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

Computer Sciences Commons™

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

2022

Discipline
Institution
Keyword
Publication
Publication Type
File Type

Articles 3091 - 3120 of 3613

Full-Text Articles in Computer Sciences

Smart Decision-Making Via Edge Intelligence For Smart Cities, Nathaniel Hudson Jan 2022

Smart Decision-Making Via Edge Intelligence For Smart Cities, Nathaniel Hudson

Theses and Dissertations--Computer Science

Smart cities are an ambitious vision for future urban environments. The ultimate aim of smart cities is to use modern technology to optimize city resources and operations while improving overall quality-of-life of its citizens. Realizing this ambitious vision will require embracing advancements in information communication technology, data analysis, and other technologies. Because smart cities naturally produce vast amounts of data, recent artificial intelligence (AI) techniques are of interest due to their ability to transform raw data into insightful knowledge to inform decisions (e.g., using live road traffic data to control traffic lights based on current traffic conditions). However, training and …

Go to article

Matrix Interpretations And Tools For Investigating Even Functionals, Benjamin Stringer Jan 2022

Matrix Interpretations And Tools For Investigating Even Functionals, Benjamin Stringer

Theses and Dissertations--Computer Science

Even functionals are a set of polynomials evaluated on the terms of hollow symmetric matrices. Their properties lend themselves to applications such as counting subgraph embeddings in generic (weighted or unweighted) host graphs and computing moments of binary quadratic forms, which occur in combinatorial optimization. This research focuses primarily on counting subgraph embeddings, which is traditionally accomplished with brute-force algorithms or algorithms curated for special types of graphs. Even functionals provide a method for counting subgraphs algebraically in time proportional to matrix multiplication and is not restricted to particular graph types. Counting subgraph embeddings can be accomplished by evaluating a …

Go to article

Developing And Validating A Machine Learning-Based Student Attentiveness Tracking System, Andrew L. Sanders Jan 2022

Developing And Validating A Machine Learning-Based Student Attentiveness Tracking System, Andrew L. Sanders

College of Graduate Studies: Theses & Dissertations

Academic instructors and institutions desire the ability to accurately and autonomously measure the attentiveness of students in the classroom. Generally, college departments use unreliable direct communication from students (i.e. emails, phone calls), distracting and Hawthorne effect-inducing observational sit-ins, and end-of-semester surveys to collect feedback regarding their courses. Each of these methods of collecting feedback is useful but does not provide automatic feedback regarding the pace and direction of lectures. Young et al. discuss that attention levels during passive classroom lectures generally drop after about ten to thirty minutes and can be restored to normal levels with regular breaks, novel activities, …

Go to article

License Plate Image Quality Enhancement Utilizing Super Resolution Generative Adversarial Networks, Mark Moelter Jan 2022

License Plate Image Quality Enhancement Utilizing Super Resolution Generative Adversarial Networks, Mark Moelter

College of Graduate Studies: Theses & Dissertations

This thesis focuses primarily on enhancing the image quality of blurred license plates through the use of Super-Resolution Generative Adversarial Networks (SRGANs) [1]. We propose a synthetic dataset with SRGAN model to promote blurred image quality enhancement, and allow for model evaluation on a multitude of image input and output size combinations. SRGAN is mainly used for low-resolution image enhancement, but by heavily blurring the input images, the model is tested on its ability to blindly deblur and upsample images to the desired super-resolution (SR) size. The model enhances the image quality to nearly that of the reference images. The …

Go to article

Probing With Noise: Unpicking The Warp And Weft Of Taxonomic And Thematic Meaning Representations In Static And Contextual Embeddings, Filip Klubička Jan 2022

Probing With Noise: Unpicking The Warp And Weft Of Taxonomic And Thematic Meaning Representations In Static And Contextual Embeddings, Filip Klubička

Doctoral

The semantic relatedness of words has two key dimensions: it can be based on taxonomic information or thematic, co-occurrence-based information. These are captured by different language resources—taxonomies and natural corpora—from which we can build different computational meaning representations that are able to reflect these relationships. Vector representations are arguably the most popular meaning representations in NLP, encoding information in a shared multidimensional semantic space and allowing for distances between points to reflect relatedness between items that populate the space. Improving our understanding of how different types of linguistic information are encoded in vector space can provide valuable insights to the …

Go to article

Power, Passion And Politics: A Grounded Theory Study Of Academic Experiences In Policy Development And Implementation In Higher Education, Marie Brennan Jan 2022

Power, Passion And Politics: A Grounded Theory Study Of Academic Experiences In Policy Development And Implementation In Higher Education, Marie Brennan

