Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

Computer Sciences Commons™

Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

2021

Discipline
Institution
Keyword
Publication
Publication Type
File Type

Articles 2761 - 2790 of 3476

Full-Text Articles in Computer Sciences

Performance-Based Iadl Evaluation Of Older Adults With Cognitive Impairment Within A Smart Home: A Feasibility Study, Iris Rawtaer, Khalid Abdul Jabbar, Xiao Liu, Thit Thit Htat Ying, Anh Thuy Giang, Philip Lin Kiat Yap, Rachel Chin Yee Cheong, Hwee-Pink Tan, Pius Lee Wei Qi, Shiou Liang Wee, Tze Pin Ng Jan 2021

Performance-Based Iadl Evaluation Of Older Adults With Cognitive Impairment Within A Smart Home: A Feasibility Study, Iris Rawtaer, Khalid Abdul Jabbar, Xiao Liu, Thit Thit Htat Ying, Anh Thuy Giang, Philip Lin Kiat Yap, Rachel Chin Yee Cheong, Hwee-Pink Tan, Pius Lee Wei Qi, Shiou Liang Wee, Tze Pin Ng

Research Collection School Of Computing and Information Systems

Introduction Mild cognitive impairment (MCI) is characterized by subtle deficits that functional assessment via informant-report measures may not detect. Sensors can potentially detect deficits in everyday functioning in MCI. This study aims to establish feasibility and acceptability of using sensors in a smart home for performance-based assessments of two instrumental activities of daily living (IADLs). Methods Thirty-five older adults (>65 years) performed two IADL tasks in a smart home laboratory equipped with sensors and a web camera. Participants' cognitive states were determined using published criteria including measures of global cognition and comprehensive neuropsychological test batteries. Selected subtasks of the …

Go to article

A Hybrid Gene Selection Strategy Based On Fisher And Ant Colony Optimization Algorithm For Breast Cancer Classification, Mohammed Hamim, Ismail El Moudden, Mohan D. Pant, Hicham Moutachaouik, Mustapha Hain Jan 2021

A Hybrid Gene Selection Strategy Based On Fisher And Ant Colony Optimization Algorithm For Breast Cancer Classification, Mohammed Hamim, Ismail El Moudden, Mohan D. Pant, Hicham Moutachaouik, Mustapha Hain

EVMS School of Health Professions Faculty Publications

Breast cancer poses the greatest threat to human life and especially to women's life. Despite the progress made in data mining technology in recent years, the ability to predict and diagnose such fatal diseases based on gene expression data still reveals a limited prediction performance, which may not be surprising since most of the genes in expression data are believed to be irrelevant or redundant. The dimensionality reduction process may be considered as a crucial step to analyze gene expression data, as it can reduce the high dimensionality of the breast cancer datasets, which may result into a better prediction …

Go to article

Improved Secure And Low Computation Authentication Protocol For Wireless Body Area Network With Ecc And 2d Hash Chain, Soohyeon Choi Jan 2021

Improved Secure And Low Computation Authentication Protocol For Wireless Body Area Network With Ecc And 2d Hash Chain, Soohyeon Choi

Electronic Theses and Dissertations

Since technologies have been developing rapidly, Wireless Body Area Network (WBAN) has emerged as a promising technique for healthcare systems. People can monitor patients’ body condition and collect data remotely and continuously by using WBAN with small and compact wearable sensors. These sensors can be located in, on, and around the patient’s body and measure the patient’s health condition. Afterwards sensor nodes send the data via short-range wireless communication techniques to an intermediate node. The WBANs deal with critical health data, therefore, secure communication within the WBAN is important. There are important criteria in designing a security protocol for a …

Go to article

Playing Pong Using Q-Learning, Akash Kumar Jan 2021

Playing Pong Using Q-Learning, Akash Kumar

West Chester University Master’s Theses

This thesis involves the use of a reinforcement learning algorithm (RL) called Q-learning to train a Q-agent to play a game of Pong against a near-perfect opponent. Compared to previously related work which trained Pong RL agents by combining Q-learning with deep learning in an algorithm known as Deep Q-Networks, the work presented in this paper takes advantage of known environment constraints of the custom-made Pong environment to train the agent using one-step Q-learning alone. In addition, the thesis explores ways of making the Q-learning more efficient by converting Markov Decision Processes (MDPs) to Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs), …

Go to article

A Literature Review Of Quantum Education In K-12 Level, Yuming He, Shenghua Zha, Wu He, Theo Bastiaens (Ed.) Jan 2021

A Literature Review Of Quantum Education In K-12 Level, Yuming He, Shenghua Zha, Wu He, Theo Bastiaens (Ed.)

