Cognitive Computing to Optimize IT Services

In this paper, the challenges of maintaining a healthy IT operational environment have been addressed by proactively analyzing IT Service Desk tickets, customer satisfaction surveys and social media data. A Cognitive solution goes beyond the traditional structured data analysis solutions by deep analyses of both structured and unstructured text. The salient features of the proposed platform include language identification, translation, hierarchical extraction of the most frequently occurring topics, entities and their relationships, text summarization, sentiments and knowledge extraction from the unstructured text using Natural Language Processing techniques. Moreover, the insights from unstructured text combined with structured data allows the development of various classification, segmentation and time-series forecasting use-cases on incident, problem and change datasets. The text and predictive insights together with raw data are used for visualization and exploration of actionable insights on a rich and interactive dashboard. However, it is hard not only to find these insights using traditional Analytics solutions but it might also take very long time to discover them, especially while dealing with massive amount of unstructured data. By taking actions on these insights, organizations can benefit from significant reduction of ticket volume, reduced operational costs and increased customer satisfaction. In various experiments, on average, up to 18-25 % of yearly ticket volume has been reduced using the proposed approach

Meta-level learning for the effective reduction of model search space.

The exponential growth of volume, variety and velocity of the data is raising the need for investigation of intelligent ways to extract useful patterns from the data. It requires deep expert knowledge and extensive computational resources to find the mapping of learning methods that leads to the optimized performance on a given task. Moreover, numerous configurations of these learning algorithms add another level of complexity. Thus, it triggers the need for an intelligent recommendation engine that can advise the best learning algorithm and its configurations for a given task. The techniques that are commonly used by experts are; trial-and-error, use their prior experience on the specific domain, etc. These techniques sometimes work for less complex tasks that require thousands of parameters to learn. However, the state-of-the-art models, e.g. deep learning models, require well-tuned hyper-parameters to learn millions of parameters which demand specialized skills and numerous computationally expensive and time-consuming trials. In that scenario, Meta-level learning can be a potential solution that can recommend the most appropriate options efficiently and effectively regardless of the complexity of data. On the contrary, Meta-learning leads to several challenges; the most critical ones being model selection and hyper-parameter optimization. The goal of this research is to investigate model selection and hyper-parameter optimization approaches of automatic machine learning in general and the challenges associated with them. In machine learning pipeline there are several phases where Meta-learning can be used to effectively facilitate the best recommendations including 1) pre-processing steps, 2) learning algorithm or their combination, 3) adaptivity mechanism parameters, 4) recurring concept extraction, and 5) concept drift detection. The scope of this research is limited to feature engineering for problem representation, and learning strategy for algorithm and its hyper-parameters recommendation at Meta-level. There are three studies conducted around the two different approaches of automatic machine learning which are model selection using Meta-learning and hyper-parameter optimization. The first study evaluates the situation in which the use of additional data from a different domain can improve the performance of a meta-learning system for time-series forecasting, with focus on cross- domain Meta-knowledge transfer. Although the experiments revealed limited room for improvement over the overall best base-learner, the meta-learning approach turned out to be a safe choice, minimizing the risk of selecting the least appropriate base-learner. There are only 2% of cases recommended by meta- learning that are the worst performing base-learning methods. The second study proposes another efficient and accurate domain adaption approach but using a different meta-learning approach. This study empirically confirms the intuition that there exists a relationship between the similarity of the two different tasks and the depth of network needed to fine-tune in order to achieve accuracy com- parable with that of a model trained from scratch. However, the approach is limited to a single hyper-parameter which is fine-tuning of the network depth based on task similarity. The final study of this research has expanded the set of hyper-parameters while implicitly considering task similarity at the intrinsic dynamics of the training process. The study presents a framework to automatically find a good set of hyper-parameters resulting in reasonably good accuracy, by framing the hyper-parameter selection and tuning within the reinforcement learning regime. The effectiveness of a recommended tuple can be tested very quickly rather than waiting for the network to converge. This approach produces accuracy close to the state-of-the-art approach and is found to be comparatively 20% less computationally expensive than previous approaches. The proposed methods in these studies, belonging to different areas of automatic machine learning, have been thoroughly evaluated on a number of benchmark datasets which confirmed the great potential of these methods

