A CONFIGURABLE AND MULTI-FUNCTION DRIVER ASSISTANCE SYSTEM, DEVELOPED ON PSOC (PROGRAMMABLE-IN-A-CHIP SYSTEM) BASED ON IP LOOPS FOR “MACHINE LEARNING” (Q3145118)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q3145118 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | A CONFIGURABLE AND MULTI-FUNCTION DRIVER ASSISTANCE SYSTEM, DEVELOPED ON PSOC (PROGRAMMABLE-IN-A-CHIP SYSTEM) BASED ON IP LOOPS FOR “MACHINE LEARNING” |
Project Q3145118 in Spain |
Statements
51,060.49 Euro
0 references
93,775.0 Euro
0 references
54.45 percent
0 references
30 December 2016
0 references
31 December 2020
0 references
UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNIBERTSITATEA
0 references
48940
0 references
ACERCARSE AL NIVEL "CERO ACCIDENTES" ES UNO DE LOS PRINCIPALES RETOS DE LAS SOCIEDADES EUROPEAS E INDUSTRIALIZADAS. CONSEGUIR ESTE OBJETIVO IMPLICA EL DESARROLLO DE MEJORES SISTEMAS DE ASISTENCIA A LA CONDUCCION (DAS) HASTA DISPONER DE VEHICULOS DE CONDUCCION AUTONOMA FIABLES EN TODA SITUACION DE TRAFICO Y MODO DE CONDUCCION. AL MISMO TIEMPO, LA INTRODUCCION DE VEHICULOS AUTONOMOS (O SEMI-AUTONOMOS) Y EL CAMBIO EN LAS FUNCIONES DEL CONDUCTOR DARAN LUGAR A NUEVOS RETOS QUE INFLUYEN EN EL CONFORT Y BIENESTAR DE CONDUCTOR Y PASAJEROS. EN ESTE ESCENARIO TECNOLOGICO PRESENTAMOS UN ENFOQUE MULTIDISCIPLINAR BASADO EN LA ELECTRONICA, LAS TECNOLOGIAS DE SENSORES, LA MINERIA DE DATOS Y LOS ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING PARA HACER FRENTE A LOS RETOS QUE LA INDUSTRIA DEL AUTOMOVIL TIENE QUE ABORDAR EN LA TRANSICION HACIA LA CONDUCCION AUTONOMA._x000D_ _x000D_ EL OBJETIVO PRINCIPAL DEL PROYECTO ES EL DESARROLLO DE UNA PLATAFORMA HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNCION CONFIGURABLE PARA ASISTENCIA AL CONDUCTOR BASADA EN NUCLEOS DE PROPIEDAD INTELECTUAL (IP) PARA MACHINE LEARNING. LA ARQUITECTURA SE DESARROLLARA COMO UN SISTEMA-EN-UN-CHIP PROGRAMABLE (PSOC) BASADO EN NUCLEOS ARM CORTEX Y LOGICA PROGRAMABLE. LA PARTE PROGRAMABLE DEL PSOC (FPGA) PERMITE LA IMPLEMENTACION EN UN SOLO CHIP DE VARIOS NUCLEOS IP QUE REALIZAN DAS EN PARALELO. UN RESULTADO INMEDIATO DEL PROYECTO ES, POR TANTO, UNA REDUCCION EN LA GRAN CANTIDAD DE UNIDADES DE PROCESAMIENTO DE LOS COCHES. ADEMAS, DEBIDO A LA VERSATILIDAD DE LOS ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING Y A LA CAPACIDAD MULTI-HILO DE LAS FPGA, LA ARQUITECTURA SERA SUFICIENTEMENTE FLEXIBLE COMO PARA HACER FRENTE A LOS CAMBIOS INCREMENTALES QUE LAS NUEVAS GENERACIONES DE VEHICULOS DEMANDAN. SERA CAPAZ DE ADAPTARSE A LOS REQUISITOS DE CADA NIVEL DE CONDUCCION AUTONOMA SIN CAMBIAR LA ARQUITECTURA PRINCIPAL, LO QUE REDUCE COSTES Y TIEMPO DE COMERCIALIZACION Y MEJORA LA FIABILIDAD DEL VEHICULO._x000D_ _x000D_ COMO ES SABIDO, LA MAYORIA DE TECNICAS DE MACHINE LEARNING DEMANDAN GRAN CANTIDAD DE RECURSOS COMPUTACIONALES, UN PROBLEMA CRITICO CUANDO EL TAMAÑO Y EL CONSUMO DE LOS DISPOSITIVOS ESTAN LIMITADOS. EN EL PROYECTO SE ABORDA ESTA DIFICULTAD MEDIANTE EL USO DE NUEVOS METODOS DE MACHINE LEARNING CONOCIDOS COMO MAQUINAS DE APRENDIZAJE EXTREMO (ELM) Y DEEP-ELM. SE TRATA DE PROPUESTAS QUE MEJORAN EL TIEMPO DE CALCULO Y RENDIMIENTO DE LAS TECNICAS CONVENCIONALES DE MACHINE LEARNING, COMO LAS REDES NEURONALES DE RETRO-PROPAGACION Y LAS MAQUINAS DE VECTORES SOPORTE. LOS NUCLEOS IP DE TIPO ELM SE DISEÑARAN COMO CO-PROCESADORES CONFIGURABLES (VHDL) CON CAPACIDAD DE APRENDIZAJE ONLINE, ADECUADOS PARA INSTALAR EN LOS VEHICULOS GRAN VARIEDAD DE APLICACIONES QUE INCLUYEN PROBLEMAS DE CLASIFICACION, MODELADO DE FUNCIONES COMPLEJAS O CONTROL NO LINEAL. EL USO DE ESTRATEGIAS ELM EN EL SECTOR DEL AUTOMOVIL ES UNA INNOVACION NOTABLE DE ESTE PROYECTO._x000D_ _x000D_ LA VERSATILIDAD DE LA ARQUITECTURA SE DEMOSTRARA MEDIANTE DATOS OBTENIDOS CON COCHES INSTRUMENTALIZADOS Y DATOS DE CONDUCCION NATURALISTA. SE DESARROLLARAN VARIOS NUCLEOS IP CON ESPECIFICACIONES EN DIFERENTES NIVELES CRITICOS: ALERTA DE ATENCION (CONDUCCION SEGURA), ALARMA ANTI-ROBO (SEGURIDAD), ACONDICIONAMIENTO DE LA CABINA (CONFORT PERSONALIZADO) Y MEJORA EN EL RENDIMIENTO DE LA CONDUCCION (EFICIENCIA)._x000D_ _x000D_ EN RESUMEN, ESTE ENFOQUE TIENE IMPORTANTES VENTAJAS SOBRE LAS SOLUCIONES ACTUALES: LA PLASTICIDAD Y LA ESCALABILIDAD DE LA ARQUITECTURA, LA NATURALEZA DE LARGO ALCANCE DE LA APLICACION Y EL AHORRO EN TAMAÑO Y EN CONSUMO. (Spanish)
0 references
APPROACHING THE “ZERO ACCIDENT” LEVEL IS ONE OF THE MAIN CHALLENGES FOR EUROPEAN AND INDUSTRIALISED SOCIETIES. ACHIEVING THIS OBJECTIVE IMPLIES THE DEVELOPMENT OF BETTER SYSTEMS OF DRIVING ASSISTANCE (DA) UNTIL HAVING RELIABLE AUTONOMA DRIVING VEHICLES IN ALL TRAFFIC SITUATION AND DRIVING MODE. AT THE SAME TIME, THE INTRODUCTION OF AUTONOMOUS VEHICLES (OR SEMI-AUTONOMOUS VEHICLES) AND THE CHANGE IN DRIVER FUNCTIONS WILL GIVE RISE TO NEW CHALLENGES THAT INFLUENCE THE COMFORT AND WELL-BEING OF DRIVERS AND PASSENGERS. In this technological ESCENARY we submit a MULTIDISCIPLINAL focus based on the ELECTRONICA, sensor’s technologies, DATA MINERY AND MACHINE LEARNING ALGORITMS TO FROM THE RETES THAT THE INDUSTRY OF THE AUTOMOVIL HAVE TO ABOUT THE TRANSICATION OF THE CONDUCTION AUTONOMA._x000D_ _x000D_ The PRINCIPAL OBJECTIVE OF THE PROJECT IS THE DEVELOPMENT OF A HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNCTION FOR ASSISTANCE TO THE CONDUCTOR BASED IN INTELECTUAL PROPERTY NUCLEOS (IP) FOR MACHINE LEARNING. THE ARCHITECTURE WILL BE DEVELOPED AS A PROGRAMMABLE IN-CHIP SYSTEM (PSOC) BASED ON ARM CORTEX NUCLEI AND PROGRAMMABLE LOGIC. THE PROGRAMMABLE PART OF THE PSOC (FPGA) ALLOWS THE IMPLEMENTATION ON A SINGLE CHIP OF SEVERAL IP LOOPS THAT PERFORM DAS IN PARALLEL. AN IMMEDIATE RESULT OF THE PROJECT IS THEREFORE A REDUCTION IN THE LARGE NUMBER OF CAR PROCESSING UNITS. MOREOVER, DUE TO THE VERSATILITY OF MACHINE LEARNING ALGORITHMS AND THE MULTI-THREAD CAPABILITY OF FPGAS, THE ARCHITECTURE WILL BE FLEXIBLE ENOUGH TO COPE WITH THE INCREMENTAL CHANGES THAT NEW GENERATIONS OF VEHICLES DEMAND. Be able to adapt to the requirements of every self-conducting instrument without changing the primary architectural structure, which means costs and time for marketing and improving the reliability of VEHICLE._x000D_ _x000D_ As it is known, the MACHINE LEARNING TECHNICAL MAYORY DEMAND GREAT QUANTITY OF COMPUTATIONAL RESOURCES, A CRITIC PROBLEM WHEN THE SIZE AND THE CONSUMPTION OF THE DISPOSITIVES ARE LIMITED. THE PROJECT ADDRESSES THIS DIFFICULTY BY USING NEW MACHINE LEARNING METHODS KNOWN AS EXTREME LEARNING MACHINES (ELM) AND DEEP-ELM. THESE ARE PROPOSALS THAT IMPROVE THE CALCULATION TIME AND PERFORMANCE OF CONVENTIONAL MACHINE LEARNING TECHNIQUES, SUCH AS RETRO-PROPAGATION NEURAL NETWORKS AND VECTOR SUPPORT MACHINES. ELM-TYPE IP LOOPS WILL BE DESIGNED AS CONFIGURABLE CO-PROCESSORS (VHDL) WITH ONLINE LEARNING CAPABILITY, SUITABLE FOR INSTALLING IN VEHICLES A WIDE VARIETY OF APPLICATIONS THAT INCLUDE PROBLEMS OF CLASSIFICATION, MODELLING OF COMPLEX FUNCTIONS OR NONLINEAR CONTROL. Use of ELM STRATEGIES IN THE AUTOMOVIL SECTOR IS A NOTABLE INNOVATION OF THIS PROJECT._x000D_ _x000D_ The VERSATILITY OF ARCHITECTURE will be demonstrated by means of DATA OBTENTED WITH instrumentalised CARS AND NATURALIST CONDUCTION DATA. SEVERAL IP NUCLEI WILL BE DEVELOPED WITH SPECIFICATIONS AT DIFFERENT CRITICAL LEVELS: Attention WARNING (Safe CONDUCTION), ANTI-ROBO ALARMA (SEGURITY), CABIN CONDITIONATION (Personalised CONFORT) AND IMPROVEMENT IN THE CONDITION OF THE CONDITION (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ IN SUMMARY, THIS FOLLOW HAVE IMPORTANT VENTAJAS ON ACTUAL SOLUTIONS: THE PLASTICITY AND SCALABILITY OF THE ARCHITECTURE, THE LONG-RANGE NATURE OF THE APPLICATION AND THE SAVINGS IN SIZE AND CONSUMPTION. (English)
12 October 2021
0.5805963377896157
0 references
L’APPROCHE DU NIVEAU «ZÉRO ACCIDENT» EST L’UN DES PRINCIPAUX DÉFIS POUR LES SOCIÉTÉS EUROPÉENNES ET INDUSTRIALISÉES. POUR ATTEINDRE CET OBJECTIF, IL FAUT METTRE AU POINT DE MEILLEURS SYSTÈMES D’ASSISTANCE À LA CONDUITE JUSQU’À CE QUE LES VÉHICULES AUTONOMES SOIENT FIABLES DANS TOUTES LES CONDITIONS DE CIRCULATION ET DANS TOUS LES MODES DE CONDUITE. DANS LE MÊME TEMPS, L’INTRODUCTION DE VÉHICULES AUTONOMES (OU DE VÉHICULES SEMI-AUTONOMES) ET LE CHANGEMENT DES FONCTIONS DU CONDUCTEUR CRÉERONT DE NOUVEAUX DÉFIS QUI INFLUENCENT LE CONFORT ET LE BIEN-ÊTRE DES CONDUCTEURS ET DES PASSAGERS. Dans cet ESCÉNAIRE technologique, nous soumettons une focalisation MULTIDISCIPLINALE basée sur l’ELECTRONIQUE, les technologies des capteurs, la minerie de données et les algoritmes d’apprentissage de la MACHINE À partir des RETES QUE L’INDUSTRIE DE L’Automovil doit sortir de la TRANSICATION DE LA conduction AUTONOMA._x000D_ _x000D_ L’OBJECTIVE PRINCIPALE DU PROJET est le DEVELOPPEMENT d’une MULTI-FUNCTION DE MULTI-FONCTION POUR L’ASSISTANCE AU CONDUCTEUR BASE DANS LES nucléos DE PROPRIÉTÉ INTÉLECTUELLE (IP) pour la formation de MACHINE. L’ARCHITECTURE SERA DÉVELOPPÉE COMME UN SYSTÈME PROGRAMMABLE EN PUCE (PSOC) BASÉ SUR LES NOYAUX CORTEX BRAS ET LA LOGIQUE PROGRAMMABLE. LA PARTIE PROGRAMMABLE DU PSOC (FPGA) PERMET L’IMPLÉMENTATION SUR UNE PUCE UNIQUE DE PLUSIEURS BOUCLES IP QUI EFFECTUENT DES DAS EN PARALLÈLE. UN RÉSULTAT IMMÉDIAT DU PROJET EST DONC UNE RÉDUCTION DU GRAND NOMBRE D’UNITÉS DE TRAITEMENT DES WAGONS. EN OUTRE, EN RAISON DE LA POLYVALENCE DES ALGORITHMES D’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ET DE LA CAPACITÉ MULTI-THREAD DES FPGA, L’ARCHITECTURE SERA SUFFISAMMENT FLEXIBLE POUR FAIRE FACE AUX CHANGEMENTS INCRÉMENTAUX QUE LES NOUVELLES GÉNÉRATIONS DE VÉHICULES EXIGENT. Être en mesure de s’adapter aux exigences de chaque instrument auto-conducteur sans modifier la structure architecturale