Перспективы развития франчайзинга в Республике Беларусь

Тез. докл. V Междунар. науч.-практ. конф., Гомель, 29–30 нояб. 2007 г

Aplicación del RCM para mejorar la productividad del área de producción de la empresa Shurtape Perú S.A. Santa Anita 2020

El presente proyecto de investigación tiene como objetivo la implementación del mantenimiento centrado en la confiabilidad (RCM) para aumentar la productividad del área de producción de la empresa Shurtape Perú S.A. Tiene como objetivo principal el de brindar la aceptación de la mejora que trae consigo la implementación de dicho sistema; la cual ayudo a desarrollar una técnica de mantenimiento centrado en confiabilidad (RCM) con el apoyo de los indicadores de confiabilidad, Mantenibilidad de igual manera eficiencia y eficacia para medir la productividad. La población y muestra en el estudio con 8 semanas antes y después de la implementación recolectando datos de observación de fuente primaria como referencia, para la evaluación y aplicación de los indicadores planteados. El presente proyecto de investigación fue de tipo aplicada de nivel descriptivo explicativo; por su enfoque fue cuantitativa con un diseño experimental un equipo de Pre y post prueba, los instrumentos hojas de registro de producción y mantenimiento. Las técnicas utilizadas fueron la descriptiva y la inferencial analizados por el SPSS con el objetivo de validar la hipótesis alterna por ello se comparará estas dos mediciones y así no dar un cálculo al azar (Y así una variación de uno y otro estadísticamente significativa) lo cual se tuvo que revisar documentos, observar, reportes, historial de cada equipo de dicha área de producción. Los resultados acertados al utilizar las herramientas del RCM (Mantenimiento centrado en la confiabilidad): en el indicador de confiabilidad operacional se obtuvo un tiempo medio entre fallos antes de 27.2 horas/fallo y un después de 42.2 horas/fallo y en el indicador de mantenibilidad un tiempo de reparación antes de 2.5 horas/reparación y un después de 2.0 horas/reparación. De igual forma se aprueban los objetivos planteados con incrementar 0.18 nivel de productividad, la eficiencia un incremento de 0.11 y la eficacia un incremento de 0.12. Las conclusiones los indicadores demostraron que el sistema de producción y de mantenimiento un incremento en eficiencia y eficacia (productividad) y el MTBF (confiabilidad) y el MTTR (mantenibilidad)

Distribution of Obestatin and Ghrelin in Human Tissues: Immunoreactive Cells in the Gastrointestinal Tract, Pancreas, and Mammary Glands

Obestatin and ghrelin are two peptides derived from the same prohormone. It is well established that ghrelin is produced by endocrine cells in the gastric mucosa. However, the distribution of human obestatin immunoreactive cells is not thoroughly characterized. A polyclonal antibody that specifically recognizes human obestatin was produced. Using this antibody and a commercial antibody vs ghrelin, the distribution of obestatin and ghrelin immunoreactive cells was determined in a panel of human tissues using immunohistochemistry. The two peptides were detected in the mucosa of the gastrointestinal tract, from cardia to ileum, and in the pancreatic islets. Interestingly, epithelial cells in the ducts of mammary glands showed distinct immunoreactivity for both ghrelin and obestatin. By double immunofluorescence microscopy, it was shown that all detected cells were immunoreactive for both peptides. Furthermore, the subcellular localization of obestatin and ghrelin was essentially identical, indicating that obestatin and ghrelin are stored in the same secretory vesicles. (J Histochem Cytochem 56:793–801, 2008

Návrh a implementace procesoru CORDIC s nízkou energetickou účinností na bázi Bfloat16

Coordinate Rotation Digital Computer (CORDIC) algorithm has a great advantage in hardware based implementation because of its simple architecture. It employs shifter and adder for hardware implementation. The major issue with a CORDIC algorithm is the linear dependence of convergence on the number of iterations. Each iteration performs shift and addition or subtraction operations, due to this there is a trade off between area and delay. Also, the floating-point representation of angles would also increase the area and power. The main aim of this work is to implement a low power and area efficient bfloat16 based on a CORDIC algorithm. The proposed hardware module consumes 3.2x and 3.38x less area and power compared to a single-precision floating-point based CORDIC implementation. The result of the proposed module has been verified on a Zynq evaluation FPGA board.Algoritmus CORDIC (Coordinate Rotation Digital Computer) má díky své jednoduché architektuře velkou výhodu při hardwarové implementaci. Pro hardwarovou implementaci využívá posunovač a sčítačku. Hlavním problémem algoritmu CORDIC je lineární závislost konvergence na počtu iterací. Každá iterace provádí operace posunu a sčítání nebo odčítání, díky čemuž dochází ke kompromisu mezi plochou a zpožděním. Také reprezentace úhlů v plovoucí řádové čárce by zvýšila plochu a výkon. Hlavním cílem této práce je implementovat úsporný a plošně efektivní bfloat16 založený na algoritmu CORDIC. Navržený hardwarový modul spotřebuje 3,2x a 3,38x méně plochy a energie ve srovnání s implementací CORDIC založenou na plovoucí řádové čárce s jednou přesností. Výsledek navrženého modulu byl ověřen na zkušební desce Zynq FPGA

