bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Efficient Deepfake Audio Detection Using Spectro-Temporal Analysis and Deep Learning
Authors: A. Srinagesh Venkateswarlu Sunkari,
Published: April 2024

With the advancement of deepfake technology, particularly in the audio domain, there is an imperative need for robust detection mechanisms to maintain digital security and integrity. Our research presents an "Enhanced Deepfake Audio Detection with Spectro-Temporal Deep Learning Approach," aimed at addressing the escalating challenge of distinguishing genuine audio from sophisticated deepfake manipulations. Our methodology leverages the ADD2022 dataset, which encompasses a wide range of audio clips, to train and evaluate a novel deep learning model. The core of our approach consists of a meticulous data preprocessing phase, where audio samples are resampled, normalized, and subjected to silence removal to ensure uniformity and enhance model input quality. Our deep learning model architecture innovatively combines Convolutional Neural Networks (CNNs) for extracting spectral features and Recurrent Neural Networks (RNNs) or Long Short-Term Memory (LSTM) networks for analyzing temporal dynamics. This hybrid model is adept at identifying the nuanced anomalies characteristic of deepfake audios. The model undergoes rigorous training and optimization, with performance evaluated against key metrics such as accuracy, precision, F1, recall score, and the Equal Error Rate (EER). Our findings exhibit the Enhanced Deepfake Audio Detection model's superior capability to discern deepfake audio, highlighting its potential as a pivotal tool in the fight against digital audio manipulation. This research contributes significantly to the field of digital forensics, offering a scalable and effective solution for ensuring the authenticity of audio content in an era dominated by deepfake technology.
Optimal Coordination Of Multiple Setting Group Type Overcurrent Relays
Authors: Tejaskumar Pandya Jaydeepsinh Sarvaiya,
Published: April 2024

Relay coordination optimization issues are multi-objective, multi-constrained problems that aim to reduce each relay's operation time while satisfying all relevant constraints. Fulfillment of the coordination time interval (CTI) and time limitations for relay operations are the coordination constraints. To solve coordination optimization issues, decision-making variables are defined such that the objective function is minimized with due satisfaction of necessary constraints. The majority of the most recent research that is currently available defines relay coordination for fixed network topologies, but in practice, it varies for a variety of reasons, including maintenance and element failures. Over current relays now have the capability of storing multiple relay settings but the number of relay settings that can be stored in relays is far less than the possible number of network configurations, which is why a suitable clustering technique such as K-Means can be used to cluster out various network topologies using a proper clustering index. Because both the objective function and the constraints are time dependent, time dependent attributes such as average relay operating time are used as the clustering index instead of the conventional index fault current deviation.
SVCGAN: Speaker Voice Conversion Generative Adversarial Network for Children’s Speech Conversion and Recognition
Authors: Aimin Zhou Chenghuan Xie,
Published: April 2024

Automatic speech recognition (ASR) refers to a technological process that entails the conversion of spoken language into written text. However, the acoustic distinctions between children’s speech and adult speech are substantial, rendering the automatic speech recognition system trained on adult speech inadequate for effectively recognizing children’s speech. To overcome this issue, in this study, we propose speaker conversion generative adversarial network (SVCGAN). SVCGAN is a novel non-parallel voice conversion model, which enhances three key areas: log-cosh loss, semantic-similarity loss, and third adversarial loss. Therefore, the incorporation of these losses better protects semantic information for young children during voice conversion process and improves the quality of the converted speech. Additionally, the character error rate (CER) of children’s speech recognition can benefit from children’s speech transformed into adult speech. Experimental results suggest that SVCGAN demonstrates superior performance across multiple dimensions compared to both CycleGAN-VC3 and MaskCycleGAN-VC models. It encompasses training efficiency, semantic information similarity, voice type similarity, sound naturalness and intelligibility, which leads to a reduction in the CER of speech recognition for young children.
A Revised Model of Salinity Surface Reflection Coefficient at A range of Frequencies
Authors: Izzeldin Ibrahim, Khalid Bilal, Mohamed Hassan Imadeldin Elsayed Elmutasim, Mohamad Shaiful,
Published: April 2024

The frequency of the incident signal wave can affect how salinity influences the seawater's reflection coefficient. The impact of salinity on the electromagnetic characteristics of seawater is generally more pronounced at multiple frequencies. This paper investigates a wide range of frequencies such as 100 MHz up to 1 THz under the 30 ppt salinity level, angle is 30-degree, distance traveled up to 100 meter, and sweater dielectric 81 to offer distinct attention that should respect each salinity value individually when designing the wireless coastal connection. Due to an undeniable disagreement among scholars regarding the relationship between salinity and frequency, the study provides a method to predict the reflection coefficient in different ranges of frequencies using derivation equations. Nevertheless, the distinct outcomes show under the 30 ppt salinity the reflection coefficient hit 0.015 dB at frequencies from 100 MHz up to 500 MHz and then growing up to reach 0.03 dB at 1 GHz, whereas under the same salinity level and from 100 GHz to 500 GHz achieved 0.2 up to 0.4 dB, and increase to hit 0.9 dB at 1 THz. The significance of the result would open the way to accommodate the salinity levels under the specific frequency and hence the accuracy of the link budget. Overall, the fluctuation in coastal link parameters such as frequency, power transmitted, and salinity level produces peculiar signal behavior that should be estimated in the coastline budget.
Stackelberg Game-based Coordinative Dispatch of EV Charging Stations and Urban Distribution Systems Considering Temporal-spatial Dynamic Traffic Flow
Authors: Zuo Jialun
Published: April 2024