primaire, ce qui signifie coûts et temps pour la commercialisation et l’amélioration de la fiabilité de VEHICLE._x000D_ _x000D_ Comme on le sait, le MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT QUANTITY DES RESSOURCES COMPUTATIONNELLES, un PROBLEM CRITIC AVEC LA CITE ET LA CONSUMPTION DES DISPOSITIONS SONT LIMITES. LE PROJET ABORDE CETTE DIFFICULTÉ EN UTILISANT DE NOUVELLES MÉTHODES D’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE APPELÉES MACHINES D’APPRENTISSAGE EXTRÊME (ELM) ET DEEP-ELM. IL S’AGIT DE PROPOSITIONS QUI AMÉLIORENT LE TEMPS DE CALCUL ET LES PERFORMANCES DES TECHNIQUES CONVENTIONNELLES D’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE, TELLES QUE LES RÉSEAUX NEURONAUX RÉTRO-PROPAGATION ET LES MACHINES DE SUPPORT VECTORIEL. LES BOUCLES IP DE TYPE ELM SERONT CONÇUES COMME DES CO-PROCESSEURS CONFIGURABLES (VHDL) DOTÉS D’UNE CAPACITÉ D’APPRENTISSAGE EN LIGNE, ADAPTÉS À L’INSTALLATION DANS LES VÉHICULES D’UNE GRANDE VARIÉTÉ D’APPLICATIONS COMPRENANT DES PROBLÈMES DE CLASSIFICATION, DE MODÉLISATION DE FONCTIONS COMPLEXES OU DE CONTRÔLE NON LINÉAIRE. L’utilisation de STRATÉGIES ELM dans le SECTEUR D’Automovil est une INNOVATION NOTABLE DE CE PROJECT._x000D_ _x000D_ La VERSATILITÉ DE L’ARCCHITECTURE sera démontrée au moyen de DATA OBTENTED AVEC CARS instrumentalisés ET DONNÉES NATURALISTES. PLUSIEURS NOYAUX IP SERONT DÉVELOPPÉS AVEC DES SPÉCIFICATIONS À DIFFÉRENTS NIVEAUX CRITIQUES: Attention AVERTISSEMENT (conduite sûre), ANTI-ROBO Alarma (segurity), CONDITIONATION DE CABIN (ConFORT personnalisé) ET IMPROUVEMENT DANS LA CONDITION DE LA CONDITION (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ EN RÉSUMÉ, CETTE FOLLOW ont des ventajas IMPORTANTS SUR LES SOLUTIONS ACTUELLES: LA PLASTICITÉ ET L’ÉVOLUTIVITÉ DE L’ARCHITECTURE, LE CARACTÈRE À LONG TERME DE L’APPLICATION ET LES ÉCONOMIES DE TAILLE ET DE CONSOMMATION. (French)
2 December 2021
0 references
DIE ANNÄHERUNG AN DIE STUFE „NULLUNFALL“ IST EINE DER GRÖSSTEN HERAUSFORDERUNGEN FÜR DIE EUROPÄISCHEN UND INDUSTRIALISIERTEN GESELLSCHAFTEN. DIE VERWIRKLICHUNG DIESES ZIELS ERFORDERT DIE ENTWICKLUNG BESSERER SYSTEME DER FAHRASSISTENZ (DA) BIS ZU EINEM ZUVERLÄSSIGEN AUTONOMA-FAHREN VON FAHRZEUGEN IN ALLEN VERKEHRSSITUATIONEN UND FAHRMODUS. GLEICHZEITIG WERDEN DIE EINFÜHRUNG AUTONOMER FAHRZEUGE (ODER HALBAUTONOME FAHRZEUGE) UND DER WECHSEL DER FAHRERFUNKTIONEN ZU NEUEN HERAUSFORDERUNGEN FÜHREN, DIE DEN KOMFORT UND DAS WOHLBEFINDEN VON FAHRERN UND FAHRGÄSTEN BEEINFLUSSEN. In diesem technologischen ESCENARY legen wir einen MULTIDISCIPLINAL Fokus auf der Grundlage der ELECTRONICA, Sensortechnologien, DATA-Minen und MACHINE LEARNING algoritms, um die RETES, dass die INDUSTRY des Automovil HAVE ÜBER DIE TRANSIKATION der Leitung AUTONOMA._x000D_ _x000D_ _x000D_ Das PRINCIPAL OBJECTIVE DES PROJEKT IST die Entwicklung einer HARDWARE/SOFTWARE-MULTI-FUNKTION für die ASSISTANCE an den in INTELECTUAL PROPERTY Nukleos (IP) für MACHINE LEARNING BASEDEN ZUR EINFÜHRUNG. DIE ARCHITEKTUR WIRD ALS PROGRAMMIERBARES IN-CHIP-SYSTEM (PSOC) AUF BASIS VON ARMKORTEXKERNEN UND PROGRAMMIERBARER LOGIK ENTWICKELT. DER PROGRAMMIERBARE TEIL DES PSOC (FPGA) ERMÖGLICHT DIE IMPLEMENTIERUNG AUF EINEM CHIP MEHRERER IP-LOOPS, DIE DAS PARALLEL DURCHFÜHREN. EIN UNMITTELBARES ERGEBNIS DES PROJEKTS IST DAHER EINE VERRINGERUNG DER GROSSEN ANZAHL VON FAHRZEUGBEARBEITUNGSEINHEITEN. DARÜBER HINAUS WIRD DIE ARCHITEKTUR AUFGRUND DER VIELSEITIGKEIT VON MACHINE LEARNING-ALGORITHMEN UND DER MULTI-THREAD-FÄHIGKEIT VON FPGAS FLEXIBEL GENUG SEIN, UM MIT DEN INKREMENTELLEN VERÄNDERUNGEN, DIE NEUE FAHRZEUGGENERATIONEN VERLANGEN, FERTIG ZU WERDEN. In der Lage sein, sich den Anforderungen jedes selbstführenden Instruments anzupassen, ohne die primäre architektonische Struktur zu verändern, was Kosten und Zeit für die Vermarktung und die Verbesserung der Zuverlässigkeit von VEHICLE bedeutet._x000D_ _x000D_ Wie bekannt ist, ist die MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT QUANTITY OF COMPUTATIONAL RESOURCES, A CRITIC PROBLEM WHEN DAS SIZE UND DIE TECHNIKPTION DER Dispositiven ARE LIMITED. DAS PROJEKT BEFASST SICH MIT NEUEN METHODEN DES MASCHINELLEN LERNENS, DIE ALS EXTREME LERNMASCHINEN (ELM) UND DEEP-ELM BEKANNT SIND. DIES SIND VORSCHLÄGE, DIE DIE BERECHNUNGSZEIT UND LEISTUNG HERKÖMMLICHER MASCHINELLER LERNTECHNIKEN, WIE Z. B. RETROPROPAGIERENDE NEURONALE NETZWERKE UND VEKTORUNTERSTÜTZUNGSMASCHINEN, VERBESSERN. ELM-IP-LOOPS WERDEN ALS KONFIGURIERBARE CO-PROZESSOREN (VHDL) MIT ONLINE-LERNFÄHIGKEIT KONZIPIERT, GEEIGNET FÜR DIE INSTALLATION IN FAHRZEUGEN EINE VIELZAHL VON ANWENDUNGEN, DIE PROBLEME DER KLASSIFIZIERUNG, MODELLIERUNG KOMPLEXER FUNKTIONEN ODER NICHTLINEARE STEUERUNG UMFASSEN. Die Verwendung von ELM-STRATEGIES im Automovil-SECTOR ist eine NICHTNAHME dieses PROJECT._x000D_ _x000D_ Die VERSATILITÄT DER ARCHITECTURE wird mit Hilfe von DATA OBTENTED mit instrumentalisierten CARS und NATURALIST-Leitung DATA demonstriert. MEHRERE IP-KERNE WERDEN MIT SPEZIFIKATIONEN AUF VERSCHIEDENEN KRITISCHEN EBENEN ENTWICKELT: Achtung (Sichere Leitung), ANTI-ROBO Alarma (Segurity), CABIN CONDITIONATION (Personalisiertes KONFORT) UND IMPROVEMENT IN DER CONDITION (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ IN SUMMARY, DIESER FOLLOW HAVE IMPORTANT ventajas ON ACTUAL SOLUTIONS: DIE PLASTIZITÄT UND SKALIERBARKEIT DER ARCHITEKTUR, DIE WEITRÄUMIGE ART DER ANWENDUNG UND DIE EINSPARUNGEN BEI GRÖSSE UND VERBRAUCH. (German)
9 December 2021
0 references
HET NADEREN VAN HET NIVEAU VAN „NUL-ONGEVALLEN” IS EEN VAN DE BELANGRIJKSTE UITDAGINGEN VOOR DE EUROPESE EN GEÏNDUSTRIALISEERDE SAMENLEVINGEN. OM DEZE DOELSTELLING TE BEREIKEN, MOETEN BETERE SYSTEMEN VOOR RIJHULP (DA) WORDEN ONTWIKKELD TOTDAT BETROUWBARE AUTONOMA’S IN ALLE VERKEERSSITUATIES EN IN ALLE RIJSTANDEN ZIJN UITGERUST. TEGELIJKERTIJD ZULLEN DE INVOERING VAN AUTONOME VOERTUIGEN (OF SEMI-AUTONOME VOERTUIGEN) EN DE WIJZIGING VAN DE BESTUURDERSFUNCTIES NIEUWE UITDAGINGEN MET ZICH MEEBRENGEN DIE HET COMFORT EN HET WELZIJN VAN BESTUURDERS EN PASSAGIERS BEÏNVLOEDEN. In deze technologische ESCENARY leggen we een MULTIDISCIPLINAL focus op basis van de ELECTRONICA, sensor’s technologieën, DATA-mijnbouw en MACHINE LEARNING algoritmen aan de RETES DAT de INDUSTRY van de Automovil heeft om de TRANSICATIE van het geleiding AUTONOMA._x000D_ _x000D_ De PRINCIPAL OBJECTIVE VAN HET PROJECT is de ONTWIKKELING VAN EEN HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNCTIE VOOR DE CONDUCTOR IN INTELECTUELE PROPERTY kernen (IP) voor MACHINE LEARNING. DE ARCHITECTUUR ZAL WORDEN ONTWIKKELD ALS EEN PROGRAMMEERBAAR IN-CHIP SYSTEEM (PSOC) GEBASEERD OP ARM CORTEX NUCLEI EN PROGRAMMEERBARE LOGICA. HET PROGRAMMEERBARE DEEL VAN DE PSOC (FPGA) MAAKT DE IMPLEMENTATIE OP EEN ENKELE CHIP VAN VERSCHILLENDE IP LOOPS DIE DAS PARALLEL UITVOEREN. EEN ONMIDDELLIJK RESULTAAT VAN HET PROJECT IS DUS EEN VERMINDERING VAN HET GROTE AANTAL AUTOVERWERKINGSEENHEDEN. BOVENDIEN ZAL DE ARCHITECTUUR VANWEGE DE VEELZIJDIGHEID VAN ALGORITMEN VOOR MACHINE LEARNING EN HET MULTITHREAD-VERMOGEN VAN FPGA’S FLEXIBEL GENOEG ZIJN OM HET HOOFD TE BIEDEN AAN DE INCREMENTELE VERANDERINGEN DIE NIEUWE GENERATIES VOERTUIGEN VRAGEN. In staat zijn om zich aan te passen aan de eisen van elk zelfgeleidend instrument zonder de primaire architectuurstructuur te wijzigen, wat betekent dat kosten en tijd voor marketing en het verbeteren van de betrouwbaarheid van VEHICLE._x000D_ _x000D_ Zoals het bekend is, de MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT KWNTITEIT VAN COMPUTATIONAL RESOURCES, A CRITIC PROBLEM WHEN THE SIZE AND THE CONSUMPTION OF THE dispositives ARE LIMITED. HET PROJECT PAKT DIT PROBLEEM AAN DOOR GEBRUIK TE MAKEN VAN NIEUWE MACHINE LEARNING METHODEN DIE BEKEND STAAN ALS EXTREME LEARNING MACHINES (ELM) EN DEEP-ELM. DIT ZIJN VOORSTELLEN DIE DE BEREKENINGSTIJD EN PRESTATIES VAN CONVENTIONELE MACHINE LEARNING TECHNIEKEN, ZOALS RETRO-PROPAGATIE NEURALE NETWERKEN EN VECTOR ONDERSTEUNING MACHINES TE VERBETEREN. IP-LUSSEN VAN HET TYPE ELM WORDEN ONTWORPEN ALS CONFIGUREERBARE CO-PROCESSORS (VHDL) MET ONLINE LEERMOGELIJKHEDEN, GESCHIKT VOOR HET INSTALLEREN IN VOERTUIGEN VAN EEN BREED SCALA AAN TOEPASSINGEN, WAARONDER PROBLEMEN MET CLASSIFICATIE, MODELLERING VAN COMPLEXE FUNCTIES OF NIET-LINEAIRE BESTURING. Het gebruik van ELM STRATEGIES in de Automovil SECTOR is een NOTABLE INNOVATION VAN DEZE PROJECT._x000D_ _x000D_ De VERSATILITEIT VAN ARCHITECTURE zal worden aangetoond door middel van DATA OBTENTED MET geïnformatiseerde CARS EN NATURALIST geleiding DATA. VERSCHILLENDE IP-KERNEN ZULLEN WORDEN ONTWIKKELD MET SPECIFICATIES OP VERSCHILLENDE KRITISCHE NIVEAUS: Aandacht ATTENTIE (Veilige geleiding), ANTI-ROBO Alarma (seguriteit), CABIN CONDITIONATION (Personalized CONFORT) EN IMPROVEMENT IN DE CONDITIE VAN DE CONDITIE (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ IN SUMMARY, DIT FOLLOW HAVE IMPORTANT ventajas OP ACTUAL SOLUTIONS: DE PLASTICITEIT EN SCHAALBAARHEID VAN DE ARCHITECTUUR, HET LANGEAFSTANDSKARAKTER VAN DE TOEPASSING EN DE BESPARINGEN IN OMVANG EN CONSUMPTIE. (Dutch)
17 December 2021
0 references
