摘要 —卷积神经网络 (CNN) 在图像识别和分类等许多应用中都取得了很高的准确率。然而,由于其参数量大且所需运算密集,通用处理器无法达到所需的推理性能水平。最近,人们开发了各种用于深度 CNN 的硬件加速器来提高 CNN 的吞吐量。在这些加速器中,基于现场可编程门阵列 (FPGA) 的加速器因其高性能、低功耗、高可重构性和快速开发周期而引起了广泛关注。此外,高级综合 (HLS) 工具的可用性减轻了编程负担并提高了基于 FPGA 的加速器设计人员的工作效率。本文提出了一种用于 CNN 卷积层的基于 FPGA 的加速器的 C++ HLS 实现。作为案例研究,我们使用 SDSoC 开发环境在 Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104 评估板上使用 Resnet50 CNN 评估所提出的加速器,实现了高达 339 倍的推理加速。
定义:IEC [321-01-01]定义的仪器变压器。旨在将信息信号传输到测量仪器,仪表以及保护性或控制设备的变压器。lpit:IEC 61869定义的低功率仪器变压器。它旨在连接到需要低功率(模拟或数字)的仪器,仪表和保护或控制设备。LPIT的一般设计包含3个元素:传感,链接和合并单元,如第2章FD-PAC:完全数字保护和控制系统。保护和控制系统旨在从其数字信息信号中接收数字信息信号。sv:由IEC 61850定义的采样值:从LPIT传输信息到FDPAC的数字信息格式。Other symbols and abbreviated terms AC alternating current ADC analogue-to-digital converter AIS air-insulated switchgear CS control system CT current transformer CVT capacitor voltage transformer EIT electronic LPIT EMC electromagnetic compatibility GIS gas-insulated switchgear GNNS global navigation satellite system IED intelligent electronic device IT instrument transformer LPIT low-power instrument transformer LPVT低功率电压变压器MU合并单元NCIT LPIT NTP NTP网络时间协议PACS保护自动化和控制系统PMU量法测量单元PTP精度时间协议SAMU独立合并单元TSO传输系统操作员
由于观察宗教圣日而引起的考试冲突。由于与宗教信仰的冲突,由于与宗教信仰的冲突而无法在定期安排的时间段内编写最终考试的学生必须在特定会议的正常添加/下降期结束后涉及的替代考试。注册商办公室将在常规考试期间安排其他插槽中的学生的替代考试。请从http:// www下载适当的表格。uwindsor.ca/registrar并提交给注册商办公室。
目的:本研究旨在评估不同年龄段的生成AI用户的群体是否对AI的情绪智力有所不同,尤其是在与用户情绪保持一致的能力方面。背景:生成的AI已迅速实施到用户的生活中,但是这些模型的潜力和挑战仍然不确定。我们研究了这些模型如何理解用户的情绪,特别是通过与年龄相关的特征,这些情绪仍在探索中。方法:来自各个年龄段的参与者(20至60,n = 283)参加了研究,并评估了根据特定及时指示产生的生成AI艺术品,以反映作者的情绪(以情感为中心; EF)。然后,将这些艺术品与迅速指示产生的艺术品进行了比较,这些艺术品仅反映了有关故事的事实(以信息为中心;如果)。然后,参与者根据他们与故事中用户的情绪保持一致的方式对240张图像进行了评分。结果:老年人(40岁,50年代及以上)比年轻人(20年代和30年代)对AI的对齐方式更有利。ef提示表现优于较高的情绪一致性得分的提示。结论:与普遍的看法相反,老年人比年轻人更喜欢艾滋病作品。年轻人和老年人都偏爱反映人类情绪而不是那些人的作品。应用:我们的发现突出了增强AI的情商在增加各种人口使用者参与方面的重要性,尤其是在老年人中。随着针对高级用户的市场的增加,这些生成的AIS可能会增加针对福祉,医疗保健或教育的创意活动和企业中的可访问性和采用率。关键字:用户体验,情感对齐,用户研究,衰老和AI
摘要 — 使资源有限的机器人能够执行计算密集型任务(例如移动和操作)是一项挑战。本项目提供了全面的设计空间探索,以确定适合基于模型的控制算法的最佳硬件计算架构。我们对通用标量、矢量处理器和专用加速器中的代表性架构设计进行了分析和优化。具体来说,我们使用内核级基准和端到端代表性机器人工作负载来比较标量 CPU、矢量机和领域专用加速器。我们的探索提供了定量的性能、面积和利用率比较,并分析了这些具有代表性的不同架构设计之间的权衡。我们证明架构修改、软件和系统优化可以缓解瓶颈并提高利用率。最后,我们提出了一种代码生成流程,以简化将机器人工作负载映射到专用架构的工程工作。