Information Technology & Decision Sciences Faculty Publications

Quantum computing is an emerging technology paradigm of computing and has the potential to solve computational problems intractable using today’s classical computers or digital technology. Quantum computing is expected to be disruptive for many industries. The power of quantum computing technologies is based on the fundamentals of quantum mechanics, such as quantum superposition, quantum entanglement, or the no-cloning theorem. To build a highly trained and skilled quantum workforce that meets future industry needs, there is a need to introduce quantum concepts early on in K-12 schools since the learning of quantum is a lengthy process. As fundamental quantum concepts derive …

Go to article

Generic Design Methodology For Smart Manufacturing Systems From A Practical Perspective, Part I—Digital Triad Concept And Its Application As A System Reference Model, Zhuming Bi, Wen-Jun Zhang, Chong Wu, Chaomin Luo, Lida Xu Jan 2021

Generic Design Methodology For Smart Manufacturing Systems From A Practical Perspective, Part I—Digital Triad Concept And Its Application As A System Reference Model, Zhuming Bi, Wen-Jun Zhang, Chong Wu, Chaomin Luo, Lida Xu

Information Technology & Decision Sciences Faculty Publications

Rapidly developed information technologies (IT) have continuously empowered manufacturing systems and accelerated the evolution of manufacturing system paradigms, and smart manufacturing (SM) has become one of the most promising paradigms. The study of SM has attracted a great deal of attention for researchers in academia and practitioners in industry. However, an obvious fact is that people with different backgrounds have different expectations for SM, and this has led to high diversity, ambiguity, and inconsistency in terms of definitions, reference models, performance matrices, and system design methodologies. It has been found that the state of the art SM research is limited …

Go to article

Multi-Actor-Attention-Critic Reinforcement Learning For Central Place Foraging Swarms, Ning Yang, Qi Lu, Kele Xu, Bo Ding, Zijian Gao Jan 2021

Multi-Actor-Attention-Critic Reinforcement Learning For Central Place Foraging Swarms, Ning Yang, Qi Lu, Kele Xu, Bo Ding, Zijian Gao

Computer Science Faculty Publications

Multiple agents with relatively low cost, decentralized control, and robustness have the advantages of completing a foraging task more efficiently than a single advanced robot. Despite many foraging algorithms are efficient in multiple robot systems, most are pre-designed or not very adaptive to different environments since they have to evolve the parameters of the foraging algorithm in each different environment. Besides, designing an efficient collision avoidance strategy for multiple agents is a challenge. Addressing these issues, we introduce the multi-actor-attention-critic(MAAC) reinforcement learning method into the multiple foraging agents. We train the foraging strategy for multiple simulated agents. We compare our …

Go to article

A Novel Dimensionality Reduction Approach To Improve Microarray Data Classification, Mohammed Hasim, Ismail El Mouden, Mounir Ouzir, Hicham Moutachaouik, Mustapha Hain Jan 2021

A Novel Dimensionality Reduction Approach To Improve Microarray Data Classification, Mohammed Hasim, Ismail El Mouden, Mounir Ouzir, Hicham Moutachaouik, Mustapha Hain

Department of Medicine Faculty Publications

Cancer tumor prediction and diagnosis at an early stage has become a necessity in cancer research, as it provides an increase in the treatment success chances. Recently, DNA microarray technology became a powerful tool for cancer identification, that can analyze the expression level of a different and huge number of genes simultaneously. In microarray data, the large genes number versus a few records may affect the prediction performance. In order to handle this "curse of dimensionality” constraint of microarray dataset while improving the cancer identification performance, a dimensional reduction phase is necessary. In this paper, we proposed a framework that …

Go to article

Soda: An Open-Source Library For Visualizing Biological Sequence Annotation, Jack W. Roddy, Travis J. Wheeler Jan 2021

Soda: An Open-Source Library For Visualizing Biological Sequence Annotation, Jack W. Roddy, Travis J. Wheeler

Graduate Student Theses, Dissertations, & Professional Papers

Genome annotation is the process of identifying and labeling known genetic sequences or features within a genome. Across the various subfields within modern molecular biology, there is a common need for the visualization of such annotations. Genomic data is often visualized on web browser platforms, providing users with easy access to visualization tools without the need for installing any software or, in many cases, underlying datasets. While there exists a broad range of web-based visualization tools, there is, to my knowledge, no lightweight, modern library tailored towards the visualization of genomic data. Instead, developers charged with the task of producing …

Go to article

An Analysis Of People’S Reasoning For Sharing Real And Fake News, Anu Shrestha, Francesca Spezzano Jan 2021

An Analysis Of People’S Reasoning For Sharing Real And Fake News, Anu Shrestha, Francesca Spezzano