AVVICINARSI AL LIVELLO DI "INCIDENTE ZERO" È UNA DELLE PRINCIPALI SFIDE PER LE SOCIETÀ EUROPEE E INDUSTRIALIZZATE. IL RAGGIUNGIMENTO DI QUESTO OBIETTIVO IMPLICA LO SVILUPPO DI SISTEMI MIGLIORI DI ASSISTENZA ALLA GUIDA (D BIS) FINO AD AVERE VEICOLI AUTONOMA AFFIDABILI IN TUTTE LE SITUAZIONI DI TRAFFICO E IN TUTTE LE MODALITÀ DI GUIDA. ALLO STESSO TEMPO, L'INTRODUZIONE DI VEICOLI AUTONOMI (O VEICOLI SEMIAUTONOMI) E IL CAMBIAMENTO DELLE FUNZIONI DEL CONDUCENTE DARANNO LUOGO A NUOVE SFIDE CHE INFLUISCONO SUL COMFORT E SUL BENESSERE DEI CONDUCENTI E DEI PASSEGGERI. In questo ESCENARY tecnologico sottoponiamo un focus MULTIDISCIPLINALE basato sull'ELECTRONICA, sulle tecnologie dei sensori, sulle miniere di dati e sugli algoritmi di ricerca della macchina a partire dalle regioni che l'INDUSTRIA dell'automovile deve conoscere la transizione della conduzione AUTONOMA._x000D_ _x000D_ L'OBIETTIVO PRINCIPALE DEL PROGETTO è lo SVILUPPO DI UNA MULTI-FUNZIONE DI HARDWARE/SOFTWARE per l'Assistenza al CONDUCTOR BASED NELELECTUAL PROPERTY nucleos (IP) PER LA RICERCA DELLA MACCHINA. L'ARCHITETTURA SARÀ SVILUPPATA COME UN SISTEMA IN-CHIP PROGRAMMABILE (PSOC) BASATO SUI NUCLEI DELLA CORTECCIA DEL BRACCIO E SULLA LOGICA PROGRAMMABILE. LA PARTE PROGRAMMABILE DEL PSOC (FPGA) CONSENTE L'IMPLEMENTAZIONE SU UN SINGOLO CHIP DI DIVERSI LOOP IP CHE ESEGUONO IN PARALLELO DAS. UN RISULTATO IMMEDIATO DEL PROGETTO È QUINDI LA RIDUZIONE DEL GRAN NUMERO DI UNITÀ DI LAVORAZIONE DELLE AUTOMOBILI. INOLTRE, A CAUSA DELLA VERSATILITÀ DEGLI ALGORITMI DI APPRENDIMENTO AUTOMATICO E DELLA CAPACITÀ MULTI-THREAD DEGLI FPGA, L'ARCHITETTURA SARÀ ABBASTANZA FLESSIBILE DA FAR FRONTE AI CAMBIAMENTI INCREMENTALI CHE LE NUOVE GENERAZIONI DI VEICOLI RICHIEDONO. Essere in grado di adattarsi alle esigenze di ogni strumento autoconduttore senza modificare la struttura architettonica primaria, il che significa costi e tempi di commercializzazione e migliorare l'affidabilità di VEHICLE._x000D_ _x000D_ Come è noto, la MACHINE RICERCA TECHNICAL TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT QUANTITY of COMPUTATIONAL RESOURCES, UN PROBLEMA CRITICO QUANDO LA SIZA E LA CONSUMPAZIONE DEI DISPONIBILI. IL PROGETTO AFFRONTA QUESTA DIFFICOLTÀ UTILIZZANDO NUOVI METODI DI APPRENDIMENTO AUTOMATICO NOTI COME MACCHINE DI APPRENDIMENTO ESTREMO (ELM) E DEEP-ELM. SI TRATTA DI PROPOSTE CHE MIGLIORANO I TEMPI DI CALCOLO E LE PRESTAZIONI DELLE TECNICHE CONVENZIONALI DI APPRENDIMENTO AUTOMATICO, COME LE RETI NEURALI DI RETROPROPAGAZIONE E LE MACCHINE DI SUPPORTO VETTORIALE. I LOOP IP DI TIPO ELM SARANNO PROGETTATI COME CO-PROCESSORI CONFIGURABILI (VHDL) CON CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO ONLINE, ADATTI PER L'INSTALLAZIONE SU VEICOLI DI UN'AMPIA VARIETÀ DI APPLICAZIONI CHE INCLUDONO PROBLEMI DI CLASSIFICAZIONE, MODELLAZIONE DI FUNZIONI COMPLESSE O CONTROLLO NON LINEARE. L'utilizzo delle STRATEGIE ELM NEL SETTORE Automovile è un'INNOVAZIONE NOTABILE DI QUESTO PROGETTO._x000D_ _x000D_ La VERSATILITÀ DI ARCHITECTURE sarà dimostrata mediante DATI Ottenuti CON CARS strumentalizzate e DATI di conduzione NATURALISTICA. SARANNO SVILUPPATI DIVERSI NUCLEI IP CON SPECIFICHE A DIVERSI LIVELLI CRITICI: Attenzione (conduzione sicura), ANTI-ROBO Alarma (seguritÃ), CONDIZIONE CABIN (Conforto Personalizzato) e IMPROVEMENTO NELLA CONDIZIONE DELLA CONDIZIONE (EFICIENZA)._x000D_ _x000D_ IN SUMMARIA, QUESTO FOLLOW Hanno Ventajas IMPORTANTE sulle SOLUZIONI ATTUALI: LA PLASTICITÀ E LA SCALABILITÀ DELL'ARCHITETTURA, LA NATURA A LUNGO RAGGIO DELL'APPLICAZIONE E IL RISPARMIO DI DIMENSIONI E CONSUMI. (Italian)
16 January 2022
0 references
Η ΠΡΟΣΈΓΓΙΣΗ ΤΟΥ ΕΠΙΠΈΔΟΥ «ΜΗΔΕΝΙΚΏΝ ΑΤΥΧΗΜΆΤΩΝ» ΕΊΝΑΙ ΜΊΑ ΑΠΌ ΤΙΣ ΚΎΡΙΕΣ ΠΡΟΚΛΉΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΙΣ ΕΥΡΩΠΑΪΚΈΣ ΚΑΙ ΤΙΣ ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΚΈΣ ΚΟΙΝΩΝΊΕΣ. Η ΕΠΊΤΕΥΞΗ ΤΟΥ ΣΤΌΧΟΥ ΑΥΤΟΎ ΣΥΝΕΠΆΓΕΤΑΙ ΤΗΝ ΑΝΆΠΤΥΞΗ ΚΑΛΎΤΕΡΩΝ ΣΥΣΤΗΜΆΤΩΝ ΥΠΟΒΟΉΘΗΣΗΣ ΤΗΣ ΟΔΉΓΗΣΗΣ (DA) ΈΩΣ ΌΤΟΥ ΥΠΆΡΧΟΥΝ ΑΞΙΌΠΙΣΤΑ ΟΧΉΜΑΤΑ ΟΔΉΓΗΣΗΣ AUTONOMA ΣΕ ΌΛΕΣ ΤΙΣ ΣΥΝΘΉΚΕΣ ΚΥΚΛΟΦΟΡΊΑΣ ΚΑΙ ΟΔΉΓΗΣΗΣ. ΤΑΥΤΌΧΡΟΝΑ, Η ΕΙΣΑΓΩΓΉ ΑΥΤΌΝΟΜΩΝ ΟΧΗΜΆΤΩΝ (Ή ΗΜΙΑΥΤΌΝΟΜΩΝ ΟΧΗΜΆΤΩΝ) ΚΑΙ Η ΑΛΛΑΓΉ ΤΩΝ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΏΝ ΤΟΥ ΟΔΗΓΟΎ ΘΑ ΔΗΜΙΟΥΡΓΉΣΟΥΝ ΝΈΕΣ ΠΡΟΚΛΉΣΕΙΣ ΠΟΥ ΕΠΗΡΕΆΖΟΥΝ ΤΗΝ ΆΝΕΣΗ ΚΑΙ ΤΗΝ ΕΥΗΜΕΡΊΑ ΤΩΝ ΟΔΗΓΏΝ ΚΑΙ ΤΩΝ ΕΠΙΒΑΤΏΝ. Σε αυτή την τεχνολογική ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΟΔΗΓΙΑ υποβάλουμε μια MULTIDISCIPLINAL εστίαση με βάση την ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ, τις τεχνολογίες των αισθητήρων, τα ορυχεία δεδομένων και τη ΜΗΧΑΝΗ LEARNING LEARNING ΑΛΓΟΡΙΤΣ ΣΤΑ ΑΠΟ ΤΟΥΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟΥ ΤΗ ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΑ ΤΟΥ Automovil ΕΧΟΝΤΑΣ ΥΠΟΨΗ την ΜΕΤΑΦΟΡΑ του αγωγου AUTONOMA._x000D_ _x000D_ Ο ΠΡΟΔΙΚΑΣΤΙΚΟΣ ΣΤΟΧΟΣ του ΕΡΓΟΥ ΕΙΝΑΙ η ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΜΙΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ/ΚΑΘΑΡΙΣΤΙΚΗΣ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΑΣ ΓΙΑ ΤΗ ΒΟΗΘΕΙΑ ΣΤΟ ΣΥΓΚΕΝΤΩΤΗ ΠΟΥ ΒΑΣΙΖΕΤΑΙ ΣΤΟΥΣ πυρηνους ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ (IP) ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΑΡΚΕΙΑ ΜΗΧΑΝΗΜΑΤΟΣ. Η ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΉ ΘΑ ΑΝΑΠΤΥΧΘΕΊ ΩΣ ΈΝΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΖΌΜΕΝΟ ΣΎΣΤΗΜΑ IN-CHIP (PSOC) ΒΑΣΙΣΜΈΝΟ ΣΕ ΠΥΡΉΝΕΣ ΦΛΟΙΟΎ ΒΡΑΧΊΟΝΑ ΚΑΙ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΖΌΜΕΝΗ ΛΟΓΙΚΉ. ΤΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΖΌΜΕΝΟ ΜΈΡΟΣ ΤΟΥ PSOC (FPGA) ΕΠΙΤΡΈΠΕΙ ΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΓΉ ΣΕ ΈΝΑ ΜΌΝΟ ΤΣΙΠ ΑΡΚΕΤΏΝ ΒΡΌΧΩΝ IP ΠΟΥ ΕΚΤΕΛΟΎΝ ΠΑΡΆΛΛΗΛΑ DAS. ΩΣ ΕΚ ΤΟΎΤΟΥ, ΆΜΕΣΟ ΑΠΟΤΈΛΕΣΜΑ ΤΟΥ ΈΡΓΟΥ ΕΊΝΑΙ Η ΜΕΊΩΣΗ ΤΟΥ ΜΕΓΆΛΟΥ ΑΡΙΘΜΟΎ ΜΟΝΆΔΩΝ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΊΑΣ ΑΥΤΟΚΙΝΉΤΩΝ. ΕΠΙΠΛΈΟΝ, ΛΌΓΩ ΤΗΣ ΕΥΕΛΙΞΊΑΣ ΤΩΝ ΑΛΓΟΡΊΘΜΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΉΣ ΜΆΘΗΣΗΣ ΚΑΙ ΤΗΣ ΙΚΑΝΌΤΗΤΑΣ ΠΟΛΛΑΠΛΏΝ ΝΗΜΆΤΩΝ ΤΩΝ FPGA, Η ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΉ ΘΑ ΕΊΝΑΙ ΑΡΚΕΤΆ ΕΥΈΛΙΚΤΗ ΏΣΤΕ ΝΑ ΑΝΤΕΠΕΞΈΛΘΕΙ ΣΤΙΣ ΕΠΑΥΞΗΤΙΚΈΣ ΑΛΛΑΓΈΣ ΠΟΥ ΑΠΑΙΤΟΎΝ ΟΙ ΝΈΕΣ ΓΕΝΙΈΣ ΟΧΗΜΆΤΩΝ. Να είναι σε θέση να προσαρμοστεί στις απαιτήσεις κάθε αυτοαγώγου οργάνου χωρίς να αλλάξει την κύρια αρχιτεκτονική δομή, που σημαίνει κόστος και χρόνο για το μάρκετινγκ και τη βελτίωση της αξιοπιστίας του VEHICLE._x000D_ _x000D_ Όπως είναι γνωστό, το MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT QUANTITY OF COMPUTATIONAL RESOURCES, A CRITIC PROBLEM WHEN THE SIZE AND THE CONSUMPTION OF THE Dispositives AREAT QUANTITY OF COMPUTATIONAL RESOURCES, A CRITIC PROBLEM WHEN THE SIZE and THE CONSUMPTION OF THE Dispositives ARE LIMITED. ΤΟ ΈΡΓΟ ΑΝΤΙΜΕΤΩΠΊΖΕΙ ΑΥΤΉ ΤΗ ΔΥΣΚΟΛΊΑ ΜΕ ΤΗ ΧΡΉΣΗ ΝΈΩΝ ΜΕΘΌΔΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΉΣ ΜΆΘΗΣΗΣ ΓΝΩΣΤΏΝ ΩΣ ΜΗΧΑΝΈΣ ΑΚΡΑΊΑΣ ΜΆΘΗΣΗΣ (ELM) ΚΑΙ DEEP-ELM. ΠΡΌΚΕΙΤΑΙ ΓΙΑ ΠΡΟΤΆΣΕΙΣ ΠΟΥ ΒΕΛΤΙΏΝΟΥΝ ΤΟΝ ΧΡΌΝΟ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΎ ΚΑΙ ΤΙΣ ΕΠΙΔΌΣΕΙΣ ΤΩΝ ΣΥΜΒΑΤΙΚΏΝ ΤΕΧΝΙΚΏΝ ΜΗΧΑΝΙΚΉΣ ΜΆΘΗΣΗΣ, ΌΠΩΣ ΤΑ ΝΕΥΡΩΝΙΚΆ ΔΊΚΤΥΑ ΡΕΤΡΟ-ΠΟΛΛΑΠΛΑΣΙΑΣΜΟΎ ΚΑΙ ΟΙ ΜΗΧΑΝΈΣ ΥΠΟΣΤΉΡΙΞΗΣ ΔΙΑΝΥΣΜΆΤΩΝ. ΟΙ ΒΡΌΧΟΙ IP ΤΎΠΟΥ ELM ΘΑ ΣΧΕΔΙΑΣΤΟΎΝ ΩΣ ΔΙΑΜΟΡΦΏΣΙΜΟΙ ΣΥΝ-ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΤΈΣ (VHDL) ΜΕ ΔΥΝΑΤΌΤΗΤΑ ΕΚΜΆΘΗΣΗΣ ΣΕ ΑΠΕΥΘΕΊΑΣ ΣΎΝΔΕΣΗ, ΚΑΤΆΛΛΗΛΟΙ ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΓΚΑΤΆΣΤΑΣΗ ΣΕ ΟΧΉΜΑΤΑ ΜΙΑΣ ΕΥΡΕΊΑΣ ΠΟΙΚΙΛΊΑΣ ΕΦΑΡΜΟΓΏΝ ΠΟΥ ΠΕΡΙΛΑΜΒΆΝΟΥΝ ΠΡΟΒΛΉΜΑΤΑ ΤΑΞΙΝΌΜΗΣΗΣ, ΜΟΝΤΕΛΟΠΟΊΗΣΗΣ ΣΎΝΘΕΤΩΝ ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΏΝ Ή ΜΗ ΓΡΑΜΜΙΚΟΎ ΕΛΈΓΧΟΥ. Η χρήση ΣΤΡΑΤΗΓΩΝ ELM στον ΤΟΜΕΑ ΑΥΤΟΜΑΤΟΣ ΜΗΧΑΝΙΚΟΥ ΕΙΝΑΙ ΚΟΙΝΟΠΟΙΗΣΗ ΤΟΥ ΕΡΓΟΥ._x000D_ _x000D_ Η ΑΞΙΟΠΟΙΗΣΗ ΤΗΣ ΑΞΙΟΠΟΙΗΣΗΣ θα καταδεικνυεται με ΔΕΔΟΜΕΝΑ που ΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΝΤΑΙ ΜΕ ΟΡΓΑΝΙΣΜΕΝΗ ΑΥΤΟΚΙΝΗΤΑ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΗ αγωγη ΔΕΔΟΜΕΝΑ. ΘΑ ΑΝΑΠΤΥΧΘΟΎΝ ΑΡΚΕΤΟΊ ΠΥΡΉΝΕΣ IP ΜΕ ΠΡΟΔΙΑΓΡΑΦΈΣ ΣΕ ΔΙΑΦΟΡΕΤΙΚΆ ΚΡΊΣΙΜΑ ΕΠΊΠΕΔΑ: ΠΡΟΕΙΔΟΠΟΙΗΣΗ ΠΡΟΣΟΧΗΣ (Ασφαλής αγωγιμότητα), ANTI-ROBO Alarma (segurity), CABIN CONDITIONATION (Personalized CONFORT) ΚΑΙ ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΣΤΗ ΣΥΝΘΗΚΗ (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ ΣΤΗ ΣΥΝΟΨΗ, ΑΥΤΟ ΤΟ ΣΥΜΦΩΝΑ ΜΕ ΑΝΤΙΜΕΤΩΠΙΣΗ ΒΕΣΤΑΓΑΣ ΓΙΑ ΤΙΣ ΑΚΙΝΗΤΕΣ ΔΙΑΛΥΣΕΙΣ: Η ΠΛΑΣΤΙΚΌΤΗΤΑ ΚΑΙ Η ΕΠΕΚΤΑΣΙΜΌΤΗΤΑ ΤΗΣ ΑΡΧΙΤΕΚΤΟΝΙΚΉΣ, Η ΜΕΓΆΛΗΣ ΕΜΒΈΛΕΙΑΣ ΦΎΣΗ ΤΗΣ ΕΦΑΡΜΟΓΉΣ ΚΑΙ Η ΕΞΟΙΚΟΝΌΜΗΣΗ ΜΕΓΈΘΟΥΣ ΚΑΙ ΚΑΤΑΝΆΛΩΣΗΣ. (Greek)
17 August 2022
0 references
EN AF DE STØRSTE UDFORDRINGER FOR DE EUROPÆISKE OG INDUSTRIALISEREDE SAMFUND ER AT NÆRME SIG "NULULYKKESNIVEAUET". FOR AT NÅ DETTE MÅL SKAL DER UDVIKLES BEDRE SYSTEMER TIL KØREASSISTANCE (DA), INDTIL DER ER PÅLIDELIGE AUTONOM-KØRENDE KØRETØJER I ALLE TRAFIKSITUATIONER OG KØREMÅDER. SAMTIDIG VIL INDFØRELSEN AF SELVKØRENDE KØRETØJER (ELLER SEMIAUTONOME KØRETØJER) OG ÆNDRINGEN AF FØRERENS FUNKTIONER GIVE ANLEDNING TIL NYE UDFORDRINGER, DER PÅVIRKER CHAUFFØRERNES OG PASSAGERERNES KOMFORT OG TRIVSEL. I denne teknologiske ESCENARY indsender vi et MULTIDISCIPLINAL fokus baseret på ELECTRONICA, sensorens teknologier, DATA-minedriften og MACHINE LEARNING algoritmerne til fra RETES, at Automovilens INDUSTRY har til formål at finde ud af, hvordan ledningen AUTONOMA._x000D_ _x000D_ _x000D_ PRINCIPAL OBJECTIVE FOR PROJEKTET ER UDVIKLINGEN af en HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNCTION TIL ASSISTANCE TIL KONDUCTOR BASERET I INTELECTUAL PROPERTY nucleos (IP) til MACHINE LEARNING. ARKITEKTUREN VIL BLIVE UDVIKLET SOM ET PROGRAMMERBART IN-CHIP-SYSTEM (PSOC) BASERET PÅ ARM CORTEX KERNER OG PROGRAMMERBAR LOGIK. DEN PROGRAMMERBARE DEL AF PSOC (FPGA) TILLADER IMPLEMENTERING PÅ EN ENKELT CHIP AF FLERE IP LOOPS, DER UDFØRER DAS PARALLELT. ET UMIDDELBART RESULTAT AF PROJEKTET ER DERFOR EN REDUKTION AF DET STORE ANTAL BILFORARBEJDNINGSENHEDER. DESUDEN VIL ARKITEKTUREN PÅ GRUND AF ALSIDIGHEDEN AF MASKINLÆRINGSALGORITMER OG FPGA'ERS MULTITHREAD-KAPACITET VÆRE TILSTRÆKKELIG FLEKSIBEL TIL AT HÅNDTERE DE TRINVISE ÆNDRINGER, SOM NYE GENERATIONER AF KØRETØJER EFTERSPØRGER. Være i stand til at tilpasse sig kravene i ethvert selvledende instrument uden at ændre den primære arkitektoniske struktur, hvilket betyder omkostninger og tid til markedsføring og forbedre pålideligheden af VEHICLE._x000D_ _x000D_ Som det er kendt, MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT KVÆRING AF COMPUTATIONAL RESOURCES, en KRITIC PROBLEM MED SIZE OG KONSUMPTION AF dispositiver ARE LIMITED. PROJEKTET LØSER DETTE PROBLEM VED HJÆLP AF NYE MASKINLÆRINGSMETODER KENDT SOM EKSTREM LÆRINGSMASKINER (ELM) OG DEEP-ELM. DER ER TALE OM FORSLAG, DER FORBEDRER BEREGNINGSTIDEN OG YDEEVNEN FOR KONVENTIONELLE MASKINLÆRINGSTEKNIKKER, SÅSOM RETRO-PROPAGATION NEURALE NETVÆRK OG VEKTORSTØTTEMASKINER. ELM-TYPE IP LOOPS VIL BLIVE DESIGNET SOM KONFIGURERBARE CO-PROCESSORER (VHDL) MED ONLINE LÆRING KAPACITET, EGNET TIL INSTALLATION I KØRETØJER EN BRED VIFTE AF APPLIKATIONER, DER OMFATTER PROBLEMER MED KLASSIFICERING, MODELLERING AF KOMPLEKSE FUNKTIONER ELLER IKKE-LINEÆR KONTROL. Brug af ELM STRATEGIER I Automovil SECTOR er en NOTABLE INNOVATION AF DETNE PROJEKT._x000D_ _x000D_ VERSATILITY ARCHITECTURE vil blive demonstreret ved hjælp af DATA OBTENTED MED instrumentaliserede CARS OG NATURALIST ledning DATA. DER VIL BLIVE UDVIKLET FLERE IP-KERNER MED SPECIFIKATIONER PÅ FORSKELLIGE KRITISKE NIVEAUER: Opmærksomhedsbesvarelse (Sikker ledning), ANTI-ROBO Alarma (egurity), KABIN CONDITIONATION (Personaliseret CONFORT) OG OPLYSNINGER I KONDITIONEN (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ _x000D_ I SUMMARY, DENNE FOLLOW HAVE IMPORTANT ventajas på ACTUAL SOLUTIONS: ARKITEKTURENS PLASTICITET OG SKALERBARHED, APPLIKATIONENS LANGTRÆKKENDE KARAKTER OG BESPARELSERNE I STØRRELSE OG FORBRUG. (Danish)
17 August 2022
0 references
NOLLAONNETTOMUUSTASON LÄHESTYMINEN ON YKSI SUURIMMISTA HAASTEISTA EUROOPPALAISILLE JA TEOLLISTUNEILLE YHTEISKUNNILLE. TÄMÄN TAVOITTEEN SAAVUTTAMINEN EDELLYTTÄÄ PAREMPIEN AJOAPUJÄRJESTELMIEN KEHITTÄMISTÄ (DA) SIIHEN ASTI, KUNNES AUTONOMIA AJAA LUOTETTAVASTI AJONEUVOJA KAIKISSA LIIKENNETILANTEISSA JA AJOTILASSA. AUTONOMISTEN AJONEUVOJEN (TAI PUOLIAUTONOMISTEN AJONEUVOJEN) KÄYTTÖÖNOTTO JA KULJETTAJAN TOIMINTOJEN MUUTOS AIHEUTTAVAT SAMALLA UUSIA HAASTEITA, JOTKA VAIKUTTAVAT KULJETTAJIEN JA MATKUSTAJIEN MUKAVUUTEEN JA HYVINVOINTIIN. Tässä teknologisessa ESCENARIAssa lähetämme MULTIDISCIPLINAL-keskittymän, joka perustuu ELECTRONICAan, anturiteknologioihin, DATA miinaan ja koneisiin algoritmeihin, joita Automovilin TEOLLISUUDESTA TÄMÄN TOIMINTAAN KÄYTTÄMÄN AUTONOMA._x000D_ _x000D_ PRINCIPAL OBJECTive of the PROJECTIVE onko HARDWAREn/SOFTWAREn KEHITTÄMINEN MACHINE LEARNINGIN MACHINE LEARNING (IP) -ydinkomponentteja varten. ARKKITEHTUURIA KEHITETÄÄN OHJELMOITAVANA IN-CHIP-JÄRJESTELMÄNÄ (PSOC), JOKA PERUSTUU KÄSIVARREN AIVOKUOREN YTIMEEN JA OHJELMOITAVAAN LOGIIKKAAN. OHJELMOITAVA OSA PSOC (FPGA) MAHDOLLISTAA TOTEUTUKSEN YHDELLÄ SIRU USEITA IP SILMUKOITA, JOTKA SUORITTAVAT DAS RINNAKKAIN. NÄIN OLLEN HANKKEEN VÄLITÖN SEURAUS ON AUTOJEN KÄSITTELYYKSIKÖIDEN SUUREN MÄÄRÄN VÄHENEMINEN. LISÄKSI KONEOPPIMISEN ALGORITMIEN MONIPUOLISUUDEN JA FPGA-SOPIMUSTEN MONISÄIKEISYYDEN VUOKSI ARKKITEHTUURI ON RIITTÄVÄN JOUSTAVA SELVIYTYÄKSEEN UUSIEN AJONEUVOSUKUPOLVIEN VAATIMISTA KASVAVISTA MUUTOKSISTA. Pystyy mukautumaan jokaisen itsejohtavan välineen vaatimuksiin muuttamatta ensisijaista arkkitehtonista rakennetta, mikä tarkoittaa kustannuksia ja aikaa markkinoinnille ja parantaa luotettavuutta VEHICLE._x000D_ _x000D_ Kuten tiedetään, MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT QUANTITY OF COMPUTATIONAL RESOURCES, CRITIC PROBLEM WHEN THE SIZE JA KOSKEVAT KOSKEVAT TUOTTEET ovat LIMITED. HANKKEESSA KÄSITELLÄÄN TÄTÄ ONGELMAA KÄYTTÄMÄLLÄ UUSIA KONEOPPIMISMENETELMIÄ, JOTKA TUNNETAAN NIMELLÄ EXTREME LEARNING MACHINE (ELM) JA DEEP-ELM. NÄMÄ OVAT EHDOTUKSIA, JOILLA PARANNETAAN TAVANOMAISTEN KONEOPPIMISTEKNIIKOIDEN, KUTEN RETROPROPAGATION NEUROVERKKOJEN JA VEKTORITUKIKONEIDEN, LASKENTA-AIKAA JA SUORITUSKYKYÄ. ELM-TYYPPISET IP-SILMUKAT SUUNNITELLAAN KONFIGUROITAVIKSI RINNAKKAISPROSESSORESEPTOREIKSI (VHDL), JOILLA ON VERKKO-OPPIMISKYKY JA JOTKA SOVELTUVAT ASENTAMAAN AJONEUVOIHIN MONENLAISIA SOVELLUKSIA, JOTKA SISÄLTÄVÄT LUOKITTELUUN LIITTYVIÄ ONGELMIA, MONIMUTKAISTEN TOIMINTOJEN MALLINTAMISTA TAI EPÄLINEAARISTA OHJAUSTA. Käyttö ELM STRATEGIES Automovil SECTOR on NOTABLE INNOVATION OF THIS PROJECT._x000D_ _x000D_ ARCHITECTUREn VERSATILITYS osoitetaan käyttämällä DATA OBTENTED instrumentalized CARS JA NATURALIST johto DATA. USEITA IP-YDINTÄ KEHITETÄÄN SPESIFIKAATIOILLA ERI KRIITTISILLÄ TASOILLA: Huomio (Turvallinen johtuminen), ANTI-ROBO Alarma (seguriteetti), CABIN CONDITIONATION (Personalised CONFORT) ja VAHVISTAMINEN SOPIMUKSESSA (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ SUMMARYssa, TÄMÄN FOLLOW on TÄMPORTANT ventajas ON ACTUAL SOLUTIONS: ARKKITEHTUURIN PLASTISUUS JA SKAALAUTUVUUS, SOVELLUKSEN PITKÄN KANTAMAN LUONNE SEKÄ KOKO- JA KULUTUSSÄÄSTÖT. (Finnish)
17 August 2022
0 references
WAĦDA MILL-ISFIDI EWLENIN GĦAS-SOĊJETAJIET EWROPEJ U INDUSTRIJALIZZATI HIJA LI TOQROB IL-LIVELL TA’ “AĊĊIDENT ŻERO”. IL-KISBA TA’ DAN L-OBJETTIV TIMPLIKA L-IŻVILUPP TA’ SISTEMI AĦJAR TA’ ASSISTENZA FIS-SEWQAN (DA) SAKEMM IKUN HEMM AUTONOMA AFFIDABBLI LI JSUQU VETTURI FIS-SITWAZZJONI KOLLHA TAT-TRAFFIKU U L-MOD TA’ SEWQAN. FL-ISTESS ĦIN, L-INTRODUZZJONI TA’ VETTURI AWTONOMI (JEW VETTURI SEMIAWTONOMI) U L-BIDLA FIL-FUNZJONIJIET TAS-SEWWIEQ SE JWASSLU GĦAL SFIDI ĠODDA LI JINFLUWENZAW IL-KUMDITÀ U L-BENESSERI TAS-SEWWIEQA U L-PASSIĠĠIERI. F’din l-ESĊENARJA teknoloġika aħna nippreżentaw fokus MULTIDISCIPLINALI bbażat fuq l-ELECTRONICA, it-teknoloġiji tas-sensuri, il-minerija DATA U l-algoritmi MACHINE LI MILL-ISTRUSTRIJA LI L-INDUSTRIJA TA’ L-Automovil HAVE DWAR IL-TRADUZZJONI TA’ L-AWTONOMA TAL-Konduzzjoni._x000D_ _x000D_ L-OBJETTI PRINĊIPALI TAL-PROJECT huwa l-DEVELOPMENT TA ‘HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNCTION GĦALL-ASSISTANZA GĦALL-KONDRUTORJU F’nuklei ta ‘PROPERTY INTELECTUAL (IP) għal LEARNING MACHINE. L-ARKITETTURA SE TIĠI ŻVILUPPATA BĦALA SISTEMA PROGRAMMABBLI FIĊ-ĊIPPA (PSOC) IBBAŻATA FUQ NUKLEI TAL-KORTIĊI TAD-DRIEGĦ U LOĠIKA PROGRAMMABBLI. IL-PARTI PROGRAMMABBLI TAL-PSOC (FPGA) TIPPERMETTI L-IMPLIMENTAZZJONI FUQ ĊIPPA WAĦDA TA’ DIVERSI ĊIRKWITI IP LI JWETTQU D-DAS B’MOD PARALLEL. RIŻULTAT IMMEDJAT TAL-PROĠETT HUWA GĦALHEKK TNAQQIS FL-GĦADD KBIR TA’ UNITAJIET TAL-IPPROĊESSAR TAL-KAROZZI. BARRA MINN HEKK, MINĦABBA L-VERSATILITÀ TA’ ALGORITMI TA’ TAGĦLIM AWTOMATIKU U L-KAPAĊITÀ TA’ MULTI-THREADS TAL-FPGAS, L-ARKITETTURA SE TKUN FLESSIBBLI BIŻŻEJJED BIEX TLAĦĦAQ MAL-BIDLIET INKREMENTALI LI ĠENERAZZJONIJIET ĠODDA TA’ VETTURI JITOLBU. Ikunu kapaċi jadattaw għar-rekwiżiti ta’ kull strument awtokonduttiv mingħajr ma jibdlu l-istruttura arkitettonika primarja, li jfisser spejjeż u ħin għall-kummerċjalizzazzjoni u t-titjib tal-affidabbiltà ta’ VEHICLE._x000D_ _x000D_ Kif inhu magħruf, il-MACHINE LEARNING TECHNICAL TEMAND KWANTITÀ TAL-KWANTITÀ TAL-KOMPUTAZZJONI, PROBLIEM CRITIC WHEN IL-SIZE U L-KONSUMAT MILL-KONSUMITÀ TA’ LIMITTI D-dispożittivi. IL-PROĠETT JINDIRIZZA DIN ID-DIFFIKULTÀ BILLI JUŻA METODI ĠODDA TA’ TAGĦLIM AWTOMATIKU MAGĦRUFA BĦALA MAGNI TA’ TAGĦLIM ESTREM (ELM) U DEEP-ELM. DAWN HUMA PROPOSTI LI JTEJBU L-ĦIN TAL-KALKOLU U L-PRESTAZZJONI TAT-TEKNIKI KONVENZJONALI TAT-TAGĦLIM AWTOMATIKU, BĦAN-NETWERKS NEWRALI RETROPROPAGAZZJONI U L-MAGNI TA’ APPOĠĠ GĦALL-VETTURI. IĊ-ĊIRKWITI IP TAT-TIP ELM SE JKUNU DDISINJATI BĦALA KOPROĊESSURI KONFIGURABBLI (VHDL) B’KAPAĊITÀ TA’ TAGĦLIM ONLINE, ADATTATI GĦALL-INSTALLAZZJONI FIL-VETTURI TA’ VARJETÀ WIESGĦA TA’ APPLIKAZZJONIJIET LI JINKLUDU PROBLEMI TA’ KLASSIFIKAZZJONI, IMMUDELLAR TA’ FUNZJONIJIET KUMPLESSI JEW KONTROLL NONLINEARI. Użu ta’ STRATEĠIJI ELM Fis-SETTUR Automovil huwa INNOVAZZJONI NOTABLE TA’ DIN IL-PROJECT._x000D_ _x000D_ Il-VERSATILITÀ TA’ ARCHITECTURE ser tintwera permezz ta’ DATA OBTENTED MA’ CARS strumentalizzati u DATA ta’ konduzzjoni NATURALI. DIVERSI NUKLEI TAL-IP SE JIĠU ŻVILUPPATI BI SPEĊIFIKAZZJONIJIET F’LIVELLI KRITIĊI DIFFERENTI: Attenzjoni (Konduzzjoni sikura), ANTI-ROBO Alarma (segurità), KUNDIZZAZZJONI KABIN (KONFORT Personalizzata) U IMPROVEMENT fil-KONDIZZJONI TAL-KONDIZZJONI (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ F’SUMMARJA, DIN IL-VERĠIJA IMPORTANTI FUQ SOLUZZJONIJIET ATTUJALI: IL-PLASTIĊITÀ U L-ISKALABBILTÀ TAL-ARKITETTURA, IN-NATURA FIT-TUL TAL-APPLIKAZZJONI U L-IFFRANKAR FID-DAQS U L-KONSUM. (Maltese)
17 August 2022
0 references
