On the validity of memristor modeling in the neural network literature

An analysis of the literature shows that there are two types of non-memristive models that have been widely used in the modeling of so-called "memristive" neural networks. Here, we demonstrate that such models have nothing in common with the concept of memristive elements: they describe either non-linear resistors or certain bi-state systems, which all are devices without memory. Therefore, the results presented in a significant number of publications are at least questionable, if not completely irrelevant to the actual field of memristive neural networks

Automatic Segmentation of Human Placenta Images with U-Net

© 2013 IEEE. Placenta is closely related to the health of the fetus. Abnormal placental function will affect the normal development of the fetus, and in severe cases, even endanger the life of the fetus. Therefore, accurate and quantitative evaluation of placenta has important clinical significance. It is a common method to segment human placenta with semantic segmentation. However, manual segmentation relies too much on the professional knowledge and clinical experience of the staff, and it will also consume a lot of time. Therefore, based on u-net, we propose an automatic segmentation method of human placenta, which reduces manual intervention and greatly speeds up the segmentation, making large-scale segmentation possible. The human placenta data set we used was labeled by experts, which was obtained from prenatal examinations of 11 pregnant women, about 1,110 images. It was a comprehensive and clinically significant data set. By training the network with such data set, the robustness of the model will be better. After testing on the data set, the segmentation effect is basically consistent with the manual segmentation effect

Development of a resource–process approach to increasing the efficiency of electrical equipment for food production

Специфічні показники споживання теплової та електричної енергії на одиницю виробництва продуктів харчування характеризуються об’єктно-орієнтованими властивостями, оскільки вони визначаються на основі методів, що підходять лише для конкретного підприємства. Показано, що системний підхід є основним підходом до підвищення ефективності і надійності електрообладнання. Запропонована концепція підвищення ефективності використання електротехнічного обладнання харчових виробництв за рахунок оптимізації машинного часу. Розроблено методи оптимізації машинного часу для використання обладнання з використанням ресурсо-процесного підходу. Практично доведено, що, комбінуючи послідовні діаграми Ганта по осі часу справа наліво, можна значно скоротити машинний час для передачі сировини. Завдяки ресурсно-процесній оптимізації стало можливим значно скоротити час виконання частини технологічного завдання. Така методика повинна застосовуватися окремо для всіх технологічних одиниць, які є поживачами або джерелами сировини, після чого повинна створюватися інтегрована математична модель з подальшою її оптимізацією. В результаті апробації запропонованого способу отримано економію енергії шляхом оптимізації часу використання електрооб-ладнання хлібопекарського підприємства. Встановлено, що завдяки зменшенню знач-ного загального холостого ходу електродвигунів, нецільового нагрівання, охолодження печей і роботи компресора, підвищується ефективність використання електроенергії в харчовому виробництві