Autumn and Winter Anomalies in Ionospheric Absorption as Measured by Riometers

Seasonal variations of ionospheric absorption were studied using riometer (A2) measurements over a wide latitude range. In agreement with the results of earlier studies of A1 radiowave absorption, equinoctial maxima of approximately equal amplitude are observed in the auroral zone and near the equator. However, at intermediate latitudes riometer absorption maximizes during the fall season, whereas the A1 data show a semi-annual variation with maxima occurring in summer and winter. The autumn anomaly in riometer absorption is observed at much higher geographic latitude in the Southern Hemisphere, but at comparable geomagnetic latitudes in both hemispheres. The winter anomaly was seen only in absorption values calculated at constant solar zenith angle

In Search of Portrayals of Valiant Women in the Hebrew Narratives

Naomi and Ruth

Controlled Natural Language Generation from a Multilingual FrameNet-based Grammar

This paper presents a currently bilingual but potentially multilingual FrameNet-based grammar library implemented in Grammatical Framework. The contribution of this paper is two-fold. First, it offers a methodological approach to automatically generate the grammar based on semantico-syntactic valence patterns extracted from FrameNet-annotated corpora. Second, it provides a proof of concept for two use cases illustrating how the acquired multilingual grammar can be exploited in different CNL applications in the domains of arts and tourism

Transient ischaemic attack and stroke risk: pilot of a primary care electronic decision support tool

INTRODUCTION: Transient ischaemic attacks (TIAs) indicate high risk for stroke and rapid management reduces stroke burden. Rapid specialist access to initiate timely management is often challenging to achieve. AIM: To assess the feasibility of implementing a TIA/Stroke electronic decision support (EDS) tool intended to aid general practitioners (GPs) in the timely management of TIAs. METHODS: An eight-week pilot provided access to the TIA/Stroke EDS to selected GPs in the MidCentral district, with subsequent patient record review and a post-pilot user satisfaction survey. RESULTS: Eleven patients from eight practices were entered into the tool and when EDS-rendered advice was followed, diagnosis was accurate and management was in accordance with New Zealand TIA guidelines. No adverse outcomes resulted and user feedback was positive. DISCUSSION: Results indicate that wider implementation of the TIA/Stroke EDS tool is feasible

Photogrammetric deformation measurement of a metal structure

Lähifotogrammetria tarjoaa tehokkaan tavan hankkia tietoa mitattavasta kohteesta siihen koskettamatta. Tässä työssä käsitellään fotogrammetrian teoriaa ja mittausprosessia sekä tutkitaan fotogrammetrisen menetelmän soveltuvuutta käytännön mittausongelmaan. Tämän työn mittausprosessin erityispiirteinä on ison, vaikeasti mitattavan rakenteen muodonmuutosmittaus käyttäen mittaukseen useamman kameran järjestelmää. Käytännön työ piti sisällään varsinaisen mittauksen lisäksi koekuvauksen säädellyissä olosuhteissa, jolla menetelmää kyseiseen mittausongelmaan validoitiin. Työn tarkoituksena oli selvittää kuinka hyvin fotogrammetrinen mittausmenetelmä soveltuu vaikeasti mitattavan metallirakenteen muodonmuutosmittaukseen.Close range photogrammetry provides an efficient way of obtaining knowledge of a measured target by the means of remote sensing. In this study the theory of photogrammetry is dealt with and the feasibility of using a photogrammetric method of measure-ment to practical application is explored. Specifically deformation measurement of a large structure using multi-camera system is studied. The practical part consists of validating the photogrammetric method in trial measurement performed in controlled environment and of the actual deformation measurement of the large structure. The goal was to determine how well photogrammetric method works in deflection measurement of an arduously measurable metal structure