Doctoral

This research study is designed to investigate the lived experiences and perspectives of the academic community on policy development in Irish higher education. A review of the current policy landscape in Ireland and Europe and in particular empirical studies concerning policy implementation provided the focus of the study. The initial study focused on contemporary literature on policy development practices affected by globalisation and subsequently the issues at a national level. Where the gaps in knowledge were identified were in terms of policy implementation at the local level and where the study is aligned. The participants in the study are academics …

Go to article

A Simple Algorithm For Generating A New Two Sample Type-Ii Progressive Censoring With Applications, E. M. Shokr, Rashad Mohamed El-Sagheer, Mahmoud Mansour, H. M. Faied, B. S. El-Desouky Jan 2022

A Simple Algorithm For Generating A New Two Sample Type-Ii Progressive Censoring With Applications, E. M. Shokr, Rashad Mohamed El-Sagheer, Mahmoud Mansour, H. M. Faied, B. S. El-Desouky

Basic Science Engineering

In this article, we introduce a simple algorithm to generating a new type-II progressive censoring scheme for two samples. It is observed that the proposed algorithm can be applied for any continues probability distribution. Moreover, the description model and necessary assumptions are discussed. In addition, the steps of simple generation algorithm along with programming steps are also constructed on real example. The inference of two Weibull Frechet populations are discussed under the proposed algorithm. Both classical and Bayesian inferential approaches of the distribution parameters are discussed. Furthermore, approximate confidence intervals are constructed based on the asymptotic distribution of the maximum …

Go to article

Realtime Event Detection In Sports Sensor Data With Machine Learning, Mallory Cashman Jan 2022

Realtime Event Detection In Sports Sensor Data With Machine Learning, Mallory Cashman

Honors Theses and Capstones

Machine learning models can be trained to classify time series based sports motion data, without reliance on assumptions about the capabilities of the users or sensors. This can be applied to predict the count of occurrences of an event in a time period. The experiment for this research uses lacrosse data, collected in partnership with SPAITR - a UNH undergraduate startup developing motion tracking devices for lacrosse. Decision Tree and Support Vector Machine (SVM) models are trained and perform with high success rates. These models improve upon previous work in human motion event detection and can be used a reference …

Go to article

Three Major Instructional Approaches For Requirements Engineering, Marian Daun, Alicia M. Grubb, Bastian Tenbergen Jan 2022

Three Major Instructional Approaches For Requirements Engineering, Marian Daun, Alicia M. Grubb, Bastian Tenbergen

Computer Science: Faculty Publications

In this talk, we report on our findings from the paper A Survey of Instructional Approaches in the Requirements Engineering Education Literature [DGT21], which has been accepted at and published in the proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Requirements Engineering. The paper reports the findings of a systematic literature review to define and investigate the current state of research on requirements engineering education.

Go to article

An Analysis On Network Flow-Based Iot Botnet Detection Using Weka, Cian Porteous Jan 2022

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 …

Go to article

Dark Patterns: Effect On Overall User Experience And Site Revisitation, Deon Soul Calawen Jan 2022

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 …

Go to article

Evaluating The Performance Of Vision Transformer Architecture For Deepfake Image Classification, Devesan Govindasamy Jan 2022

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 …

Go to article

กระบวนการและแบบจำลองสำหรับการคัดกรองเพื่อการจัดการคุณภาพข้อมูลในคราวด์ซอร์สซิงแพลตฟอร์ม, กฤตย์ กังวาลพงศ์พันธุ์ Jan 2022

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

Go to article

การใช้รถโดยสารประจำทางเป็นโหนดที่ขอบในเครือข่ายยานพาหนะ, ณัฐนนท์ มานพ Jan 2022

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

Go to article

บทบัญญัติของกฎหมายที่ใช้บังคับในคดีละเมิด: การวิเคราะห์คำพิพากษาศาลไทยด้วยกระบวนการเรียนรู้เชิงลึก, ทวีศักดิ์ ชูศรี Jan 2022

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

Go to article

เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการรู้จำภาพวัสดุกระเป๋าถือแบรนด์เนมปลอม, พศสรัล อภิปวินท์วงศา Jan 2022

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

Go to article

ไวยากรณ์ไฮเพอร์แมพสำหรับแมพเชิงต้นไม้อันดับเคเชิงระนาบ, วรวุฒิ โคเมฆารัตน์ Jan 2022

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

Go to article

การแปลงกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาไปเป็นไทมด์ออโตมาตา, ณรงค์กร วงศ์สิทธิไพฑูรย์ Jan 2022

การแปลงกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาไปเป็นไทมด์ออโตมาตา, ณรงค์กร วงศ์สิทธิไพฑูรย์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

