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

Computer Sciences Commons™

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

Discipline
Institution
Keyword
Publication Year
Publication
Publication Type
File Type

Articles 12181 - 12210 of 63033

Full-Text Articles in Computer Sciences

On The Pursuit Of Developer Happiness: Webcam-Based Eye Tracking And Affect Recognition In The Ide, Tamsin Rogers Jan 2023

On The Pursuit Of Developer Happiness: Webcam-Based Eye Tracking And Affect Recognition In The Ide, Tamsin Rogers

Honors Theses

Recent research highlights the viability of webcam-based eye tracking as a low-cost alternative to dedicated remote eye trackers. Simultaneously, research shows the importance of understanding emotions of software developers, where it was found that emotions have significant effects on productivity, code quality, and team dynamics. In this paper, we present our work towards an integrated eye-tracking and affect recognition tool for use during software development. This combined approach could enhance our understanding of software development by combining information about the code developers are looking at, along with the emotions they experience. The presented tool utilizes an unmodified webcam to capture …

Go to article

Patch-Wise Training With Convolutional Neural Networks To Synthetically Upscale Cfd Simulations, John P. Romano, Alec C. Brodeur, Oktay Baysal Jan 2023

Patch-Wise Training With Convolutional Neural Networks To Synthetically Upscale Cfd Simulations, John P. Romano, Alec C. Brodeur, Oktay Baysal

Mechanical & Aerospace Engineering Faculty Publications

This paper expands the authors’ prior work[1], which focuses on developing a convolutional neural network (CNN) model capable of mapping time-averaged, unsteady Reynold’s-averaged Navier-Stokes (URANS) simulations to higher resolution results informed by time-averaged detached eddy simulations (DES). The authors present improvements over the prior CNN autoencoder model that result from hyperparameter optimization, increased data set augmentation through the adoption of a patch-wise training approach, and the predictions of primitive variables rather than vorticity magnitude. The training of the CNN model developed in this study uses the same URANS and DES simulations of a transonic flow around several NACA 4-digit airfoils …

Go to article

Model Based Systems Engineering With A Docs-As-Code Approach For The Sealion Cubesat Project, Kevin Chiu, Sean Marquez, Sharanabasaweshwara Asundi Jan 2023

Model Based Systems Engineering With A Docs-As-Code Approach For The Sealion Cubesat Project, Kevin Chiu, Sean Marquez, Sharanabasaweshwara Asundi

Mechanical & Aerospace Engineering Faculty Publications

The SeaLion mission architecture team sought to create a model-based systems engineering approach to assist improving CubeSat success rates as well as for the SeaLion CubeSat project to guide an implementation for the flight software. This is important because university CubeSat teams are growing in number but often have untrained students as their core personnel. This was done using a document-as-code, or docs-as-code, approach. With this the team created tools for the systems architecture with the Mach 30 Modeling Language to create an architecture that is easy to learn and use even for newly admitted team members with little to …

Go to article

คลังข้อมูลและระบบสนับสนุนการตัดสินใจของธุรกิจจัดงานแสดงสินค้าอุตสาหกรรมอาหารและบริการต้อนรับ, ศุภธัช อารยเมธาเลิศ Jan 2023

คลังข้อมูลและระบบสนับสนุนการตัดสินใจของธุรกิจจัดงานแสดงสินค้าอุตสาหกรรมอาหารและบริการต้อนรับ, ศุภธัช อารยเมธาเลิศ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ปัจจุบันธุรกิจจัดงานแสดงสินค้าเข้ามามีบทบาทการตลาดขององค์กรและการขับเคลื่อนอุตสาหกรรมของประเทศด้วยการเป็นสถานที่การตลาดและการแลกเปลี่ยนข้อมูลของผู้ประกอบการในอุตสาหกรรม นอกจากนี้การจัดแสดงสินค้ายังเป็นส่วนในการดึงชาวต่างชาติให้เข้ามาลงทุนและบริโภคสินค้าและบริการในประเทศ ธุรกิจการจัดงานแสดงสินค้าจึงมีแนวโน้มที่จะเติบโตมากขึ้นเรื่อยๆ โครงการ “คลังข้อมูลและระบบสนับสนุนการตัดสินใจของธุรกิจจัดงานแสดงสินค้าอุตสาหกรรมอาหารและบริการต้อนรับ” ประกอบด้วย 5 ระบบได้แก่ ระบบวิเคราะห์รายได้และผลกำไร ระบบวิเคราะห์การใช้พื้นที่จัดงาน ระบบวิเคราะห์ผู้เช่า ระบบวิเคราะห์ผู้เข้าชม ระบบวิเคราะห์คำติชม โดยระบบได้ถูกพัฒนาขึ้นบนระบบจัดการฐานข้อมูล Microsoft SQL Server 2019 และใช้โปรแกรม Tableau Desktop 2022.2 ในการจัดทำแดชบอร์ดวิเคราะห์ ระบบที่พัฒนาขึ้นจะช่วยให้ผู้บริหารและหัวหน้าฝ่ายต่างๆ สามารถวิเคราะห์ข้อมูลมุมมองที่สำคัญต่อการดำเนินธุรกิจ ได้อย่างชัดเจนในแง่ลึก และวางแผนการดำเนินงานธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว เพื่อสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน

