User friendly knowledge acquisition system for medical devices actuation

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia BiomédicaInternet provides a new environment to develop a variety of applications. Hence, large amounts of data, increasing every day, are stored and transferred through the internet. These data are normally weakly structured making information disperse, uncorrelated, non-transparent and difficult to access and share. Semantic Web, proposed by theWorldWideWeb Consortium (W3C), addresses this problem by promoting semantic structured data, like ontologies, enabling machines to perform more work involved in finding, combining, and acting upon information on theWeb. Pursuing this vision, a Knowledge Acquisition System (KAS) was created, written in JavaScript using JavaScript Object Notation (JSON) as the data structure and JSON Schema to define that structure. It grants new ways to acquire and store knowledge semantically structured and human readable. Plus, structuring data with a Schema generates a software robust and error – free. A novel Human Computer Interaction (HCI) framework was constructed employing this KAS, allowing the end user to configure and control medical devices. To demonstrate the potential of this tool, we present the configuration and control of an electrostimulator. Nowadays, most of the software for Electrostimulation is made with specific purposes, and in some cases they have complicated user interfaces and large, bulky designs that deter usability and acceptability. The HCI concedes the opportunity to configure and control an electrostimulator that surpasses the specific use of several electrostimulator software. In the configuration the user is able to compile different types of electrical impulses (modes) in a temporal session, automating the control, making it simple and user-friendly

การพัฒนาการคิดเชิงคำนวณของผู้เรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 4 ด้วยการปฏิบัติทางชีวสารสนเทศขั้นพื้นฐาน

Development of Computational Thinking of Tenth–Grade Students Using Basic Bioinformatics Practices   Natthasit Norasit, Pongprapan Pongsophon, Wanwipa Vongsangnak and Santichai Anuworrachai   รับบทความ: 12 มีนาคม 2566; แก้ไขบทความ: 13 ตุลาคม 2566; ยอมรับตีพิมพ์: 5 ธันวาคม 2566; ตีพิมพ์ออนไลน์: 21 ธันวาคม 2566    บทคัดย่อ วิทยาการคำนวณได้เข้ามามีบทบาทในวงการวิทยาศาสตร์อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจัดการข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ขนาดใหญ่ มีความซับซ้อนสูง ผู้เรียนต้องเตรียมความพร้อมในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ในยุคแห่งข้อมูลและเทคโนโลยีโดยการมีการคิดเชิงคำนวณ ทว่ายังไม่มีแนวทางปฏิบัติที่ชัดเจนในการจัดการเรียนรู้ที่ส่งเสริมการคิดเชิงคำนวณในชั้นเรียนวิทยาศาสตร์ ดังนั้น งานวิจัยมีเป้าหมายเพื่อ 1) วัดการคิดเชิงคำนวณของผู้เรียนก่อนและหลังเรียนด้วยการปฏิบัติทางชีวสารสนเทศขั้นพื้นฐาน และ 2) ศึกษาแนวปฏิบัติที่ดีในการใช้การปฏิบัติทางชีวสารสนเทศขั้นพื้นฐานเพื่อพัฒนาการคิดเชิงคำนวณ กลุ่มตัวอย่างคือนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 4 โรงเรียนสาธิตแห่งหนึ่งในกรุงเทพฯ จำนวน 32 คน ผู้วิจัยออกแบบการจัดการเรียนรู้ แบ่งเป็น 2 ช่วง ได้แก่ การจัดการเรียนรู้โดยไม่ใช้คอมพิวเตอร์และใช้คอมพิวเตอร์ เก็บข้อมูลด้วยแบบวัดการคิดเชิงคำนวณ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนาและทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยสองค่าที่ได้จากกลุ่มตัวอย่างสองกลุ่มที่ไม่เป็นอิสระต่อกัน (paired t–test) พบว่า ค่าเฉลี่ยคะแนนการคิดเชิงคำนวณก่อนและหลังเรียน เท่ากับ 17.78 (SD = 4.11) และ 21.65 (SD = 2.18) แตกต่างกัน (t31, .05 = 7.08, p < .05) รวมถึงค่าเฉลี่ยคะแนนทั้ง 4 องค์ประกอบเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเช่นกัน และครูผู้สอนควรจัดการเรียนรู้โดยใช้การปฏิบัติทางชีวสารสนเทศที่ท้าทายและเชื่อมโยงกับชีวิตประจำวันต่อผู้เรียนอย่างชัดแจ้งและเนื้อหาสอดคล้องกับหลักสูตรวิทยาศาสตร์ของประเทศ เพื่อการใช้และพัฒนาการคิดเชิงคำนวณอย่างต่อเนื่อง คำสำคัญ:  ชีวสารสนเทศ  การคิดเชิงคำนวณ  วิทยาการคำนวณ   Abstract One impact of computing in scientific fields and thinking processes lies in the processing of voluminous scientific data. Students therefore need to prepare themselves to confront the upcoming digital era and handle cutting–edge technology using computational thinking (CT); however, this is still absent from typical science classrooms. Hence, the purposes of this study were to 1) assess students’ CT before and after learning basic bioinformatics practices and 2) study what are good practices to incorporate bioinformatics practices to enhance students’ CT. Researchers designed four learning plans using inquiry–based learning and basic bioinformatics practices, having two parts: unplugged and plugged–in sessions. Data were collected using CT tests and analyzed using descriptive statistics and a paired t–test. The participants comprised 32 tenth–grade students in a science–technology emphasis program at a demon-stration school in Bangkok, Thailand. The results showed CT pretest and posttest mean were significantly different by 17.78 (SD = 4.11) and 21.65 (SD = 2.18), respectively (t31, .05 = 7.08, p < .05). Additionally, the development of CT was evident in the improvement of all four CT components as well, and good practices to incorporate bioinformatics practices is to use real–life bioinformatics challenges explicitly and related to the standard science curriculum to maintain engagement in and persistence of CT usage. Keywords: Bioinformatics, Computational thinking, Computing scienc