•HRSA计划标准:“为HIV阳性消费者儿童提供儿童保育服务的资金,仅在消费者参加医疗或其他任命或Ryan White HIV/AIDS计划 - 相关会议,团体或培训课程时才提供。可能包括使用资金来支持:有执照或注册的托儿服务提供者提供间歇性护理; Informal child care provided by a neighbor, family member, or other person (with the understanding that existing Federal restrictions prohibit giving cash to consumers or primary caregivers to pay for these services) Such allocations to be limited and carefully monitored to assure: Compliance with the prohibition on direct payments to eligible individuals and assurance that liability issues for the funding source are carefully weighed and addressed through the use of liability release forms designed to protect the consumer, provider, and the Ryan白色程序。” •单位定义:1个单位= 1个育儿会话•子服务类别的定义:
在 FPGA 上高效部署月球陨石坑探测深度神经网络 ▪ 将深度学习模型部署到 FPGA/SoC 平台上 ▪ 通过目标分析和量化工作流程优化模型性能 ▪ 为深度学习应用预处理传感器数据
热源性碳(PYC)是一个广泛定义的术语,指的是降解连续体,从轻度烧焦(相对易于降解)到高度凝结的芳香族芳和顽固的碳化合物(Bird等人,2015年,2015年)。持续的烦恼指出了将PYC定量方法应用于土壤样本和解释其结果的困难,其中各种研究报告了PYC浓度的可变性在应用不同的方法时,同一土壤样品的数量级最高阶,例如,应用不同的方法时(例如,Hammes等,2007;Kerré,2007;Kerré等,2006;kerré等人。 )。在发现和描述的最新进步和早期工业木炭富技术溶胶中,它们有可能用作研究土壤中充气碳/生物炭的长期影响的模型系统(Borchard等,2014; Burgeon等人,2020; Criscuoli et al。,2014年)。这些技术溶胶是在以前直立的炉膛(遗物木炭炉膛,RCHS,有时也称为木炭窑)的历史木炭生产的遗迹中发现的,这些木炭主要在北半球潮湿的中纬度Ecozone森林中发现。这些微浮雕位点是圆形高程(在平坦的地形上)或圆形至椭圆形的平台(在倾斜的地形上),平均直径约为10米(Hirsch等人,2020年)。美国东北部和中欧的RCH上的土壤具有特征性的特征性修饰,土壤物理和化学
混合储能系统 (HESS) 由两种或两种以上类型的储能组件以及连接它们的电力电子电路组成。因此,该系统的实时容量高度依赖于系统状态,不能简单地用传统的电池模型来评估。为了应对这一挑战,本文提出了一种等效充电状态 (ESOC),它反映了特定运行模式下 HESS 单元的剩余容量。此外,所提出的 ESOC 还应用于分布式 HESS 的控制,该 HESS 包含多个具有自己本地目标的单元。为了在这些单元之间最佳地分配总功率目标,提出了一种基于稀疏通信网络的分层控制框架。该框架从功率输出能力和 ESOC 平衡两个方面考虑了 HESS 中的分布式控制和最佳功率分配。基于一次下垂控制,根据每个单元的最大输出容量分配总功率,并使用二次控制从 ESOC 平衡的角度调整功率。因此可以控制每个储能单元来满足微电网局部的功率需求,基于MATLAB/Simulink的仿真结果验证了所提等效SOC应用的有效性。
摘要在本文中,我们创建了基于Linux内核的Cyclone V SOC FPGA平台的嵌入式操作系统的分布。比较了著名的开源工具用于创建嵌入式操作系统的工具。使用自定义脚本和简化的管道进行了嵌入式OS合成的逐步示例,从而增加了目标系统的适应性。展示了添加面向硬件的工具以进行SOC和FPGA之间交互的可能性。这使得可以使用远程访问创建广泛的硬件应用程序。所提出的方法也与供应商无关,可以应用于其他FPGA SOC。最终系统虽然在Yocto的资源需求方面没有显着差异,但更适合适应性,可以在必要时移植到Yocto基础上。这使我们能够充分利用完整的自定义方法,确保开发效率,对变化的响应能力和系统资源需求之间的最佳平衡。