This paper proposes a Stackelberg Game-based coordinative dispatch model of electric vehicle charging stations (EVCSs) and urban distribution systems (UDS) considering temporal-spatial dynamic traffic flow. The model is formulated hierarchically and consists of an upper-level problem and two lower-level problems. Firstly, a detailed EVCS dispatching model considering both electricity prices and charging service prices is developed in the upper-level. Then the electricity pricing model of UDS and travel decision model of EV users are proposed in the lower model. Particularly, a temporal-spatial dynamic model is developed to capture the traffic flow evolution in urban transport network preciously. EVCS, UDS operator (DSO) and EV users can make decisions independently as different stakeholders. Finally, a multi-layer iterative framework is designed to capture the tripartite benefit equilibrium of distribution grid, EV charging stations, and EV users, and to realize the effective solution of the model. Numerical studies based on a modified IEEE 33-bus system demonstrate the effectiveness and accuracy of our proposed approach.
Automatic Marker Generation to Similarity Based Region Merging Algorithm using Edge Information
Authors: Shailesh Shivaji Deore, Renu Aggarwal, Vaishali Turai Rajendra V. Patil, Ritesh Sonawane, Gvoind M. Poddar,
Published: April 2024

One of the most important tasks in computer vision is image segmentation. Several interactive strategies are utilized for picture segmentation because automated techniques are difficult for this kind of work. The outcome of interactive methods is mostly determined by user input. Obtaining excellent interactions for huge datasets is challenging. However, automated picture segmentation is starting to play a significant role in image analysis and computer vision. Effective and efficient segmentation outcomes are obtained using the interacting region merging method suggested by Maximal Similarity based region merging algorithm. Limitation of MSBRM is it requires some efforts on the part of users and is yet not a fully-automatic approach. Here, we suggest a completely fresh unsupervised image segmentation method that combines edge information with MSBRM. We propose an integrated framework to generate object markers for similarity based region algorithm using edge information. Long edges give rough distribution of objects in image.  After retrieving edges using phase congruency, edge processing operations are employed to remove small edges and to group color similar long boundaries. Centroids of long boundaries are used as object markers to the MSBRM algorithm.  The generation of object markers is done using edge segment grouping. These object markers guide the region merging process. The proposed method shows its effectiveness in segmenting natural real world color images.
Roadmap to Smart Cities in Saudi Arabia: Key Challenges and Opportunities
Authors: Alfazzi Faiz
Published: April 2024

Technologies are constantly evolving and finding applications in both business and government organizations for various purposes such as improving operational efficiency, increasing customer satisfaction, and reducing the cost of transactions. Technology adoption is a well-researched phenomenon in the academic world. Based on the current state of e-governance in Saudi cities and the potential of Artificial Intelligence (AI), Internet of Things and Blockchain in e-governance, this research study aims to study factors influencing the adoption intention of AI and Blockchain technologies in citizen services delivery within a smart city in Saudi. This article explores AI, IoT and Blockchain technologies adoption intention in the context of smart cities within a developing country like Saudi. Finally, the study provides a set of practical recommendations for smart city officials while planning to launch service applications using AI and Blockchain technologies. More specifically, the study emphasizes the importance of ethics, data privacy and security, and transparency in building trust between smart city systems.
Energy Consumption Optimization based on Economic Benefit in WSN-based IoT via Global Hierarchical Caching Strategy
Authors: Hu Xinyi
Published: April 2024

Recent advances in Wireless Sensor Network (WSN) have significantly contributed to the prevalence of Internet of Things (IoT) devices and their pervasive integration into everyday life and industrial operations. A WSN-based IoT comprises numerous small, scattered, battery-operated sensors that are designed to perform collaborative tasks.  These sensor nodes are prone to energy drain because of their limited battery capacity when they needed to run efficiently over extended periods of time. Enhancing the large-scale network’s lifespan and controlling the economic costs become relevant since battery replacement or recharging is impractical in severe environments. In this paper, we present a novel energy optimization algorithm tailored for WSNs, which not only takes into account the reduction in replacement costs stemming from prolonged equipment lifespan but also incorporates the operational savings resulting from enhanced energy efficiency. It aims to enhance energy efficiency by leveraging a global hierarchical caching mechanism to simultaneously balance exploration and exploitation of energy resources in both the uplink and downlink of the networks. The simulation results demonstrate that our algorithm effectively minimizes energy consumption while maintaining optimal economic efficiency by decreasing the frequency of state transitions. It can consume 13% less energy than original system and extend the network lifetime by 10%.
Efficient Optimization approach in WSN using Multicast Forwarding Scheme in 6LowPAN Environment
Authors: Shruti Bhargava Choubey, R. Ramya, B. Senthilkumar K. Deepika, S. Sankar Ganesh, D. J. Joel Devadass Daniel,
Published: April 2024

The rapidly growing network of devices that are connected known as the Internet of Things, also referred to as IoT, is designed to collect and exchange data. These devices are integrated with sensors, software, and other technologies. An IPv6-based routing system called 6LowPAN was created especially for Internet of Things devices with little resources. However, because multicast packets must be replicated to every multicast group member, the conventional multicast forwarding technique in 6LowPAN may be wasteful. This can result in excessive energy usage and network traffic, particularly in large-scale Internet of Things implementations. An optimization process is presented here using a multicast forwarding scheme. In the proposed forwarding scheme, nodes can send multicast packets up and down at Low Power and Lossy networks over the 6LowPAN environment. Should the sink node be on the root node, it should immediately request that other nodes join the multicast messaging network of things. If otherwise, an ICMPv6 packet will be sent towards the root node in the Destination-oriented Directed-Acyclic Graphs (DODAG) tree, which expands the multicast messages in the first source's interest. In multi-bounce forward straight-line topology, when the DODAG network root is the source of multicast congestion, it exhibits a similar ratio of packet delivery and delay from end to end with a minimal memory overhead. When traffic via multicast originates from the most important rank node in a backward  straight-line topology, this paper focuses on the efficiency of the multicast network at 6LowPAN.
Building Engineering Cost Prediction Based On Deep Learning: Model Construction and Real - Time Optimization
Authors: Qiuyue Zhang Guoping Zhang,
Published: April 2024