Go to article

อิทธิพลของแนวดนตรีพื้นหลังของเว็บไซต์ต่อการรับรู้ความสนุกสนาน ความสอดคล้องกับธุรกิจ และความตั้งใจเชิงพฤติกรรมของผู้ใช้งาน, ญาณิศา ซุ่นใช้ Jan 2023

อิทธิพลของแนวดนตรีพื้นหลังของเว็บไซต์ต่อการรับรู้ความสนุกสนาน ความสอดคล้องกับธุรกิจ และความตั้งใจเชิงพฤติกรรมของผู้ใช้งาน, ญาณิศา ซุ่นใช้

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงสำรวจที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อศึกษาอิทธิพลของแนวดนตรีพื้นหลังของเว็บไซต์ต่อ (1) การรับรู้ความสนุกสนาน (2) ความสอดคล้องกับธุรกิจ และ (3) ความตั้งใจเชิงพฤติกรรมของผู้เข้าชมเว็บไซต์สปา ประเภทเดย์สปาหรือซิตี้สปา ที่มีการใช้แนวดนตรีพื้นหลัง 3 รูปแบบ ได้แก่ (1) เว็บไซต์ที่ไม่มีดนตรีพื้นหลัง (2) เว็บไซต์ที่มีแนวดนตรีแอมเบียนต์เป็นดนตรีพื้นหลังซึ่งแสดงถึงความสอดคล้องกับธุรกิจสปา และ (3) เว็บไซต์ที่มีแนวดนตรีคันทรีเป็นดนตรีพื้นหลังซึ่งแสดงถึงความไม่สอดคล้องกับธุรกิจสปา งานวิจัยนี้ศึกษาชาวไทยเพศหญิง ที่เกิดในช่วงปี พ.ศ. 2524 ถึง 2543 หรือเจเนอเรชันวาย ที่ทำงาน หรืออาศัยอยู่ในเขตกรุงเทพมหานคร จำนวน 264 คน และใช้เครื่องมือในการเก็บข้อมูลผ่านแบบสอบถามออนไลน์ สำหรับการรับรู้ความสนุกสนาน การทดสอบของครัสคาลและวัลลิส พบว่าเว็บไซต์ที่มีแนวดนตรีแอมเบียนต์เป็นดนตรีพื้นหลังมีการรับรู้ความสนุกสนานของผู้ใช้ที่สูงกว่าเว็บไซต์ที่ไม่มีดนตรีพื้นหลัง และเว็บไซต์ที่มีแนวดนตรีคันทรีเป็นดนตรีพื้นหลังอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ เช่นเดียวกับการรับรู้ความสอดคล้องของดนตรีกับธุรกิจ พบว่าเว็บไซต์ที่มีแนวดนตรีแอมเบียนต์เป็นดนตรีพื้นหลังมีการรับรู้ความสอดคล้องของผู้ใช้ที่สูงกว่าเว็บไซต์ที่ไม่มีดนตรีพื้นหลัง และเว็บไซต์ที่มีแนวดนตรีคันทรีเป็นดนตรีพื้นหลังอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ในการวิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของสเปียร์แมน พบว่าในภาพรวม การรับรู้ความสนุกสนานส่งผลเชิงบวกกับความตั้งใจเชิงพฤติกรรมในระดับปานกลาง แต่เมื่อมีแนวดนตรีแอมเบียนต์เป็นดนตรีพื้นหลังของเว็บไซต์ การรับรู้ความสนุกสนานส่งผลเชิงบวกกับความตั้งใจเชิงพฤติกรรมในระดับสูง และในภาพรวมพบว่าการรับรู้ความสอดคล้องของดนตรีกับธุรกิจส่งผลเชิงบวกในระดับต่ำต่อความตั้งใจเชิงพฤติกรรม แต่เมื่อมีแนวดนตรีแอมเบียนต์เป็นดนตรีพื้นหลังของเว็บไซต์ พบว่าการรับรู้ความสอดคล้องของดนตรีกับธุรกิจส่งผลเชิงบวกในระดับสูงต่อความตั้งใจเชิงพฤติกรรม แต่ไม่พบความสัมพันธ์ระหว่างการรับรู้ความสอดคล้องของดนตรีกับธุรกิจกับความตั้งใจเชิงพฤติกรรมบนเว็บไซต์ที่ไม่มีดนตรีพื้นหลัง และเว็บไซต์ที่มีแนวดนตรีคันทรีเป็นดนตรีพื้นหลัง ผู้วิจัยหวังว่าผลการวิเคราะห์จากงานวิจัยนี้จะเป็นประโยชน์ต่อองค์กรหรือผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้อง โดยสามารถนำผลลัพธ์ที่ได้จากงานวิจัยไปใช้พัฒนา รวมถึงออกแบบเว็บไซต์เพื่อเป็นกลยุทธ์ให้ผู้ใช้มีประสบการณ์ที่ดีในการเข้าชมเว็บไซต์

