Classification of colon biopsy samples by spatial analysis of a single spectral band from its hyperspectral cube

The histopathological analysis of colon biopsy samples is a very important part of screening for colorectal cancer. There is, however, significant inter-observer and even intra-observer variability in the results of such analysis due to its very subjective nature. Therefore, quantitative methods are required for the analysis of histopathological images to aid the histopatholgists in their diagnosis. In this paper, we exploit the shape and structure of the gland nuclei cells for the classification of colon biopsy samples using two-dimensional principal component analysis (2DPCA) and Support Vector Machine (SVM). We conclude that the use of textural features extracted from non-overlapping blocks of the histopathological images results in a non-linear decision boundary which can be efficiently exploited using a SVM with appropriate choice of parameters for its Gaussian kernel. The SVM classifier outperforms all the remaining methods by a clear margin

Model based optimal bit allocation

Modeling of the operational rate-distortion characteristics of a signal can significantly reduce the computational complexity of an optimal bit allocation algorithm. In this report, such models are studied

PENGARUH KEGIATAN EKSTRAKURIKULER DAN MOTIVASI BELAJAR SISWA TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA PADA PROGRAM KOMPETENSI KEAHLIAN TEKNIK INSTALASI TENAGA LISTRIK DI SMK NEGERI 2 WONOSARI

Faktor yang mempengaruhi prestasi belajar siswa antara lain kegiatan ekstrakurikuler dan motivasi belajar. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kegiatan ekstrakurikuler siswa dan motivasi belajar siswa terhadap prestasi belajar siswa pada Program Kompetensi Keahlian Teknik Instalasi Tenaga Listrik di SMK Negeri 2 Wonosari. Penelitian ini merupakan penelitian ex post facto dan populasi, dengan pendekatan kuantitatif. Penelitian dilakukan di SMK Negeri 2 Wonosari dan respondennya adalah siswa kelas X dan XI Program Kompetensi Keahlian Teknik Instalasi Tenaga Listrik di SMK Negeri 2 Wonosari Tahun Ajaran 2011/2012 yang berjumlah 127 siswa. Variabel dalam penelitian ini yaitu kegiatan ekstrakurikuler (X1) dan motivasi belajar (X2) sebagai variabel bebas dan prestasi belajar (Y) sebagai variabel terikatnya. Pengumpulan data untuk variabel kegiatan ekstrakurikuler dan motivasi belajar menggunakan metode angket dengan skala Likert, sedangkan untuk variabel prestasi belajar dengan metode dokumentasi yang dikuantitatifkan. Pengujian persyaratan analisis meliputi uji normalitas, uji heteroskedastisitas dan uji multikolinieritas. Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis deskriptif untuk menghitung harga mean, median, modus, dan simpangan baku. Uji hipotesis menggunakan analisis regresi linier sederhana dan berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) antara kegiatan ekstrakurikuler terhadap prestasi belajar tidak terdapat pengaruh yang signifikan, dengan kontribusi 0,6% dan sisanya 99,4% ditentukan oleh variabel lain, (2) antara motivasi belajar terhadap prestasi belajar terdapat pengaruh yang signifikan, dengan kontribusi 5,2% dan sisanya 94,8% ditentukan oleh variabel lain, (3) antara kegiatan ekstrakurikuler dan motivasi belajar terhadap prestasi belajar terdapat pengaruh yang signifikan, dengan kontribusi 5,5% dan sisanya 94,5% ditentukan oleh variabel lain

Intelligent modelling and control with fatigue reduction for fes induced knee joint of hemiplegic for rehabilitation

Functional electrical stimulation (FES) is one of the treatment for the people with stroke such as hemiplegic body (half body paralysed) by applying small charges of electricity to the muscle to induce the movement. FES can be applied during rehabilitation stage to enhance the healing process. The development of the intelligent hemiplegic model of the knee joint and control strategies with fatigue reduction for the FES control application are the main concern of this thesis. Modelling the musculoskeletal is significantly challenging due to the complexity of the system. Development of the knee joint model that is capable of relating FES parameters is the first aim of this study. The knee joint model comprising of equations of motion to represent the segmental dynamics and PSO optimised Neural Network - ARX to represent quadriceps muscle properties was formulated. The results show that the muscle model developed gives an accurate dynamic characterisation. Development of the FES-induced extension and flexion motions control is the second aim of this study. To control the motor function of muscle by using external devices such as FES is one of the crucial issues. High nonlinearity and rapid change of muscle properties due to fatigue are the major problems of the FES control system. PSO optimised Fuzzy Logic Control (FLC) has been proposed to handle this complex nonlinear system. A natural trajectory control strategy by using the proposed control system has been assessed. There are two control strategies; knee movement control with and without minimised electrical stimulation were developed. The control problem was to design a FLC such that the knee joint track the desired trajectory as closely as possible. Then, both control strategies were investigated in terms of muscle fatigue. Multi objective PSO optimised FLC was used to minimise the amount of electrical stimulation in order to reduce the muscle fatigue. This control strategy has shown up to 32.6% minimisation of the electrical stimulation in the simulation studies and 35.89 % reduction the muscle fatigue in the experimental work. Therefore, this control strategy can be applied as FES control system for the treatment in rehabilitation to enhance the healing process for the stroke subjects such as hemiplegic patients

Pengaruh elemen gamifikasi terhadap motivasi pelajar menggunakan aplikasi quizizz

