Strategic Risk Determinants Influencing Growth of SMEs: The Case of Vietnam

Risk is inherent in all business functions and in every kind of activities. This is especially true for small and medium sized enterprises (SMEs) that are most exposed to the harmful effects of the risks, due to limited resources and structural features. Therefore, this study is conducted for identifying the relationship and impact strategic risk determinants including Political risks, Technological risks, Social risks on the growth of 30 small and medium forest enterprises (SMFEs) in Dien Bien as the case study. Political risks, Technological risks, Social risks are independent variables and the growth of SMFEs is a dependent variable. Data were collected through the questionnaire survey and using mean, correlation and regression analysis for this paper. The results show that there is a statistically significant negative correlation between strategic risk determinants on SMFEs growth. Keywords: Political risks, Technological risks, Social risks, Growth, SME

Algoritmos de aprendizaje profundo en sistemas empotrados

Este documento explora el desarrollo de aplicaciones basadas en redes neuronales y aprendizaje profundo en sistemas empotrados implementadas en microcontroladores de prestaciones reducidas. Este área recientemente se ha comenzado a denominar TinyML. Estos dispositivos presentan costes y consumos bajos, por lo que los hace ideales para aplicaciones portables y a gran escala. En un primer lugar se explican las ventajas y desafíos a los que se debe enfrentar un desarrollador a la hora de realizar un proyecto en esta área. Más tarde, se procede al desarrollo de principio a fin de dos aplicaciones de distintos ámbitos, ambas procesando datos de sensores en tiempo real, con el fin de analizar las potentes herramientas hardware y software actualmente disponibles y proponer una metodología de trabajoLa primera aplicación, orientada a visión por computador, consiste en clasificación multiclase de imágenes de personas y/o coches para aplicarlo en sistemas de control de tráfico, además reduciendo consumos de gasolina y emisiones de CO2. El desarrollo se enfoca en el flujo de adquisición de datos y la selección de modelo para conseguir rendimientos profesionales y, al mismo tiempo, ajustados a las modestas especificaciones de un microcontrolador. Se lleva a cabo también un prototipo funcional que sirve como prueba de concepto y se analizan sus prestaciones, pudiéndose destacar que el microcontrolador procesa y clasifica la imagen en un segundo aproximadamente.La segunda aplicación consiste en fijar un pequeño acelerómetro de tres ejes a la culata de un bolígrafo. La red neuronal analiza los movimientos (aceleraciones) del bolígrafo en tiempo real y transcribe las letras que se vayan escribiendo. La aplicación se enfoca en la confección del conjunto de datos (manual), así como de la implementación optimizada en un sistema operativo de tiempo real que envía los resultados por bluetooth de bajo consumo (BLE) a un servidor. También se lleva a cabo un prototipo funcional, observándose que un microcontrolador típico tarda unos 65 ms en clasificar y transcribir el trazo a la letra correspondiente.En definitiva, hemos comprobado que la implementación de algoritmos avanzados basados en redes neuronales y aprendizaje profundo en sistemas empotrados basados en microcontroladores de prestaciones reducidas es factible y que aporta numerosas ventajas frente a sistemas tradicionales, demostrándolo con la elaboración de dos prototipos funcionales. Como conclusión fundamental podemos decir que en la actualidad las herramientas disponibles analizadas han alcanzado ya cierto grado de madurez, lo que permite automatizar en parte el desarrollo de aplicaciones de machine y deep learning en dispositivos empotrados, facilitando el desarrollo de aplicaciones reales.<br /

Parameter Identification Method for a 3-phase Induction Heating System

This paper describes a new method for the on-line parameter estimation of an induction heating system. Simulations and experiments are presented in order to measure its impedance matrix for more exact control in closed loop. In previous papers, various parameter identification methods including off-line methods were introduced and compared for current inverters. It has been demonstrated that parameter identification is necessary to achieve good control of the inductor currents. A “pseudo-energy” method for a simple and fast implementation is compared to a classical “V/I with phase shift” method. They are experienced on a reduced power 3-phase coupled resonant system supplied with voltage inverters with satisfying results

Improving multiphase induction-heating systems: several configurations and resonant control show promise

This article presents a new configuration for multiphase induction-heating (IH) systems and their control schemes. Instead of using separate voltage inverters to supply the required current to the inductors in each phase, we specifically configured the inverters to reduce the number of power switches. A modification of the inverter-setting parameters ensured the proper operation of the system. We obtained the best references through a specific optimization procedure and tested several solutions for neutral current minimization, including a new arrangement of the coils. In addition, proportional-resonant (PR) controllers allowed us to achieve current control in the different phases. We developed the application on a reduced-power, three-phase coupled resonant test bench, which provided simulation and experimental results