Komparativna analiza uticaja sistema za serijalizaciju na energetsku efikasnost klijentskih mobilnih uređaja

Zahvaljujući društvenim mrežama i brzom protoku vesti mobilni uređaji postali su neraskidivi deo svakodnevice. Međutim, pre samo desetak godina mobilne aplikacije bile su namenjene isključivo specijalnim potrebama. Operativne funkcionalnosti tih uređaja i aplikacija bile su daleko ispod mogućnosti postojećih. Preduslov za ovakav razvoj mobilnih uređaja stvorile su naučne discipline koje naizgled nisu povezane ali su svoju sinergiju evaluirale kroz razvoj mobilnih uređaja i njihovih aplikacija. Prvenstveno se misli na telekomunikacije, elektroniku, softversko inženjerstvo i internet tehnologije. Skokoviti razvoji ovih oblasti su omogućili da mobilni uređaji dostignu funkcionalnosti klasičnih PC-jeva, ali i da u budućnosti očekujemo dalje napretke. Jedan od ograničavajućih faktora jeste autonomnost i energetska nezavisnost uređaja. Drugim rečima - sa postojećom tehnologijom baterija se ne može produžiti neka značajna autonomnost uređaja. Samo ekonomsko tržište diktira potrebu za brzim procesorima, manjim dimenzijama uređaja (debljina) ali i što većim dimenzijama ekrana. Veoma bitna je i funkcionalnost mobilnog interneta bez koga mobilni uređaji ne bi imali svoju današnju funkciju. Jedan od ciljeva proizvođača mobilnih uređaja jeste kako da zadrže sve ove funkcionalnosti a da povećaju energetsku efikasnost a samim time i autonomiju rada uređaja. Povećavanje energetske efikasnosti uređaja moguće je postići putem hardverskih inovacija: proizvodnje komponenata sa manjim gubicima, procesorima koji bi radili na manjim naponima (manjim od 3.3 v) itd. Takođe, modemi za komunikaciju na baznim stanicama koji obezbeđuju mobilni internet uređaju, kreiraju se tako da imaju što veće iskorišćenje. Analizom rada mobilnih uređaja ustanovljeno je da je najveći potrošač energetskih resursa baterije ekran a zatim slede internet servisi. Pored hardverskih optimizacija kojima se može postići veća efikasnost, moguće je programskim putem omogućiti znatne uštede u potrošnji. Upotreba internet servisa odgovorna je za malu autonomnost mobilnih uređaja pa se može doći do zaključka da je ovo pravo mesto za optimizaciju. Naravno, internet servisi na mobilnom uređaju su širok pojam. Jedan od odgovora se krije u trenutnom konceptu mobilnih servisa. Većina aplikacija na mobilnom uređaju funkcioniše po principu master slave komunikacije sa nekim od mnogobrojnih servera. Drugim rečima: bilo da se radi o običnom čitanju poruka, aplikaciji za vremensku prognozu, nekoj socijalnoj mreži ili online strategiji, aplikacija i server razmenjuju značajne količine podataka u oba pravca. Aplikacija šalje i prima složene strukture podataka. U eri objektno orijentisanih programskih jezika ti podaci se mogu tretirati kao liste i nizovi instanci kasa ili objekti. Sam proces pakovanja i raspakivanja složenih struktura podataka u nizove bajtova pogodnih za slanje naziva se serijalizacija podataka. Ovim radom su dati rezultati energetske efikasnosti prenosa serijalizovanih podataka između mobilnih uređaja i servera. Realizovano je test okruženje u kome je najpre merena potrošnja električne energije tokom komunikacije sa serverom. Rezultati merenja su upotrebljeni za razvoj matematičkog modela u kome su kasnije kao parametri uvedene funkcije koje opisuju vreme potrebno za serijalizaciju i veličinu serijalizovanog zapisa. Podaci dobijeni ovim istraživanjem primenjeni su za definisanje eksperimentalnog okruženja API – CBSaver, gde se na osnovu matematičkih modela bira optimalan način serijalizacije i kompresije u realnom vremenu. Rezultati dobijeni tokom testa API – CBSaver-a ukazuju na smer u kome treba ići u cilju poboljšanje energetske efikasnosti