Go to article

แบบจำลองการเรียนรู้โดยคำกระตุ้นสำหรับการจำแนกข้อความแบบน้อยนัด, ธนกร ทำอิ่นแก้ว Jan 2023

แบบจำลองการเรียนรู้โดยคำกระตุ้นสำหรับการจำแนกข้อความแบบน้อยนัด, ธนกร ทำอิ่นแก้ว

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การเรียนรู้โดยคำกระตุ้น (Prompt-based learning) ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในการจำแนกประเภทข้อความในสถานการณ์ที่มีข้อมูลแบบน้อยนัด (Few-shot settings) ซึ่งเหนือกว่าวิธีการการปรับใช้แบบจำลองอย่างเต็มรูปแบบ (Full fine-tune) วิธีการนี้แปลงข้อมูลข้อความด้วยแม่แบบที่กำหนดขึ้น เพื่อให้แบบจำลองพยากรณ์คำที่ถูกปิดบัง (Masked language modeling) จากนั้นใช้ตัวแปลงคำ (Verbalizer) เพื่อจับคู่ผลลัพธ์ของแบบจำลองกับป้ายกำกับที่ต้องการ อย่างไรก็ตาม วิธีการจำแนกประเภทข้อความด้วยการเรียนรู้โดยคำกระตุ้นถูกพัฒนาสำหรับชุดข้อมูลภาษาอังกฤษเป็นหลัก ซึ่งอาจมีข้อจำกัดในการใช้งานในภาษาทรัพยากรต่ำ เช่น ภาษาไทย เพื่อแก้ไขปัญหานี้ งานวิจัยนี้ได้แนะนำวิธีการสองแบบ ได้แก่ LAAV สำหรับการจำแนกประเภทข้อความที่มีป้ายกำกับเดียว และ PLAML สำหรับการจำแนกประเภทข้อความที่มีหลายป้ายกำกับ โดยทั้งสองวิธีมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงการเรียนรู้โดยคำกระตุ้น สำหรับการจำแนกประเภทข้อความด้วยข้อมูลแบบน้อยนัด LAAV เสริมประสิทธิภาพด้วยการรวมคำ "และ" เข้าไป ทำให้สามารถสร้างคำที่เหมาะสมกว่าสำหรับตัวแปลงคำ และปรับให้ป้ายกำกับเข้ากับผลลัพธ์ของโมเดลภาษาได้ดียิ่งขึ้น ในขณะเดียวกัน PLAML ก็ได้รับการพัฒนาเพื่อรับมือกับข้อจำกัดของการจำแนกประเภทข้อความที่มีหลายป้ายกำกับ ซึ่งแต่ละป้ายกำกับมักมีความสัมพันธ์กัน โดยเสนอเทคนิคสามอย่าง ได้แก่ ค่าน้ำหนักของคำตัวแทนที่รับรู้ป้ายกำกับ แม่แบบที่รับรู้ป้ายกำกับ และกลไกการกำหนดเกณฑ์แบบเปลี่ยนแปลงได้ จากการทดลองพบว่า เทคนิค LAAV และ PLAML ได้เพิ่มความแม่นยำในการจำแนกประเภททั้งในชุดข้อมูลภาษาไทยและภาษาอังกฤษ

Go to article

การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันของธุรกิจการจัดงานอบรมและสัมมนา, กุลปริยา จุลกัณห์ Jan 2023

การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันของธุรกิจการจัดงานอบรมและสัมมนา, กุลปริยา จุลกัณห์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในปัจจุบันโลกเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและเพราะเงื่อนไขต่าง ๆ ที่เปลี่ยนแปลงไปในการดำเนินการทางธุรกิจ ทำให้องค์กรต่าง ๆ ทุกองค์กรต้องปรับตัว เพื่อให้การทำงานได้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ทำให้ต้องพัฒนาศักยภาพของพนักงานให้มีความรู้ ทักษะ ให้ทันกับเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงไป การฝึกอบรมและสัมมนาจึงเป็นสิ่งหนึ่งที่จะช่วยให้บุคลากรพัฒนาองค์ความรู้ใหม่ ๆ อยู่เสมอและช่วยให้องค์กรมีโอกาสที่จะเติบโตได้ดีขึ้น โครงการนี้จึงนำหลักการคิดเชิงออกแบบ หรือ Design Thinking มาประยุกต์ใช้ในการทำความเข้าใจและหาความต้องการที่แท้จริงของผู้ใช้งานอย่างลึกซึ้ง เพื่อออกแบบระบบต้นแบบของเว็บแอปพลิเคชันของธุรกิจการจัดงานอบรมและสัมมนาเพื่อที่สามารถตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าและพนักงานให้ได้มากที่สุด ระบบต้นแบบของเว็บแอปพลิเคชันของธุรกิจการจัดงานอบรมและสัมมนานี้ จึงเป็นแนวทางในการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันของธุรกิจการจัดงานอบรมและสัมมนาต่อไป เพื่อให้เกิดการนำเทคโนโลยีเข้ามาสนับสนุนการดำเนินงานของธุรกิจ เพื่อเข้าถึงลูกค้ามากขึ้น และเป็นการสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันทางธุรกิจ

Go to article

การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาโมไบล์แอปพลิเคชันของธุรกิจการดำน้ำเพื่อการสันทนาการ, พลาธิป จัตุนวรัตน์ Jan 2023

การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาโมไบล์แอปพลิเคชันของธุรกิจการดำน้ำเพื่อการสันทนาการ, พลาธิป จัตุนวรัตน์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การท่องเที่ยวเชิงดำน้ำในประเทศไทยได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้ธุรกิจดำน้ำเติบโตตามไปด้วย อย่างไรก็ตาม ธุรกิจดำน้ำในประเทศไทยยังขาดระบบหรือแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพในการอำนวยความสะดวกให้กับผู้จองและผู้จัดทริปดำน้ำ ส่งผลให้กระบวนการค้นหา การจองและติดตามสถานะการจองทริปดำน้ำทำได้ยากและล่าช้า ในทางกลับกันผู้ให้บริการดำน้ำก็ไม่สามารถบริหารธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ โครงการนี้พัฒนาต้นแบบแอปพลิเคชันการจองทริปดำน้ำที่ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งานทั้งสองฝ่าย โดยช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถค้นหาทริปดำน้ำที่ต้องการได้อย่างง่ายดาย จองทริปได้อย่างสะดวกและติดตามสถานะการจองได้สะดวก นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ให้บริการดำน้ำสามารถบริหารธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ต้นแบบแอปพลิเคชันนี้ได้รับการพัฒนาโดยใช้หลักการการคิดเชิงออกแบบ (Design Thinking) โดยศึกษาพฤติกรรมและความต้องการของผู้ใช้งานทั้งสองฝ่ายอย่างละเอียด คาดว่าต้นแบบแอปพลิเคชันนี้จะสามารถแก้ไขปัญหาและอุปสรรคในธุรกิจดำน้ำในประเทศไทยได้ ส่งผลให้การท่องเที่ยวเชิงดำน้ำในประเทศไทยเติบโตอย่างยั่งยืน

Go to article

การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาโมไบล์แอปพลิเคชันของธุรกิจพิพิธภัณฑ์, ณัฐธิดา มหาสิทธิวัฒน์ Jan 2023

การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาโมไบล์แอปพลิเคชันของธุรกิจพิพิธภัณฑ์, ณัฐธิดา มหาสิทธิวัฒน์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

พิพิธภัณฑสถาน หรือ พิพิธภัณฑ์ เป็นสถานที่ หรือสถาบันที่ไม่แสวงหาผลกำไร จัดตั้งขึ้นเพื่อการศึกษาในลักษณะการจัดแสดง ร่วมกับการอนุรักษ์จัดเก็บฟื้นฟูสภาพ โดยจัดแสดงในรูปแบบที่มนุษย์ทำขึ้น เช่น โบราณวัตถุ วิทยาศาสตร์ ศิลปะ ประวัติศาสตร์ วัฒนธรรม และ วัตถุที่เกิดจากธรรมชาติ เช่น วัตถุทางธรณีวิทยา ชีววิทยา เป็นต้น พิพิธภัณฑ์ ไม่เพียงแค่เก็บรักษา และจัดแสดง แต่ยังให้ประสบการณ์ และมีการโต้ตอบแลกเปลี่ยนความรู้ในด้านต่าง ๆ เช่น พิพิธภัณฑ์วิทยาศาสตร์ พิพิธภัณฑ์กลางแจ้ง พิพิธภัณฑ์สัตว์น้ำ หรือ พิพิธภัณฑ์สิ่งมีชีวิต ในปัจจุบันที่อินเทอร์เน็ตเติบโต ได้มีพิพิธภัณฑ์เสมือนจริงเกิดขึ้นมากมายในลักษณะของเว็บไซต์ที่มีการจัดแสดงภาพ และ เสียง ให้ผู้เข้าชมสามารถรับฟังได้ พิพิธภัณฑ์จำนวนมาก จึงนำอินเทอร์เน็ตเข้ามาช่วยสนับสนุนการสร้างประสบการณ์ให้กับผู้เยี่ยมชมในพิพิธภัณฑ์ เพื่อดึงดูดให้ผู้คนเข้าเยี่ยมชมพิพิธภัณฑ์มากขึ้น โครงการพิเศษนี้นำหลักการการคิดเชิงออกแบบ และ หลักการเกมิฟิเคชัน มาใช้ในการวิเคราะห์ และออกแบบระบบ รวมถึงจัดทำระบบต้นแบบ เพื่อนำไปพัฒนาโมไบล์แอปพลิเคชัน สำหรับลูกค้า และผู้ดูแลระบบ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสบการณ์ที่ดีในการเยี่ยมชม และเพิ่มความสะดวกสบายในการจัดการข้อมูลพิพิธภัณฑ์ ระบบต้นแบบนี้ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อสนับสนุนการดำเนินงานของธุรกิรกิจพิพิธภัณฑ์ และ ทำให้องค์กรมีการดำเนินงานที่เป็นมาตรฐานมากยิ่งขึ้น