Effective project planning, risk mitigation, and stakeholder satisfaction in the construction business are greatly impacted by accurate cost projection. Overspending, setbacks, and ruined projects are all possible results of imprecise cost estimates. For this reason, it is critical to guarantee the viability and success of a project by increasing the precision of cost predictions. Construction project complexity, a myriad of cost variables, and uncertainty are the obstacles that building engineering cost prediction must overcome. Predictions made using traditional approaches are commonly inaccurate because they fail to fully account for the complex interplay between project factors and expenses. Advanced modelling techniques that can handle complicated data and changeable project contexts are necessary to overcome these obstacles. An approach based on deep learning called Deep CostNet for Building Engineering Technique (DCN-BET) Cost Prediction is presented in this research. Its purpose is to solve the problems associated with building engineering cost prediction. The approach uses deep neural networks to extract intricate patterns from massive amounts of project data collected over time. Improved prediction accuracy and real-time optimisation during project execution are made possible by DCN-BET, which captures the nonlinear correlations between project characteristics and costs. Risk assessment and management, cost forecasting for resource allocation, and project budget estimation and planning are among the few of the many construction industry uses for DCN-BET. The effectiveness of DCN-BET is assessed by conducting thorough simulation analyses in contrast to more conventional cost prediction approaches. Training and testing the model with real-world building engineering datasets allows us to evaluate its accuracy and efficacy in project cost prediction. The results show that DCN-BET has the capacity to support real-time optimisation and significantly improved the accuracy of cost predictions, which improved the overall success and efficiency of the project.
Computer Aided Process Planning for Sheet Metal Cutting Operations in the Manufacturing Industry
Authors: Amol Rasane, Chandrmani Yadav, Ravi Shankar Rai Nandkishor Marotrao Sawai, Avinash Mankar,
Published: April 2024

This paper describes computer-aided process planning for sheet metal cutting operations. The two designs to production stages that is highlighted are sheet metal processing and machining. There are four modules in this object's system. Virtual factory environments, feature-based designs, process planning, and process-based feature mapping. Feature-based design is utilized for the conception, modeling, and representation of the components for manufacturing applications. Whenever it involves sheet metal cutting operations in the manufacturing sector, computer-aided process planning, is extremely important for streamlining manufacturing procedures. The provides a general introduction to computer-aided process planning as it relates to sheet metal cutting, emphasizing its importance in boosting productivity, saving costs, and raising product quality. The main goal of computer-aided process planning for sheet metal cutting is to integrate computer technology, CAD/CAM systems, and sophisticated algorithms to automate and streamline the planning process. Based on design requirements, material characteristics, and production limitations, this method enables manufacturers to produce exact and ideal cutting plans. To create blanking and piercing holes, stamped or punched die are utilized in generative shape design; the generative computer-aided process planning system is created in C++ and used in various case studies presented in the present work. The application of computer-aided process planning for sheet metal cutting has several advantages, including greater output, less material waste, shortened lead times, and improved competitiveness in the industrial sector. The potential of computer-aided process planning to revolutionize sheet metal cutting operations, making them more efficient and cost-effective while ensuring high-quality final products is highlighted in the present research.
Recurrent Neural Network Research on a Flipped Classroom Online Collaborative Teaching Platform
Authors: Zaifeng Yang Chaohua Fang,
Published: April 2024

A Recurrent Neural Network (RNN) is a type of artificial neural network designed to effectively process sequential data by maintaining a memory of past inputs. A Collaborative Online Teaching platform is a digital space designed to facilitate interactive and engaging learning experiences between educators and students in virtual environments. It integrates various tools and features to enable real-time communication, content sharing, and collaborative activities. The collaborative features such as breakout rooms, group projects, and interactive whiteboards promote teamwork and active participation among students. Assessment tools within the platform facilitate the evaluation of student progress through quizzes, assignments, and grading functionalities. This research investigates the integration of Problem Based Learning (PBL) and cooperative instructional methods within flipped classrooms, aiming to examine their impact on students' intrinsic motivation to learn. The study endeavors to develop a tutorial strategy aligned with the concept of "flipped schools" to enhance students' self-directed study, problem-solving abilities, academic achievement, and interest in instruction. First-year students from Southern Taiwan College of Science and Technology's School of Information Management participated, focusing on education in C#. The participants were divided into a trial group, experiencing the proposed teaching tactics, and an identical control group with randomly selected groups. Pre- and post-test scores from computing classes were analyzed to assess learning outcomes. Additionally, a survey explored students' perceptions of the flipped classroom approach, project-based schooling, and collaborative learning. Recurrent Neural Network (RNN) processes were employed to analyze sequential data, such as student performance over time and engagement patterns. Results indicate that the recommended instructional strategies led to improved comprehension levels, with the experimental group showing significantly greater progress compared to the control.
Developing a Context-Aware Convolutional Neural Network (CACNN) for Enhanced Phishing Website Detection
Authors: N. Valarmathi, Ch. Niranjan Kumar, Panduranga Ravi Teja Prabhakar Kandukuri, Annapurna Gummad, Bvnprasad Paruchuri,
Published: April 2024