Komparativna analiza uticaja sistema za serijalizaciju na energetsku efikasnost klijentskih mobilnih uređaja

Zahvaljujući društvenim mrežama i brzom protoku vesti mobilni uređaji postali su neraskidivi deo svakodnevice. Međutim, pre samo desetak godina mobilne aplikacije bile su namenjene isključivo specijalnim potrebama. Operativne funkcionalnosti tih uređaja i aplikacija bile su daleko ispod mogućnosti postojećih. Preduslov za ovakav razvoj mobilnih uređaja stvorile su naučne discipline koje naizgled nisu povezane ali su svoju sinergiju evaluirale kroz razvoj mobilnih uređaja i njihovih aplikacija. Prvenstveno se misli na telekomunikacije, elektroniku, softversko inženjerstvo i internet tehnologije. Skokoviti razvoji ovih oblasti su omogućili da mobilni uređaji dostignu funkcionalnosti klasičnih PC-jeva, ali i da u budućnosti očekujemo dalje napretke. Jedan od ograničavajućih faktora jeste autonomnost i energetska nezavisnost uređaja. Drugim rečima - sa postojećom tehnologijom baterija se ne može produžiti neka značajna autonomnost uređaja. Samo ekonomsko tržište diktira potrebu za brzim procesorima, manjim dimenzijama uređaja (debljina) ali i što većim dimenzijama ekrana. Veoma bitna je i funkcionalnost mobilnog interneta bez koga mobilni uređaji ne bi imali svoju današnju funkciju. Jedan od ciljeva proizvođača mobilnih uređaja jeste kako da zadrže sve ove funkcionalnosti a da povećaju energetsku efikasnost a samim time i autonomiju rada uređaja. Povećavanje energetske efikasnosti uređaja moguće je postići putem hardverskih inovacija: proizvodnje komponenata sa manjim gubicima, procesorima koji bi radili na manjim naponima (manjim od 3.3 v) itd. Takođe, modemi za komunikaciju na baznim stanicama koji obezbeđuju mobilni internet uređaju, kreiraju se tako da imaju što veće iskorišćenje. Analizom rada mobilnih uređaja ustanovljeno je da je najveći potrošač energetskih resursa baterije ekran a zatim slede internet servisi. Pored hardverskih optimizacija kojima se može postići veća efikasnost, moguće je programskim putem omogućiti znatne uštede u potrošnji. Upotreba internet servisa odgovorna je za malu autonomnost mobilnih uređaja pa se može doći do zaključka da je ovo pravo mesto za optimizaciju. Naravno, internet servisi na mobilnom uređaju su širok pojam. Jedan od odgovora se krije u trenutnom konceptu mobilnih servisa. Većina aplikacija na mobilnom uređaju funkcioniše po principu master slave komunikacije sa nekim od mnogobrojnih servera. Drugim rečima: bilo da se radi o običnom čitanju poruka, aplikaciji za vremensku prognozu, nekoj socijalnoj mreži ili online strategiji, aplikacija i server razmenjuju značajne količine podataka u oba pravca. Aplikacija šalje i prima složene strukture podataka. U eri objektno orijentisanih programskih jezika ti podaci se mogu tretirati kao liste i nizovi instanci kasa ili objekti. Sam proces pakovanja i raspakivanja složenih struktura podataka u nizove bajtova pogodnih za slanje naziva se serijalizacija podataka. Ovim radom su dati rezultati energetske efikasnosti prenosa serijalizovanih podataka između mobilnih uređaja i servera. Realizovano je test okruženje u kome je najpre merena potrošnja električne energije tokom komunikacije sa serverom. Rezultati merenja su upotrebljeni za razvoj matematičkog modela u kome su kasnije kao parametri uvedene funkcije koje opisuju vreme potrebno za serijalizaciju i veličinu serijalizovanog zapisa. Podaci dobijeni ovim istraživanjem primenjeni su za definisanje eksperimentalnog okruženja API – CBSaver, gde se na osnovu matematičkih modela bira optimalan način serijalizacije i kompresije u realnom vremenu. Rezultati dobijeni tokom testa API – CBSaver-a ukazuju na smer u kome treba ići u cilju poboljšanje energetske efikasnosti