Pelajar generasi abad ke 21 sekarang lebih berminat belajar menggunakan gadjet atau alat-alat komunikasi canggih tanpa wayar yang berasaskan teknologi. Sejajar dengan hasrat kerajaan dalam mempraktikkan Pendidikan Abad ke-21 (PAK 21) dalam melahirkan pelajar yang berkolaboratif dan berfikiran kritis, satu kajian telah dilaksanakan untuk mengkaji tahap motivasi intrinsik dan ekstrinsik pelajar terhadap kaedah pembelajaran gamifikasi menggunakan aplikasi Quizizz. Reka bentuk kajian yang digunakan dalam kajian ini adalah berbentuk tinjauan deskriptif dan infrensi dengan menggunakan pendekatan kuantitatif melalui instrumen soal selidik. Lokasi sampel kajian dilakukan di Kolej Kemahiran Tinggi Mara (KKTM) Sri Gading, Batu Pahat, Johor terhadap pelajar Diploma Kejuruteraan Bangunan yang mengambil kursus Kejuruteraan Matematik 3. Kajian rintis telah dijalankan kepada pelajar Diploma Kejuruteraan Awam UTHM seramai 30 orang. Manakala responden bagi kajian ini adalah sebanyak 63 orang pelajar KKTM. Data dianalisis menggunakan SPSS versi 22.0 bagi menentukan purata skor min dan analisis regresi berganda. Secara keseluruhannya, hasil analisis data menunjukkan bahawa tahap motivasi intrinsik adalah (min=3.52) dan tahap motivasi ekstrinsik adalah (min=3.53) selepas menggunakan kaedah gamifikasi. Kedua-dua nilai purata skor min tahap motivasi intrinsik dan ekstrinsik pelajar berada pada tahap sederhana. Manakala hasil daripada ujian infrensi menggunakan analisis regresi berganda menunjukkan 48.6% variasi tahap motivasi intrinsik dipengaruhi oleh elemen tahap dan kutipan mata. Seterusnya bagi tahap motivasi ekstrinsik, sejumlah 62.5% variasi tahap motivasi ekstrinsik dipengaruhi oleh elemen kutipan mata, tahap, ganjaran dan avatar. Oleh itu, kajian ini dapat membantu tenaga pengajar agar mudah mencipta dan menggunakan kaedah gamifikasi yang boleh meningkatkan motivasi intrinsik dan ekstrinsik pelajar dalam sesi pengajaran dan pembelajaran mereka selaras dengan visi PAK 21

Vortices and Flat Connections

At Bradlow's limit, the moduli space of Bogomol'nyi vortices on a compact Riemann surface of genus $g$ is determined. The K\"{a}hler form, and the volume of the moduli space is then computed. These results are compared with the corresponding results previously obtained for a general vortex moduli space.Comment: LaTex file, 6 page

HUBUNGAN ANTARA DUKUNGAN KELUARGA TERHADAP MOTIVASI LANSIA MENGHADIRI POSYANDU LANSIA

Latar belakang; Posyandu lansia merupakan bentuk peran serta masyarakat lansia dalam upaya bidang kesehatan untuk mencapai derajat kesehatan yang optimal serta kondisi menua yang sehat dan mandiri. Sehingga dalam pemanfaatannya diperlukan suatu motivasi yang mampu untuk menggerakkan diri lansia menghadiri posyandu lansia. Melalui dukungan keluarga yang baik diharapkan akan memunculkan motivasi lansia yang tinggi pula dalam menghadiri posyandu lansia. Tujuan; Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui adakah hubungan antara dukungan keluarga terhadap motivasi lansia menghadiri posyandu lansia. Metode penelitian; Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif non experimental dengan studi korelasional dan pendekatan yang digunakan adalah desain cross sectional. Instrumen berupa kuesioner dukungan keluarga dan motivasi. Subyek penelitian adalah semua lansia usia 60-74 tahun di RW 3 Kelurahan Bulusan Kecamatan Banyumanik Semarang dengan sample sebanyak 40 orang. Untuk pengolahan dan analisa data uji Fisher Exact

Stack-run adaptive wavelet image compression

We report on the development of an adaptive wavelet image coder based on stack-run representation of the quantized coefficients. The coder works by selecting an optimal wavelet packet basis for the given image and encoding the quantization indices for significant coefficients and zero runs between coefficients using a 4-ary arithmetic coder. Due to the fact that our coder exploits the redundancies present within individual subbands, its addressing complexity is much lower than that of the wavelet zerotree coding algorithms. Experimental results show coding gains of up to 1:4dB over the benchmark wavelet coding algorithm

Leveraging Personalization To Facilitate Privacy

Online social networks have enabled new methods and modalities of collaboration and sharing. These advances bring privacy concerns: online social data is more accessible and persistent and simultaneously less contextualized than traditional social interactions. To allay these concerns, many web services allow users to configure their privacy settings based on a set of multiple-choice questions. We suggest a new paradigm for privacy options. Instead of suggesting the same defaults to each user, services can leverage knowledge of users' traits to recommend a machine-learned prediction of their privacy preferences for Facebook. As a case study, we build and evaluate MyPrivacy, a publicly available web application that suggests personalized privacy settings. An evaluation with 199 users shows that users find the suggestions to be appropriate and private; furthermore, they express intent to implement the recommendations made by MyPrivacy. This supports the proposal to put personalization to work in online communities to promote privacy and security