This paper presents the development of a Context-Aware Convolutional Neural Network (CACNN) aimed at improving the detection of phishing websites. Given the escalating sophistication of phishing attacks, traditional detection methods have become less effective, necessitating more advanced solutions. This research addresses this need by proposing a novel CACNN model that integrates visual and textual analysis of websites using advanced machine learning techniques. The CACNN model is designed to understand the context of website content, making it adept at identifying subtle cues of phishing attempts that might elude conventional detection systems. The methodology involves training the CACNN with a comprehensive dataset comprising both phishing and legitimate websites, followed by rigorous evaluation using standard performance metrics. The results demonstrate a significant improvement in phishing detection accuracy compared to existing methods, highlighting the efficacy of the context-aware approach. This research contributes to the cybersecurity field by providing a more robust and intelligent tool for safeguarding against phishing threats.
Digital Marketing Strategies to Improve Customer Experience and Engagement
Authors: Ms. Inchara P Dr Gurmeet singh sikh, Dr Sandeep Nandram Dive, , Dr Asha Karbhar Shinde Dr. Pramod Kumar, Dr. Madhuri Prakash Kamble,
Published: April 2024

The study explores the different digital marketing strategies that companies can use in diverse industries to improve customer experience and engagement. The study involves a combination of literature review, survey, interviews, and case study which uncovers the critical findings on efficient ways of implementing customer satisfaction, loyalty, and trust. The research results showed that personalization is the most fundamental issue it was highlighted by nearly 80% of respondents as an important aspect of digital marketing campaigns. The expert panel notes that social media and interactive content play a critical role in engaging customers and creating brand ambassadorship. Such pieces of work represent the omnichannel marketing campaigns that have been successfully implemented and showcase the need for smooth integration across marketing channels. The study acknowledges the existence of barriers like organizational silos and data integration but also points out the possibilities of using upcoming technologies to create interactive customer experiences.
Một số yếu tố tiên lượng tử vong của bệnh nhân Covid-19 nặng và nguy kịch tại Bệnh viện Đống Đa
Authors: Thư Nguyễn Kim , Hiền Phạm Bá , Bảo Dương Quốc
Published: April 2024

Nghiên cứu tìm hiểu một số yếu tố tiên lượng tử vong của bệnh nhân COVID-19 nặng, nguy kịch tại Bệnh viện Đa khoa Đống Đa. Mô tả hồi cứu 294 bệnh nhân COVID-19 nặng và nguy kịch điều trị năm 2022. Tỷ lệ tử vong 16,7%; yếu tố liên quan tử vong là tuổi > 75, có bệnh lý nền, tiền sử đái tháo đường, không tiêm vắc xin; tăng bạch cầu, tăng ure, tăng creatinin, AST, ALT, LDH, Ferritin và CRP. Yếu tố độc lập có giá trị tiên lượng tử vong là không tiêm vắc xin, tiền sử đái tháo đường và tăng bạch cầu.
Tình trạng dinh dưỡng và đặc điểm nuôi dưỡng của bệnh nhân tại khoa Hồi sức tích cực & Chống độc Bệnh viện Đa khoa Hà Đông năm 2023
Authors: Thu Nguyễn Ngọc , Dũng Nguyễn Anh , Tĩnh Đoàn Bình , Cương Nguyễn Thị , Hà Phạm Hải
Published: April 2024

Nghiên cứu nhằm mô tả tình trạng dinh dưỡng và đặc điểm nuôi dưỡng của bệnh nhân tại khoa Hồi sức tích cực & chống độc, Bệnh viện Đa khoa Hà Đông. Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 173 bệnh nhân từ 18 tuổi trở lên được nuôi dưỡng qua ống thông hoặc dinh dưỡng tĩnh mạch toàn phần và điều trị nội trú trên 7 ngày. Theo thang điểm NUTRIC phiên bản sửa đổi (m-NUTRIC), tỷ lệ người bệnh có nguy cơ dinh dưỡng cao khi đánh giá vào ngày thứ nhất sau nhập khoa Hồi sức tích cực (ICU) là 29,5%; khi đánh giá vào thời điểm ngày điều trị thứ bảy là 22,0%. Khi quan sát đặc điểm nuôi dưỡng trong ba ngày đầu sau nhập ICU, có 77,5% đối tượng có năng lượng trung bình được cung cấp lớn hơn 70% nhu cầu khuyến nghị (NCKN). Trong quá trình điều trị từ ngày thứ tư đến ngày thứ bảy, tỷ lệ đối tượng có năng lượng và hàm lượng protein trung bình không đạt NCKN lần lượt là 26,6% và 41,0%.
Trải nghiệm phòng chống dịch của sinh viên điều dưỡng: Tiếp cận định tính và định lượng
Authors: Hà Đỗ Thị , Trinh Phan Thị Mỹ
Published: April 2024

Trải nghiệm thực tế giúp sinh viên có cơ hội học hỏi, có cái nhìn thực tế, đa chiều và tích lũy được nhiều kinh nghiệm sống và kinh nghiệm chuyên môn. Nghiên cứu mô tả cắt ngang, định lượng kết hợp định tính trên 132 sinh viên cử nhân Điều dưỡng Trường Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch tham gia hoạt động phòng chống dịch năm 2021 tại Thành phố Hồ Chí Minh nhằm tìm hiểu bài học sinh viên học được từ trải nghiệm phòng chống dịch. Kết quả nữ chiếm đa số với 76,5%, thời gian tham gia phòng chống dịch trung bình là 10,08 (± 7,79) tuần. Sinh viên nhận thức tích cực về bài học từ trải nghiệm phòng chống dịch với điểm trung bình chung 4,09/5 (± 0,7). Bên cạnh kiến thức và kỹ năng chuyên môn, sinh viên có nhiều cơ hội học tập, trải nghiệm thực tế, hình thành thái độ tích cực, lòng trắc ẩn, giá trị nghề nghiệp, phát triển kỹ năng làm việc nhóm và kỹ năng mềm. Chương trình đào tạo điều dưỡng cần tăng cường cho sinh viên tham gia các hoạt động trải nghiệm thực tế.
Liên quan giữa nồng độ 25-Hydroxyvitamin D với đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng ở trẻ mới chẩn đoán đái tháo đường týp 1 tại Bệnh viện Nhi Trung ương
Authors: Hồng Nguyễn Thị Thuý , Mai Chu Thị Phương , Linh Nguyễn Thị , Nga Phạm Thu , Dũng Vũ Chí , Thảo Bùi Phương , Khánh Nguyễn Ngọc
Published: April 2024