Computer Science Faculty Publications and Presentations

The problem of the increase in the volume of fake news and its widespread over social media has gained massive attention as most of the population seeks social media for daily news diet. Humans are equally responsible for the surge of fake news spread. Thus, it is imperative to understand people’s behavior when they decide to share real and fake news items on social media. In an attempt to do so, we performed an analysis on data collected through a survey where participants (n= 363) were asked whether they were willing to share the given news item on their social …

Go to article

Estimating Heading From Optic Flow With Neural Networks, Natalie T. Maus Jan 2021

Estimating Heading From Optic Flow With Neural Networks, Natalie T. Maus

Honors Theses

Humans have a remarkable ability to estimate their direction of self-motion, or heading, based on visual input stimulus (optic flow). Machines, on the other hand, have a difficult time with this task, especially when flow is introduced that is inconsistent with the motion of the observer. For example, when moving objects enter the field of view, their motion provides inconsistent flow data which often disrupts heading estimates of current heading estimation models. We investigate the ability of neural networks to estimate heading from optic flow data and the limitations of these models when different variations of inconsistent flow are introduced. …

Go to article

Convolutional Audio Source Separation Applied To Drum Signal Separation, Marius Orehovschi Jan 2021

Convolutional Audio Source Separation Applied To Drum Signal Separation, Marius Orehovschi

Honors Theses

This study examined the task of drum signal separation from full music mixes via both classical methods (Independent Component Analysis) and a combination of Time-Frequency Binary Masking and Convolutional Neural Networks. The results indicate that classical methods relying on predefined computations do not achieve any meaningful results, while convolutional neural networks can achieve imperfect but musically useful results. Furthermore, neural network performance can be improved by data augmentation via transposition – a technique that can only be applied in the context of drum signal separation.

Go to article

Pollen: A Secure, Decentralized Wireless Communication Platform, Max Perrello Jan 2021

Pollen: A Secure, Decentralized Wireless Communication Platform, Max Perrello

Honors Theses

In this article, we detail an encrypted, internet-independent messaging platform, of which we built a prototype. This thesis also describes the challenges faced in the process, as well as potential future enhancements.

Go to article

การสร้างความต้องการเชิงฟังก์ชันและที่ไม่ใช่เชิงฟังก์ชันของซอฟต์แวร์จากการจำแนกบทวิจารณ์ของผู้ใช้งานโมไบล์แอปพลิเคชัน, ธนัชชา พันธ์ธรรม Jan 2021

การสร้างความต้องการเชิงฟังก์ชันและที่ไม่ใช่เชิงฟังก์ชันของซอฟต์แวร์จากการจำแนกบทวิจารณ์ของผู้ใช้งานโมไบล์แอปพลิเคชัน, ธนัชชา พันธ์ธรรม

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

บทวิจารณ์ของผู้ใช้งานเป็นแหล่งข้อมูลที่สำคัญสำหรับนักพัฒนาโมไบล์แอปพลิเคชัน เพื่อใช้ในการปรับปรุงและวิวัฒนาการแอปพลิเคชันหลังจากที่ได้ปล่อยให้ใช้งานไปแล้ว เนื่องจากข้อมูลบทวิจารณ์ของผู้ใช้งานมีจำนวนมากจึงเป็นเรื่องยุ่งยากสำหรับทีมนักพัฒนาโมไบล์แอปพลิเคชันที่จะระบุว่าบทวิจารณ์ของผู้ใช้งานใดประกอบไปด้วยข้อมูลที่เป็นประโยชน์ต่อการปรับปรุงและวิวัฒนาการโมไบล์แอปพลิเคชันเพิ่มเติม วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอความพยายามที่จะอำนวยความสะดวกให้แก่ทีมนักพัฒนาในขั้นต้นด้วยการสร้างความต้องการเชิงฟังก์ชันและที่ไม่ใช่เชิงฟังก์ชันโดยอัตโนมัติจากข้อมูลบทวิจารณ์ของผู้ใช้งานโมไบล์แอปพลิเคชันบนแอปสโตร์และเพลย์สโตร์ แนวทางที่นำเสนอประกอบด้วยสามขั้นตอน เริ่มจากการใช้อัลกอริทึมการจำแนกข้อความเพื่อจำแนกบทวิจารณ์ของผู้ใช้งานออกเป็นบทวิจารณ์ของผู้ใช้งานเชิงฟังก์ชันหรือที่ไม่ใช่เชิงฟังก์ชัน ขั้นตอนที่สองบทวิจารณ์ของผู้ใช้งานที่ไม่ซ้ำกันจะถูกระบุโดยใช้เทคนิคการจัดกลุ่มและการวิเคราะห์ความคล้ายคลึงกันของข้อความ ในขั้นตอนสุดท้ายข้อมูลที่มีความสำคัญจะถูกสกัดจากบทวิจารณ์ของผู้ใช้งานเพื่อใช้สร้างความต้องการเชิงฟังก์ชันและที่ไม่ใช่เชิงฟังก์ชันโดยใช้แบบรูปข้อมูลบทวิจารณ์ของผู้ใช้งานและแม่แบบความต้องการ ในส่วนของการประเมินผล ความต้องการที่ถูกสร้างขึ้นจากแนวทางที่นำเสนอได้รับคะแนนต่ำถึงสูงแตกต่างกันไปในแง่ของความสามารถในการอ่านได้ง่าย ความไม่กำกวม ความสมบูรณ์ และความสมเหตุสมผล ซึ่งแนวทางที่วิทยานิพนธ์นำเสนอนี้สามารถช่วยทีมนักพัฒนาระบุถึงความต้องการการเปลี่ยนแปลงทั้งในเชิงฟังก์ชันและที่ไม่ใช่เชิงฟังก์ชันจากเสียงสะท้อนโดยตรงของผู้ใช้งานซึ่งควรได้รับการพิจารณาเพื่อใช้ในการปรับปรุงและวิวัฒนาการโมไบล์แอปพลิเคชันต่อไป

