scenario, we propose hypothesis test based fusion method to integrate …

Quantitative Dependability And Interdependency Models For Large-Scale Cyber-Physical Systems, Koosha Marashi

Doctoral Dissertations

"Cyber-physical systems link cyber infrastructure with physical processes through an integrated network of physical components, sensors, actuators, and computers that are interconnected by communication links. Modern critical infrastructures such as smart grids, intelligent water distribution networks, and intelligent transportation systems are prominent examples of cyber-physical systems. Developed countries are entirely reliant on these critical infrastructures, hence the need for rigorous assessment of the trustworthiness of these systems. The objective of this research is quantitative modeling of dependability attributes -- including reliability and survivability -- of cyber-physical systems, with domain-specific case studies on smart grids and intelligent water distribution networks. To …

Survivability Modeling For Cyber-Physical Systems Subject To Data Corruption, Mark James Woodard

Doctoral Dissertations

"Cyber-physical critical infrastructures are created when traditional physical infrastructure is supplemented with advanced monitoring, control, computing, and communication capability. More intelligent decision support and improved efficacy, dependability, and security are expected. Quantitative models and evaluation methods are required for determining the extent to which a cyber-physical infrastructure improves on its physical predecessors. It is essential that these models reflect both cyber and physical aspects of operation and failure. In this dissertation, we propose quantitative models for dependability attributes, in particular, survivability, of cyber-physical systems. Any malfunction or security breach, whether cyber or physical, that causes the system operation to depart …

The Discrete Spring Transform: An Innovative Steganographic Attack, Aaron T. Sharp

Department of Electrical and Computer Engineering: Dissertations, Theses, and Student Research

Digital Steganography continues to evolve today, where steganographers are constantly discovering new methodologies to hide information effectively. Despite this, steganographic attacks, which seek to defeat these techniques, have continually lagged behind. The reason for this is simple: it is exceptionally difficult to defeat the unknown. Most attacks require prior knowledge or study of existing techniques in order to defeat them, and are often highly specific to certain cover media. These constraints are impractical and unrealistic to defeat steganography in modern communication networks. It follows, an effective steganographic attack must not require prior knowledge or study of techniques, and must be …

Robust And Agile System Against Fault And Anomaly Traffic In Software Defined Networks, Mihui Kim, Younghee Park, Rohit Kotalwar

Faculty Publications

The main advantage of software defined networking (SDN) is that it allows intelligent control and management of networking though programmability in real time. It enables efficient utilization of network resources through traffic engineering, and offers potential attack defense methods when abnormalities arise. However, previous studies have only identified individual solutions for respective problems, instead of finding a more global solution in real time that is capable of addressing multiple situations in network status. To cover diverse network conditions, this paper presents a comprehensive reactive system for simultaneously monitoring failures, anomalies, and attacks for high availability and reliability. We design three …

Blind Change Point Detection And Regime Segmentation Using Gaussian Process Regression, Sourav Das

Theses and Dissertations

Time-series analysis is used heavily in modeling and forecasting weather, economics, medical data as well as in various other fields. Change point detection (CPD) means finding abrupt changes in the time-series when the statistical property of a certain part of it starts to differ. CPD has attracted a lot of attention in the artificial intelligence, machine learning and data mining communities. In this thesis, a novel CPD algorithm is introduced for segmenting multivariate time-series data. The proposed algorithm is a general pipeline to process any high dimensional multivariate time-series data using nonlinear non-parametric dynamic system. It consists of manifold learning …

Mobile Application For Shipping Goods For Individuals And Truckers In India, Sendurr Selvaraj

Theses and Dissertations

India is a vast country with majority of its cities and towns connected through roads. Road transportation contributes to 86% share of the freight transport of the country with trucking companies dominating the entire space. With growing economy and demands raising, the quality of service of the trucking company remains poor. The major reasons are unorganized practice and lack of transparency. Moreover, limited access for customers to reach out to truckers to transport their goods.