Trẻ mới chẩn đoán đái tháo đường týp 1 có nguy cơ thiếu hụt vitamin D, đặc biệt là trẻ có biến chứng toan ceton. Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 33 trẻ mới chẩn đoán đái tháo đường týp 1 tại Bệnh viện Nhi Trung ương khảo sát mối liên quan giữa nồng độ 25-hydroxyvitamin D và một số yếu tố. Tỷ lệ trẻ thiếu/không đủ vitamin D (25(OH)D ≤ 50 nmol/L) là 60,6%, đặc biệt trẻ có biến chứng toan ceton tại thời điểm chẩn đoán có nồng độ 25(OH)D thấp hơn so với nhóm không có toan ceton. Không nhận thấy mối liên quan giữa nồng độ 25(OH)D và HbA1c, glucose, C-peptide và số lượng tự kháng thể. Tình trạng thiếu/không đủ vitamin D thường gặp ở trẻ mới chẩn đoán đái tháo đường týp 1, đặc biệt là trẻ có biến chứng toan ceton.
Tắc tá tràng do hội chứng động mạch mạc treo tràng trên: Ca lâm sàng và điểm lại y văn
Authors: Sơn Trần Quế , Học Trần Hiếu , Kiên Đỗ Trung
Published: April 2024

Hội chứng động mạch mạc treo tràng trên là một bệnh lý hiếm gặp do đoạn D3 của tá tràng bị tắc do kẹp giữa động mạch mạc treo tràng trên và động mạch chủ bụng. Chúng tôi báo cáo ca lâm sàng là bệnh nhân nam 44 tuổi, vào viện với triệu chứng nôn dịch nâu đen, đau bụng. Hình ảnh chụp cắt lớp vi tính ổ bụng cho thấy dạ dày, đoạn D2, D3 giãn lớn, điểm chuyển tiếp nằm cạnh động mạch mạc treo tràng trên. Góc tạo bởi động mạch mạc treo tràng trên và động mạch chủ qua hai lần chụp lần lượt là 160 và 200. Do thất bại điều trị bảo tồn, bệnh nhân đã được phẫu thuật với đường mở bụng dài 15cm và nối tá tràng hỗng tràng. Người bệnh lưu thông ruột, ăn đường miệng và ra viện ở ngày thứ hai, ngày thứ tư, và ngày thứ 8 sau mổ không biến chứng. Hội chứng động mạch mạc treo tràng trên là một bệnh lý hiếm gặp nhưng nguy hiểm ở những bệnh nhân có biểu hiện tắc nghẽn đường ra tá tràng. Chụp cắt lớp vi tính đóng vai trò quan trọng trong chẩn đoán bệnh lý này.
Giá trị cộng hưởng từ phổ và khuếch tán sức căng định lượng trong phân bậc u thần kinh đệm trên lều
Authors: Hiếu Nguyễn Đình , Anh Nguyễn Ngọc , Dũng Lê Thanh , Hùng Nguyễn Duy
Published: April 2024

Vai trò của cộng hưởng từ phổ và cộng hưởng từ khuếch tán sức căng trong dự đoán độ mô học của u thần kinh đệm (UTKĐ). Nghiên cứu tiến hành trên 60 bệnh nhân u thần kinh đệm trên lều được chụp cộng hưởng từ, phẫu thuật và có kết quả giải phẫu bệnh sau phẫu thuật tại Bệnh viện Việt Đức từ tháng 6/2021 đến tháng 8/2023. Các giá trị của Cho/NAA, FA và MD của vùng u và vùng quanh u dự đoán phân bậc u thần kinh đệm trên cộng hưởng từ được mô tả, thống kê và đối chiếu với độ mô học trên hình ảnh giải phẫu bệnh. Tỷ lệ Cho/NAAp, MDp của nhóm u thần kinh đệm bậc thấp thấp hơn có ý nghĩa thống kê so với nhóm u thần kinh đệm bậc cao. Giá trị FAp của nhóm u thần kinh đệm bậc thấp cao hơn có ý nghĩa thống kê so với nhóm u thần kinh đệm bậc cao. Khi kết hợp giữa Cho/NAAp, FAp giúp chẩn đoán phân bậc u thần kinh đệm có độ nhạy 73,7% và độ đặc hiệu 95,5%. Các chỉ số Cho/NAA, FA và MD vùng quanh u giúp phân bậc u thần kinh đệm tốt hơn so với vùng u.
Nhồi máu thận có thể là biểu hiện đầu tiên của bệnh Lupus ban đỏ hệ thống ở trẻ em
Authors: Công Mai Thành , Khánh Phạm Thị Hồng , Liễu Hà Thị , Nhàn Nguyễn Thị Thanh , Yến Tống Hải , Nam Nguyễn Thành
Published: April 2024