TUVOŠANĀS “NULLES AVĀRIJAS” LĪMENIM IR VIENS NO GALVENAJIEM IZAICINĀJUMIEM EIROPAS UN INDUSTRIALIZĒTAJĀM SABIEDRĪBĀM. LAI SASNIEGTU ŠO MĒRĶI, IR JĀIZSTRĀDĀ LABĀKAS AUTOVADĪŠANAS PALĪDZĪBAS SISTĒMAS (DA), LĪDZ BŪS UZTICAMA AUTONOMA, KAS VADA TRANSPORTLĪDZEKĻUS VISOS SATIKSMES APSTĀKĻOS UN BRAUKŠANAS REŽĪMĀ. TAJĀ PAŠĀ LAIKĀ AUTONOMO TRANSPORTLĪDZEKĻU (VAI PUSAUTONOMU TRANSPORTLĪDZEKĻU) IEVIEŠANA UN VADĪTĀJA FUNKCIJU MAIŅA RADĪS JAUNAS PROBLĒMAS, KAS IETEKMĒS AUTOVADĪTĀJU UN PASAŽIERU KOMFORTU UN LABKLĀJĪBU. Šajā tehnoloģijā mēs iesniedzam MULTIDISCIPLINAL fokusu, kas balstīts uz ELECTRONICA, sensoru tehnoloģijām, DATA kalnračiem un MACHINE LEARNING algoritmiem, lai no tiem atcerētos, ka Automobiļa indikācija ir AUTONOMA TRANSIKĀCIJA._x000D_ _x000D_ _x000D_ PRINCIPAL OBJECTIVE of the PROJECTĪVA ir DEVELOPMENT OF HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNCTION FOR ASSISTTOR BASED INTELECTUAL PROPERTY nucleos (IP) MACHINE LEARNING. ARHITEKTŪRA TIKS IZSTRĀDĀTA KĀ PROGRAMMĒJAMA MIKROSHĒMU SISTĒMA (PSOC), KURAS PAMATĀ IR ROKAS GAROZAS KODOLI UN PROGRAMMĒJAMĀ LOĢIKA. PROGRAMMĒJAMĀ PSOC (FPGA) DAĻA ĻAUJ VIENĀ MIKROSHĒMĀ IEVIEST VAIRĀKAS IP CILPAS, KAS PARALĒLI VEIC DAS. TĀPĒC PROJEKTA TŪLĪTĒJS REZULTĀTS IR AUTOMOBIĻU PĀRSTRĀDES IEKĀRTU LIELĀ SKAITA SAMAZINĀŠANA. TURKLĀT MAŠĪNMĀCĪŠANĀS ALGORITMU DAUDZPUSĪBAS DĒĻ UN FPGA DAUDZPAVEDIENU SPĒJAS DĒĻ ARHITEKTŪRA BŪS PIETIEKAMI ELASTĪGA, LAI TIKTU GALĀ AR PIEAUGOŠAJĀM IZMAIŅĀM, KO PIEPRASA JAUNĀS PAAUDZES TRANSPORTLĪDZEKĻI. Jāspēj pielāgoties katra pašvadošā instrumenta prasībām, nemainot primāro arhitektonisko struktūru, kas nozīmē izmaksas un laiku VEHICLE._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_, kā zināms, MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT KVANTITY OF COMPUTATIONAL RESOURCES, A CRITIC PROBLEM WHEN THE SIZE UN CONSUMPTION OF THE dispozitīvie. PROJEKTS RISINA ŠO PROBLĒMU, IZMANTOJOT JAUNAS MAŠĪNMĀCĪŠANĀS METODES, KAS PAZĪSTAMAS KĀ GALĒJĀS MĀCĪŠANĀS MAŠĪNAS (ELM) UN DZIĻĀS MĀCĪBU IEKĀRTAS. TIE IR PRIEKŠLIKUMI, KAS UZLABO PARASTO MAŠĪNMĀCĪŠANĀS METOŽU, PIEMĒRAM, RETROPROPAGĀCIJAS NEIRONU TĪKLU UN VEKTORU ATBALSTA MAŠĪNU, APRĒĶINĀŠANAS LAIKU UN VEIKTSPĒJU. ELM TIPA IP CILPAS TIKS IZSTRĀDĀTAS KĀ KONFIGURĒJAMI KOPPROCESORI (VHDL) AR TIEŠSAISTES MĀCĪŠANĀS IESPĒJĀM, KAS PIEMĒROTAS DAŽĀDU LIETOJUMPROGRAMMU UZSTĀDĪŠANAI TRANSPORTLĪDZEKĻOS, KAS IETVER KLASIFIKĀCIJAS PROBLĒMAS, SAREŽĢĪTU FUNKCIJU MODELĒŠANU VAI NELINEĀRO KONTROLI. ELM STRATEGIES izmantošana Automovil SECTOR ir PAZIŅOJUMS THIS PROJECT._x000D_ _x000D_ _x000D_ ARHITECTURE VERSATILITY tiks demonstrēts, izmantojot DATA OBTENTED ar instrumentalizētām CARS UN NATURALIST vadīšanas DATA. TIKS IZSTRĀDĀTI VAIRĀKI IP KODOLI AR SPECIFIKĀCIJĀM DAŽĀDOS KRITISKAJOS LĪMEŅOS: Uzmanību WARNING (Drošas vadīšanas), ANTI-ROBO Alarma (segurity), CABIN CONDITIONATION (Personalizēts CONFORT) UN IMPROVEMENTS CONDITION OF CONDITION (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ KUMMARY, THIS FOLLOW HAVE IMPORTANT ventajas ON ACTUAL SOLUTIONS: ARHITEKTŪRAS PLASTISKUMS UN MĒROGOJAMĪBA, LIETOJUMPROGRAMMAS TĀLSATIKSMES RAKSTURS UN IETAUPĪJUMI LIELUMA UN PATĒRIŅA ZIŅĀ. (Latvian)
17 August 2022
0 references
PRIBLIŽOVANIE SA K „NULOVEJ HAVÁRII“ JE JEDNOU Z HLAVNÝCH VÝZIEV PRE EURÓPSKE A PRIEMYSELNÉ SPOLOČNOSTI. DOSIAHNUTIE TOHTO CIEĽA SI VYŽADUJE ROZVOJ LEPŠÍCH SYSTÉMOV POMOCI PRI RIADENÍ VOZIDLA (DA) AŽ DO DOSIAHNUTIA SPOĽAHLIVÉHO RIADENIA VOZIDIEL AUTONOMA VO VŠETKÝCH DOPRAVNÝCH SITUÁCIÁCH A V JAZDNOM REŽIME. ZAVEDENIE AUTONÓMNYCH VOZIDIEL (ALEBO POLOAUTONÓMNYCH VOZIDIEL) A ZMENA FUNKCIÍ VODIČA ZÁROVEŇ VYVOLÁ NOVÉ VÝZVY, KTORÉ OVPLYVŇUJÚ POHODLIE A POHODU VODIČOV A CESTUJÚCICH. V tomto technologickom ESCENARY predkladáme MULTIDISCIPLINAL zameranie založené na ELECTRONICA, senzorových technológiách, DATA minery a MACHINE LEARNING algoritms z RETES, že INDUSTRY of the Automovil má za následok prestavbu vedenia AUTONOMA._x000D_ _x000D_ PRINCIPAL OBJEKTÍV PROJEKTU je rozvojom HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNKCTION NA ASSISTÁCIE NA SPOJENÉ ZÁLEŽITOSTI NULOVÝCH PROPERTY (IP) NA MACHINE LEARNING. ARCHITEKTÚRA BUDE VYVINUTÁ AKO PROGRAMOVATEĽNÝ IN-ČIPOVÝ SYSTÉM (PSOC) ZALOŽENÝ NA JADRÁCH KÔRY RAMENA A PROGRAMOVATEĽNEJ LOGIKE. PROGRAMOVATEĽNÁ ČASŤ PSOC (FPGA) UMOŽŇUJE IMPLEMENTÁCIU NA JEDNOM ČIPE NIEKOĽKÝCH IP SLUČIEK, KTORÉ VYKONÁVAJÚ PARALELNE DAS. BEZPROSTREDNÝM VÝSLEDKOM PROJEKTU JE PRETO ZNÍŽENIE VEĽKÉHO POČTU AUTOMOBILOVÝCH SPRACOVATEĽSKÝCH JEDNOTIEK. OKREM TOHO VZHĽADOM NA VŠESTRANNOSŤ ALGORITMOV STROJOVÉHO UČENIA A VIACVLÁKNOVÚ SCHOPNOSŤ FPGA BUDE ARCHITEKTÚRA DOSTATOČNE FLEXIBILNÁ NA TO, ABY SA VYROVNALA S POSTUPNÝMI ZMENAMI, KTORÉ VYŽADUJÚ NOVÉ GENERÁCIE VOZIDIEL. Byť schopný prispôsobiť sa požiadavkám každého samočinného prístroja bez zmeny primárnej architektonickej štruktúry, čo znamená náklady a čas na marketing a zlepšenie spoľahlivosti VEHICLE._x000D_ _x000D_ Ako je známe, MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT QUANTITY COMPUTATIONAL RESOURCES, CRITIC PROBLEM, KRÁĽOVÝ PROBLEM, KRÁĽOVÝ A SPOTREBENIE disponibilných sú LIMITED. PROJEKT RIEŠI TIETO ŤAŽKOSTI POMOCOU NOVÝCH METÓD STROJOVÉHO UČENIA ZNÁMYCH AKO EXTRÉMNE UČIACE SA STROJE (ELM) A DEEP-ELM. IDE O NÁVRHY, KTORÉ ZLEPŠUJÚ ČAS VÝPOČTU A VÝKON KONVENČNÝCH TECHNÍK STROJOVÉHO UČENIA, AKO SÚ RETROPROPAGAČNÉ NEURÓNOVÉ SIETE A VEKTOROVÉ PODPORNÉ STROJE. IP SLUČKY TYPU ELM BUDÚ NAVRHNUTÉ AKO KONFIGUROVATEĽNÉ KOPROCESORY (VHDL) S MOŽNOSŤOU ONLINE UČENIA, VHODNÉ NA INŠTALÁCIU ŠIROKEJ ŠKÁLY APLIKÁCIÍ DO VOZIDIEL, KTORÉ ZAHŔŇAJÚ PROBLÉMY S KLASIFIKÁCIOU, MODELOVANÍM KOMPLEXNÝCH FUNKCIÍ ALEBO NELINEÁRNYM RIADENÍM. Použitie ELM STRATEGIES v Automovil SEKTOR je notabilná INNOVATION OF TOTO PROJECT._x000D_ _x000D_ VERSATILITY ARCHITECTURE sa preukáže prostredníctvom DATA OBTENTED S inštrumentalizovaných CARS a NATURALIST vedenie DATA. VYPRACUJE SA NIEKOĽKO JADIER IP SO ŠPECIFIKÁCIAMI NA RÔZNYCH KRITICKÝCH ÚROVNIACH: Pozor (bezpečné vedenie), ANTI-ROBO Alarma (segurita), CABIN CONDITIONATION (Personalised CONFORT) A IMPROVEMENT V OBLASTI CONDITION (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ V Zhrnutí, ktoré majú Dôležité ventajas na Aktuálne SOLUTIONS: PLASTICITA A ŠKÁLOVATEĽNOSŤ ARCHITEKTÚRY, DLHODOBÝ CHARAKTER APLIKÁCIE A ÚSPORY VO VEĽKOSTI A SPOTREBE. (Slovak)
17 August 2022
0 references
TÁ SÉ AR CHEANN DE NA PRÍOMHDHÚSHLÁIN DO SHOCHAITHE EORPACHA AGUS DO SHOCHAITHE TIONSCLAITHE AGHAIDH A THABHAIRT AR AN LEIBHÉAL “NIALASACH TIONÓISCE”. CHUN AN CUSPÓIR SIN A BHAINT AMACH, TUGTAR LE TUISCINT GO BHFORBRÓFAR CÓRAIS NÍOS FEARR MAIDIR LE CÚNAMH TIOMÁNA (DA) GO DTÍ GO MBEIDH FEITHICLÍ TIOMÁNA UATHOIBRÍOCHA IONTAOFA ANN I NGACH CÁS TRÁCHTA AGUS I NGACH MODH TIOMÁNA. AG AN AM CÉANNA, MAR THORADH AR FHEITHICLÍ UATHRIALAITHEACHA (NÓ FEITHICLÍ LEATHUATHRIALAITHEACHA) A THABHAIRT ISTEACH AGUS AR AN ATHRÚ AR FHEIDHMEANNA AN TIOMÁNAÍ, BEIDH DÚSHLÁIN NUA ANN A MBEIDH TIONCHAR ACU AR CHOMPORD AGUS AR FHOLLÁINE NA DTIOMÁNAITHE AGUS NA BPAISINÉIRÍ. Sa teicneolaíocht a chuirimid faoi bhráid fócas MULTIDISCIPLINAL bunaithe ar an ELECTRONICA, teicneolaíochtaí braiteoir, algoritms DATA MÍNEACHA AGUS MACHINE LEARADH Ó na Retes GO DHÉANAMH AN Automovil TAR ÉIS AN TIONSCAL AUTONOMA._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_ An PRINCIPAL OBJTIVE is LEIS AN TÉARMAÍ DO CHOMHAIRLE LE HARDWARE/SOFTWARE MULTI-UNCTION DO CHOMHAIRLE AN CHOMHAIRLE A BHFUIL I núicléasanna neamhthofa (IP) le haghaidh LEARNÚ MACHINE. FORBRÓFAR AN AILTIREACHT MAR CHÓRAS IN-SLISEANNA RÍOMHCHLÁRAITHE (PSOC) BUNAITHE AR NÚICLÉIS LÁMH CORTEX AGUS LOIGHIC IN-RÍOMHCHLÁRAITHE. CEADAÍONN AN CHUID IN-RÍOMHCHLÁRAITHE DEN PSOC (FPGA) CUR I BHFEIDHM AR SHLIS AMHÁIN DE ROINNT LÚB IP A FHEIDHMÍONN DAS GO COMHTHREOMHAR. DÁ BHRÍ SIN, IS É TORADH LÁITHREACH AN TIONSCADAIL LAGHDÚ AR LÍON MÓR NA N-AONAD PRÓISEÁLA GLUAISTEÁN. THAIRIS SIN, MAR GHEALL AR SHOLÚBTHACHT NA N-ALGARTAM MEAISÍNFHOGHLAMA AGUS CUMAS ILSNÁITHEACH FPGANNA, BEIDH AN AILTIREACHT SOLÚBTHA GO LEOR CHUN DÉILEÁIL LEIS NA HATHRUITHE INCRIMINTEACHA A ÉILÍONN GLÚINE NUA FEITHICLÍ. A bheith in ann a chur in oiriúint do riachtanais gach ionstraim féin-seolta gan athrú ar an struchtúr ailtireachta príomhúil, rud a chiallaíonn costais agus am le haghaidh margaíochta agus feabhas a chur ar iontaofacht VEHICLE._x000D_ _x000D_ mar is eol, an MACHINE LEARNÚ LEARNÁLA TEICNIÚIL CÁILÍOCHT TRÁTHAÍOCHTAÍ COMPUTACH, A PROBLEM CRITICIÚIL NUAIR AN SIZE AGUS CONSUMPTION NA Dispositives LIMITED. TÉANN AN TIONSCADAL I NGLEIC LEIS AN DEACRACHT SIN TRÍ MHODHANNA NUA MEAISÍNFHOGHLAMA A ÚSÁID AR A DTUGTAR MEAISÍNÍ FOGHLAMA FOIRCNEACHA (ELM) AGUS DOMHAIN-ELM. IS TOGRAÍ IAD SEO A CHUIREANN FEABHAS AR AN AM RÍOFA AGUS AR FHEIDHMÍOCHT GNÁTHTHEICNÍCÍ MEAISÍNFHOGHLAMA, AMHAIL LÍONRAÍ NÉARACHA AISIOMADAITHE AGUS MEAISÍNÍ TACAÍOCHTA VEICTEOIR. DÉANFAR LÚBA IP DE CHINEÁL ELM A DHEARADH MAR CHOMHPHRÓISEÁLAITHE CONFIGURABLE (VHDL) LE CUMAS FOGHLAMA AR LÍNE, ATÁ OIRIÚNACH LE HAGHAIDH RÉIMSE LEATHAN FEIDHMCHLÁR A SHUITEÁIL I BHFEITHICLÍ LENA N-ÁIRÍTEAR FADHBANNA AICMITHE, SAMHALTÚ FEIDHMEANNA CASTA NÓ RIALÚ NEAMHLÍNEACH. Is éard atá i gceist le húsáid SLÁINTE SOLÁTHAR SÁBHÁILTEACHA SEO A DHÉANAMH AR AN MEASÚNÚ _x000D_ _x000D_ _x000D_ _Taispeánfar DEARADH DATA CONDUCTION CONDUCTION DATA trí bhíthin DATA OBTENTED LE CÚRSAÍ ionstraimithe agus NTURALIST. FORBRÓFAR ROINNT NÚICLÉIS IP LE SONRAÍOCHTAÍ AG LEIBHÉIL CHRITICIÚLA ÉAGSÚLA: Aird a thabhairt (Cónaidhm Shábháilte), ANTI-ROBO alarma (SEGURITY), Coinníoll CABIN (Cónaidhm Phearsantaithe) agus Feabhsú i gCoinbhinsiúin an Choinbhinsiúin (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ sa tslí chéanna, is é sin le rá Ventajas OLLOW ar SOLUTIONs GNÍOMHAÍOCHTA: PLAISTEACHT AGUS INSCÁLAITHEACHT NA HAILTIREACHTA, NÁDÚR FADRAOIN AN IARRATAIS AGUS NA COIGILTIS I MÉID AGUS I DTOMHALTAS. (Irish)
17 August 2022
0 references
