国家理工学院锡金,国家重要的研究所是印度政府在2009年被印度政府的十个新批准的NIT之一。该研究所提供B.计算机科学和工程,电子和通信工程,电气和电子工程,机械工程以及土木工程的技术课程。此外,该研究所在VLSI和嵌入式系统,通信和信号处理,电气和电子工程以及AI和ML中提供M.Tech计划。该研究所还提供M SC。化学和博士学位的计划D计划在所有部门中。目前,NIT Sikkim位于South Sikkim的Ravangla的一个临时校园中,该校园是一个旅游城镇,它通过高速公路与该州其他主要城镇相连,位于Pelling和Gangtok之间。Ravangla位于2100 m的海拔,周围是喜马拉雅地形,以佛陀公园,Temi Tea Garden和Ralong修道院等旅游胜地而闻名。
多年来,单板计算机 (SBC) 领域的发展一直在不断加快。它们在计算性能和功耗之间实现了良好的平衡,这通常是移动平台所必需的,例如用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 的车辆应用。然而,对更强大、更高效的 SBC 的需求日益增长,这些 SBC 可以实时运行功耗密集型深度神经网络 (DNN),还可以满足必要的功能安全要求,例如汽车安全完整性等级 (ASIL)。ZF 正在开发“ProAI”,主要用于运行强大而高效的应用程序,例如多任务 DNN,此外,它还具有 AD 所需的安全认证。在这项工作中,我们基于功耗密集型多任务 DNN 架构 Multitask-CenterNet,就 FPS 和功率效率等性能指标比较和讨论了最先进的 SBC。作为一款汽车超级计算机,ProAI 实现了性能和效率的完美结合,其每瓦 FPS 数量几乎是现代工作站笔记本电脑的两倍,几乎是 Jetson Nano 的四倍。此外,根据基准测试期间的 CPU/GPU 利用率,还显示 ProAI 上仍有剩余电量用于执行进一步更复杂的任务。
p0,p1,p2和p3分别是端口0、1、2和3的SFR闩锁。将一个端口SFR(P0,P1,P2或P3)写成一点点,这会导致相应的端口输出引脚开关高。编写零会导致端口输出引脚开关低。用作输入时,端口引脚的外部状态将保存在端口SFR中(即,如果引脚的外部状态较低,则相应的端口SFR位将包含0;如果它很高,则位将包含1个)。
单元 1 嵌入式系统和物联网简介 9 小时。嵌入式系统简介、应用领域、嵌入式系统类别、嵌入式系统架构概述、嵌入式系统的特点、嵌入式系统的最新趋势、ARM 处理器及其架构简介。物联网承诺 – 定义 – 范围 – 传感器、物联网应用 – 物联网结构 – 物联网地图设备;物联网传感器 – 特性 – 类型。物联网问题和挑战、应用。单元 2 嵌入式物联网平台设计方法 9 小时。目的和要求规范、流程规范、领域模型规范、信息模型规范、服务规范、物联网级别规范、功能视图规范、操作视图规范、设备和组件集成、应用程序开发。单元 3 嵌入式物联网和物理设备的支柱 9 小时。设备互联网、物体互联网、传感器互联网、o 控制器互联网、连接和管理设备、对话、连接。网络、物联网设备的基本构建块、示例设备:Raspberry Pi、Raspberry Pi 接口、使用 Python 编程 Raspberry Pi、▪ Beagle 板和其他物联网设备。单元 4 物联网和物联网云
摘要 —近年来,深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时,DL 模型的规模也不断扩大,需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战,该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中,我们提出了 EEG-TCN ET,一种新颖的时间卷积网络 (TCN),它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明,EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数,我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后,我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性,这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明,EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外,在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
摘要 - 嵌入式机器学习的新领域使微控制器能够运行复杂的机器学习模型。用于机器学习应用程序的嵌入式设备可以完成行业中的许多任务。尽管对嵌入式系统和机器学习有很多教育内容,但嵌入式ML的教育内容尚未赶上。作者开发了在Udemy上嵌入机器学习的介绍,以尝试通过提供嵌入式系统,机器学习和微小ML的基础来填补该空白。本课程将使用微控制器或学生的移动设备进行交互式声学事件检测项目结束。在课程结束时,学生将能够选择自己的分类和音频,以及训练和部署机器学习模型。这是引入初学者并在嵌入式机器学习领域获得宝贵经验的好方法。
Behavioral Patterns - Example: Handling timer events - Flexible solution based on the design pattern Observer - Practical exercise: Using the observer pattern in the elevator control - Pitfalls in interface design or implementation - "Horizontal" and "vertical" interfaces - Event handling based on the design pattern Command - Practical exercise: Using the command pattern in the elevator control - Example: Traditional implementation of a state machine in C - Object-oriented solution based on the design pattern State -实践练习:使用电梯控制中的状态模式 - 示例:用户定义的内存管理 - 使用分区管理器分区及其管理 - 基于设计模式策略的灵活内存管理 - 实用练习:使用电梯控制中的策略模式 - 示例:具有常见基本结构的策略 - 基于设计模式模板方法
多项微控制器体系结构概念概念概念说明多项架构 - 均匀 /异质性多核心体系结构,具有共享内存和 /或非共享存储器软件方面,可用于多层处理核心核心接口和内存: (1级内存),全局/共享SRAM(级别2内存),snoop逻辑(高速缓存连贯) - 命令吞吐量(MIPS)的要求 - 核心同步 - coprifiseor功能 - 新的核心总线系统(New Core Bus Systems(CrossBar) - 信号量信号器 - 存储器控制 - 访问控制(Access Protection) - 多重点中断处理 - 元素启动和初始化:启动过程,主和辅助CPU插头接口的设置
然而,为了有可能告知建立基于大肠癌筛查计划的国际研究,需要进行其他方法学工作来测试适合和标本收集卡,这些标本收集卡在其他国家采用了不同的拟合方法和筛选程序。因此,我们评估了存储在室温下的粪便标本中的微生物稳定性,并评估了来自两个不同标本收集卡(用于阿富汗)的微生物组指标的准确性,以及在正在进行的国际大型癌症筛查程序中使用的四个不同的拟合管(在法国和大多数欧洲国家,摩洛哥,土耳其,火鸡和伊朗)。此外,我们研究了结直肠癌筛查程序和替代运输温度(例如夏季和冬季温度)对微生物组准确性和稳定性确定的影响。