Go to article

ระบบสารสนเทศของธุรกิจเฝ้าระวังการหกล้มผ่านกล้องวงจรปิด, ทรนงชัย นนทภา Jan 2023

ระบบสารสนเทศของธุรกิจเฝ้าระวังการหกล้มผ่านกล้องวงจรปิด, ทรนงชัย นนทภา

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ณ ปัจจุบัน ประเทศไทยกำลังเข้าสู่สังคมผู้สูงวัย ส่งผลให้เกิดสถานการณ์ที่ครอบครัวที่มีผู้สูงอายุอาจต้องเผชิญ คือ การที่ผู้สูงอายุต้องพักอาศัยอยู่เพียงลำพังโดยไม่มีผู้ดูแลในบางช่วงเวลา ในเวลาที่ผ่านมา การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งเป็นหนึ่งในเทคนิคที่สำคัญของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ได้รับความนิยมนำมาใช้ในการวิเคราะห์รูปภาพ เนื่องจากสามารถฝึกให้เรียนรู้จำลักษณะของวัตถุได้ดี ทำให้ปัญญาประดิษฐ์มีความสามารถเป็นเสมือน"ตา" ให้กับระบบที่ต้องการวิเคราะห์วัตถุจากรูปภาพ โครงการ “ระบบสารสนเทศของธุรกิจเฝ้าระวังการหกล้มผ่านกล้องวงจรปิด” ได้นำเสนอระบบตรวจจับการหกล้มของผู้สูงอายุ โดยประยุกต์การเรียนรู้เชิงลึกในการสร้างเครื่องมือเฝ้าระวังการหกล้มของผู้สูงอายุผ่านภาพจากกล้องวงจรปิด ระบบดังกล่าวประกอบด้วย 5 ระบบย่อย ได้แก่ (1) ระบบตรวจจับการหกล้มผ่านกล้องวงจรปิดด้วยการเรียนรู้เชิงลึก (2) ระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติผ่านไลน์ (3) ระบบดูภาพวิดีโอแบบเรียลไทม์และดูภาพวิดีโอที่บันทึกย้อนหลัง (4) ระบบบันทึกและเก็บข้อมูลรายงานสถิติ และ (5) ระบบการจัดการผู้ใช้โครงการนี้พัฒนาโดยใช้ Google Cloud SQL เป็นระบบจัดการฐานข้อมูล และ Django framework เป็นเครื่องมือออกแบบการแสดงผลบนเว็บไซด์

Go to article

Depression Classification On Privacy Protected Facial Features Data, Yanisa Mahayossanunt Jan 2023

Depression Classification On Privacy Protected Facial Features Data, Yanisa Mahayossanunt

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This thesis presents depression classification on privacy protected facial features data. Fast depression classification to help patients receive proper treatment is a method that can prevent the damage of depression. However, fast and effective depression classification is difficult because medical personnel are adequate and the time to analyze depression is long per patient. Applied artificial intelligence in the medical field can help reduce the workload of medical personnel. It is also difficult because of privacy protection. Therefore, we utilize extracted facial features from facial expressions in clinical interview videos to develop a machine learning model. The model utilizes LSTM, attention …

Go to article

Enhancing Neuromorphic Computing With Advanced Spiking Neural Network Architectures, Paolo Gabriel Alejandro Cachi Delgado Jan 2023

Enhancing Neuromorphic Computing With Advanced Spiking Neural Network Architectures, Paolo Gabriel Alejandro Cachi Delgado

Theses and Dissertations

This dissertation proposes ways to address current limitations of neuromorphic computing to create energy-efficient and adaptable systems for AI applications. It does so by designing novel spiking neural networks architectures that improve their performance. Specifically, the two proposed architectures address the issues of training complexity, hyperparameter selection, computational flexibility, and scarcity of neuromorphic training data. The first architecture uses auxiliary learning to improve training performance and data usage, while the second architecture leverages neuromodulation capability of spiking neurons to improve multitasking classification performance. The proposed architectures are tested on Intel's Loihi2 neuromorphic chip using several neuromorphic datasets, such as NMIST, …

Go to article

Causal Interventional Training For Image Recognition, Wei Qin, Hanwang Zhang, Richang Hong, Ee-Peng Lim, Qianru Sun Jan 2023

Causal Interventional Training For Image Recognition, Wei Qin, Hanwang Zhang, Richang Hong, Ee-Peng Lim, Qianru Sun

Research Collection School Of Computing and Information Systems

Deep learning models often fit undesired dataset bias in training. In this paper, we formulate the bias using causal inference, which helps us uncover the ever-elusive causalities among the key factors in training, and thus pursue the desired causal effect without the bias. We start from revisiting the process of building a visual recognition system, and then propose a structural causal model (SCM) for the key variables involved in dataset collection and recognition model: object, common sense, bias, context, and label prediction. Based on the SCM, one can observe that there are “good” and “bad” biases. Intuitively, in the image …

Go to article

Reasoning About The Conant Gasket, M. Douglas Mcilroy Jan 2023

Reasoning About The Conant Gasket, M. Douglas Mcilroy

Computer Science Technical Reports

Previously conjectured properties of the Conant gasket, a particular non-periodic tiling of the non-negative integer grid, are proved using new recurrences. A slabwise periodicity property is identified and proved. Further fractal properties are conjectured.