An Analysis of Energy Efficient Data Transfer between Mobile Device and Dedicated Server

This paper discusses research results with regard to energy-efficient transmission of serialised data between servers and mobile devices. A test environment was created in which the research authors primarily measured electricity consumption during communication between a mobile device and server. Numerical results were used to determine how well data serialisation was performed on a dedicated server and its effects on the power consumption of a mobile device. The time spent in data serialisation and the size of the serialised file were found to significantly influence energy consumption. Based on that fact, results have been used to create a mathematical model which was later introduced with functional forms. The main variables in those functional forms were time of serialisation and size of a serialised file. The data collected through this research has been used for an experimental API-CB Saver, which based on mathematical models chooses the most favourable manner of serialisation and compression in real time. The results collected during the tests show that the CBSaver-Api approach performs with greater energy efficiency than current techniques. Furthermore, with optimal selection of data serialisation type and compression level in real time the considered system shows better performance in power saving. According to the results, the API-CBSaver tests indicate the direction which one should take for the purposes of improving energy efficiency

Application of artificial intelligence in factory maintenance

The work that will be presented in the rest of the document deals with the application of artificial intelligence AI, neural networks, machine learning on machine maintenance, which is a key resource for production in industry. It is a specific machine that must not have an interruption longer than 30 minutes during one shift. Due to the specific nature of the job of inserting fresh air into the blast furnace, the machine must work continuously during the entire furnace operation campaign. This campaign can last up to 12 months. By looking at the situation before the introduction of AI into the system, it was established that the stoppage is mainly caused by damage to the rolling bearings, which are the basis for starting the fan turbines. Further research led to the startling conclusion that bearings ran shorter when they were more lubricated than when they were not lubricated at all. Based on these observations, it was decided that it is necessary to create a program that will collect data on the sensors and based on this data, create an AI that will decide when and how much it is necessary to lubricate the bearings. The advantages of the system are related to the application of algorithms that significantly improve the efficiency of the software in the maintenance application, which significantly reduces the downtime of the machine, and increases its timeliness, availability and efficiency. The method of learning with incentives was applied. The program receives data from the sensors (pressure, temperature, vibrations and ultra sound), then performs an action on the machine via the actuator. The machine returns feedback via sensors to the program, which corrects the settings depending on the results (good or bad). The goal is for the program to learn during operation to have as high a percentage of good results as possible. Due to the complexity of the machine, there are limited limit values in the program, so that the program cannot cause damage to the machine during learning. The research results are presented using statistical methods in the paper. Specifically, the paper deals with the