PŘÍSTUP K ÚROVNI „NULOVÉ HAVÁRIE“ JE JEDNOU Z HLAVNÍCH VÝZEV PRO EVROPSKÉ A PRŮMYSLOVÉ SPOLEČNOSTI. DOSAŽENÍ TOHOTO CÍLE VYŽADUJE ROZVOJ LEPŠÍCH SYSTÉMŮ POMOCI PŘI ŘÍZENÍ (DA) AŽ DO DOBY, KDY BUDOU MÍT SPOLEHLIVÉ AUTONOMY ŘÍZENÍ VOZIDEL VE VŠECH DOPRAVNÍCH SITUACÍCH A V JÍZDNÍM REŽIMU. ZAVEDENÍ AUTONOMNÍCH VOZIDEL (NEBO POLOAUTONOMNÍCH VOZIDEL) A ZMĚNA FUNKCÍ ŘIDIČE ZÁROVEŇ ZPŮSOBÍ NOVÉ VÝZVY, KTERÉ OVLIVŇUJÍ POHODLÍ A BLAHO ŘIDIČŮ A CESTUJÍCÍCH. V této technologické ESCENARY předkládáme MULTIDISCIPLINÁLNÍ zaměření založené na technologiích ELECTRONICA, technologiích senzorů, DATA minerálech a MACHINE LEARNING algoritmech na základě toho, že INDUSTRY Automovil HAVE K PŘEKLADU vedení AUTONOMA._x000D_ _x000D_ _x000D_ PRINCIPAL OBJEKTU PROJEKTU JE DEVELOPMENT Z HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNCTION for ASSISTANCE to the CONDUCTOR BASED IN INTELECTUAL PROPERTY nukleos (IP) for MACHINE LEARNING. ARCHITEKTURA BUDE VYVINUTA JAKO PROGRAMOVATELNÝ IN-ČIPOVÝ SYSTÉM (PSOC) ZALOŽENÝ NA JÁDRECH RAMEN KŮRY A PROGRAMOVATELNÉ LOGICE. PROGRAMOVATELNÁ ČÁST PSOC (FPGA) UMOŽŇUJE IMPLEMENTACI NA JEDNOM ČIPU NĚKOLIKA IP SMYČEK, KTERÉ PROVÁDĚJÍ PARALELNĚ DAS. BEZPROSTŘEDNÍM VÝSLEDKEM PROJEKTU JE TEDY SNÍŽENÍ VELKÉHO POČTU JEDNOTEK PRO ZPRACOVÁNÍ AUTOMOBILŮ. NAVÍC VZHLEDEM K UNIVERZÁLNOSTI ALGORITMŮ STROJOVÉHO UČENÍ A VÍCEVLÁKNITÝM SCHOPNOSTEM FPGA BUDE ARCHITEKTURA DOSTATEČNĚ FLEXIBILNÍ, ABY SE VYROVNALA S POSTUPNÝMI ZMĚNAMI, KTERÉ VYŽADUJÍ NOVÉ GENERACE VOZIDEL. Být schopen přizpůsobit se požadavkům každého samovodivého nástroje bez změny primární architektonické struktury, což znamená náklady a čas na marketing a zlepšení spolehlivosti VEHICLE._x000D_ _x000D_ Jak je známo, MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT QUANTITY COMPUTATIONAL RESOURCES, KRITICKÉ PROBLÉM, KRITICKÉ PROBLÉMY, KRITICKÉ PROBLÉMY A KONSUMPCE disponentů JSOU LIMITED. TENTO PROBLÉM ŘEŠÍ PROJEKT POMOCÍ NOVÝCH METOD STROJOVÉHO UČENÍ ZNÁMÝCH JAKO EXTRÉMNÍ VÝUKOVÉ STROJE (ELM) A DEEP-ELM. JEDNÁ SE O NÁVRHY, KTERÉ ZLEPŠUJÍ DOBU VÝPOČTU A VÝKON KONVENČNÍCH TECHNIK STROJOVÉHO UČENÍ, JAKO JSOU RETROPROPAGAČNÍ NEURONOVÉ SÍTĚ A VEKTOROVÉ PODPŮRNÉ STROJE. IP SMYČKY TYPU ELM BUDOU NAVRŽENY JAKO KONFIGUROVATELNÉ KOPROCESORY (VHDL) S MOŽNOSTÍ ONLINE UČENÍ, VHODNÉ PRO INSTALACI VE VOZIDLECH ŠIROKOU ŠKÁLU APLIKACÍ, KTERÉ ZAHRNUJÍ PROBLÉMY S KLASIFIKACÍ, MODELOVÁNÍ SLOŽITÝCH FUNKCÍ NEBO NELINEÁRNÍ OVLÁDÁNÍ. Použití ELM STRATEGIES v Automovil SECTOR je notABLE INNOVATION THIS PROJECT._x000D_ _x000D_ _x000D_ Osobnost ARCHITECTURE bude prokázána prostřednictvím DATA OBTENTED S instrumentalizovanými CARS A NATURALIST vodicích DATA. NĚKOLIK IP JADER BUDE VYVINUTO SE SPECIFIKACEMI NA RŮZNÝCH KRITICKÝCH ÚROVNÍCH: Upozornění (Bezpečné vedení), ANTI-ROBO Alarma (segurita), CABIN CONDITIONATION (Personalized CONFORT) A IMPROVEMENT IN THE CONDITION OF THE CONDITION (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ In SUMMARY, THIS FOLLOW JE DŮLEŽITÉ ventajas na ACTUAL SOLUTIONS: PLASTICITA A ŠKÁLOVATELNOST ARCHITEKTURY, DLOUHODOBÁ POVAHA APLIKACE A ÚSPORA VELIKOSTI A SPOTŘEBY. (Czech)
17 August 2022
0 references
A APROXIMAÇÃO DO NÍVEL "ZERO ACIDENTE" É UM DOS PRINCIPAIS DESAFIOS PARA AS SOCIEDADES EUROPEIAS E INDUSTRIALIZADAS. A ALCANÇA DO PRESENTE OBJETIVO IMPLICA O DESENVOLVIMENTO DE MELHORES SISTEMAS DE ASSISTÊNCIA À CONDUÇÃO (DA) ATÉ À TENSÃO DE VEÍCULOS AUTONOMAS DE CONDUÇÃO FIÁVEIS EM TODAS AS SITUAÇÕES DO TRÁFEGO E MODO DE CONDUÇÃO. Ao mesmo tempo, a introdução de veículos autónomos (ou semi-autónomos) e a alteração das funções do condutor darão origem a novos desafios que afectam o conforto e o bem-estar dos condutores e passageiros. Neste ESCENÁRIO tecnológico apresentamos um enfoque MULTIDISCIPLINAL baseado na ELECTRONICA, nas tecnologias de sensores, MINÉRIOS DE DADOS E ALGORÍTIMOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS A PARTIR DOS RETES DE QUE A INDÚSTRIA DA AUTOMÓVEL DEVE SOBRE A TRANSIÇÃO DA AUTONOMA DE CONDUÇÃO._x000D_ _x000D_ O OBJETIVO PRINCIPAL DO PROJETO É O DESENVOLVIMENTO DE UMA MULTIFUNÇÃO HARDWARE/SOFTWARE PARA ASSISTÊNCIA AO CONDUTOR BASEADA EM NUCLEOS DE PROPRIEDADE INTELECTUAL (IP) PARA APRENDIZAGEM MÁQUINA. A ARQUITETURA SERÁ DESENVOLVIDA COMO UM SISTEMA IN-CHIP PROGRAMÁVEL (PSOC) BASEADO NO CORTEX NUCLEI DE ARMA E NA LÓGIA PROGRAMÁVEL. A parte programável do PSOC (FPGA) permite a implementação num único chip de vários IP LOOPs que executam DAS em paralelo. Um resultado imediato do projecto é, por conseguinte, uma redução do grande número de unidades de transformação automóvel. Além disso, devido à variedade de algoritmos de aprendizagem de máquinas e à capacidade multissensibilizada dos FPGAS, a arquitetura será flexível o suficiente para lidar com as mudanças radicais que novas gerações de veículos exigem. Ser capaz de se adaptar aos requisitos de cada instrumento auto-condutor sem alterar a estrutura arquitectónica primária, o que significa custos e tempo para o marketing e melhorar a confiabilidade do VEÍCULO._x000D_ _x000D_ Como é conhecido, a MACHINE LEARNING TECHNICAL MAYORY exigir grande quantidade de recursos computacionais, um problema crítico quando o tamanho eo consumo dos dispositivos são limitados. O projecto aborda esta dificuldade através da utilização de novos métodos de aprendizagem de máquinas conhecidos como máquinas de aprendizagem extrema (ELM) e profunda (DEEP-ELM). SÃO PROPOSTAS QUE MELHORAM O TEMPO DE CÁLCULO E O DESEMPENHO DAS TÉCNICAS CONVENCIONAIS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS, COMO AS REDES NEURAL DE RETROPROPAGAÇÃO E AS MÁQUINAS DE APOIO A VETORES. Os circuitos IP de tipo ELM serão concebidos como co-processores configuráveis (VHDL) com capacidade de aprendizagem em linha, adequados para instalar nos veículos uma grande variedade de aplicações que incluam problemas de classificação, de rotulagem de funções completas ou de controlo não linear. A utilização de ESTRATÉGIAS ELM NO SETOR AUTOMÓVEL É UMA INOVAÇÃO NOTÁVEL DESTE PROJECTO._x000D_ _x000D_ A VERSATILIDADE DA ARQUITETURA será demonstrada por meio de DADOS OBTIDOS COM AUTOMÓVEIS instrumentalizados E DADOS NATURALISTAS DE CONDUÇÃO. VÁRIOS NUCLEI DE PI SERÃO DESENVOLVIDOS COM ESPECIFICAÇÕES A DIFERENTES NÍVEIS CRÍTICOS: Atenção ADVERTÊNCIA (CONDUÇÃO SEGURA), ALARMA ANTI-ROBO (SEGURANÇA), CONDIÇÃO DA CABINA (CONFORTO PESSOALIZADO) E MELHORIA DA CONDIÇÃO (EFICIÊNCIA)._x000D_ _x000D_ EM RESUMO, SEGURAM VENTAJAS IMPORTANTES EM SOLUÇÕES REAIS: PLÁSTICO E ESCALABILIDADE DA ARQUITETURA, NATUREZA DE LONGO LANÇAMENTO DA APLICAÇÃO E Poupanças em Dimensões e Consumo. (Portuguese)
17 August 2022
0 references
ÕNNETUSJUHTUMITE NULLINI JÕUDMINE ON EUROOPA JA TÖÖSTUSÜHISKONNA ÜKS PEAMISI VÄLJAKUTSEID. SELLE EESMÄRGI SAAVUTAMINE EELDAB PAREMATE JUHTIMISABISÜSTEEMIDE (DA) VÄLJAARENDAMIST, KUNI AUTONOOMNE JUHTIMINE ON USALDUSVÄÄRNE KÕIGIS LIIKLUSOLUKORDADES JA SÕIDUREŽIIMIS. SAMAL AJAL TEKITAB AUTONOOMSETE SÕIDUKITE (VÕI POOLAUTONOOMSETE SÕIDUKITE) KASUTUSELEVÕTMINE JA JUHIFUNKTSIOONIDE MUUTUMINE UUSI PROBLEEME, MIS MÕJUTAVAD JUHTIDE JA REISIJATE MUGAVUST JA HEAOLU. Selles tehnoloogilises ESCENARY esitame MULTIDISCIPLINAL fookuse põhineb ELECTRONICA, sensori tehnoloogiad, DATA kaevandused JA MACHINE LEARNING algoritmid, et saada teada, et Automovil, mis on TEADLIK TRANSICATION of the Juhtimine AUTONOMA._x000D_ _x000D_ _x000D_ PRINCIPAL OBJEKTIVE PROJECTIVE on HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNCTION FOR CONDUCTORI TULEMUS nukleos (IP) MACHINE LEARNING. ARHITEKTUUR TÖÖTATAKSE VÄLJA PROGRAMMEERITAV KIIBISÜSTEEM (PSOC), MIS PÕHINEB ARM CORTEX NUCLEI JA PROGRAMMEERITAV LOOGIKA. PSOC (FPGA) PROGRAMMEERITAV OSA VÕIMALDAB RAKENDAMIST ÜHE KIIBIGA, MIS KOOSNEB MITMEST IP-AHELAST, MIS TÄIDAVAD DASI PARALLEELSELT. PROJEKTI VAHETU TULEMUS ON SEEGA AUTOTÖÖTLEMISSEADMETE SUURE ARVU VÄHENEMINE. MASINÕPPE ALGORITMIDE MITMEKÜLGSUSE JA FPGADE MITMEKEERSUSE TÕTTU ON ARHITEKTUUR PIISAVALT PAINDLIK, ET TULLA TOIME UUTE SÕIDUKIPÕLVKONDADE POOLT NÕUTAVATE TÄIENDAVATE MUUTUSTEGA. Olema võimeline kohanema iga isejuhtiva instrumendi nõuetega ilma primaarset arhitektuurilist struktuuri muutmata, mis tähendab turunduskulusid ja -aega ning VEHICLE._x000D_ _x000D_ Nagu on teada, MACHINE LEARNICAL Mayory DEMAND GREAT KUANTITA COMPUTATIONAL RESOURCES, CRITIC PROBLEMEM MIDA SIZE JA KASUTAMISEKS dispositiivsete kohta. PROJEKTIS KÄSITLETAKSE SEDA PROBLEEMI, KASUTADES UUSI MASINÕPPE MEETODEID, MIDA NIMETATAKSE EKSTREEMSETEKS ÕPPEMASINATEKS (ELM) JA SÜGAVAKS ELMIKS. NEED ON ETTEPANEKUD, MIS PARANDAVAD TAVAPÄRASTE MASINÕPPE TEHNIKATE, NAGU RETRO-PROPAGATION NÄRVIVÕRGUD JA VEKTORTUGIMASINAD, ARVUTUSAEGA JA JÕUDLUST. ELM-TÜÜPI IP AHELAD KUJUNDATAKSE KONFIGUREERITAVATE KAASPROTSESSORITENA (VHDL), MILLEL ON VEEBIPÕHINE ÕPPIMISVÕIME, MIS SOBIB SÕIDUKITESSE MITMESUGUSTE RAKENDUSTE PAIGALDAMISEKS, SEALHULGAS KLASSIFITSEERIMISPROBLEEMID, KEERULISTE FUNKTSIOONIDE MODELLEERIMINE VÕI MITTELINEAARNE JUHTIMINE. ELM STRATEGIEde kasutamine Automovili SEKTORis on THIS PROJECT._x000D_ _x000D_ _x000D_ MÄRKUSLIKU VERSITEILITIKA TEADUSLIK TEADMISEKS VÄLJAVÕTMISE abil, kasutades DATA OBTENTED WITH instrumentaliseeritud CARS JA NATURALIST juhtivus DATA. ERI KRIITILISTEL TASANDITEL TÖÖTATAKSE VÄLJA MITMED IP-TUUMAD: Tähelepanu MÄRKUS (ohutu juhtimine), ANTI-ROBO Alarma (segurity), CABIN CONDITIONATION (Personaliseeritud CONFORT) JA TMPROVEMENT CONDITION OF CONDITION (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ _x000D_ SUMMARY, THIS FOLLOW HAVE IMPORTANT ventajas ACTUAL SOLUTSIOONID: ARHITEKTUURI PLASTILISUS JA MASTAAPSUS, RAKENDUSE PIKAMAALISUS NING SUURUSE JA TARBIMISE KOKKUHOID. (Estonian)
17 August 2022
0 references
