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CIAS 2024_LETTERHEAD-多伦多
全面显示多伦多的汽车的过去，现在和未来。- 今天，加拿大国际汽车公司（Canadian International Autoshow）主持了独家媒体预览，并在今年的演出中展出了令人惊叹且多样化的异国情调和专业车辆的阵容。认识到最近的天气事件阻止了一些媒体参加媒体日，因此AutoShow推出了“媒体日2.0”，这是第二个机会，可以使幕后访问多年来最好的汽车之一。由加拿大国际汽车公司总经理杰森·坎贝尔（Jason Campbell）和市场营销总监戴夫·麦克林（Dave McClean）主持，该活动以特别版和高性能工具的动态演示开始。一一，每辆杰出的汽车都咆哮着，令人兴奋的是人群，因为其代表分享了这些机器背后的关键见解和故事。该活动提供了最终的汽车展示柜，从过去，现在和将来都无缝融合了车辆。与会者能够看到（并听到）车辆，因为每辆车都开始并在面试进行时登上舞台，随后进行了几次游行。参加媒体在展示开放之前还可以独家访问室内EV测试轨道和营地吉普车，为探索最新的汽车创新提供了独特的第一手机会。今年共有24个不同制造商的室内和室外测试驱动器共有50辆车。当今节目中的各种车辆的全部阵容包括：Hedley Studios DB5 Junior No Time Edie Edition：由Grand Touring Automobiles呈现，Miniature Aston是经典DB5的66％比例版本。无时间的死版带有一个隐藏的小工具面板，该小组可以激活循环数字板，烟雾屏幕，迷你盖特林枪。激进的SR3：SR（运动赛车手）于2001年开始生产，是一款轻巧的两人赛车。这个特殊的例子是加拿大激进学院的一部分，该组织赋予了女孩和妇女进入赛车运动的能力。
在低功率5K-LUT FPGA上使用尖峰神经网络的实时SEMG处理
摘要 - 基于表面肌电图（SEMG）的分析的手动运动的准确建模为开发复杂的假体设备和人机界面的开发提供了令人兴奋的机会，从离散的手势识别转向连续运动跟踪。在这项研究中，我们基于轻量级尖峰神经网络（SNN）和在晶格ICE40-ultraplus FPGA上实施了两种实时SEMG加工的解决方案，特别适用于低功率应用。我们首先评估离散手势识别任务中的性能，考虑到参考Ninapro DB5数据集，并在十二个不同的固定手势的分类中占83.17％的准确性。我们还考虑了连续填充力建模的更具挑战性的问题，在独立的扩展和收缩练习中引用了用于填充跟踪的Hyser数据集。评估表明，高达0.875的相关性与地面真正的力。我们的系统利用了SNN的固有效率，并在活动模式下消散11.31 MW，以进行手势识别分类的44.6 µJ，用于强制建模推理的手势识别分类和1.19 µJ。考虑动态功率消费管理和引入空闲时期，对于这些任务，平均功率下降至1.84兆瓦和3.69兆瓦。