Survey of Red Fluorescence Proteins as Markers for Secretory Granule Exocytosis

Fluorescent proteins (FPs) have proven to be valuable tools for high-resolution imaging studies of vesicle transport processes, including exo- and endocytosis. Since the pH of the vesicle lumen changes between acidic and neutral during these events, pH-sensitive FPs with near neutral pKa, such as pHluorin, are particularly useful. FPs with pKa>6 are readily available in the green spectrum, while red-emitting pH-sensitive FPs are rare and often not well characterized as reporters of exo- or endocytosis. Here we tested a panel of ten orange/red and two green FPs in fusions with neuropeptide Y (NPY) for use as secreted vesicle marker and reporter of dense core granule exocytosis and release. We report relative brightness, bleaching rate, targeting accuracy, sensitivity to vesicle pH, and their performance in detecting exocytosis in live cells. Tandem dimer (td)-mOrange2 was identified as well-targeted, bright, slowly bleaching and pH-sensitive FP that performed similar to EGFP. Single exocytosis events were readily observed, which allowed measurements of fusion pore lifetime and the dynamics of the exocytosis protein syntaxin at the release site during membrane fusion and cargo release

Návrh zobecněného systolického pole na bázi Bfloat16 s nízkou spotřebou energie a efektivní plochou pro aplikace DNN

Nowadays demand for artificial intelligence (AI) enabled mobile platforms is increasing. From healthcare services to defense and from remote to urban area, there is a huge demand of secured and power efficient devices. The performance of these platforms can be enhanced by providing an efficient compute engine. These compute engines perform a huge amount of matrix operations. The most popular choice for large matrix computation is a systolic array. In general, the systolic array performance degrades for the large input matrices, due to the trade off between resource utilization and computation delay. To address this issue, we need a systolic array with a control unit to re-configure the array according to the requirement of the computation. Computation array can be further improved by handling the negative weights and reduce the MAC operations. In this paper, we proposed a generalized bfloat16 based systolic array in which the sign of the partial sum (PS) is predicted before computation. The PS sign aids in network pruning which enhances system performance. The proposed system is implemented on a Virtex-7 FPGA board and it performs 2.21 similar to and 4.19x better in terms of area and power compared to single-precision based systolic array.V současné době roste poptávka po mobilních platformách s umělou inteligencí (AI). Od zdravotnických služeb až po obranu a od vzdálených až po městské oblasti existuje obrovská poptávka po zabezpečených a energeticky účinných zařízeních. Výkon těchto platforem lze zvýšit poskytnutím efektivního výpočetního jádra. Tyto výpočetní motory provádějí obrovské množství maticových operací. Nejoblíbenější volbou pro velké maticové výpočty je systolické pole. Obecně platí, že výkonnost systolického pole se pro velké vstupní matice zhoršuje v důsledku kompromisu mezi využitím prostředků a zpožděním výpočtu. K řešení tohoto problému potřebujeme systolické pole s řídicí jednotkou, která by změnila konfiguraci pole podle požadavku výpočtu. Výpočetní pole lze dále vylepšit zpracováním záporných vah a omezit operace MAC. V tomto článku jsme navrhli zobecněné systolické pole založené na bfloat16 , ve kterém se před výpočtem předpovídá znaménko částečného součtu (PS). Znaménko PS pomáhá při ořezávání sítě, což zvyšuje výkonnost systému. Navržený systém je implementován na desce Virtex-7 FPGA a ve srovnání se systolickým polem založeným na jedné přesnosti má výkon 2,21 podobný a 4,19x lepší z hlediska plochy a výkonu