AZ EURÓPAI ÉS IPAROSODOTT TÁRSADALMAK ELŐTT ÁLLÓ EGYIK LEGNAGYOBB KIHÍVÁS A „ZEROBALESET” SZINT MEGKÖZELÍTÉSE. E CÉL ELÉRÉSÉHEZ JOBB JÁRMŰVEZETÉSI SEGÍTSÉGNYÚJTÁSI RENDSZEREK (DA) KIFEJLESZTÉSÉRE VAN SZÜKSÉG MINDADDIG, AMÍG MINDEN KÖZLEKEDÉSI HELYZETBEN ÉS VEZETÉSI MÓDBAN MEGBÍZHATÓ AUTONÓM JÁRMŰVEZETÉS NEM LESZ. UGYANAKKOR AZ ÖNVEZETŐ JÁRMŰVEK (VAGY FÉLAUTONÓM JÁRMŰVEK) BEVEZETÉSE ÉS A VEZETŐI FUNKCIÓK MEGVÁLTOZÁSA OLYAN ÚJ KIHÍVÁSOKAT FOG EREDMÉNYEZNI, AMELYEK BEFOLYÁSOLJÁK A JÁRMŰVEZETŐK ÉS AZ UTASOK KÉNYELMÉT ÉS JÓLÉTÉT. Ebben a technológiai ESCENARY-ban benyújtunk egy MULTIDISCIPLINAL fókuszt, amely az ELECTRONICA, az érzékelő technológiái, az adatbányászat és a MACHINE LEARNING algoritmákon alapul, hogy a gépjárművezetők közül az AUTONOMA._x000D_ _x000D_ _x000D_ PRINCIPAL OBJECT IRÁNYELVE A PROJEKT IRÁNYELVE az INTELECTUÁLIS PROPERTY nukleózisban (IP) a MACHINE LEARNING-ben (IP) megállapított, a GYÁRTÓRA VONATKOZÓ MULTI-FUNKCIÓS MULTI-FUNKCIÓK FEJEZETÉNEK FEJLESZTÉSE. AZ ARCHITEKTÚRÁT PROGRAMOZHATÓ CHIPRENDSZERKÉNT (PSOC) FEJLESZTIK, AMELY KAROS CORTEX NUCLEI ÉS PROGRAMOZHATÓ LOGIKA ALAPJÁN KÉSZÜL. A PSOC PROGRAMOZHATÓ RÉSZE (FPGA) LEHETŐVÉ TESZI A DAS PÁRHUZAMOS FUTTATÁSÁT TÖBB IP-HUROK EGYETLEN CHIPJÉN. A PROJEKT KÖZVETLEN EREDMÉNYE TEHÁT AZ AUTÓFELDOLGOZÓ EGYSÉGEK NAGY SZÁMÁNAK CSÖKKENÉSE. EZENKÍVÜL A GÉPI TANULÁSI ALGORITMUSOK SOKOLDALÚSÁGA ÉS AZ FPGA-K TÖBBSZÁLÚ KÉPESSÉGE MIATT AZ ARCHITEKTÚRA ELÉG RUGALMAS LESZ AHHOZ, HOGY MEGBIRKÓZZON A JÁRMŰVEK ÚJ GENERÁCIÓI ÁLTAL IGÉNYELT FOKOZATOS VÁLTOZÁSOKKAL. Legyen képes alkalmazkodni minden önvezető eszköz igényeihez anélkül, hogy megváltoztatná az elsődleges építészeti szerkezetet, ami a marketing költségeit és idejét jelenti, és növeli a VEHICLE._x000D_ _x000D_ Mint ismeretes, a MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT QUANTITY of COMPUTATIONAL RESOURCES, A CRITIC PROBLEM A SIZE ÉS A KÖVETKEZTETÉSEK FOGYASZTÁSA. A PROJEKT EZT A NEHÉZSÉGET AZ EXTRÉM TANULÁSI GÉPEK (ELM) ÉS A DEEP-ELM NÉVEN ISMERT ÚJ GÉPI TANULÁSI MÓDSZEREK ALKALMAZÁSÁVAL KEZELI. EZEK OLYAN JAVASLATOK, AMELYEK JAVÍTJÁK A HAGYOMÁNYOS GÉPI TANULÁSI TECHNIKÁK, PÉLDÁUL A RETRO-SZAPORÍTÓ NEURÁLIS HÁLÓZATOK ÉS A VEKTOROS TÁMOGATÓ GÉPEK SZÁMÍTÁSI IDEJÉT ÉS TELJESÍTMÉNYÉT. AZ ELM-TÍPUSÚ IP-HUROK KONFIGURÁLHATÓ TÁRSPROCESSZORKÉNT (VHDL) LESZNEK TERVEZVE, AMELYEK ONLINE TANULÁSI KÉPESSÉGGEL RENDELKEZNEK, ÉS ALKALMASAK ARRA, HOGY A JÁRMŰVEKBE SOKFÉLE ALKALMAZÁST TELEPÍTSENEK, AMELYEK MAGUKBAN FOGLALJÁK AZ OSZTÁLYOZÁSI PROBLÉMÁKAT, A KOMPLEX FUNKCIÓK MODELLEZÉSÉT VAGY A NEMLINEÁRIS VEZÉRLÉST. Az ELM STRATEGIÁK használata az autóipari SECTOR-ban a PROJECT._x000D_ _x000D_ NEMZETKÖZI INNOVÁCIÓS NEMZETKÖZI INFORMÁCIÓK MEGÁLLAPODÁSA A VERSATILITÁS A VERSATILITÁS A KERESKEDÉSI TÁMOGATÁS a műszerezett CARS ÉS NATURALIST Vezérlési DATA segítségével kerül bizonyításra. SZÁMOS IP-MAG KERÜL KIDOLGOZÁSRA KÜLÖNBÖZŐ KRITIKUS SZINTEKRE VONATKOZÓ ELŐÍRÁSOKKAL: Figyelem (biztonságos vezetés), ANTI-ROBO Alarma (teljesség), CABIN CONDITIONATION (Personalised CONFORT) ÉS JEGYZÉK a FOGYASZTÁS (EFICIENCE) FELTÉTELÉBEN._x000D_ _x000D_ A SUMMARY-ban, EGYELEMBE VONATKOZÓ KÖVETELMÉNYEKRE VONATKOZÓ ELŐÍRÁSOK: AZ ÉPÍTÉSZET PLASZTICITÁSA ÉS MÉRETEZHETŐSÉGE, AZ ALKALMAZÁS NAGY HATÓTÁVOLSÁGÚ JELLEGE, VALAMINT A MÉRET ÉS A FOGYASZTÁS MEGTAKARÍTÁSA. (Hungarian)
17 August 2022
0 references
ДОБЛИЖАВАНЕТО ДО РАВНИЩЕТО НА „НУЛЕВА АВАРИЯ“ Е ЕДНО ОТ ОСНОВНИТЕ ПРЕДИЗВИКАТЕЛСТВА ЗА ЕВРОПЕЙСКИТЕ И ИНДУСТРИАЛИЗИРАНИТЕ ОБЩЕСТВА. ПОСТИГАНЕТО НА ТАЗИ ЦЕЛ ПРЕДПОЛАГА РАЗРАБОТВАНЕТО НА ПО-ДОБРИ СИСТЕМИ ЗА ПОМОЩ ПРИ ШОФИРАНЕ (DA) ДО НАЛИЧИЕТО НА НАДЕЖДНИ АВТОНОМНИ ПРЕВОЗНИ СРЕДСТВА ПРИ ВСИЧКИ ПЪТНИ УСЛОВИЯ И РЕЖИМ НА ДВИЖЕНИЕ. СЪЩЕВРЕМЕННО ВЪВЕЖДАНЕТО НА АВТОНОМНИ ПРЕВОЗНИ СРЕДСТВА (ИЛИ ПОЛУАВТОНОМНИ ПРЕВОЗНИ СРЕДСТВА) И ПРОМЯНАТА ВЪВ ФУНКЦИИТЕ НА ВОДАЧА ЩЕ ДОВЕДАТ ДО НОВИ ПРЕДИЗВИКАТЕЛСТВА, КОИТО ВЛИЯЯТ ВЪРХУ КОМФОРТА И БЛАГОСЪСТОЯНИЕТО НА ВОДАЧИТЕ И ПЪТНИЦИТЕ. В тази технологична ESCENARY представяме мултидисциплинен фокус, базиран на ЕЛЕКТРОНИКА, сензорни технологии, DATA миннодобивни и МАШИНОВИ ВЪЗЛОЖЕНИЯ КЪМ ОТ ПРЕДСТАВИТЕЛИТЕ, че ИНДУСТЪРСТВОТО НА АВТОМОВИЛАТА ПРЕДСТАВЯНЕ НА ПРЕДВАРИТЕЛЯ НА ПРОЕКТА._x000D_ _x000D_ _x000D_ е разработването на HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNCTION FOR ASSISTANCE TO THE CONDUCTOR BASED IN INTELECTUAL PROPERTY Nucleos (IP) за MACHINE LEARNING. АРХИТЕКТУРАТА ЩЕ БЪДЕ РАЗРАБОТЕНА КАТО ПРОГРАМИРУЕМА СИСТЕМА IN-CHIP (PSOC), БАЗИРАНА НА ЯДРА НА КОРТЕКСА НА РЪКАТА И ПРОГРАМИРУЕМА ЛОГИКА. ПРОГРАМИРУЕМАТА ЧАСТ НА PSOC (FPGA) ПОЗВОЛЯВА ИЗПЪЛНЕНИЕТО НА ЕДИН ЧИП ОТ НЯКОЛКО IP БРИМКИ, КОИТО ИЗПЪЛНЯВАТ DAS ПАРАЛЕЛНО. ЕТО ЗАЩО НЕПОСРЕДСТВЕН РЕЗУЛТАТ ОТ ПРОЕКТА Е НАМАЛЯВАНЕТО НА ГОЛЕМИЯ БРОЙ ЕДИНИЦИ ЗА ОБРАБОТКА НА АВТОМОБИЛИ. ОСВЕН ТОВА, ПОРАДИ ГЪВКАВОСТТА НА АЛГОРИТМИТЕ ЗА МАШИННО САМООБУЧЕНИЕ И МНОГОНИШКОВИТЕ ВЪЗМОЖНОСТИ НА FPGA, АРХИТЕКТУРАТА ЩЕ БЪДЕ ДОСТАТЪЧНО ГЪВКАВА, ЗА ДА СЕ СПРАВИ С ПОСТЕПЕННИТЕ ПРОМЕНИ, КОИТО ИЗИСКВАТ НОВИТЕ ПОКОЛЕНИЯ ПРЕВОЗНИ СРЕДСТВА. Бъдете в състояние да се адаптирате към изискванията на всеки самопроводящ инструмент, без да променяте основната архитектурна структура, което означава разходи и време за маркетинг и подобряване на надеждността на VEHICLE._x000D_ _x000D_ Както е известно, MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT QUANTITY OF COMPUTATIONAL RESOURCES, A CRITIC PROBLEM, КОНСУМАЦИЯ НА Освобождаващите лица са LIMITED. ПРОЕКТЪТ Е НАСОЧЕН КЪМ ТАЗИ ТРУДНОСТ ЧРЕЗ ИЗПОЛЗВАНЕ НА НОВИ МЕТОДИ ЗА МАШИННО САМООБУЧЕНИЕ, ИЗВЕСТНИ КАТО МАШИНИ ЗА ЕКСТРЕМНО САМООБУЧЕНИЕ (ELM) И ДЪЛБОКО УЧЕНЕ (ELM). ТОВА СА ПРЕДЛОЖЕНИЯ, КОИТО ПОДОБРЯВАТ ВРЕМЕТО ЗА ИЗЧИСЛЯВАНЕ И ЕФЕКТИВНОСТТА НА КОНВЕНЦИОНАЛНИТЕ ТЕХНИКИ ЗА МАШИННО САМООБУЧЕНИЕ, КАТО НАПРИМЕР НЕВРОННИТЕ МРЕЖИ ЗА РЕТРО РАЗМНОЖАВАНЕ И ВЕКТОРНИТЕ ПОДДЪРЖАЩИ МАШИНИ. IP ВЕРИГИТЕ ОТ ТИП ELM ЩЕ БЪДАТ ПРОЕКТИРАНИ КАТО КОНФИГУРИРУЕМИ КО-ПРОЦЕСОРИ (VHDL) С ВЪЗМОЖНОСТ ЗА ОНЛАЙН ОБУЧЕНИЕ, ПОДХОДЯЩИ ЗА ИНСТАЛИРАНЕ В ПРЕВОЗНИ СРЕДСТВА НА ГОЛЯМО РАЗНООБРАЗИЕ ОТ ПРИЛОЖЕНИЯ, КОИТО ВКЛЮЧВАТ ПРОБЛЕМИ С КЛАСИФИКАЦИЯТА, МОДЕЛИРАНЕТО НА СЛОЖНИ ФУНКЦИИ ИЛИ НЕЛИНЕЙНО УПРАВЛЕНИЕ. Използването на ЕЛМ СТРАТЕГИИ В Аутомовилния СЕКТОР Е ОТБЕЛЯЗВАНЕ НА ТОЗИ ПРОЕКТ._x000D_ _x000D_ ВЕРСАТИЛНОСТ НА АРХИТЕКТУРАТА ще бъде демонстрирана чрез DATA OBTENTED С помощта на DATA OBTENTED с инструментализирани CARS И NATURALIST проводимост DATA. ЩЕ БЪДАТ РАЗРАБОТЕНИ НЯКОЛКО ИП ЯДРА СЪС СПЕЦИФИКАЦИИ НА РАЗЛИЧНИ КРИТИЧНИ НИВА: Внимание ВНИМАНИЕ (Безопасна проводимост), ANTI-ROBO Alarma (секюритност), CABIN CONDITIONATION (Лична конфиденциалност) и IMPROVEMENT IN THE CONDITION OF THE CONDITION (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ В ОБЕЖДАНЕ, ТОЗИ ФОЛОВЕ ВЪЗДЕЙСТВИЕ ВНИМАНИЕ: ПЛАСТИЧНОСТ И МАЩАБИРУЕМОСТ НА АРХИТЕКТУРАТА, ДАЛЕКООБХВАТЕН ХАРАКТЕР НА ПРИЛОЖЕНИЕТО И ИКОНОМИИ ПО ОТНОШЕНИЕ НА РАЗМЕРА И ПОТРЕБЛЕНИЕТО. (Bulgarian)
17 August 2022
0 references
ARTĖJIMAS PRIE NULINIO AVARIJŲ LYGIO YRA VIENAS IŠ PAGRINDINIŲ IŠŠŪKIŲ EUROPOS IR PRAMONINĖMS VISUOMENĖMS. SIEKIANT ŠIO TIKSLO REIKIA SUKURTI GERESNES VAIRAVIMO PAGALBOS SISTEMAS (DA), KOL BUS SUKURTOS PATIKIMOS AUTONOMA VAIRAVIMO TRANSPORTO PRIEMONĖS VISOSE EISMO SITUACIJOSE IR VAIRAVIMO REŽIMU. BE TO, AUTONOMINIŲ (ARBA PUSIAU AUTONOMINIŲ) TRANSPORTO PRIEMONIŲ ĮDIEGIMAS IR VAIRUOTOJO FUNKCIJŲ PAKEITIMAS SUKELS NAUJŲ IŠŠŪKIŲ, TURINČIŲ ĮTAKOS VAIRUOTOJŲ IR KELEIVIŲ PATOGUMUI IR GEROVEI. Šioje technologinėje ESCENARY pateikiame MULTIDISCIPLINALĄ dėmesį, pagrįstą ELECTRONIKA, jutiklio technologijomis, DATA kasykla ir MACHINE LEARNING algoritmais, KURIUOS ĮSIPAREIGOJIMAS Automobilio, kuris turi būti perduotas laidumo AUTONOMA._x000D_ _x000D_ PRINCIPALAS PROJEKTAS IŠLAIDŲ ĮRANGOS/SOFTWARE KULTI-FUNKCIJA DĖL KONDUKTŲ KONDUKTŲ, nurodytų INTELECTUALINIO PROPERTINIO branduolio (IP) MACHINE LEARNING. ARCHITEKTŪRA BUS SUKURTA KAIP PROGRAMUOJAMA LUSTO SISTEMA (PSOC), PAGRĮSTA RANKŲ ŽIEVĖS BRANDUOLIAIS IR PROGRAMUOJAMA LOGIKA. PROGRAMUOJAMA PSOC DALIS (FPGA) LEIDŽIA ĮGYVENDINTI VIENĄ LUSTĄ IŠ KELIŲ IP KILPŲ, KURIOS LYGIAGREČIAI ATLIEKA DAS. TODĖL TIESIOGINIS PROJEKTO REZULTATAS YRA DIDELIO AUTOMOBILIŲ PERDIRBIMO ĮRENGINIŲ SKAIČIAUS SUMAŽĖJIMAS. BE TO, DĖL MAŠINŲ MOKYMOSI ALGORITMŲ UNIVERSALUMO IR FPGA DAUGIASRIEGIO PAJĖGUMO ARCHITEKTŪRA BUS PAKANKAMAI LANKSTI, KAD GALĖTŲ PRISITAIKYTI PRIE LAIPSNIŠKŲ POKYČIŲ, KURIŲ REIKALAUJA NAUJOS KARTOS TRANSPORTO PRIEMONĖS. Gebėti prisitaikyti prie kiekvieno savaime laidžios priemonės reikalavimų, nekeičiant pirminės architektūros struktūros, o tai reiškia išlaidas ir laiką rinkodarai ir gerinant VEHICLE._x000D_ _x000D_ _x000D_ Kaip žinoma, MACHINE LEARNING TECHNICAL mero DEMAND GREAT QUANTITY OF COMPUTATIONAL RESOURCES, CRITIC PROBLEM SUSIPAŽINDAMA ir dispozityvų TIKSLAS. ĮGYVENDINANT PROJEKTĄ ŠI PROBLEMA SPRENDŽIAMA NAUDOJANT NAUJUS MAŠININIO MOKYMOSI METODUS, VADINAMUS EKSTREMALIOMIS MOKYMOSI MAŠINOMIS (ELM) IR GILIAI ELM. TAI PASIŪLYMAI, KURIAIS PAGERINAMAS ĮPRASTŲ MAŠINŲ MOKYMOSI METODŲ, PVZ., RETRO-PROPAGACIJOS NEURONINIŲ TINKLŲ IR VEKTORINIŲ PAGALBINIŲ MAŠINŲ, SKAIČIAVIMO LAIKAS IR VEIKSMINGUMAS. ELM TIPO IP KILPOS BUS SUPROJEKTUOTOS KAIP KONFIGŪRUOJAMI KOPROCESORIAI (VHDL) SU INTERNETINIAIS MOKYMOSI PAJĖGUMAIS, TINKAMI MONTUOTI TRANSPORTO PRIEMONĖSE ĮVAIRIOMIS PROGRAMOMIS, APIMANČIOMIS KLASIFIKAVIMO PROBLEMAS, SUDĖTINGŲ FUNKCIJŲ MODELIAVIMĄ AR NETIESINĮ VALDYMĄ. ELM STRATEGIES naudojimas automobiliniuose sektoriuose yra šios PROJEKTAS._x000D_ _x000D_ _x000D_ ARCHITECTURE VERSATILITYJE bus įrodyta naudojant DATA OBTENTED SU instrumentalizuota CARS IR NATURALIST laidumo DATA. BUS SUKURTI KELI IP BRANDUOLIAI SU SPECIFIKACIJOMIS SKIRTINGAIS KRITINIAIS LYGIAIS: Dėmesio PRIEŽIŪROS (saugus laidumas), ANTI-ROBO Alarma (slankumas), KABINĖS SĄLYGOS (asmeninis KONFORTAS) IR PATVIRTINIMAS SĄLYGOS (EFICIENCE) SĄLYGOS._x000D_ _x000D_ Į SANTRAUKA, TAI KOLLOW SVARBU SVARBU SVARBU: ARCHITEKTŪROS PLASTIŠKUMAS IR MASTELIS, ILGAS TAIKYMO POBŪDIS IR SUTAUPOMAS DYDIS BEI VARTOJIMAS. (Lithuanian)
17 August 2022
0 references
