7 research outputs found

    Additional file 5: Figure S2. of A Suspicion Index to aid screening of early-onset Niemann-Pick disease Type C (NP-C)

    No full text
    Distribution and mean (±SD) RPS in NP-C cases, NP-C non-cases and controls. The frequency distribution of individual patient total RPS, fitted with a normal distribution curve (solid line), demonstrates a clear distinction between NP-C cases, NP-C non-cases and controls. RPS, risk prediction score; SD, standard deviation. (PDF 1390 kb

    TIPOLOGI PESAN DALAM LIRIK LAGU RELIGI WALI BAND

    Get PDF
    Tipologi Pesan dalam Lirik Lagu Religi Wali Band. Skripsi Jurusan Komunikasi dan Penyiaran Islam. Fakultas Dakwah dan Komuniasi Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta. 2017. Penelitian ini berfokus pada klasifikasi pesan berdasarkan bentuk pesan dan rancangan pesan yang ada dalam lirik lagu religi karya Wali Band. Adapun prinsip rancangan pesan yang menjadi acuan dalam penelitian ini diambil dari buku Tipologi Pesan Persuasif karya Jamilludin Ritonga yang membahas tentang isi, struktur dan format pesan. Dan bentuk pesan didasarkan pada klasifikasi yang diajukan dalam buku Strategi Komunikasi: Sebuah Pengantar Ringkas karya Anwar Arifin. . Musik atau lagu dijadikan sebagai bidang yang menjadi subjek penelitian karena lagu merupakan salah satu media yang memberikan respon energi lebih tinggi dalam membentuk segala hal dalam pikiran manusia, baik itu emosi, imajinasi, ataupun pengalaman dari pendengarnya. Salah satu kekuatan musik dalam mempengaruhi emosi, imajinasi, dan pengalaman pendengarnya adalah lirik (syair). Kelima lagu dianalisis berdasarkan definisi konsep dan oprasional dari masing-masing objek teliti. Dari hasil telaah disimpulkan bahwa kelima lagu yang diusung pada bait-bait inti memiliki pesan dengan bentuk masing-masing baik itu informatif, edukatif, persuasif, maupun koersif. Dan kelima lagu tersebut juga menerapkan rancangan pesan sesuai klasifikasi masing-masing

    MODELI ZA PROCJENU NEIZRAVNE ČVRSTOĆE VAPNENCA U SATURIRANOM STANJU

    No full text
    There are a number of methods of estimating physical and mechanical characteristics. Principally, the most widely used is the regression, but recently the more sophisticated methods such as neural networks has frequently been applied, as well. This paper presents the models of a simple and a multiple regression and the neural networks – types Radial Basis Function and Multiple Layer Perceptron, which can be used for the estimate of the Brazilian indirect tensile strength in saturated conditions. The paper includes the issues of collecting the data for the analysis and modelling and the overview of the performed analysis of the efficacy assessment of the estimate of each model. After the assessment, the model which provides the best estimate was selected, including the model which could have the most wide-spread application in the engineering practice.Potreba za procjenom neizravne vlačne čvrstoće koju inače određujemo brazilskim testom može se javiti pri idejnim rješenjima podzemnih radova u sredinama gdje je prisutna podzemna voda. Pregledom dostupne literature iz relevantnih izvora, koja se bavi utjecajem zasićenja na neizravnu vlačnu čvrstoću stijena koja se određuje brazilskim testom, utvrđeno je da se samo nekoliko radova bavi procjenom neizravne vlačne čvrstoće kod vapnenaca i pri tome se ne bave zasićenjem vodom. Isto tako, autori ovoga rada pregledom dostupne literature iz relevantnih izvora nisu naišli na rad koji bi se bavio procjenjivanjem neizravne vlačne čvrstoće vapnenca pomoću neuronskih mreža koje bi primjenjivale samo dva ulazna parametra, neizravnu vlačnu čvrstoću u suhome stanju i/ili šupljikavosti, stoga je bio razumljiv znanstveni interes za izradu i primjenu modela takva tipa. Skup podataka na temelju kojega je modelirano izrađen je jednim djelom od prikupljenih podataka iz objavljene literature gdje su navedeni rezultati ispitivanja poroznosti, indirektne vlačne čvrstoće u suhome i zasićenome stanju miocenskoga vapnenca, a drugi dio početnoga skupa bazira se na istraživanjima koja su provedena u Geomehaničkome laboratoriju RGN fakulteta u Zagrebu na vapnencima iz kamenoloma „Podberam” kod Pazina. U obama slučajevima ispitivanja su obavljena prema preporuci Međunarodnoga društva za mehaniku stijena pa je objedinjavanje bilo moguće. Na temelju prikupljenih podataka pomoću programskoga paketa Statistica 12 ukupno je napravljeno pet modela za procjenu neizravne vlačne čvrstoće. Modeli jednostruke regresije nose oznaku SR_1 (temelji se na jednostavnoj regresiji s poroznošću) i SR_2 koji je napravljen pomoću neizravne vlačne čvrstoće u suhome stanju. Model višestruke regresije nazvan je MR, a u njemu su nezavisne varijable šupljikavosti i neizravne vlačne čvrstoće u suhome stanju. Model neuronskih mreža s radijalnom baznom funkcijom nazvan je NN_RBF, a model tipa višeslojna mreža nosi oznaku NN_MLP. Uobičajeno se izrađeni modeli evaluiraju pomoću niza koeficijenata koji služe u tu svrhu: koeficijent koleracije (R), koeficijent determinacije (R2 ), korigirani R2 (R2 Adj) i korijen srednje kvadratne pogreške (RMSE). Prema parametrima ocjene najbolji je model NN_MLP, zatim slijedi model NN_RBF pa model MR te model SR_2 i na kraju model SR_1. Iako model NN_MLP najbolje procjenjuje neizravnu vlačnu čvrstoću u saturiranome stanju jer ima R = 0,987348; R2 = 0,974856; R 2 Adj = 0,974382 i RMSE = 0,272791, ipak prema mogućnosti šire primjene u inženjerskoj praksi model višestruke regresije najviše obećava jer za njegovu primjenu nisu potrebni složeni programski paketi. Modele iz ovoga rada treba primjenjivati samo kada su ulazni parametri u rasponu za indirektnu vlačnu čvrstoću u suhome stanju od 0,07 do 7,381 MPa
    corecore