Syntaxin clusters at secretory granules in a munc18-bound conformation

Syntaxin (stx)-1 is an integral plasma membrane protein that is crucial for two distinct steps of regulated exocytosis, docking of secretory granules at the plasma membrane and membrane fusion. During docking, stx1 clusters at the granule docking site, together with the S/M protein munc18. Here we determined features of stx1 that contribute to its clustering at granules. In live insulin-secreting cells, stx1 and stx3 (but not stx4 or stx11) accumulated at docked granules, and stx1 (but not stx4) rescued docking in cells expressing botulinum neurotoxin-C. Using a series of stx1 deletion mutants and stx1/4 chimeras, we found that all four helical domains (Ha, Hb, Hc, SNARE) and the short N-terminal peptide contribute to recruitment to granules. However, only the Hc domain confers specificity, and it must be derived from stx1 for recruitment to occur. Point mutations in the Hc or the N-terminal peptide designed to interfere with binding to munc18-1 prevent stx1 from clustering at granules, and a mutant munc18 deficient in binding to stx1 does not cluster at granules. We conclude that stx1 is recruited to the docking site in a munc18-1-bound conformation, providing a rationale for the requirement for both proteins for granule docking

Srovnání reprezentací v plovoucí desetinné čárce pro efektivní implementaci algoritmů strojového učení

Smart systems are enabled by artificial intelligence (AI), which is realized using machine learning (ML) techniques. ML algorithms are implemented in the hardware using fixedpoint, integer, and floating-point representations. The performance of hardware implementation gets impacted due to very small or large values because of their limited word size. To overcome this limitation, various floating-point representations are employed, such as IEEE754, posit, bfloat16 etc. Moreover, for the efficient implementation of ML algorithms, one of the most intuitive solutions is to use a suitable number system. As we know, multiply and add (MAC), divider and square root units are the most common building blocks of various ML algorithms. Therefore, in this paper, we present a comparative study of hardware implementations of these units based on bfloat16 and posit number representations. It is observed that posit based implementations perform 1.50x better in terms of accuracy, but consume 1.51x more hardware resources as compared to bfloat16 based realizations. Thus, as per the trade-off between accuracy and resource utilization, it can be stated that the bfloat16 number representation may be preferred over other existing number representations in the hardware implementations of ML algorithms.Inteligentní systémy jsou umožněny umělou inteligencí (AI), která je realizována pomocí technik strojového učení (ML). Algoritmy ML jsou implementovány v hardwaru s využitím reprezentace s pevnou řádovou čárkou, celými čísly a plovoucí řádovou čárkou. Výkonnost hardwarové implementace je ovlivněna velmi malými nebo velkými hodnotami kvůli jejich omezené velikosti slova. K překonání tohoto omezení se používají různé reprezentace s plovoucí desetinnou čárkou, například IEEE754, posit, bfloat16 atd. Navíc pro efektivní implementaci ML algoritmů je jedním z nejintuitivnějších řešení použití vhodné číselné soustavy. Jak víme, nejběžnějšími stavebními prvky různých ML algoritmů jsou jednotky pro násobení a sčítání (MAC), dělička a odmocnina. V tomto článku proto předkládáme srovnávací studii hardwarových implementací těchto jednotek založených na reprezentaci čísel bfloat16 a posit. Bylo zjištěno, že implementace založené na posit mají 1,50x lepší výkon z hlediska přesnosti, ale spotřebují 1,51x více hardwarových prostředků ve srovnání s realizacemi založenými na bfloat16. Z hlediska kompromisu mezi přesností a využitím zdrojů lze tedy konstatovat, že v hardwarových implementacích ML algoritmů lze upřednostnit reprezentaci čísel bfloat16 před ostatními existujícími reprezentacemi čísel

Features of NPY-FPs.

<p>Features of NPY-FPs.</p

Visualizing exocytosis and release with NPY-RFPs.

<p>Exocytosis was evoked in cells expressing NPY-FPs by local application of elevated K⁺. <b>A</b> Examples of single granules undergoing exocytosis during stimulation. <b>B</b> Fluorescence timecourse of single exocytosing granules (ΔF). Note transient increase (flash) in many of the examples (46–96 granules, 8–11 cells). In case of pHuji the elevated K⁺-solution had pH 8.2; similar results were obtained at pH 7.4 (not shown). <b>C</b> Time-aligned averages of single granule exocytosis events as in A-B. <b>D</b> Fraction of flash events observed with different NPY-FPs. <b>E</b> Cumulative count of exocytosis events normalized to footprint area; timing of K⁺ stimulation as indicated. Traces are color coded for NPY-FPs as in D and F. <b>F</b> Total number of exocytosis events in E, normalized to footprint area. Scale Bar = 1 μm.</p