Synapse: automatic behaviour inference and implementation comparison for Erlang

In the open environment of the world wide web, it is natural that there will be multiple providers of services, and that these service provisions — both specifications and implementations — will evolve. This multiplicity gives the user of these services a set of questions about how to choose between different providers, as well as how these choices work in an evolving environment. The challenge, therefore, is to concisely represent to the user the behaviour of a particular implementation, and the differences between this implementation and alternative versions. Inferred models of software behaviour – and automatically derived and graphically presented comparisons between them – serve to support effective decision making in situations where there are competing implementations of requirements. In this paper we use state machine models as the abstract representation of the behaviour of an implementation, and using these we build a tool by which one can visualise in an intuitive manner both the initial implementation and the differences between alternative versions. In this paper we describe our tool Synapse which implements this functionality by means of our grammar inference tool StateChum and a model-differencing algorithm. We describe the main functionality of Synapse, and demonstrate its usage by comparing different implementations of an example program from the existing literature

A knowledge-based framework to facilitate E-training implementation

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica e de ComputadoresNowadays, there is an evident increase of the custom-made products or solutions demands with the objective to better fits to customer needs and profiles. Aligned with this, research in e-learning domain is focused in developing systems able to dynamically readjust their contents to respond to learners’ profiles demands. On the other hand, there is also an increase of e-learning developers which even not being from pedagogical curricula, as research engineers, needs to prepare e-learning programmes about their prototypes or products developed. This thesis presents a knowledge-based framework with the purpose to support the creation of e-learning materials, which would be easily adapted for an effective generation of custom-made e-learning courses or programmes. It embraces solutions for knowledge management, namely extraction from text & formalization and methodologies for collaborative e-learning courses development, where main objective is to enable multiple organizations to actively participate on its production. This also pursues the challenge of promoting the development of competencies, which would result from an efficient knowledge-transfer from research to industry

Techniques and algorithms for immersive and interactive visualization of large datasets

Advances in computing power have made it possible for scientists to perform atomistic simulations of material systems that range in size, from a few hundred thousand atoms to one billion atoms. An immersive and interactive walkthrough of such datasets is an ideal method for exploring and understanding the complex material processes in these simulations. However rendering such large datasets at interactive frame rates is a major challenge. A scalable visualization platform is developed that is scalable and allows interactive exploration in an immersive, virtual environment. The system uses an octree based data management system that forms the core of the application. This reduces the amount of data sent to the pipeline without a per-atom analysis. Secondary algorithms and techniques such as modified occlusion culling, multiresolution rendering and distributed computing are employed to further speed up the rendering process. The resulting system is highly scalable and is capable of visualizing large molecular systems at interactive frame rates on dual processor SGI Onyx2 with an InfinteReality2 graphics pipeline