Mặc dù lupus ban đỏ hệ thống (SLE: systemic lupus erythematosus) có biểu hiện huyết khối động mạch và tĩnh mạch với tỉ lệ cao, đặc biệt là những bệnh nhân có kháng thể kháng phospholipid (antiphospholipid antibodies - aPL), tuy nhiên nhồi máu thận hiếm khi được báo cáo và thường bị chẩn đoán nhầm với các bệnh lý khác. Chúng tôi báo cáo một trường hợp trẻ nam, 15 tuổi nhập viện với biểu hiện đau bụng, sốt và viêm khớp. Chụp cắt lớp vi tính (CLVT) ổ bụng có hình ảnh nhồi máu thận hai bên. Các xét nghiệm tìm nguyên nhân nhồi máu thận cho thấy trẻ đáp ứng tiêu chuẩn chẩn đoán SLE với kháng thể kháng phospholipid dương tính. Tình trạng bệnh cải thiện tốt với điều trị thuốc chống đông, corticosteroid kết hợp với hydroxychloroquine. Nhồi máu thận có thể là biểu hiện ban đầu của lupus ban đỏ hệ thống ở trẻ em, cần tiếp cận chẩn đoán toàn diện các nguyên nhân gây huyết khối thận để điều trị phù hợp.
Tác động của COVID-19 đến sức khỏe thể chất và tinh thần của nhân viên y tế tuyến tỉnh tham gia phòng chống COVID-19
Authors: Khánh Đỗ Nam , Hảo Trần Thị , Giang Lê Minh
Published: April 2024

Nghiên cứu mô tả cắt ngang thực hiện trên 334 nhân viên y tế tuyến tỉnh nhằm mô tả một số tác động của COVID-19 đến nhân viên y tế tuyến tỉnh tham gia phòng chống COVID-19 tại 7 tỉnh thành trọng điểm năm 2021 - 2022. Kết quả nghiên cứu cho thấy, Trong tổng số 334 nhân viên y tế tham gia nghiên cứu ở tuyến tỉnh có trình độ Đại học chiếm tỷ lệ cao nhất (46,1%), tiếp đến là trình độ Cao đẳng với 34,1%. Chỉ có 16,5% nhân viên y tế có trình độ sau đại học. Thời gian tiếp xúc của nhân viên y tế tuyến tỉnh với bệnh nhân COVID-19 hoặc người nghi nhiễm năm 2021 trung bình từ 8 đến 12 giờ/ngày chiếm tỷ lệ cao nhất (42,7%); đến năm 2022, tỷ lệ cao nhất lại thuộc về nhóm ≥ 12 giờ/ngày (41,7%). Tỷ lệ nhân viên y tế tuyến tỉnh tham gia nghiên cứu bị mắc COVID-19 ít nhất 1 lần trong năm 2021 - 2022 là 79%. Trong năm 2021, tỷ lệ nhân viên y tế tuyến tỉnh lo lắng dịch bệnh COVID 19 không được kiểm soát, lo lắng có thể bị nhiễm COVID 19 hoặc phơi nhiễm với các trường hợp bị COVID-19 mà không biết đều ở mức cao (60 - >80%). Sự lo lắng thiếu đồ phòng hộ cá nhân gặp với tỷ lệ thấp nhất - 49,5%. Sang năm 2022, tỷ lệ nhân viên y tế tuyến tỉnh gặp các vấn đề lo lắng giảm đi rõ rệt. Sau đại dịch, phần lớn nhân viên y tế tuyến tỉnh không gặp vấn đề stress sau sang chấn với 84,1%.
Thực trạng răng khôn hàm trên ở sinh viên năm 3 Trường Đại học Y dược - Đại học Quốc gia Hà Nội năm 2023
Authors: Tường Lưu Văn , Kiên Hoàng Tùng , Hằng Tạ Thị Thuý , Hồng Đinh Diệu
Published: April 2024

Răng khôn hàm trên (RKHT) là răng mọc trong cùng của cung hàm trên, thường gây ra nhiều biến chứng, việc phát hiện sớm các bất thường và đưa ra chỉ định can thiệp kịp thời là cần thiết để bảo vệ sức khỏe răng miệng cho bệnh nhân. 64 sinh viên năm 3 Trường Đại học Y Dược, Đại học Quốc gia Hà Nội. Kết quả: Tỷ lệ răng khôn hàm trên mọc lệch là 77%, lệch ngoài cao nhất với 37%, chân chụm chiếm 54%, răng có 2 chân chiếm 83%, tỷ lệ chồng bóng lên xoang hàm là 58%. Biến chứng sâu răng khôn chiếm 24%. Tỷ lệ có nhu cầu nhổ răng khôn hàm trên ở cả nam và nữ là 57,81%. Tỷ lệ răng khôn mọc lệch lạc là 77%, chiếm tỷ lệ cao và kèm theo nhiều triệu chứng và biến chứng tại chỗ hoặc các vùng xung quanh. Tỷ lệ nhu cầu điều trị nhổ răng khôn hàm trên ở cả 2 giới còn thấp, chỉ chiếm 57,81% với tỷ lệ răng khôn hàm trên không được chỉ định nhổ cao (41%).
Nghiên cứu tỷ lệ nhiễm các chủng Escherichia Coli và gen độc tố ở trẻ tiêu chảy cấp tại Cần Thơ bằng kỹ thuật real-time PCR
Authors: Khải Trần Quang , Hưng Nguyễn Hoàng Tuấn , Vi Trần Văn , Như Trần Thị Huỳnh
Published: April 2024

Escherichia coli là mầm bệnh quan trọng ở trẻ tiêu chảy cấp. Real-time PCR là kỹ thuật hiệu quả có thể xác định các chủng E. coli và gen độc tố. Nghiên cứu mô tả cắt ngang được thực hiện trên 271 trẻ tiêu chảy cấp tại Bệnh viện Nhi đồng Cần Thơ từ 11/2022 đến 7/2023. Kết quả ghi nhận tỷ lệ nhiễm E. coli là 18,5%; chủng E. coli gây bệnh đường ruột (Enteropathogenic - EPEC) và E. coli sinh độc tố đường ruột (Enterotoxigenic - ETEC) là phổ biến nhất. Hiện tại, chưa ghi nhận sự khác biệt về mặt lâm sàng và cận lâm sàng giữa nhóm tiêu chảy cấp do EPEC và do chủng E. coli khác (p > 0,05). Tuy nhiên, trẻ tiêu chảy cấp do E. coli có tuổi nhỏ hơn (p = 0,039), tỷ lệ sốt nhiều hơn (p = 0,012) và ít có bạch cầu tăng hơn (p = 0,032) so với trẻ tiêu chảy do tác nhân khác. Do đó, cần chú ý các đặc điểm này để gợi ý tác nhân E. coli khi chưa có xét nghiệm vi sinh.
Độ sát khít của phục hình cố định trên bệnh nhân đến khám tại phòng khám răng hàm mặt, Bệnh viện Đa khoa Đống Đa năm 2023
Authors: Hưng Lê , Hiền Trần Minh , Chi Lê Linh , Hưng Nguyễn Đình , Hạnh Nguyễn Thị
Published: April 2024