Go to article

Code Execution Capability As A Metric For Machine Learning–Assisted Software Vulnerability Detection Models, Daniel Grahn, Lingwei Chen, Junjie Zhang Jan 2023

Code Execution Capability As A Metric For Machine Learning–Assisted Software Vulnerability Detection Models, Daniel Grahn, Lingwei Chen, Junjie Zhang

Computer Science and Engineering Faculty Publications

In this paper, we consider how the ability to learn Code Execution Tasks affects a model’s accuracy on software vulnerability detection (SVD) benchmark datasets. We initially find that models can achieve near state-of-the-art accuracy on SVD benchmarks regardless of their ability to learn Code Execution Tasks. However, these models fail to generalize well across SVD benchmarks. The results indicate a bias in the datasets that allows models to predict non- SVD signals. Under the theory that different collection methods will reduce biases, we investigate combining the SVD datasets. When trained on combined datasets, SVD accuracy is reduced but correlation with …

Go to article

A Pattern For Representing Scientific Taxonomies, Shirly Stephen, Cogan Shimizu, Mark Schildhauer, Rui Zhu, Krzysztof Janowicz, Pascal Hitzler Jan 2023

A Pattern For Representing Scientific Taxonomies, Shirly Stephen, Cogan Shimizu, Mark Schildhauer, Rui Zhu, Krzysztof Janowicz, Pascal Hitzler

Computer Science and Engineering Faculty Publications

Standard taxonomies that are meant to serve as reference specifications of specific scientific domains are developed through extensive review by scientists and experts. For data integration and interoperability needs within Knowledge Graphs (KGs), these taxonomies must be translated into formal ontologies. In this paper we present an ontology design pattern for modeling a scientific taxonomy as an ontology. The focus of the pattern is to 1) capture temporal dynamics of concepts as taxonomies evolve, 2) model the provenance of concepts to add context and enable governance, 3) assist the translation of taxonomic relations to ontological relations appropriately that will empower …

Go to article

The Expertise Ontology: Modeling Expertise In The Context Of Emergency Management, Shirly Stephen, Mark Schildhauer, Ling Cai, Yuanyuan Tian, Kitty Currier, Cogan Shimizu, Krzysztof Janowicz, Pascal Hitzler, Anna Lopez-Carr, Andrew Schroeder, Zilong Liu, Rui Zhu, Dean Rehberger, Colby K. Fisher, Gengchen Mai Jan 2023

The Expertise Ontology: Modeling Expertise In The Context Of Emergency Management, Shirly Stephen, Mark Schildhauer, Ling Cai, Yuanyuan Tian, Kitty Currier, Cogan Shimizu, Krzysztof Janowicz, Pascal Hitzler, Anna Lopez-Carr, Andrew Schroeder, Zilong Liu, Rui Zhu, Dean Rehberger, Colby K. Fisher, Gengchen Mai

Computer Science and Engineering Faculty Publications

It is crucial for emergency management organizations to have rapid access to relevant experts who can advise and assist following a disaster. To improve expert-mining and recommendation capabilities, creating a knowledge graph that links experts to their corresponding topics of expertise and other sources of relevant information is a natural choice to capture an integrated network of people and a rich taxonomy of expertise. In this paper, we present an ontology for modeling experts, their expertise topics and relations between them, and their spatiotemporal scoping. We go on to discuss the primary conceptual components and how they can be instantiated, …

Go to article

Real Time Panoramic Image Processing, Matthew Gerlits Jan 2023

Real Time Panoramic Image Processing, Matthew Gerlits

Master's Projects

Image stitching algorithms are able to join sets of images together and provide a wider field of a vision when compared with an image from a single standard camera. Traditional techniques for accomplishing this are able to adequately produce a stitch for a static set of images, but suffer when differing lighting conditions exist between the two images. Additionally, traditional techniques suffer from processing times that are too slow for real time use cases. We propose a solution which resolves the issues encountered by traditional image stitching techniques. To resolve the issues with lighting difference, two blending schemes have been …

Go to article

Querying The Past: Automatic Source Attribution With Language Models, Ryan Muther, Mathew Barber, David Smith Jan 2023

Querying The Past: Automatic Source Attribution With Language Models, Ryan Muther, Mathew Barber, David Smith

Faculty & Staff Publications

This paper explores new methods for locating the sources used to write a text by 昀椀ne-tuning a variety of language models to rerank candidate sources. These methods promise to shed new light on traditions with complex citational practices, such as in medieval Arabic where citations are ambiguous and boundaries of quotation are poorly defined. After retrieving candidates sources using a baseline BM25 retrieval model, a variety of reranking methods are tested to see how effective they are at the task of source attribution. We conduct experiments on two datasets—English Wikipedia and medieval Arabic historical writing—and employ a variety of retrieval- …