application of the Convolutional neural network CNN. The data measured on the sensors are sent to the database located on the server. The program groups this data and selects them based on the results - good and bad. The data is then used to train the network and create an optimal algorithm that, with its timely actions, should extend the service life of the rolling bearings on the machine, which is a key resource for the complete production of the factory. Based on the learning, the AI can generate reports based on which the procurement and replacement plan of critical components can be planned. By using the mentioned solution, the service life of the rolling bearings was increased by 20%, while the emergency outages of the plant were reduced to 0. The advantage of the used solution is reflected in high timeliness, availability, reliability, since there were no emergency outages since the implementation of the mentioned solution.Rad koji ce biti predstavljen u nastavku dokumenta bavi se prime-nom veštačke inteligencije AI, neuronskih mreža, mašinskog učenja na odrzavanju mašine koja je kjucni resurs za proizvodnju u industriji.Radi se o specificnoj masini koja u toku jedne smene ne sme imati prekid veci od 30min. Zbog specificnosti posla ubacivanje svezeg vazduha u visoku pec masina mora da radi kontinulno tokom cele kampanje rada peci. Ova kampanja moze da traje i do 12 meseci. Sagledavanjem stanja pre uvodjenja AI u sistem ustanovili smo da do zastoja uglavnom dolazi zbog ostecenja kotrljajucih lezajeva koje su osnov za pokretanje turbina ventilatora. Daljim istrazivanjima dosli smo do zapanjujucih zakljucaka da su lezajevi krace radili kada su bili vise podmazani nego kada uopste nije ni bilo podmazivanja. Na osnovu ovih zapazanja odlucili smo da je potrebno napraviti program koji ce vrsiti prikupljanje podataka na senzorima i na osnovu ovih podataka uraditi AI koja ce odlucivati kada i koliko je potrebno podmazati lezajeve. Prednosti sistema se odnose na primenu algoritama koji znatno poboljšavaju efikasnost softwera u aplikaciji održavanja čime se znatno smanjuje vreme otkaza mašine, a povećava njena ažurnost, dostupnost i efikasnost. Primenjena je metoda učenja uz podsticaje. Program prima podatke sa senzora (pritisak, temperatura, vibracije i ultra zvuk), zatim preko aktuatora vrši akciju na 97mašini. Mašina vraća povratnu informaciju preko senzora programu, koji koriguje podešavanja u zavisnosti od rezultata (dobri ili loši). Cilj je da program tokom rada nauči da ima što veći procenat dobrih rezultata. Zbog složenosti mašine u programu su ograničene granične vrednosti tako da program ne može da prouzrokuje oštećenje mašine prilikom učenja. Rezultati istraživanja prikazani su statističkim metodama u radu. Konkretno rad se bavi primenom neuronske mreze Convolutional neural network CNN. Podatke izmerenih na senzorima salju se u bazu podatka koja se nalazi na serveru. Program grupise ove podatke i selektuje ih na osnovu rezultata dobri I losi. Podaci se zatim koriste da se izvrsi ucenje mreze i napravi optimalan algoritam koji ce svojim pravovremenim akcijama treba da produzi radni vek kotrljajucih lezajeva na masini koja predstavlja kljucni resurs za kompletnu proizvodnju fabrike. Na osnovu ucenja AI moze da vrsi generisanje izvestaja na osnovu kojih se moze planirati nabavka I plan zamene kriticnih komponenata. Upotrebom pomenutog resenja radni vek kotrljajucih lezajeva je povecan za 20%, dok su havarijski ispadi postrojenja svedeni na 0. Prednost upotrebljenog resenja ogleda se u velikoj azurnosti, dostupnosti pouzadnosti posto nije bilo havarijskih ispada od implementacije pomenutog resenja

Praćenje fotohemijske stabilnosti karvedilola i njegovih degradacionih proizvoda RP-HPLC metodom