Nghiên cứu mô tả cắt ngang được thực hiện trên 59 phục hình của 22 người bệnh tại bệnh viện đa khoa Đống Đa năm 2023 nhằm đánh giá độ sát khít của phục hình cố định của đối tượng trên. Kết quả về độ sát khít của phục hình cố định và đường hoàn tất răng trụ cho thấy: Trên lâm sàng, có 62,7% phục hình đạt sự khít sát hoàn toàn giữa bờ viền phục hình với cùi răng, 37,3% phục hình không khít sát hoàn toàn. Kết quả về độ tiếp xúc của phục hình cố định và thân răng kế cận, khảo sát trên 110 bề mặt cho thấy có 45,5% bề mặt tiếp xúc tốt với răng kế cận, 30,9% bề mặt tiếp xúc hở, 25,5% bề mặt tiếp xúc chặt. Tỷ lệ phục hình tiếp xúc không tốt ở nhóm răng lắp phục hình < 12 tháng là 40%, từ 12 tháng đến 2 năm (30%), từ 2 đến 5 năm (69,5%), trên 5 năm (81,8%).
Impact of government interventions on the stock market during Covid-19: A case study in Vietnam
Authors: Thang Nguyen Hong , Hoa Huynh Cong , Quan Dang Hoang Minh , Huyen Huynh Thi Thuy , Truong Pham Minh , Lam La Hoang
Published: April 2024

The study aims to analyze the reaction of the stock market to the events of government intervention during the Covid-19 pandemic. The author used data from 341 companies listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange, which were divided into 10 sector groups in the period 2019–2021. Using the event research method, the author analyzed the change in stock market returns around the event date. The research brought many interesting results. Firstly, policy distancing, blockdown, restricting exposure, and restricting travel have a negative effect on the stock market. Secondly, the three times the state bank has reduced interest rates, it shows a positive reaction in the stock market. The findings help investors, regulators, and governments understand the short-term impact of interventions.
How social media marketing impact the apartment purchase intention of Generation Z in Ho Chi Minh City
Authors: Long Hoong Cuu , Nguyen Nguyen Hong To
Published: April 2024

This study has been designed to determine the impact of social media marketing on Gen Z's apartment purchasing intention. The huge proportion of Gen Z who are going to join the workforce shows that they have a significant contribution to the housing demand in Vietnam, especially in Ho Chi Minh City. A sample of 157 people who were born between the year 1996 to 2012 with an average monthly income of 20 million VND, living in Ho Chi Minh City has been drawn randomly. The personal information of the participants is collected through a demographic information sheet. A questionnaire is used to identify which social media marketing attributes affect the behavior toward apartment purchasing, therefore measuring how social media channels influence Gen Z's apartment purchase decision in Ho Chi Minh City. Research results show that the impact of E-Word-of-Mouth, Online advertisement, and Online community on the apartment purchase intent of Gen Z’s customers.
A semi-supervised approach for Vietnamese stock news classification with deep learning
Authors: Nhat Nguyen Minh , Tan Tran Huynh Minh
Published: April 2024

Stock-related news and articles on Vietnamese economic websites and blogs are rapidly increasing, but they are mixed with entertainment news, miscellaneous topics, and advertisements. This makes it annoy for real investors and analysts who only focus to find and analyze the stock-related information that matters (Boudoukh, 2013). This research introduces a novel method for automatically labeling the relevance of news articles to the stock market, based on a set of criteria derived from financial domain knowledge. In addition, this study also develops a deep learning classifier model that leverages the BERT architecture and the Vietnamese language model (viBERT) (Tran, 2020) to achieve high accuracy and efficiency in scoring the stock market news. This approach helps investors and analysts to filter out the irrelevant content on Vietnamese economic websites and access the most useful information for their mainstream analysis of stock movements.
Finding Grace in The Road: Moses, Messiah, and John 1:17
Authors: Hulse Mark C.
Published: April 2024

While the boy in Cormac McCarthy’s The Road is characterized in distinctly messianic terms, his father’s many parallels with the prophet Moses have been overlooked. This article traces these correspondences from early in the novel and argues that they represent an externalized faith, one that develops in spite of the man’s empiricist mindset. Breaking with previous commentary, the article then reads the 1:17 clock stoppage as referencing John 1:17 (rather than Revelation), which cements the story’s central dynamic of an Old Testament symbol of Law superseded by a New Testament bringer of Grace and Truth—a Christian theological model referred to as dispensationalism. The tale from Genesis about Lot and his wife also informs the characterization of the family in the novel, particularly through the action of “looking back” due to compassion for those who do not survive the cataclysm. McCarthy builds upon theological speculations that appeared most prominently in the Border Trilogy, interrogating how humans rationalize misfortune and exploring how moral systems behave across real and fictional dispensations. While The Road addresses similar phenomena as these earlier works, it also offers hope and a more optimistic notion of the future through the son character.
More than Censorship: The Harm of Libricide
Authors: Donovan James
Published: April 2024