Go to article

Disciplines Different Of Fine-Grained Acknowledged Entity：A Case Of Doctoral Dissertations In Chinese Humanities And Social Sciences, Jiaxin He, Shijin Zhang, Jiayu Zheng, Xinlong Chu, Chengzhi Zhang Jan 2023

Disciplines Different Of Fine-Grained Acknowledged Entity：A Case Of Doctoral Dissertations In Chinese Humanities And Social Sciences, Jiaxin He, Shijin Zhang, Jiayu Zheng, Xinlong Chu, Chengzhi Zhang

Journal of Scientific Information Research

[Purpose/significance]Thesis acknowledgment is a public text in which the authors express their gratitude to individuals and institutions those support their research. It is helpful to understand the individuals and institutions that play a role in the cultivation of doctoral candidate in different disciplines by extracting the entities of acknowledgment and comparing the distribution of the objects of acknowledgment in the dissertations of different disciplines.[Method/process]In this paper, we gained more than 60 000 Chinese doctoral dissertations acknowledgment of 21 humanities and social sciences disciplines, extracted acknowledged entities from acknowledgment, and constructed a fine-grained classification system of acknowledgment entities. The classification system …

Go to article

A Study Of The Local Deep Galerkin Method For The Modified Cahn Hilliard Equation, Shi Wen Wong Jan 2023

A Study Of The Local Deep Galerkin Method For The Modified Cahn Hilliard Equation, Shi Wen Wong

Electronic Theses and Dissertations

Solving higher order partial differential equations (PDEs) can often prove to be a challenging task due to the involvement of higher-order derivatives of the unknown function, particularly for complex problems. The higher the order of the PDE, the more challenging it becomes to obtain an analytical solution. In such cases, alternative numerical methods are often used, such as finite element method or finite difference method. However, these methods can be computationally expensive and require a significant amount of mathematical expertise to implement. In recent times, there has been significant progress in applying neural networks to various fields, including the solution …

Go to article

Collaborative Consultation Doctors Model: Unifying Cnn And Vit For Covid-19 Diagnostic, Trong-Thuan Nguyen, Tam Nguyen, Minh-Triet Tran Jan 2023

Collaborative Consultation Doctors Model: Unifying Cnn And Vit For Covid-19 Diagnostic, Trong-Thuan Nguyen, Tam Nguyen, Minh-Triet Tran

Computer Science Faculty Publications

The COVID-19 pandemic presents significant challenges due to its high transmissibility and mortality risk. Traditional diagnostic methods, such as RT-PCR, have limitations that hinder timely and accurate screening. In response, AI-powered computer-aided imaging analysis techniques have emerged as a promising alternative for COVID-19 diagnosis. In this paper, we propose a novel approach that combines the strengths of Convolutional Neural Network (CNN) and Vision Transformer (ViT) to enhance the performance of COVID-19 diagnosis models. CNN excels at capturing spatial features in medical images, while ViT leverages self-attention mechanisms inspired by human radiologists. Additionally, our approach draws inspiration from subclinical diagnosis, a …

Go to article

Model Checking Time Window Temporal Logic For Hyperproperties, Ernest Bonnah, Luan Viet Nguyen, Khaza Anuarul Hoque Jan 2023

Model Checking Time Window Temporal Logic For Hyperproperties, Ernest Bonnah, Luan Viet Nguyen, Khaza Anuarul Hoque

Computer Science Faculty Publications

Hyperproperties extend trace properties to express properties of sets of traces, and they are increasingly popular in specifying various security and performance-related properties in domains such as cyber-physical systems, smart grids, and automotive. This paper introduces HyperTWTL, which extends Time Window Temporal Logic (TWTL)-a domain-specific formal specification language for robotics, by allowing explicit and simultaneous quantification over multiple execution traces. We propose two different semantics for HyperTWTL, synchronous and asynchronous, based on the alignment of the timestamps in the traces. Consequently, we demonstrate the application of HyperTWTL in formalizing important information-flow security policies and concurrency for robotics applications. Furthermore, we …

Go to article

Uit-Adrone: A Novel Drone Dataset For Traffic Anomaly Detection, Tung Minh Tran, Tu N. Vu, Tam Nguyen, Khang Nguyen Jan 2023

Uit-Adrone: A Novel Drone Dataset For Traffic Anomaly Detection, Tung Minh Tran, Tu N. Vu, Tam Nguyen, Khang Nguyen

Computer Science Faculty Publications

Anomaly detection plays an increasingly important role in video surveillance and is one of the issues that have attracted various communities, such as computer vision, machine learning, and data mining in recent years. Moreover, drones equipped with cameras have quickly been deployed to a wide range of applications, starting from border security applications to street monitoring systems. However, there is a notable lack of adequate drone-based datasets available to detect unusual events in the urban traffic environment, especially in roundabouts, due to the density of interaction between road users and vehicles. To promote the development of anomalous event detection with …

Go to article

Assessing Spurious Correlations In Big Search Data, Jesse T. Richman, Ryan J. Roberts Jan 2023

Assessing Spurious Correlations In Big Search Data, Jesse T. Richman, Ryan J. Roberts