Vauvojen unen luokittelu patja-sensorilla ja EKG:lla

Infants spend the majority of their time asleep. Although extensive studies have been carried out, the role of sleep for infant cognitive, psychomotor, temperament and developmental outcomes is not clear. The current contradictory results may be due to the limited precision when monitoring infant sleep for prolonged periods of time, from weeks to even months. Sleep-wake cycle can be assessed with sleep questionnaires and actigraphy, but they cannot separate sleep stages. The gold standard for sleep state annotation is polysomnography (PSG), which consist of several signal modalities such as electroencephalogram, electrooculogram, electrocardiogram (ECG), electromyogram, respiration sensor and pulse oximetry. A sleep clinician manually assigns sleep stages for 30 sec epochs based on the visual observation of these signals. Because method is obtrusive and laborious it is not suitable for monitoring long periods. There is, therefore, a need for an automatic and unobtrusive sleep staging approach. In this work, a set of classifiers for infant sleep staging was created and evaluated. The cardiorespiratory and gross body movement signals were used as an input. The different classifiers aim to distinguish between two or more different sleep states. The classifiers were built on a clinical sleep polysomnography data set of 48 infants with ages ranging from 1 week to 18 weeks old (a median of 5 weeks). Respiration and gross body movements were observed using an electromechanical film bed mattress sensor manufactured by Emfit Ltd. ECG of the PSG setup was used for extracting cardiac activity. Signals were preprocessed to remove artefacts and an extensive set of features (N=81) were extracted on which the classifiers were trained. The NREM3 vs other states classifier provided the most accurate results. The median accuracy was 0.822 (IQR: 0.724-0.914). This is comparable to previously published studies on other sleep classifiers, as well as to the level of clinical interrater agreement. Classification methods were confounded by the lack of muscle atonia and amount of gross body movements in REM sleep. The proposed method could be readily applied for home monitoring, as well as for monitoring in neonatal intensive care units.Vauvat nukkuvat suurimman osan vuorokaudesta. Vaikkakin laajasti on tutkittu unen vaikutusta lapsen kognitioon, psykomotoriikkaan, temperamenttiin ja kehitykseen, selkeää kuvaa ja yhtenäistä konsensusta tiedeyhteisössä ei ole saavutettu. Yksi syy tähän on että ei ole olemassa menetelmää, joka soveltuisi jatkuva-aikaiseen ja pitkäkestoiseen unitilan monitorointiin. Vauvojen uni-valve- sykliä voidaan selvittää vanhemmille suunnatuilla kyselyillä ja aktigrafialla, mutta näillä ei voi havaita unitilojen rakennetta. Kliinisenä standardina unitilojen seurannassa on polysomnografia, jossa samanaikaisesti mitataan mm. potilaan elektroenkelografiaa, elektro-okulografiaa, elektrokardiografiaa, electromyografiaa, hengitysinduktiivisesta pletysmografiaa, happisaturaatiota ja hengitysvirtauksia. Kliinikko suorittaa univaiheluokittelun signaaleista näkyvien, vaiheille tyypillisten, hahmojen perusteella. Työläyden ja häiritsevän mittausasetelman takia menetelmä ei sovellu pitkäaikaiseen seurantaan. On tarvetta kehittää tarkoitukseen sopivia automaattisia ja huomaamattomia unenseurantamenetelmiä. Tässä työssä kehitettiin ja testattiin sydämen syke-, hengitys ja liikeanalyysiin perustuvia koneluokittimia vauvojen unitilojen havainnointiin. Luokittimet opetettiin kliinisessa polysomnografiassa kerätyllä datalla 48 vauvasta, joiden ikä vaihteli 1. viikosta 18. viikkoon (mediaani 5 viikkoa). Vauvojen hengitystä ja liikkeitä seurattiin Emfit Oy:n valmistamalla elektromekaaniseen filmiin pohjatuvalla patja-sensorilla. Lisäksi ECG:lla seurattiin sydäntä ja opetuksessa käytettiin lääkärin suorittamaa PSG-pohjaista luokitusta. Esikäsittelyn jälkeen signaaleista laskettiin suuri joukko piirrevektoreita (N=81), joihin luokittelu perustuu. NREM3-univaiheen tunnistus onnistui parhaiten 0.822 mediaani-tarkkuudella ja [0.724,0.914] kvartaaleilla. Tulos on yhtenevä kirjallisuudessa esitettyjen arvojen kanssa ja vastaa kliinikkojen välistä toistettavuutta. Muilla luokittimilla univaiheet sekoituivat keskenään, mikä on oletattavasti selitettävissä aikuisista poikeavalla REM-unen aikaisella lihasjäykkyydellä ja kehon liikkeillä. Työ osoittaa, että menetelmällä voi seurata vauvojen uniluokkien oskillaatiota. Järjestelmää voisi käyttää kotiseurannassa tai vastasyntyneiden teholla unenvalvontaan