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Ahmed Barnawi
Author with expertise in Internet of Things and Edge Computing
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Cost Efficient Resource Management in Fog Computing Supported Medical Cyber-Physical System

Lin Gu et al.Dec 17, 2015
With the recent development in information and communication technology, more and more smart devices penetrate into people's daily life to promote the life quality.As a growing healthcare trend, medical cyber-physical systems (MCPSs) enable seamless and intelligent interaction between the computational elements and the medical devices.To support MCPSs, cloud resources are usually explored to process the sensing data from medical devices.However, the high quality-of-service of MCPS challenges the unstable and long-delay links between cloud data center and medical devices.To combat this issue, mobile edge cloud computing, or fog computing, which pushes the computation resources onto the network edge (e.g., cellular base stations), emerges as a promising solution.We are thus motivated to integrate fog computation and MCPS to build fog computing supported MCPS (FC-MCPS).In particular, we jointly investigate base station association, task distribution, and virtual machine placement toward cost-efficient FC-MCPS.We first formulate the problem into a mixed-integer non-linear linear program and then linearize it into a mixed integer linear programming (LP).To address the computation complexity, we further propose an LP-based two-phase heuristic algorithm.Extensive experiment results validate the high-cost efficiency of our algorithm by the fact that it produces near optimal solution and significantly outperforms a greedy algorithm.
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THAPE: A Tunable Hybrid Associative Predictive Engine Approach for Enhancing Rule Interpretability in Association Rule Learning for the Retail Sector

Monerah Alawadh et al.Jan 1, 2024
Association rule learning (ARL) is a widely used technique for discovering relationships within datasets.However, it often generates excessive irrelevant or ambiguous rules.Therefore, post-processing is crucial not only for removing irrelevant or redundant rules but also for uncovering hidden associations that impact other factors.Recently, several post-processing methods have been proposed, each with its own strengths and weaknesses.In this paper, we propose THAPE (Tunable Hybrid Associative Predictive Engine), which combines descriptive and predictive techniques.By leveraging both techniques, our aim is to enhance the quality of analyzing generated rules.This includes removing irrelevant or redundant rules, uncovering interesting and useful rules, exploring hidden association rules that may affect other factors, and providing backtracking ability for a given product.The proposed approach offers a tailored method that suits specific goals for retailers, enabling them to gain a better understanding of customer behavior based on factual transactions in the target market.We applied THAPE to a real dataset as a case study in this paper to demonstrate its effectiveness.Through this application, we successfully mined a concise set of highly interesting and useful association rules.Out of the 11,265 rules generated, we identified 125 rules that are particularly relevant to the business context.These identified rules significantly improve the interpretability and usefulness of association rules for decision-making purposes.
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D4: Deep Drug-drug interaction Discovery and Demystification

Adeeb Noor et al.Apr 9, 2020
Motivation:Drug-drug interactions (DDIs) are complex processes which may depend on many clinical and non-clinical factors. Identifying and distinguishing ways in which drugs interact remains a challenge. To minimize DDIs and to personalize treatment based on accurate stratification of patients, it is crucial that mechanisms of interaction can be identified. Most DDIs are a consequence of metabolic mechanisms of interaction, but DDIs with different mechanisms occur less frequently and are therefore more difficult to identify. Results:We developed a method (D4) for computationally identifying potential DDIs and determining whether they interact based on one of eleven mechanisms of interaction. D4 predicts DDIs and their mechanisms through features that are generated through a deep learning approach from phenotypic and functional knowledge about drugs, their side-effects and targets. Our findings indicate that our method is able to identify known DDIs with high accuracy and that D4 can determine mechanisms of interaction.We also identify numerous novel and potential DDIs for each mechanism of interaction and evaluate our predictions using DDIs from adverse event reporting systems. Availability:https://github.com/bio-ontology-research-group/D4 Contact:arnoor@kau.edu.sa and robert.hoehndorf@kaust.edu.### Competing Interest Statement