THE ROLE OF THIRD PARTY FUNDS ON DISTRIBUTION OF WORKING CAPITAL LOANS AND INCOME AT PT BANK SULSELBAR MAROS BRANCH

The purpose of this study was to determine the role of third party funds in the distribution of working capital loans and income at PT Bank Sulselbar Maros Branch. The type of research used is descriptive qualitative where the author describes the results of observations and analyzes based on 2016-2018 data obtained in the field. The writing of this final project is the result of research conducted at PT Bank Sulselbar Maros Branch. After conducting research and analyzing the discussion, it was found that: 1) Third party funds play an important role in the distribution of working capital loans; 2) The purpose of capital credit is to assist the business of individual customers or business entities that need funds to expand their business; 3) PT Bank Sulselbar Maros Branch earns income from interest on placement of third party funds with other banks, income from loan interest and income from Fee Based Income

Experimental Study to Design and Manufacturing of NACA 0012 Horizontal Axis Wind Turbine Blade

في هذا البحث تم تصميم وتحليل وتحسين وتصنيع ريشة توربين رياح افقي المحور ذات مقطع متنـاظر نـوع NACA) (0012. للحصول على اداء وسلوك أفضل من الضروري تثبيت بعض العوامل والتحكم في عوامل اخرى للوصول الى أفضل أداء لريشة توربين الرياح. تم استخدام برنامج فولرتران 90 لتحليل وحساب بيانات التصميم وكذلك مقارنة هذه البيانات مع نتائج CFD Code. كذلك تم استخدام طرق التحسين (Scmitz, betz and lift/drag optimization) لتحسين وتر وزاوية الملعب لريشة توربين الرياح. من ثم رسم ريش التوربين بواسطة برنامج solidwork بعد ذلك ارسال هذه البيانات الى 3D printer ليتم تصنيـع الريـش. علما ان الريـش صنعت من مـادة الاليـاف الزجاجية. النتائج كانت كالتالي، حيث كانت قبل التحسين Cp =0.481 عند TSR=7، وبعد التحسين اصبحت   Cp = 0.556 .عند استخدام نظرية Schmitz لتحسين الوتر وطريقة lift/drag optimization لتحسين زاوية الملعب, وكانت الـ Cp = 0.53 عند استخدام نظرية Betz لتحسين الوتر وطريقة lift/drag optimization لتحسين زاوية الملعب.In this research, the design, analysis, improvement, and manufacturing of a horizontal axis wind turbine with symmetrical blade section type (NACA 0012) airfoil have been achieved. For better performance and behavior, it is necessary to install some parameters and controlled the others to achieve the best wind turbine performance. Fortran 90 computer programs are used to analyze and calculate the design data as well as compare these data with the results of CFD code. Then the optimization methods Scmitz, betz and lift/drag optimization were used to improve chord and pitch angle for a wind turbine. Turbine blades were drawn by solidwork program, and then this data was transferred to the 3D printer to manufacture the blades. Note that the blades were made of fiberglass material. The results were as follows, where the Cp =0.481 at TSR=7 before optimization and after optimization, the best results were as follows Cp = 0.556 at Schmitz chord optimization and lift/drag twist optimization, Also Cp = 0.53 at Betz chord optimization and lift/drag twist optimization at same TSR

Fault tree analysis and prevention strategies for gas explosion in underground coal mines of Pakistan