A sensitive, selective, precise and stability-indicating, new high-performance liquid chromatographic method for the analysis of carvedilol both as a bulk drug and in formulations was developed and validated. As the method could effectively separate the drug from its degradation products, it can be employed as a stability-indicating one. The method was validated for linearity, selectivity, precision, robustness, LOD, LOQ and accuracy. The chromatographic separation was achieved on a Chromolit RP8e, 100x4.6 mm, analytical column. The mobile phase consisted of a mixture of acetonitrile and water (45:55, V/V) (pH 2.5), pH adjusted with formic acid. The absorbance was monitored with a UV detector at 280 nm and the temperature of the analyses was 40°C. The flow rate was 0.5 mL/min. The linearity (r≥ 0.999), reproducibility (0.68-1.27 %) and recovery (99.71-101.58) were found to be satisfactory. This method enables the simultaneous determination of carvedilol and its degradation products, as well as stability.Karvedilol je neselektivni beta blokator sa vazodilatatornim i antioksidativnim svojstvima. Primenjuje se u terapiji hipertenzije, angine pektoris i kongestivne srčane insuficijencije. Razvijena je i validirana nova HPLC metoda za istovremenu kvalitativnu i kvantitativnu analizu karvedilola i njegovih nečistoća kao i za praćenje fotohemijske stabilnosti ovog jedinjenja. Metoda je validirana na linearnost, selektivnost, preciznost, robustnost, LOD, LOQ i tačnost. Optimalni uslovi postignuti su korišćenjem hromatografske kolone Chromolit RP 8e, 100x4,6 mm. Mobilnu fazu predstavlja smeša acetonitrila i vode u odnosu 45:55 pri pH 2,5. Analiza se odvija na temperaturi od 40°C pri protoku 0,5 ml/min a talasna dužina UV detektora iznosi 280 nm. Linearnost (r≥0,999), reproduktivnost (0,68-1,27%), i rikaveri (99,71-101,58) pokazuju zadovoljavajuće vrednosti. Hromatografska analiza je pokazala da se kao glavni proizvod degradacije karvedilola javlja 4-hidroksikarbazol, dok nečistoća C nije prisutna pod ovim uslovima. Predložena RP-HPLC metoda je brza, precizna, tačna, osetljiva, pouzdana i primenljiva za kvalitativnu i kvantitativnu analizu KarvileksR tablete, kao i za praćenje stabilnosti ovog leka

Study of the Influence of Primary Packaging on Photostability of Tablets Containing Carvedilol

The aim of this work was to select an appropriate primary packaging and analysis of its influence on stability, of tablets containing Carvedilol (Karvileks, Zdravlje-Actavis, Serbia). The influence of different primary packaging materials and doses radiation was investigated. Karvileks tablets were put in an opaque plastic container, red and white blister packs, composed of polyvinyl chloride and aluminum foil (PVC/Al). After radiation, the content was estimated using a validated HPLC method. Tablets, packaged in different primary packaging materials, were exposed at different doses of UV and VIS radiation. In case of blister packs, the content of active substance was lower than 85% compared with an initial content. Tablets packaged in the opaque plastic containers, the content of carvedilol was not lower than 90%, after radiation. The study showed that the opaque plastic containers provide better photo protection than red and white blister packs for solid oral dosage forms of Karvileks

Determination of carvedilol and its impurities in pharmaceuticals

A reversed-phase high-performance liquid chromatographic (RP-HPLC) method has been developed for separation of carvedilol and its impurities from Karvileks tablets. The best separation was achieved on a 100 mm x 4.6 mm, 5 mu m particle size, Chromolit RP 8e column. Use of acetonitrile-water, 45:55 (v/v), adjusted to pH 2.5 with formic acid, as mobile phase at a flow rate of 0.5 mL min(-1) enabled acceptable resolution of carvedilol, in large excess, from possible impurities, in a short elution time. UV detection was performed at 280 nm. Linearity, accuracy, precision, selectivity, and robustness were validated and found to be satisfactory. Overall, the proposed method was found to be highly sensitive, suitable, and accurate for quantitative determination of carvedilol and its impurities in dosage forms and in raw materials

An HPLC method for the determination of digoxin in dissolution samples

An HPLC method for digoxin quantification in dissolution samples obtained as per the official British Pharmacopeia (BP) method is presented in this paper. The chromatography was performed at 20 °C on a Symmetry C18; 3.5 ìm, 75 x 4.6 mm column with water - acetonitrile (72 : 28, v/v), as the mobile phase and UV detection at 220 nm. The method was found to be selective, linear, accurate and precise in the specified ranges. The LOD and LOQ were 0.015 μg mL-1 and 0.050 μg mL-1, respectively. Robustness testing was conducted to evaluate the impact of minor changes in the chromatographic parameters (i.e., acetonitrile fraction, flow rate of the mobile phase, column temperature and column length) on the characteristics of the digoxin peak. A. full factorial design (24) was used to investigate the influence of the four variables The presented HPLC method was applied in quality and stability testing of Digoxin tablets 0.25 mg