Political Science & Geography Faculty Publications

Big search data offers the opportunity to identify new and potentially real-time measures and predictors of important political, geographic, social, cultural, economic, and epidemiological phenomena, measures that might serve an important role as leading indicators in forecasts and nowcasts. However, it also presents vast new risks that scientists or the public will identify meaningless and totally spurious ‘relationships’ between variables. This study is the first to quantify that risk in the context of search data. We find that spurious correlations arise at exceptionally high frequencies among probability distributions examined for random variables based upon gamma (1, 1) and Gaussian random …

Go to article

Exploring The Integration Of Patient Generated Health Data In A Fair Digital Health System In Low-Resourced Settings: A User-Centered Approach, Abdullahi Abubakar Kawu, Rens Kievit, Adamu Abubakar, Mirjam Van Reisen, Dympna O'Sullivan, Lucy Hederman Jan 2023

Exploring The Integration Of Patient Generated Health Data In A Fair Digital Health System In Low-Resourced Settings: A User-Centered Approach, Abdullahi Abubakar Kawu, Rens Kievit, Adamu Abubakar, Mirjam Van Reisen, Dympna O'Sullivan, Lucy Hederman

Conference papers

This article presents the initial user-centered research exploring the opportunities in the collection of Patient-Generated Health Data (PGHD) within the context of a project aimed at improving health management and outcomes among residents in African countries. Through interviews with a doctor, a patient and two data managers, the local status and opinions regarding PGHD collection, integration and use are investigated. The findings suggest that PGHD have only been encountered in paper forms - and are mostly patient driven, however opportunities for PGHD for the facility and patient were identified and included supporting the treatment of whitecollar hypertension, treatment planning and …

Go to article

A Lak Of Direction Misalignment Between The Goals Of Learning Analytics And Its Research Scholarship, Benjamin A. Motz, Yoav Bergner, Christopher A. Brooks, Anna Gladden, Geraldine Gray, Charles Lang, Warren Li, Fernando Marmolejo-Ramos, Joshua D. Quick Jan 2023

A Lak Of Direction Misalignment Between The Goals Of Learning Analytics And Its Research Scholarship, Benjamin A. Motz, Yoav Bergner, Christopher A. Brooks, Anna Gladden, Geraldine Gray, Charles Lang, Warren Li, Fernando Marmolejo-Ramos, Joshua D. Quick

Articles

Learning analytics defines itself with a focus on data from learners and learning environments, with corresponding goals of understanding and optimizing student learning. In this regard, learning analytics research, ideally, should be characterized by studies that make use of data from learners engaged in education systems, should measure student learning, and should make efforts to intervene and improve these learning environments.

Go to article

Enabling Dapps Data Exchange With Hardware-Assisted Secure Oracle Network, Yue Li Jan 2023

Enabling Dapps Data Exchange With Hardware-Assisted Secure Oracle Network, Yue Li

Theses and Dissertations--Computer Science

Decentralized applications (dApps), enabled by the blockchain and smart contract technology, are known for allowing distrustful parties to execute business logic without relying on a central authority. Compared to regular applications, dApps offer a wide range of benefits, including security by design, trustless transactions, and resistance to censorship. However, dApps need to access real-world data to achieve their full potential, relying on the data oracles. Oracles act as bridges between blockchains and the outside world, providing essential data to the smart contracts that power dApps. A significant challenge in integrating oracles into the dApp ecosystem is the Oracle Problem …

Go to article

Equitable Ecosystem: A Two-Pronged Approach To Equity In Artificial Intelligence, Rangita De Silva De Alwis, Amani Carter, Govind Nagubandi Jan 2023

Equitable Ecosystem: A Two-Pronged Approach To Equity In Artificial Intelligence, Rangita De Silva De Alwis, Amani Carter, Govind Nagubandi

Michigan Technology Law Review

Lawmakers, technologists, and thought leaders are facing a once-in-a-generation opportunity to build equity into the digital infrastructure that will power our lives; we argue for a two-pronged approach to seize that opportunity. Artificial Intelligence (AI) is poised to radically transform our world, but we are already seeing evidence that theoretical concerns about potential bias are now being borne out in the market. To change this trajectory and ensure that development teams are focused explicitly on creating equitable AI, we argue that we need to shift the flow of investment dollars. Venture Capital (VC) firms have an outsized impact in determining …

Go to article

A New Approach To Linear Displacement Measurements Based On Hall Effect Sensors, İsmai̇l Yari̇çi̇, Yavuz Öztürk Jan 2023

A New Approach To Linear Displacement Measurements Based On Hall Effect Sensors, İsmai̇l Yari̇çi̇, Yavuz Öztürk

Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences

Since displacement is a vital variable to be considered in many industrial applications, displacement sensing devices have been extensively studied both theoretically and experimentally. There have been also many studies on Hall effect-based displacement measurement, but for many systems linearity still remains a problem. This paper discusses different approaches to calculate the magnetic field due to a cylindrical permanent magnet and proposes a new setup geometry with 2-Hall effect sensors and a permanent magnet between them to overcome the linearity problems. Furthermore, theoretical and experimental studies of the discussed displacement sensor were presented by focusing on the linear range and …

Go to article

First Prev Next Last