Purpose. Gas explosion in the underground coal mines of Pakistan is the main source of coal miners’ mortalities. The purpose of this article is to analyze the main causes of gas explosion in the underground coal mines of Pakistan. Methods. The study employs the Fault Tree Analysis (FTA) to understand the key root causes that lead to system failure. Particularly, this research has articulated the fault tree model in case of gas explosion in underground coal mines to analyze the root causes of this dangerous accident. Findings. This analysis has revealed that most of the root causes (4/7) with 5/10 accidents, 49/53 fatalities and 28/35 injuries resulted from primary failure of the gas explosion that poses a major threat to lives of mine workers. Similarly, the accumulation of gases and ignition are leading causes of gas explosion. Originality. FTA has been employed for the first time to understand the underlying root causes with the corresponding number of accident, fatalities and injuries of gas explosion in underground coal mines of Pakistan. This original application of FTA to the problem under discussion presents some important underlying factors which should be considered to reduce the risk of gas explosion and its related fatal and non-fatal accidents. Practical implications. The study proposes preventive strategies to lessen the fatal and non-fatal accidents resulting from gas explosions. Explicitly, Pakistan has to conduct major structural and safety management reforms.Мета. Аналіз впливу основних факторів, що викликають вибухи шахтного газу метану, на основі складання моделі дерева відмов в умовах вугільних шахт Пакистану. Методика. Для досягнення мети дослідження застосовано емпіричний аналіз вибухів газу у вугільних шахтах Пакистану на основі даних з 2010 по 2018 роки для визначення точного числа аварій зі смертельними випадками і травмами. Аналіз вибухів газу вивчався як якісно, так і кількісно для кращого розуміння першопричин, що створюють небезпечні аварійні ситуації на підставі аналізу дерева відмов (АДВ). Результати. Встановлено, що 11 нещасних випадків привели до 53 смертельних випадків і 35 травм у період з 2010 по 2018 роки у Пакистані. Значна частина причин (4 з 7), що призвели до 5 з 10 нещасних випадків, 49 з 53 смертей та 28 з 35 травм, була пов’язана з вибухом газу, а основні фактори, що викликають вибух – це накопичення газу і його загоряння. Акцентовано увагу на належну якість проектування шахт, регулярний огляд шахт, дотримання пропонованих правил і норм безпеки. Наукова новизна. Метод АДВ було вперше застосовано для розуміння глибинних причин, що викликають вибух газу у вугільних шахтах Пакистану, а його специфікація дозволила виявити ряд важливих ключових факторів, які слід враховувати для зменшення ризику вибуху газу й запобігання викликаних ним аварій. Практична значимість. Розроблено стратегічні заходи, що дозволяють запобігти або зменшити число аварій зі смертельними наслідками (або без них), викликаних вибухом газу. Для цієї мети пропонується, аби в Пакистані були проведені серйозні структурні реформи і перетворення в галузі охорони праці.Цель. Анализ влияния основных факторов, вызывающих взрывы шахтного газа метана на основе составления модели дерева отказов в условиях угольных шахт Пакистана. Методика. Для достижения цели исследования применен эмпирический анализ взрывов газа в угольных шахтах Пакистана на основе данных с 2010 по 2018 годы для определения точного числа аварий со смертельными случаями и травмами. Анализ взрывов газа изучался как качественно, так и количественно для лучшего понимания первопричин, которые создают опасные аварийные ситуации на основании анализа дерева отказов (АДО). Результаты. Установлено, что 11 несчастных случаев привели к 53 смертельным случаям и 35 травмам в период с 2010 по 2018 годы в Пакистане. Значительная часть причин (4 из 7), приведших к 5 из 10 несчастных случаев, 49 из 53 смертей и 28 из 35 травм, была связана со взрывом газа, а основные факторы, вызывающие взрыв – это накопление газа и его возгорание. Акцентировано внимание на надлежащее качество проектирования шахт, регулярный осмотр шахт, соблюдение предлагаемых правил и норм безопасности шахт. Научная новизна. Метод АДО был впервые применен впервые для понимания глубинных причин, вызывающих взрыв газа в угольных шахтах Пакистана, а его спецификация позволила выявить ряд важных ключевых факторов, которые следует учитывать для сокращения риска взрыва газа и предотвращения вызванных им аварий. Практическая значимость. Разработаны стратегические меры, позволяющие предотвратить или уменьшить число аварий со смертельными последствиями (или без них), вызванных взрывом газа. Для этой цели предлагается, чтобы в Пакистане были проведены серьезные структурные реформы и преобразования в области охраны труда.This research was funded by the National Natural Science Foundation of China (51574226) and 2017 Special Project of Subject Frontiers Scientific Research in China University of Mining and Technology (2017XKQY047). Additionally, authors are very thankful to the School of Mines, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116 China, whose support allowed to accomplish this research within the specified time

Fault tree analysis and prevention strategies for gas explosion in underground coal mines of Pakistan