Go to article

Transforming Timing Diagram Into Timed Automata For Preemptive Scheduling, อมรัตน์ พิมโคตร Jan 2021

Transforming Timing Diagram Into Timed Automata For Preemptive Scheduling, อมรัตน์ พิมโคตร

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานที่เกิดขึ้นพร้อมกันในระบบเรียลไทม์อาจต้องการทรัพยากรที่ใช้ร่วมกันอย่างจำกัด เช่นการใช้งานร่วมกันของ CPU เพียงตัวเดียวที่มีงานเป็นจำนวนมาก เมื่อใช้การจัดกระบวนการเชิงพรีเอ็มทีฟ ซึ่งงานที่กำลังทำงานอยู่ที่มีค่าลำดับความสำคัญต่ำกว่ามักจะถูกจัดลำดับให้อยู่ในสถานะพักการทำงานหรือสถานะโดเมน โดยงานใหม่ที่มีค่าลำดับความสำคัญสูงกว่าจะเข้ามาแทนที่ สุดท้ายจึงกลายเป็นว่างานใหม่เข้ามาทำงานแทนลำดับงานที่โดนแทรกหรือถูกพรีเอ็มทีฟไว้ก่อนหน้านี้ที่มีค่าลำดับความสำคัญต่ำกว่า งานที่มีค่าลำดับความสำคัญต่ำกว่าดังกล่าวจะเริ่มต้นทำงานอีกครั้งเพื่อดำเนินการต่อในสถานะที่ทำงานทันทีหลังจากงานที่มีค่าลำดับความสำคัญสูงกว่าได้ทำงานเสร็จสิ้น แผนภาพเวลาเป็นแผนภาพที่มีลักษณะงานเป็นอิสระต่อกัน และงานจะถูกเริ่มต้นพร้อมกัน ผลกระทบของการจัดกระบวนการเชิงพรีเอ็มทีฟเอาไว้จะมีความสัมพันธ์กันและทำให้การดำเนินของเส้นเวลาหรือไทม์ไลน์ของงานที่เกิดขึ้นพร้อมกันเหล่านี้ถูกเปลี่ยนแปลงไป กฎการจับคู่สำหรับการแปลงแผนภาพเวลาที่เป็นอิสระต่อกันเป็นไทมด์ออโตมาตาที่ได้รับการออกแบบในวิทยานิพนธ์นี้ และยังมีเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ได้รับการพัฒนาเพื่อแปลงไฟล์ต้นทางนำเข้าสกุลไฟล์ XML ของแผนภาพเวลาเป็นไฟล์ไทมด์ออโตมาตา สามารถจำลองแผนภาพไทมด์ออโตมาตาด้วยเครื่องมือ UPPAAL ซึ่งผลลัพธ์ของไทมด์ออโตมาตาจะแสดงกรอบเวลาโดยรวมของงานที่เกิดขึ้นพร้อมกันอันเป็นผลกระทบของการจัดกำหนดการเชิงฟรีเอ็มทีฟ การจำลองไทมด์ออโตมาตาจะจัดเตรียมตัวแปรนาฬิกาและสถานะโดเมนพิเศษเพิ่มเติม จากนั้นจึงนำไทมด์ออโตมาตาที่แปลงมาทวนสอบคุณสมบัติ TCTL ว่าการทำงานนั้นถูกต้อง เครื่องมือซอฟต์แวร์ของเราจะดำเนินการแปลงไดอะแกรมสำหรับการจัดกระบวนการเชิงพรีเอ็มทีฟ และใช้กรณีศึกษาสามกรณีเพื่อแสดงกระบวนการแปลงและการจำลองขั้นตอนกระบวนการทำงาน