กระแสงานยอว์ลเป็นหนึ่งในกระแสงานทางธุรกิจที่ทันสมัย กระแสงานยอว์ลให้การแสดงเป็นภาพขั้นตอนกระแสงานของงานทางธุรกิจที่เข้าใจง่าย สามารถกำหนดเวลาการทำงานของงานภายในกระแสงานยอว์ลได้ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้จะเน้นให้นำกระแสงานยอว์ลทั่วไปมาเพิ่มขีดความสามารถโดยการเพิ่มข้อจำกัดแบบช่วงเวลาให้กับแต่ละสัญลักษณ์งานในกระแสงานยอว์ล ผ่านค่าเฉลี่ยของข้อจำกัดของช่วงเวลาในรูปของขอบเขตล่าง และขอบเขตบนของเวลาที่สามารถเสร็จสิ้นการทำงานถูกกำหนดให้กับงานทางธุรกิจแต่ละงานในกระแสงานเพื่อรับมือกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นของประสิทธิภาพด้านเวลาในกระแสงานกระบวนการทางธุรกิจ ในการจำลองพฤติกรรมของกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาจะถูกแปลงเป็นออโตมาตาที่กำหนดเวลาไว้ที่สอดคล้องกัน และจำลองโดยใช้เครื่องมือ UPPAAL วิทยานิพนธ์ฉบับนี้มีการเสนอชุดของกฎการแปลงเพื่อเป็นแนวทางในการแปลงของสัญลักษณ์ยอว์ลข้อจำกัดของช่วงเวลาให้อยู่ในรูปแบบของไทมด์ออโตมาตา และเสนอเว็บแอปพลิเคชันในการแปลงกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาเป็นออโตมาตา โดยผลลัพธ์ที่เป็นไทมด์ออโตมาตาจะถูกแปลงอย่างถูกต้อง และจำลองโดยใช้เครื่องมือจำลอง UPPAAL

Go to article

Mediastinal Lymph Node Detection And Segmentation Using Deep Learning, Al-Akhir Nayan Jan 2022

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 …

Go to article

Recasnet: Reducing Mismatch Within The Two-Stage Mitosis Detection Framework, Chawan Piansaddhayanon Jan 2022

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 …

Go to article

Leverage Graph Neural Network For Molecular Properties Prediction, Kamol Punnachaiya Jan 2022

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 …

Go to article

Service Placement Optimization For Location-Based Service, Karnkitti Kittikamron Jan 2022

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 …

Go to article

Machine Learning For Wavelet-Based Valve Stiction Detection, Kris Prasopsanti Jan 2022

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 …

Go to article

Deep Reinforcement Learning For Electricity Energy Trading, Manassakan Sanayha Jan 2022

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 …

Go to article

Real-Time Image Classification For Malignant Biliary Strictures On Cholangioscopy Images Based On Deep Learning Approach, Passakron Phuangthongkham Jan 2022

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 …

Go to article

Formal Models For Consent Management In Healthcare Software System Development, Neda Peyrone Jan 2022

Formal Models For Consent Management In Healthcare Software System Development, Neda Peyrone

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

In the era of data-driven opportunities, many businesses are missing the data-privacy challenge, which leads to risks in safeguarding their customers’ data. To empower individuals (data subjects) to control their data, the General Data Protection Regulation (GDPR) mandated businesses or organizations (data controllers) to protect individuals’ data (personal data) within data protection law. Nevertheless, many businesses still struggle to enhance and develop their software systems to comply with the GDPR because it is difficult to interpret and apply to software development practices. Besides, the processing of personal data begins when the data subject provides explicit consent to the data controller, …

Go to article

Real-Time Gastric Intestinal Metaplasia Semantic Segmentation With Multiple Abnormalities Using Deep Learning Approach, Passin Pornvoraphat Jan 2022

Real-Time Gastric Intestinal Metaplasia Semantic Segmentation With Multiple Abnormalities Using Deep Learning Approach, Passin Pornvoraphat

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This thesis declares the segmentation of gastric intestinal metaplasia (GIM) in real-time. Recently, GIM segmentation of endoscopic images has been conducted to distinguish GIM from a healthy stomach. However, achieving real-time detection is difficult. Challenging conditions include multiple color modes (white light endoscopy and narrow-band imaging), other abnormal lesions (erosion and ulcer), noisy labels, etc. Herein, our model is based on BiSeNet and can overcome the many issues regarding GIM. Applying auxiliary head and loss boosts the performance on multiple color modes. In addition, pre-processing techniques, including location-wise negative sampling, jigsaw augmentation, and label smoothing, are utilized to improve detection …