Purpose. Gas explosion in the underground coal mines of Pakistan is the main source of coal miners’ mortalities. The purpose of this article is to analyze the main causes of gas explosion in the underground coal mines of Pakistan. Methods. The study employs the Fault Tree Analysis (FTA) to understand the key root causes that lead to system failure. Particularly, this research has articulated the fault tree model in case of gas explosion in underground coal mines to analyze the root causes of this dangerous accident. Findings. This analysis has revealed that most of the root causes (4/7) with 5/10 accidents, 49/53 fatalities and 28/35 injuries resulted from primary failure of the gas explosion that poses a major threat to lives of mine workers. Similarly, the accumulation of gases and ignition are leading causes of gas explosion. Originality. FTA has been employed for the first time to understand the underlying root causes with the corresponding number of accident, fatalities and injuries of gas explosion in underground coal mines of Pakistan. This original application of FTA to the problem under discussion presents some important underlying factors which should be considered to reduce the risk of gas explosion and its related fatal and non-fatal accidents. Practical implications. The study proposes preventive strategies to lessen the fatal and non-fatal accidents resulting from gas explosions. Explicitly, Pakistan has to conduct major structural and safety management reforms.Мета. Аналіз впливу основних факторів, що викликають вибухи шахтного газу метану, на основі складання моделі дерева відмов в умовах вугільних шахт Пакистану. Методика. Для досягнення мети дослідження застосовано емпіричний аналіз вибухів газу у вугільних шахтах Пакистану на основі даних з 2010 по 2018 роки для визначення точного числа аварій зі смертельними випадками і травмами. Аналіз вибухів газу вивчався як якісно, так і кількісно для кращого розуміння першопричин, що створюють небезпечні аварійні ситуації на підставі аналізу дерева відмов (АДВ). Результати. Встановлено, що 11 нещасних випадків привели до 53 смертельних випадків і 35 травм у період з 2010 по 2018 роки у Пакистані. Значна частина причин (4 з 7), що призвели до 5 з 10 нещасних випадків, 49 з 53 смертей та 28 з 35 травм, була пов’язана з вибухом газу, а основні фактори, що викликають вибух – це накопичення газу і його загоряння. Акцентовано увагу на належну якість проектування шахт, регулярний огляд шахт, дотримання пропонованих правил і норм безпеки. Наукова новизна. Метод АДВ було вперше застосовано для розуміння глибинних причин, що викликають вибух газу у вугільних шахтах Пакистану, а його специфікація дозволила виявити ряд важливих ключових факторів, які слід враховувати для зменшення ризику вибуху газу й запобігання викликаних ним аварій. Практична значимість. Розроблено стратегічні заходи, що дозволяють запобігти або зменшити число аварій зі смертельними наслідками (або без них), викликаних вибухом газу. Для цієї мети пропонується, аби в Пакистані були проведені серйозні структурні реформи і перетворення в галузі охорони праці.Цель. Анализ влияния основных факторов, вызывающих взрывы шахтного газа метана на основе составления модели дерева отказов в условиях угольных шахт Пакистана. Методика. Для достижения цели исследования применен эмпирический анализ взрывов газа в угольных шахтах Пакистана на основе данных с 2010 по 2018 годы для определения точного числа аварий со смертельными случаями и травмами. Анализ взрывов газа изучался как качественно, так и количественно для лучшего понимания первопричин, которые создают опасные аварийные ситуации на основании анализа дерева отказов (АДО). Результаты. Установлено, что 11 несчастных случаев привели к 53 смертельным случаям и 35 травмам в период с 2010 по 2018 годы в Пакистане. Значительная часть причин (4 из 7), приведших к 5 из 10 несчастных случаев, 49 из 53 смертей и 28 из 35 травм, была связана со взрывом газа, а основные факторы, вызывающие взрыв – это накопление газа и его возгорание. Акцентировано внимание на надлежащее качество проектирования шахт, регулярный осмотр шахт, соблюдение предлагаемых правил и норм безопасности шахт. Научная новизна. Метод АДО был впервые применен впервые для понимания глубинных причин, вызывающих взрыв газа в угольных шахтах Пакистана, а его спецификация позволила выявить ряд важных ключевых факторов, которые следует учитывать для сокращения риска взрыва газа и предотвращения вызванных им аварий. Практическая значимость. Разработаны стратегические меры, позволяющие предотвратить или уменьшить число аварий со смертельными последствиями (или без них), вызванных взрывом газа. Для этой цели предлагается, чтобы в Пакистане были проведены серьезные структурные реформы и преобразования в области охраны труда.This research was funded by the National Natural Science Foundation of China (51574226) and 2017 Special Project of Subject Frontiers Scientific Research in China University of Mining and Technology (2017XKQY047). Additionally, authors are very thankful to the School of Mines, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116 China, whose support allowed to accomplish this research within the specified time