This thesis aims to create a platform for customers and truckers to realize their needs with a help of a mobile application. Customers can search …

Detection Theory For Accurate And Non-Invasive Skin Cancer Diagnosis Using Dynamic Thermal Imaging, Sebastian E. Godoy, Majeed M. Hayat, David A. Ramirez, Stephen A. Myers, R. Steven Padilla, Sanjay Krishna

Electrical and Computer Engineering Faculty Research and Publications

Skin cancer is the most common cancer in the United States with over 3.5M annual cases. Presently, visual inspection by a dermatologist has good sensitivity (> 90%) but poor specificity (< 10%), especially for melanoma, which leads to a high number of unnecessary biopsies. Here we use dynamic thermal imaging (DTI) to demonstrate a rapid, accurate and non-invasive imaging system for detection of skin cancer. In DTI, the lesion is cooled down and the thermal recovery is recorded using infrared imaging. The thermal recovery curves of the suspected lesions are then utilized in the context of continuous-time detection theory in order to define an optimal statistical decision rule such that the sensitivity of the algorithm is guaranteed to be at a maximum for every prescribed false-alarm probability. The proposed methodology was tested in a pilot study including 140 human subjects demonstrating a sensitivity in excess of 99% for a prescribed specificity in excess of 99% for detection of skin cancer. To the best of our knowledge, this is the highest reported accuracy for any non-invasive skin cancer diagnosis method.

Improving Peptide Identification By Considering Ordered Amino Acid Usage, Ahmed Al-Qurri

Theses and Dissertations

Proteomics has made major progress in recent years after the sequencing of the genomes of a substantial number of organisms. A typical method for identifying peptides uses a database of peptides identified using tandem mass spectrometry (MS/MS). The profile of accurate mass and elution time (AMT) for peptides that need to be identified will be compared with this database. Restricting the search to those peptides detectable by MS will reduce processing time and more importantly increase accuracy. In addition, there are significant impacts for clinical studies. Proteotypic peptides are those peptides in a protein sequence that are most likely to …

Improving Facial Action Unit Recognition Using Convolutional Neural Networks, Shizhong Han

Theses and Dissertations

Recognizing facial action units (AUs) from spontaneous facial expression is a challenging problem, because of subtle facial appearance changes, free head movements, occlusions, and limited AU-coded training data. Most recently, convolutional neural networks (CNNs) have shown promise on facial AU recognition. However, CNNs are often overfitted and do not generalize well to unseen subject due to limited AU-coded training images. In order to improve the performance of facial AU recognition, we developed two novel CNN frameworks, by substituting the traditional decision layer and convolutional layer with the incremental boosting layer and adaptive convolutional layer respectively, to recognize the AUs from …

Investigate Genomic 3d Structure Using Deep Neural Network, Yan Zhang

Theses and Dissertations

The 3D structures of the chromosomes play fundamental roles in essential cellular functions, e.g., gene regulation, gene expression, evolution and Hi-C technique provides the interaction density between loci on chromosomes. In this dissertation, we developed multiple algorithms, focusing the deep learning approach, to study the Hi-C datasets and the genomic 3D structures.

Building 3D structure of the genome one of the most critical purpose of the Hi-C technique. Recently, several approaches have been developed to reconstruct the 3D model of the chromosomes from HiC data. However, all of the methods are based on a particular mathematical model and lack of …

Impact Of Trucking Network Flow On Preferred Biorefinery Locations In The Southern United States, Timothy M. Young, Lee D. Han, James H. Perdue, Stephanie R. Hargrove, Frank M. Guess, Xia Huang, Chung-Hao Chen

Electrical & Computer Engineering Faculty Publications

The impact of the trucking transportation network flow was modeled for the southern United States. The study addresses a gap in existing research by applying a Bayesian logistic regression and Geographic Information System (GIS) geospatial analysis to predict biorefinery site locations. A one-way trucking cost assuming a 128.8 km (80-mile) haul distance was estimated by the Biomass Site Assessment model. The "median family income," "timberland annual growth-to-removal ratio," and "transportation delays" were significant in determining mill location. Transportation delays that directly impacted the costs of trucking are presented. A logistic model with Bayesian inference was used to identify preferred site …

Deep Models For Engagement Assessment With Scarce Label Information, Feng Li, Guangfan Zhang, Wei Wang, Roger Xu, Tom Schnell, Jonathan Wen, Frederic Mckenzie, Jiang Li

Electrical & Computer Engineering Faculty Publications

Task engagement is defined as loadings on energetic arousal (affect), task motivation, and concentration (cognition) [1]. It is usually challenging and expensive to label cognitive state data, and traditional computational models trained with limited label information for engagement assessment do not perform well because of overfitting. In this paper, we proposed two deep models (i.e., a deep classifier and a deep autoencoder) for engagement assessment with scarce label information. We recruited 15 pilots to conduct a 4-h flight simulation from Seattle to Chicago and recorded their electroencephalograph (EEG) signals during the simulation. Experts carefully examined the EEG signals and labeled …