Go to article

ปัจจัยที่มีผลต่อความตั้งใจใช้งานและความตั้งใจบอกต่อของแอปพลิเคชันการตลาดค้าปลีกแบบพันธมิตรออนไลน์, พิมพ์ชนก นายนนท์ Jan 2021

ปัจจัยที่มีผลต่อความตั้งใจใช้งานและความตั้งใจบอกต่อของแอปพลิเคชันการตลาดค้าปลีกแบบพันธมิตรออนไลน์, พิมพ์ชนก นายนนท์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ปัจจุบันการพาณิชย์ทางอิเล็กทรอนิกส์ในประเทศไทยเติบโตอย่างมาก ยิ่งไปกว่านั้น สถานการณ์การระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) ส่งผลให้ผู้บริโภคซื้อสินค้าและบริการผ่านช่องทางออนไลน์มากขึ้น การใช้การตลาดแบบพันธมิตรออนไลน์จึงมีแนวโน้มที่จะเติบโตตามการซื้อสินค้าของลูกค้าเช่นกัน งานวิจัยนี้มีจุดมุ่งหมายในการศึกษาตัวแปรที่มีผลต่อความตั้งใจใช้งานและความตั้งใจบอกต่อของผู้ซื้อสินค้าบนแอปพลิเคชันการตลาดค้าปลีก แบบพันธมิตรออนไลน์ โดยวัดระดับความพึงพอใจจากลักษณะเฉพาะของบุคคล และคุณสมบัติของแอปพลิเคชัน งานวิจัยนี้อ้างอิงจากแอปพลิเคชันช้อปแบ็ค (ShopBack) ซึ่งดำเนินธุรกิจการตลาดแบบพันธมิตรออนไลน์ในประเทศไทย มีตัวแปรแบ่งกลุ่มเพื่อวิเคราะห์เพิ่มเติม คือ เพศตามกำเนิดของผู้ใช้งาน ได้แก่ (1) เพศชาย และ (2) เพศหญิง งานวิจัยนี้ใช้วิธีการเก็บข้อมูลจากแบบสอบถามโดยใช้ Google Forms ผลจากการวิจัยพบว่าตัวแปรต้นทุกตัวของงานวิจัยนี้มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับตัวแปรตามในระดับที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อวิเคราะห์ตามเพศกำเนิดของผู้ใช้งาน ผลลัพธ์ของตัวแปรต้นและตัวแปรตามยังคงมีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติเช่นเดียวกันกับการวิเคราะห์ที่ไม่มีตัวแปรที่ใช้ในการแบ่งกลุ่ม ดังนั้น การวางแผนในการประยุกต์ใช้ตัวแปรต้นของผู้ที่สนใจดำเนินธุรกิจการตลาดแบบพันธมิตรออนไลน์ จึงอาจจะมีประโยชน์ต่อการดำเนินธุรกิจการตลาดแบบพันธมิตรออนไลน์ในอนาคต

Go to article

ปัจจัยที่มีผลต่อราคาของไอเทมสกินในเกมส์ Counter-Strike: Global Offensive: การวิเคราะห์ข้อมูลจากตลาดชุมชนสตีม, ศุภเสกข์ ลี้สมประสงค์ Jan 2021

ปัจจัยที่มีผลต่อราคาของไอเทมสกินในเกมส์ Counter-Strike: Global Offensive: การวิเคราะห์ข้อมูลจากตลาดชุมชนสตีม, ศุภเสกข์ ลี้สมประสงค์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

วิทยานิพนธ์นี้วิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อราคาของไอเทมสกินของเกมออนไลน์ Counter-Strike: Global Offensive ที่นำเสนอโดยสตีม สกินไอเทมเป็นสินค้าที่จับต้องไม่ได้ที่นำเสนอภายในเกม Counter-Strike: Global Offensive เพื่อเสริมรูปลักษณ์ความสวยงามให้กับอาวุธปืน มีด และ ถุงมือภายในเกม เนื่องจากการประเมินราคาของไอเทมสกินนั้นกระทำให้เหมาะสมได้ยาก ผู้วิจัยจึงต้องการวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อราคาขายของไอเทมสกิน โดยการวิเคราะห์ใช้ข้อมูลรายการประกาศขายของไอเทมสกินจากเว็บไซต์ตลาดชุมชนสตีมจำนวน 10,394 รายการ ผลสรุปพบว่า (1) ราคาเริ่มต้น (2) จำนวนการขายสำเร็จ (3) หมวดหมู่ของอาวุธ (4) การจัดกลุ่มระดับความถลอก (5) ระดับความหายาก และ (6) การเป็นไอเทมที่ระลึกของไอเทมสกินส่งผลต่อราคา จึงกล่าวได้ว่า วิธีการกำหนดราคาโดยการอ้างอิงจากคุณค่า เป็นกระบวนการเหมาะสมที่จะใช้กำหนดราคาของไอเทมสกิน