Implementation Of Business Strategies With SWOT For Food Traders At Bungkul Park, Surabaya

Small and medium Enterprises (SMEs) are a group of one of the largest economic actors in the Indonesian economy and have proven to be a safeguard for the national economy in times of crisis and also create sizable job opportunities for domestic workers, thus greatly assisting efforts to reduce unemployment caused by difficulties looking for jobs. This research is classified into qualitative research. Respondents were taken using purposive sampling technique. The method used is analysis using SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats). The results of research with SWOT analysis show that in managing finances, they still use traditional records, in products they still use recipes for the taste and quality of food and beverages, in promotions they are passive in waiting for consumers, strategic locations and neatly arranged

A Review of Meta-level Learning in the Context of Multi-component, Multi-level Evolving Prediction Systems.

The exponential growth of volume, variety and velocity of data is raising the need for investigations of automated or semi-automated ways to extract useful patterns from the data. It requires deep expert knowledge and extensive computational resources to find the most appropriate mapping of learning methods for a given problem. It becomes a challenge in the presence of numerous configurations of learning algorithms on massive amounts of data. So there is a need for an intelligent recommendation engine that can advise what is the best learning algorithm for a dataset. The techniques that are commonly used by experts are based on a trial and error approach evaluating and comparing a number of possible solutions against each other, using their prior experience on a specific domain, etc. The trial and error approach combined with the expert’s prior knowledge, though computationally and time expensive, have been often shown to work for stationary problems where the processing is usually performed off-line. However, this approach would not normally be feasible to apply on non-stationary problems where streams of data are continuously arriving. Furthermore, in a non-stationary environment the manual analysis of data and testing of various methods every time when there is a change in the underlying data distribution would be very difficult or simply infeasible. In that scenario and within an on-line predictive system, there are several tasks where Meta-learning can be used to effectively facilitate best recommendations including: 1) pre processing steps, 2) learning algorithms or their combination, 3) adaptivity mechanisms and their parameters, 4) recurring concept extraction, and 5) concept drift detection. However, while conceptually very attractive and promising, the Meta-learning leads to several challenges with the appropriate representation of the problem at a meta-level being one of the key ones. The goal of this review and our research is, therefore, to investigate Meta learning in general and the associated challenges in the context of automating the building, deployment and adaptation of multi-level and multi-component predictive system that evolve over time

Power optimization of wind mill turbine blade for different cross section

الهدف من هذا البحث هو الحصول على زاويه التواء والوتر الامثل لريشه التوربين الهوائي باستخدام برنامج السوائل الحسابيه الديناميكيه (CFG) والمتضمن نظريه (Schmitz) ونظريه (Betz) وطريقه الرفع الى الكبح (Lift To Drag) باستخدام طريقه           ( Genetic Algorithm ) . من وجه النظر الفنيه هو هو تغير المقطع العرضي للريشه باستخدام المطيار المتناظر (Symmetrical) والغير متناظر (Unsymmetrical ) ومطيار ابلر(Eppler-417) في الطرق اعلاه حيث تبين ان نظريه (Schmitz) للوتر الامثل وطريقه الرفع الى الكبح (Lift To Drag) لزاويه الالتواء المثلي هي احسن الطرق لرفع معامل القدره الكهربائيه 10.3% لمطيار ابلر (Eppler-417) و9.5% للمطيار الغير متناظر(Unsymmetrical ) و16% للمطيار الغير متناظر(Symmetrical) . جميع النتائج مثبته بالاشكال والجداول المرفقه .The aim of this paper was to attain best optimization for twist angle and the chord of wind mill blade by using CFD code with Schmitz, Betz and .Lift to drag twist optimization along with Genetic Algorithm method. The technical point of view to change the cross section of the blade by using symmetry airfoil (NACA-0012), unsymmetrical airfoil (NACA-4412) and supercritical airfoil (Eppler-417). The best optimization Method was  Schmitz chord optimization and lift to drag for twist optimization which increase the Cp 10.3% for Eppler 417 , 9.5% for NACA 4412 and 16% for NACA 0012. All results were plotted and tabulated for all optimization results