Libricide, although often deemed an extreme instance of censorship, is altogether different. Censorship involves the suppression of particular books due to alleged inappropriate content; libricide refers to the intentional destruction of entire libraries. Understanding the differing motives recognizes that the library is more than the books it contains, and is instead an institution rooted in its history of selection and use by the local community. Over time, the library reflects the users’ identity, a reminder that any aggressor would wish to eliminate when the goal is pacification by erasure of a population’s memory and history. Prerequisites for an act of libricide—the spread of the access-for public library, the rise of an international movement for heritage preservation, and belief in the library as a site of collective memory—identify the first true act of libricide, the 1914 destruction of the Louvain Library.
In the Service/Surveillance of the UCLA School of Library Service
Authors: Ding Jaime
Published: April 2024

Using the historical beginnings of University of California, Los Angeles School of Library Service, this article will show how self-surveillance and racializing surveillance were enacted under the guise of professionalization through higher education institutions. Bringing Simone Browne’s concept of racializing surveillance into the history of library education, this article argues that whiteness was preserved in professionalization, supporting a white supremacist system, amid concerns about status and value in white institutions during the 1960s. The story of the origins of the UCLA School of Library Service, including Lawrence Clark Powell’s influence in its formation, curriculum, courses, and administrators, as well as students such as Marion K. Cobb and Helen Amestoy, reveals how graduate-school education had intentions that delineated who was a professional and who was not. That is, the professionalization of librarianship enacted a type of racialized self-surveillance technology on library students, limiting the past and present possibilities of librarianship.
Applying an Academic Literacies Lens to the Scholarship of Teaching and Learning (SoTL): A Scoping Review
Authors: Dobbins Kerry
Published: April 2024

Scholarship of teaching and learning (SoTL) is central to improving teaching, enhancing students’ learning experiences and ensuring practice is evidence-based. This study explores the insights gained by applying an academic literacies lens to the results of professional development initiatives (programmes, schemes, etc.,) designed to enhance features of faculty colleagues’ SoTL skills. A scoping review was conducted on Journal of University Teaching and Learning Practice (JUTLP) papers published from 2004-2023. Developing teaching practice is a central theme of JUTLP and the papers published across this timeframe provide a rich source from which to explore initial insights as a first step to potentially deeper explorations. The review identified four themes emerging from the qualitative data captured across the review sample: meaning-making together; journey of becoming; flattening of power; and context-specific identities. The analysis points to reasons why collaborative meaning-making opportunities are so valued within professional development initiatives. The academic literacies lens highlights issues of discourse, power, epistemology and identity, and consequently illuminates these collaborative moments as spaces that provide a knowledge and identity-based anchor for colleagues. This lens also stresses the destabilising and emotive nature of ‘becoming’ a pedagogic scholar. Implications of the findings are considered from an academic development perspective. Discussion centres particularly on how academic developers may work to support rather than jeopardise colleagues’ future SoTL trajectories.
LEVELS AND DETERMINANTS OF DEPRESSION, ANXIETY AND MENTAL STRESS AMONG UNIVERSITY STUDENTS DURING THE COVID-19 PANDEMIC IN BANGLADESH: A STUDY ON KHULNA UNIVERSITY STUDENTS
Authors: Rani Ety , Zaman Mst. Maskura
Published: April 2024

Modern life has led to a significant increase in depression, anxiety, and mental stress compared to past times, especially during the COVID-19 pandemic. University students have been going through different critical psychological stresses for a variety of reasons.  The study was designed to know the levels and determinants of depression, anxiety, and mental stress during COVID-19 among university students. A total of 369 students from honors second year to fourth year and masters’ students at Khulna University participated in this cross-sectional web-based survey. Researchers have used convenience sampling as a technique of data collection. The levels of depression, anxiety, and mental stress were measured by Patient Health Questionnaire (PHQ-9) scale, Generalized Anxiety Disorder Assessment (GAD-7) scale and Perceived Stress scale (PSS-4). A chi-square test was performed to test the hypothesis. The findings suggest a majority of the respondents' depression, anxiety, and mental stress levels were moderate to severe. Results of the chi-square test depicted that age, gender, place of residence, lagging academically, becoming infected with COVID-19, losing tuition, and uncertainty of career persuasion were significantly associated with depression where the p-value was <0.05. On the other hand, except age and place of residence there was a significant association between demographic variables and anxiety. Income, lagging academically, infected with COVID-19, loss any tuition, and career persuasion were significantly associated with mental stress. The family, relatives, society, university, government, and other NGOs should work together and take proper initiatives to reduce depression, anxiety, and mental stress among university students.
Exploring Contemporary HRD Strategies: Impact on Employee Job Satisfaction through Advanced Tools and Techniques
Authors: N. Prasanna Kumar , Boddeda Narendra
Published: April 2024

In the era of rapid technological advancement and evolving workplace dynamics, Human Resource Development (HRD) strategies play a crucial role in shaping employee job satisfaction and organizational success. This paper investigates the transformative impact of integrating advanced technology tools and techniques into HRD practices on employee job satisfaction within the context of contemporary organizations. Drawing on extensive literature review and theoretical frameworks, the study explores how modern HRD strategies, leveraging cutting-edge technology, can enhance employee satisfaction and contribute to organizational effectiveness. The research employs a comprehensive methodology encompassing quantitative surveys and qualitative interviews to examine the relationship between HRD tool effectiveness and job satisfaction among IT employees. Results from multivariate analyses reveal significant associations between Integrated HR Technology and Training Solutions and various aspects of the workplace environment, including pay, training, promotion, and recognition, supervision, and job security. These findings underscore the pivotal role of technology in shaping HRD practices and fostering employee satisfaction in the digital age. The study contributes valuable insights to the ongoing discourse surrounding HRD strategies and their implications for organizational success, offering actionable recommendations for organizations seeking to enhance their HRD practices in alignment with technological advancements and employee expectations.