Go to article

เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวินิจฉัยภาวะความรู้คิดบกพร่องเล็กน้อยจากแบบประเมินความคล่องทางภาษา, สุพพัต เมธารักษ์ชีพ Jan 2021

เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวินิจฉัยภาวะความรู้คิดบกพร่องเล็กน้อยจากแบบประเมินความคล่องทางภาษา, สุพพัต เมธารักษ์ชีพ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

แบบทดสอบความคล่องแคล่วทางภาษาของหน่วยเสียงเป็นแบบประเมินสำหรับภาวะความรู้คิดบกพร่อง โดยให้ผู้เข้าร่วมทำการทดสอบพูดคำที่ขึ้นต้นด้วยตัวอักษรที่กำหนดให้ได้มากที่สุดเป็นเวลา 1 นาที มีงานวิจัยจำนวนมากนำกลวิธีการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ทันสมัย และใช้กันอย่างแพร่หลายร่วมกับเทคนิคการสกัดคุณลักษณะในเสียงเพื่อวินิจฉัยภาวะความรู้คิดบกพร่องเล็กน้อย เช่น คุณลักษณะที่ขึ้นอยู่กับส่วนเงียบ การจัดกลุ่มคำ การเปลี่ยนกลุ่มคำ และคุณลักษณะทางความหมาย คุณลักษณะเหล่านี้จะถูกนำไปเป็นชุดข้อมูลสำหรับฝึกฝนและทดสอบในกระบวนการของการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อคัดแยกภาวะความรู้คิดบกพร่องเล็กน้อยต่อไป ปัจจุบันมีงานวิจัยที่ศึกษาเกี่ยวกับแบบทดสอบความคล่องแคล่วทางภาษาของหน่วยเสียงในหลายภาษาแต่ยังคงไม่พบการศึกษาในภาษาไทย การประยุกต์วิธีการที่ใช้ในปัจจุบันกับแบบทดสอบความคล่องทางภาษาฉบับภาษาไทยให้ผลลัพธ์ไม่เป็นที่น่าพอใจ เนื่องจากภาษาไทยมีลักษณะเฉพาะที่แตกต่างจากภาษาอังกฤษ เป็นผลให้วิธีการที่ใช้ปัจจุบัน เช่น การสกัดคุณลักษณะ จะต้องปรับวิธีการคำนวนให้เหมาะสม งานวิจัยของเรามีเป้าหมายที่จะแยกแยะภาวะความรู้คิดบกพร่องเล็กน้อยจากแบบประเมินความคล่องทางภาษาฉบับภาษาไทย งานวิจัยของเรายังนำเสนอเทคนิคใหม่สำหรับการจัดกลุ่มคำสำหรับภาษาไทย และการใช้คุณลักษณะแบบผสมผสานโดยคัดเลือกจากผลลัพธ์ทางสถิติ โดยอาศัยข้อมูลจากโปรแกรมประยุกต์โมคาจำนวน 100 ตัวอย่าง โดยแบ่งเป็น 41 คน ที่มีภาวะความรู้คิดบกพร่อเล็กน้อยและ 59 คน ที่เป็นกลุ่มควบคุม ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าการใช้คุณลักษณะที่คัดเลือกจากผลลัพธ์ทางสถิติช่วยเพิ่มความแม่นยำในการคัดแยกผู้ป่วยได้ดีอย่างมีนัยสำคัญ และคุณลักษณะแต่ละประเภทมีประสิทธิภาพต่อของตัวจำแนกประเภทไม่เท่ากัน

Go to article

Automatic Cardioembolic Stroke Prediction Using Clinical Features And Non-Contrast Ct Images, Pasit Jakkrawankul Jan 2021

Automatic Cardioembolic Stroke Prediction Using Clinical Features And Non-Contrast Ct Images, Pasit Jakkrawankul

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Cardioembolic stroke is a dangerous subtype of ischemic stroke. The patients with this subtype need special treatments to prevent recurrent events. The prevention is vital since only one more event could result in fatal damage. Hence, the classification into the categories of cardioembolic and non-cardioembolic subtypes is essential. We developed a multimodal machine learning model that can integrate the basic clinical information and non-contrast CT images to predict the risk of cardioembolic stroke. Our method reached the areas under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC) of 0.840 by using a dataset of only 227 samples of stroke patients. Besides the …