Go to article

Multi-Agent Deep Reinforcement Learning For Cryptocurrency Trading, Kittiwin Kumlungmak Jan 2022

Multi-Agent Deep Reinforcement Learning For Cryptocurrency Trading, Kittiwin Kumlungmak

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Reinforcement learning has emerged as a promising approach for enhancing profitability in cryptocurrency trading. However, the inherent volatility of the market, especially during bearish periods, poses significant challenges in this domain. Existing literature addresses this issue through the adoption of single-agent techniques such as deep Q-network (DQN), advantage actor-critic (A2C), and proximal policy optimization (PPO), or their ensembles. Despite these efforts, the mechanisms employed to mitigate losses during bearish market conditions within the cryptocurrency context lack robustness. Consequently, the performance of reinforcement learning methods for cryptocurrency trading remains constrained within the current literature. To overcome this limitation, we present a …

Go to article

Corporate Credit Rating Prediction Using Deep Learning, Napasorn Thavichaigarn Jan 2022

Corporate Credit Rating Prediction Using Deep Learning, Napasorn Thavichaigarn

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Corporate credit rating has an important role in reducing asymmetric information between investors and borrowers and assisting investors as a signal of the entities’ performance and creditworthiness for making appropriate investment decisions in a company’s assets. The economic distress has negatively affected various businesses and resulted in company rating transitions. This led to a problem in adjusting investment strategy and a serious loss as there is a lack of time between officially announced credit rating transitions and real transition. This study provides alternative methods for credit rating prediction by applying machine learning models; Support Vector Machine (SVM), Linear Regression, and …

Go to article

แบบจำลองคุณภาพซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซเพื่อการวัดคุณภาพอย่างอัตโนมัติ, อัรกอม มะแดเฮาะ Jan 2022

แบบจำลองคุณภาพซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซเพื่อการวัดคุณภาพอย่างอัตโนมัติ, อัรกอม มะแดเฮาะ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ปัจจุบันได้มีการนำเสนอแบบจำลองคุณภาพซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซหลายแบบจำลองเพื่อใช้ในการประเมินคุณภาพของซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซ แต่แบบจำลองเหล่านั้นมีข้อจำกัดเนื่องจากเป็นการประเมินตามความคิดส่วนตัวซึ่งต้องอาศัยผู้ใช้ในการประเมิน และแบบจำลองดังกล่าวต้องการข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง เพื่อเสริมการประเมินคุณภาพซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซที่เป็นอยู่ให้ทำได้สมบูรณ์มากยิ่งขึ้น วิทยานิพนธ์นี้จึงได้นำเสนอแบบจำลองคุณภาพซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซใหม่ที่ชื่อว่าโอเอสเอส-เอคิวเอ็ม โดยมีเป้าหมายเพื่อการวัดคุณภาพซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซอย่างอัตโนมัติ แบบจำลองโอเอสเอส-เอคิวเอ็มได้นำเสนอตัววัดคุณภาพและเครื่องมืออัตโนมัติที่สามารถดึงข้อมูลเกี่ยวกับซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซจากกิตฮับ ซอร์ซโค้ด โซนาร์คิวบ์ และสแต็กเอกซ์เชนจ์ ทำให้สามารถกำหนดคะแนนคุณภาพของซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซได้ โอเอสเอส-เอคิวเอ็มได้รับการตรวจสอบจากวิศวกรซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์ในการเลือกใช้ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซ นอกจากนี้การจัดลำดับซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซโดยเครื่องมือโอเอสเอส-เอคิวเอ็มยังถูกนำไปเปรียบเทียบกับการจัดลำดับด้วยวิธีอื่น และพบว่าการจัดลำดับของโอเอสเอส-เอคิวเอ็มมีสหสัมพันธ์ระดับต่ำมากถึงปานกลางในทิศทางตรงกันข้ามกับวิธีจัดลำดับอื่น ๆ ตามความคิดเห็นและความนิยมของผู้ใช้ และมีสหสัมพันธ์ระดับปานกลางในทิศทางเดียวกันกับวิธีการจัดลำดับอื่นที่เน้นการตรวจสอบความมั่นคงที่ซอฟต์แวร์โดยตรง ทั้งนี้เนื่องจากโอเอสเอส-เอคิวเอ็มครอบคลุมปัจจัยคุณภาพหลายอย่างที่ไม่ได้ถูกพิจารณาโดยวิธีการจัดลำดับอื่น ๆ ดังกล่าว โอเอสเอส-เอคิวเอ็มจึงให้ข้อมูลด้านคุณภาพของซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซในเชิงลึกที่ดีกว่า

Go to article

First Prev Next Last