Go to article

Production Line Process Improvement With Process Reengineering - A Case Study In Garment Factory, Yanin Palasri Jan 2021

Production Line Process Improvement With Process Reengineering - A Case Study In Garment Factory, Yanin Palasri

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

The production process concerns in ABC manufacturing are failing to meet daily production targets and having low productivities. Business Process Reengineering (BPR) is a method of employing process redesign heuristics to improve an existing production line process using an evaluation approach and fit-gap analysis. A simulation tool is used to model the production process redesign. After adopting the provided approach and conducting the simulation, the company's production productivity and service level increases by about 45 percent. To get the required simulation results, critical measurements such as manufacturing capacity and lead time are used. This research demonstrates the redesign production process …

Go to article

Information Architecture For A Chemical Modeling Knowledge Graph, Adam R. Luxon Jan 2021

Information Architecture For A Chemical Modeling Knowledge Graph, Adam R. Luxon

Theses and Dissertations

Machine learning models for chemical property predictions are high dimension design challenges spanning multiple disciplines. Free and open-source software libraries have streamlined the model implementation process, but the design complexity remains. In order better navigate and understand the machine learning design space, model information needs to be organized and contextualized. In this work, instances of chemical property models and their associated parameters were stored in a Neo4j property graph database. Machine learning model instances were created with permutations of dataset, learning algorithm, molecular featurization, data scaling, data splitting, hyperparameters, and hyperparameter optimization techniques. The resulting graph contains over 83,000 nodes …

Go to article

Reliable And Interpretable Machine Learning For Modeling Physical And Cyber Systems, Daniel L. Marino Lizarazo Jan 2021

Reliable And Interpretable Machine Learning For Modeling Physical And Cyber Systems, Daniel L. Marino Lizarazo

Theses and Dissertations

Over the past decade, Machine Learning (ML) research has predominantly focused on building extremely complex models in order to improve predictive performance. The idea was that performance can be improved by adding complexity to the models. This approach proved to be successful in creating models that can approximate highly complex relationships while taking advantage of large datasets. However, this approach led to extremely complex black-box models that lack reliability and are difficult to interpret. By lack of reliability, we specifically refer to the lack of consistent (unpredictable) behavior in situations outside the training data. Lack of interpretability refers to the …

Go to article

Pain Intensity Assessment In Sickle Cell Disease Patients Using Vital Signs During Hospital Visits, Swati Padhee, Amanuel Alambo, Tanvi Banerjee, Arvind Subramaniam, Daniel M. Abrams, Gary K. Nave, Nirmish Shah Jan 2021

Pain Intensity Assessment In Sickle Cell Disease Patients Using Vital Signs During Hospital Visits, Swati Padhee, Amanuel Alambo, Tanvi Banerjee, Arvind Subramaniam, Daniel M. Abrams, Gary K. Nave, Nirmish Shah

Computer Science and Engineering Faculty Publications

Pain in sickle cell disease (SCD) is often associated with increased morbidity, mortality, and high healthcare costs. The standard method for predicting the absence, presence, and intensity of pain has long been self-report. However, medical providers struggle to manage patients based on subjective pain reports correctly and pain medications often lead to further difficulties in patient communication as they may cause sedation and sleepiness. Recent studies have shown that objective physiological measures can predict subjective self-reported pain scores for inpatient visits using machine learning (ML) techniques. In this study, we evaluate the generalizability of ML techniques to data collected from …

Go to article

Ink Browser-The Interactive Knowledge Browser, Joseph Zalewski, Lu Zhou, Cogan Shimizu, Pascal Hitzler Jan 2021

Ink Browser-The Interactive Knowledge Browser, Joseph Zalewski, Lu Zhou, Cogan Shimizu, Pascal Hitzler

Computer Science and Engineering Faculty Publications

We present an improved implementation of the Interactive Knowledge Browser (InK Browser), a tool for exploring knowledge graphs visually, using a schema diagram.

Go to article

Aligning Patterns To The Wikibase Model, Andrew Eells, Cogan Shimizu, Lu Zhou, Pascal Hitzler, Seila Gonzalez, Dean Rehberger Jan 2021

Aligning Patterns To The Wikibase Model, Andrew Eells, Cogan Shimizu, Lu Zhou, Pascal Hitzler, Seila Gonzalez, Dean Rehberger

Computer Science and Engineering Faculty Publications

When developing a knowledge graph, it is important to promote its (re)usability, accessibility, and persistence. One way of accomplishing (re)usability is through the principled use (i.e., using a structured development methodology) of a schema that describes and documents the relations between concepts in the knowledge graph. With respect to accessibility and persistence, one can consider exposing a SPARQL endpoint and allowing interested parties to query against it. While this is a very exible approach, it makes it difficult to explore the data. On the other hand, one could consider exposing data through a framework such as Wikibase. In this paper, …

Go to article

Comparison Of Risc-V And Transport Triggered Architectures For A Postquantumcryptography Application, Lati̇f Akçay, Siddika Berna Örs Yalçin Jan 2021

Comparison Of Risc-V And Transport Triggered Architectures For A Postquantumcryptography Application, Lati̇f Akçay, Siddika Berna Örs Yalçin

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

Cryptography is one of the basic phenomena of security systems. However, some of the widely used publickey cryptography algorithms can be broken by using quantum computers. Therefore, many postquantum cryptography algorithms are proposed in recent years to handle this issue. NTRU (Nth degree truncated polynomial ring units) is one of the most important of these quantum-safe algorithms. Besides the importance of cryptography algorithms, the architecture where they are implemented is also essential. In this study, we developed an NTRU public key cryptosystem application and designed several processors to compare them in many aspects. We address two different architectures in this …

Go to article

Big Data Management In The Shipping Industry : Examining Strengths Vs Weaknesses And Highlighting Relevant Business Opportunities, Dimitrios Dalaklis, Georgios Vaitsos, Nikitas Nikitakos, Dimitrios Papachristos, Angelo Dalaklis, Esslam Hassan Jan 2021

Big Data Management In The Shipping Industry : Examining Strengths Vs Weaknesses And Highlighting Relevant Business Opportunities, Dimitrios Dalaklis, Georgios Vaitsos, Nikitas Nikitakos, Dimitrios Papachristos, Angelo Dalaklis, Esslam Hassan

Conference Papers

History testifies that there is a dialectic relationship between humans and technology. Especially during the last couple of decades, the shipping industry has benefitted from a very extended number of advanced technology innovations. Today, all systems supporting the conduct of navigation and the various information technology (IT) applications related to ship management activities are heavily reliant upon (almost) real-time information to safely/effectively fulfil their allocated tasks. As a result, truly vast quantities of data -which are often described as “Big Data” in the wider literature- are created and the issue of how to effectively manage all the associated information is …

Go to article

Human Activity Recognition Based On Wearable Flex Sensor And Pulse Sensor, Xiaozhu Jin Jan 2021

Human Activity Recognition Based On Wearable Flex Sensor And Pulse Sensor, Xiaozhu Jin

Electronic Theses and Dissertations

In order to fulfill the needs of everyday monitoring for healthcare and emergency advice, many HAR systems have been designed [1]. Based on the healthcare purpose, these systems can be implanted into an astronaut’s spacesuit to provide necessary life movement monitoring and healthcare suggestions. Most of these systems use acceleration data-based data record as human activity representation [2,3]. But this data attribute approach has a limitation that makes it impossible to be used as an activity monitoring system for astronavigation. Because an accelerometer senses acceleration by distinguishing acceleration data based on the earth’s gravity offset [4], the accelerometer cannot read …

Go to article

Can Robots Get Some Human Rights? A Cross-Disciplinary Discussion, Priya Persaud, Aparna S. Varde, Weitian Wang Jan 2021

Can Robots Get Some Human Rights? A Cross-Disciplinary Discussion, Priya Persaud, Aparna S. Varde, Weitian Wang

Department of Computer Science Faculty Scholarship and Creative Works

An autonomous household robot passed a self-awareness test in 2015, proving that the cognitive capabilities of robots are heading towards those of humans. While this is a milestone in AI, it raises questions about legal implications. If robots are progressively developing cognition, it is important to discuss whether they are entitled to justice pursuant to conventional notions of human rights. This paper offers a comprehensive discussion of this complex question through cross-disciplinary scholarly sources from computer science, ethics, and law. The computer science perspective dissects hardware and software of robots to unveil whether human behavior can be efficiently replicated. The …

Go to article

Mining Learner-Friendly Security Patterns From Huge Published Histories Of Software Applications For An Intelligent Tutoring System In Secure Coding, Xu Du, Aparna S. Varde Jan 2021

Mining Learner-Friendly Security Patterns From Huge Published Histories Of Software Applications For An Intelligent Tutoring System In Secure Coding, Xu Du, Aparna S. Varde

Department of Computer Science Faculty Scholarship and Creative Works

Security patterns are proven solutions to recurring problems in software development. The growing importance of secure software development has introduced diverse research efforts on security patterns that mostly focused on classification schemes, evolution and evaluation of the patterns. Despite a huge mature history of research and popularity among researchers, security patterns have not fully penetrated software development practices. Besides, software security education has not been benefited by these patterns though a commonly stated motivation is the dissemination of expert knowledge and experience. This is because the patterns lack a simple embodiment to help students learn about vulnerable code, and to …

Go to article

First Prev Next Last