PRIBLIŽAVANJE RAZINI „NULTE NESREĆE” JEDAN JE OD GLAVNIH IZAZOVA ZA EUROPSKA I INDUSTRIJALIZIRANA DRUŠTVA. POSTIZANJE TOG CILJA PODRAZUMIJEVA RAZVOJ BOLJIH SUSTAVA POMOĆI U VOŽNJI (DA) DO POUZDANE VOŽNJE AUTONOMA U SVIM PROMETNIM SITUACIJAMA I NAČINU VOŽNJE. ISTODOBNO ĆE UVOĐENJE AUTONOMNIH VOZILA (ILI POLUAUTONOMNIH VOZILA) I PROMJENA U VOZAČKIM FUNKCIJAMA DOVESTI DO NOVIH IZAZOVA KOJI UTJEČU NA UDOBNOST I DOBROBIT VOZAČA I PUTNIKA. U ovoj tehnološkoj ESCENARY podnosimo MULTIDISCIPLINAL fokus temeljen na ELECTRONici, senzorskim tehnologijama, DATA minarstvu I MACHINE LEARNING algoritmima kako bi se izvukla INDUSTRIJA Automovilla da o prijelazu provođenja AUTONOMA._x000D_ _x000D__ PRINCIPAL OBJEKTU PROJEKTA je DEVELOPIJA od HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNCTION for ASSISTANCE BASED u INTELECTUAL PROPERTY jezgre (IP) za MACHINE LEARNING. ARHITEKTURA ĆE BITI RAZVIJENA KAO PROGRAMABILNI IN-CHIP SUSTAV (PSOC) TEMELJEN NA JEZGRI ARM CORTEX I PROGRAMABILNOJ LOGICI. PROGRAMIRANI DIO PSOC-A (FPGA) OMOGUĆUJE PROVEDBU NA JEDNOM ČIPU NEKOLIKO IP PETLJI KOJE PARALELNO IZVODE DAS. STOGA JE NEPOSREDAN REZULTAT PROJEKTA SMANJENJE VELIKOG BROJA JEDINICA ZA OBRADU AUTOMOBILA. OSIM TOGA, ZBOG SVESTRANOSTI ALGORITAMA STROJNOG UČENJA I VIŠENITNE SPOSOBNOSTI FPGA-A, ARHITEKTURA ĆE BITI DOVOLJNO FLEKSIBILNA DA SE NOSI S POSTUPNIM PROMJENAMA KOJE ZAHTIJEVAJU NOVE GENERACIJE VOZILA. Biti u mogućnosti prilagoditi se zahtjevima svakog samovodljivog instrumenta bez mijenjanja primarne arhitektonske strukture, što znači troškove i vrijeme za marketing i poboljšanje pouzdanosti VEHICLE._x000D_ _x000D_ Kao što je poznato, MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT QUANTITY OF COMPUTATIONAL RESOURCES, CRITIC PROBLEM WHEN THE SIZE I CONSUMPTION of the Dispositives ARE LIMITED. U OKVIRU PROJEKTA TA SE POTEŠKOĆA RJEŠAVA UPOTREBOM NOVIH METODA STROJNOG UČENJA POZNATIH KAO EKSTREMNI STROJEVI ZA UČENJE (ELM) I DEEP-ELM. TO SU PRIJEDLOZI KOJIMA SE POBOLJŠAVA VRIJEME IZRAČUNA I UČINKOVITOST KONVENCIONALNIH TEHNIKA STROJNOG UČENJA, KAO ŠTO SU NEURONSKE MREŽE ZA RETROPROPAGIRANJE I VEKTORSKI POTPORNI STROJEVI. ELM-TIP IP PETLJE BIT ĆE DIZAJNIRANI KAO KONFIGURABILNI SUPROCESORI (VHDL) S MOGUĆNOŠĆU ONLINE UČENJA, POGODNI ZA UGRADNJU U VOZILA ŠIROKOG SPEKTRA APLIKACIJA KOJE UKLJUČUJU PROBLEME KLASIFIKACIJE, MODELIRANJA SLOŽENIH FUNKCIJA ILI NELINEARNE KONTROLE. Korištenje ELM STRATEGIJE U Automovilskom SEKTORU OBAVIJESTI OBAVIJESTI OVU PROJECT._x000D_ _x000D_ VERSATILITY ARCHITECTURE će se demonstrirati pomoću DATA OBTENTED S instrumentaliziranim CARS I NATURALIST-om DATA. RAZVIT ĆE SE NEKOLIKO JEZGRI INTELEKTUALNOG VLASNIŠTVA SA SPECIFIKACIJAMA NA RAZLIČITIM KRITIČNIM RAZINAMA: Pažnja WARNING (sigurno provođenje), ANTI-ROBO Alarma (segurity), CABIN CONDITIONATION (Personalised CONFORT) I IMPROVEMENT U CONDICIJU CONDICIJE (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ U SUMMARYU, OVJEDNOSTI SUMPORTANT ventajas na ACTUAL SOLUTIONS: PLASTIČNOST I SKALABILNOST ARHITEKTURE, DALEKOSEŽNA PRIRODA APLIKACIJE I UŠTEDE U VELIČINI I POTROŠNJI. (Croatian)
17 August 2022
0 references
ATT NÄRMA SIG NIVÅN ”NOLLOLYCKA” ÄR EN AV DE STÖRSTA UTMANINGARNA FÖR DE EUROPEISKA OCH INDUSTRIALISERADE SAMHÄLLENA. FÖR ATT UPPNÅ DETTA MÅL MÅSTE MAN UTVECKLA BÄTTRE SYSTEM FÖR FÖRARASSISTANS (DA) FRAM TILL DESS ATT DET FINNS TILLFÖRLITLIGA AUTONOMA-KÖRFORDON I ALLA TRAFIKSITUATIONER OCH I ALLA KÖRLÄGEN. SAMTIDIGT KOMMER INFÖRANDET AV SJÄLVKÖRANDE FORDON (ELLER HALVAUTONOMA FORDON) OCH FÖRÄNDRINGEN AV FÖRARFUNKTIONERNA ATT LEDA TILL NYA UTMANINGAR SOM PÅVERKAR FÖRARNAS OCH PASSAGERARNAS KOMFORT OCH VÄLBEFINNANDE. I denna tekniska STENARY lämnar vi in ett MULTIDISCIPLINAL fokus baserat på ELECTRONICA, sensorteknik, DATA-minery och MACHINE LEARNING algoritmer för att FRÅN RETES INDUSTRY OF THE Automovil HAVE TOOUT THE TRANSICATION OF the Conduction AUTONOMA._x000D_ _x000D_ Det PRINCIPELLA OBJEKTIV AV PROJEKT ÄR UTVECKLINGEN av en HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNCTION FÖR ASSISTANCE to the CONDUCTOR BASED I INTELEKTUAL PROPERTY-kärnor (IP) FÖR MACHINE LEARNING. ARKITEKTUREN KOMMER ATT UTVECKLAS SOM ETT PROGRAMMERBART IN-CHIP SYSTEM (PSOC) BASERAT PÅ ARM CORTEX KÄRNOR OCH PROGRAMMERBAR LOGIK. DEN PROGRAMMERBARA DELEN AV PSOC (FPGA) MÖJLIGGÖR IMPLEMENTERING PÅ ETT ENDA CHIP AV FLERA IP-SLINGOR SOM UTFÖR DAS PARALLELLT. ETT OMEDELBART RESULTAT AV PROJEKTET ÄR DÄRFÖR EN MINSKNING AV DET STORA ANTALET BILBEARBETNINGSENHETER. PÅ GRUND AV MÅNGSIDIGHETEN HOS MASKININLÄRNINGSALGORITMER OCH FPGA-PROGRAMMENS FLERTRÅDSKAPACITET KOMMER ARKITEKTUREN DESSUTOM ATT VARA TILLRÄCKLIGT FLEXIBEL FÖR ATT HANTERA DE STEGVISA FÖRÄNDRINGAR SOM NYA GENERATIONER AV FORDON KRÄVER. Kunna anpassa sig till kraven för varje självledande instrument utan att ändra den primära arkitektoniska strukturen, vilket innebär kostnader och tid för marknadsföring och förbättra tillförlitligheten hos VEHICLE._x000D_ _x000D_ Som det är känt, MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT QUANTITY OF COMPUTATIONAL RESOURCES, A CRITIC PROBLEM WHEN SIZE OCH KONSUMPTION AV DEN dispositiva är LIMITED. PROJEKTET TAR ITU MED DENNA SVÅRIGHET GENOM ATT ANVÄNDA NYA MASKININLÄRNINGSMETODER SOM KALLAS EXTREMINLÄRNINGSMASKINER (ELM) OCH DEEP-ELM. DESSA ÄR FÖRSLAG SOM FÖRBÄTTRAR BERÄKNINGSTIDEN OCH PRESTANDAN FÖR KONVENTIONELLA MASKININLÄRNINGSTEKNIKER, SÅSOM RETRO-FÖRÖKNING NEURALA NÄTVERK OCH VEKTORSTÖD MASKINER. ELM-TYP IP LOOPAR KOMMER ATT UTFORMAS SOM KONFIGURERBARA CO-PROCESSORER (VHDL) MED ONLINE INLÄRNINGSFÖRMÅGA, LÄMPLIG FÖR INSTALLATION I FORDON EN MÄNGD OLIKA TILLÄMPNINGAR SOM INKLUDERAR PROBLEM MED KLASSIFICERING, MODELLERING AV KOMPLEXA FUNKTIONER ELLER ICKE-LINJÄR KONTROLL. Användning av ELM STRATEGIER I Automovil SECTOR ÄR en NOTABEL INNOVATION AV DENNA PROJEKT._x000D_ _x000D_ ARCHITECTURE VERSATILITET kommer att demonstreras med hjälp av DATA OBTENTED MED instrumentaliserade CARS OCH NATURALIST lednings DATA. FLERA IP-KÄRNOR KOMMER ATT UTVECKLAS MED SPECIFIKATIONER PÅ OLIKA KRITISKA NIVÅER: Uppmärksamhet VARNING (Säker ledning), ANTI-ROBO Alarma (seguritet), KABIN CONDITIONATION (Personaliserad CONFORT) och IMPROVEMENT I KONDITIONENS CONDITIONTION (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ I SUMMARI, DENNA FOLLOW HAVE IMPORTANTA ventajas PÅ ACTUAL LÄGGNINGAR: ARKITEKTURENS PLASTICITET OCH SKALBARHET, APPLIKATIONENS LÅNGVÄGA KARAKTÄR OCH BESPARINGARNA I STORLEK OCH KONSUMTION. (Swedish)
17 August 2022
0 references
APROPIEREA DE NIVELUL „ZERO ACCIDENT” ESTE UNA DINTRE PRINCIPALELE PROVOCĂRI PENTRU SOCIETĂȚILE EUROPENE ȘI INDUSTRIALIZATE. ATINGEREA ACESTUI OBIECTIV PRESUPUNE DEZVOLTAREA UNOR SISTEME MAI BUNE DE ASISTENȚĂ LA CONDUCERE (DA) PÂNĂ LA DOTAREA VEHICULELOR AUTONOMA FIABILE ÎN TOATE SITUAȚIILE DE TRAFIC ȘI MODUL DE CONDUCERE. ÎN ACELAȘI TIMP, INTRODUCEREA VEHICULELOR AUTONOME (SAU A VEHICULELOR SEMIAUTONOME) ȘI SCHIMBAREA FUNCȚIILOR CONDUCĂTORILOR AUTO VOR GENERA NOI PROVOCĂRI CARE INFLUENȚEAZĂ CONFORTUL ȘI BUNĂSTAREA CONDUCĂTORILOR AUTO ȘI A PASAGERILOR. In aceasta ESCENARY Tehnologica depunem o focalizare multidimensionala bazata pe ELECTRONICA, tehnologiile senzorilor, mineritul de date si algoritmii MACHINE LEARNING LA DIN RETESUL INDUSTRIEI Automovilului Avea de a se ocupa de tranzitarea AUTONOMAULUI de conducere._x000D_ _x000D_ _x000D_ OBJECTIVUL PRINCIPAL al PROIECTULUI este DEVELOPMENTUL dintr-o MULTI-FUNCTION DE HARDWARE/SOFTWARE PENTRU ASSISTANȚA CONDUCTORULUI BUSINAT ÎN Nucleele de PROPERTIE INTELECTUALĂ (IP) pentru LEARNING MACHINE. ARHITECTURA VA FI DEZVOLTATĂ CA UN SISTEM PROGRAMABIL IN-CHIP (PSOC) BAZAT PE NUCLEE CORTEX BRAȚ ȘI LOGICA PROGRAMABILĂ. PARTEA PROGRAMABILĂ A PSOC (FPGA) PERMITE IMPLEMENTAREA PE UN SINGUR CIP A MAI MULTOR BUCLE IP CARE EFECTUEAZĂ DAS ÎN PARALEL. UN REZULTAT IMEDIAT AL PROIECTULUI ESTE, PRIN URMARE, O REDUCERE A NUMĂRULUI MARE DE UNITĂȚI DE PRELUCRARE A AUTOTURISMELOR. ÎN PLUS, DATORITĂ VERSATILITĂȚII ALGORITMILOR DE ÎNVĂȚARE AUTOMATĂ ȘI CAPACITĂȚII MULTIFILE A FPGA, ARHITECTURA VA FI SUFICIENT DE FLEXIBILĂ PENTRU A FACE FAȚĂ SCHIMBĂRILOR INCREMENTALE PE CARE LE SOLICITĂ NOILE GENERAȚII DE VEHICULE. Să fie capabil să se adapteze la cerințele fiecărui instrument auto-conductor, fără a schimba structura arhitecturală primară, ceea ce înseamnă costuri și timp pentru marketing și îmbunătățirea fiabilității VEHICLE._x000D_ _x000D_ După cum se știe, Primaria tehnică MACHINE DEMAND CURANTITATEA DE REZURȚII COMPUTAȚIONALE, un PROBLEM CRITIC CU SIZE ȘI CONSUMUL DE Dispozitive Sunt LIMITE. PROIECTUL ABORDEAZĂ ACEASTĂ DIFICULTATE PRIN UTILIZAREA DE NOI METODE DE ÎNVĂȚARE AUTOMATĂ CUNOSCUTE SUB NUMELE DE MAȘINI DE ÎNVĂȚARE EXTREMĂ (ELM) ȘI DEEP-ELM. ACESTEA SUNT PROPUNERI CARE ÎMBUNĂTĂȚESC TIMPUL DE CALCUL ȘI PERFORMANȚA TEHNICILOR CONVENȚIONALE DE ÎNVĂȚARE AUTOMATĂ, CUM AR FI REȚELELE NEURONALE RETROPROPAGARE ȘI MAȘINILE DE SUSȚINERE A VECTORILOR. BUCLELE IP DE TIP ELM VOR FI PROIECTATE CA CO-PROCESOARE CONFIGURABILE (VHDL) CU CAPACITATE DE ÎNVĂȚARE ONLINE, POTRIVITE PENTRU INSTALAREA ÎN VEHICULE A UNEI GAME LARGI DE APLICAȚII CARE INCLUD PROBLEME DE CLASIFICARE, MODELARE A FUNCȚIILOR COMPLEXE SAU CONTROL NELINIAR. Utilizarea STRATEGIEI ELM în SECTORUL Automovil este o INOVARE NOTABILĂ a acestui proiect._x000D_ _x000D_ _x000D_ VERSATILITATEA ARHITECTUREI va fi demonstrată prin intermediul DATA OBTENTED CU CARS instrumentalizate ȘI DATELE de conducere NATURALIST. MAI MULTE NUCLEE IP VOR FI DEZVOLTATE CU SPECIFICAȚII LA DIFERITE NIVELURI CRITICE: Atenție (conducere în siguranță), ANTI-ROBO Alarma (seguritate), CONDIȚIUNEA CABINĂ (ConFORT personalizat) ȘI Îmbunătățirea în CONDIȚIA CONDIȚIEI (EFICIENȚA)._x000D_ _x000D_ în SUMMAR, CĂ FOLLOW are Venajas IMPORTANT pe SOLUȚII ACTUALE: PLASTICITATEA ȘI SCALABILITATEA ARHITECTURII, NATURA LUNGĂ A APLICAȚIEI ȘI ECONOMIILE ÎN CEEA CE PRIVEȘTE DIMENSIUNEA ȘI CONSUMUL. (Romanian)
17 August 2022
0 references
PRIBLIŽEVANJE RAVNI NIČELNE NESREČE JE EDEN OD GLAVNIH IZZIVOV ZA EVROPSKE IN INDUSTRIALIZIRANE DRUŽBE. DOSEGANJE TEGA CILJA POMENI RAZVOJ BOLJŠIH SISTEMOV ZA POMOČ PRI VOŽNJI (DA), DOKLER NE BO ZANESLJIV AVTONOMNA VOŽNJA VOZIL V VSEH PROMETNIH RAZMERAH IN NAČINU VOŽNJE. HKRATI BOSTA UVEDBA AVTONOMNIH VOZIL (ALI POLAVTONOMNIH VOZIL) IN SPREMEMBA FUNKCIJ VOZNIKA POVZROČILA NOVE IZZIVE, KI VPLIVAJO NA UDOBJE IN DOBRO POČUTJE VOZNIKOV IN POTNIKOV. V tem tehnološkem ESCENARJU podajamo MULTIDISTIPLINALni fokus, ki temelji na ELECTRONICA, senzorskih tehnologijah, DATA mineriju in MACHINE LEARNING algoritmov, da bi se izognili težavam, ki jih ima avtomovil, da bi se lotili TRANSIKACIJE prevoda AUTONOMA._x000D_ _x000D_ PRINCIPALNA OBJEKTIVA PROJEKTA je razvoj HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNCTION ZA POSLOVANJE KONDUCTORJA, ki je bil v intelektualni PROPERTY nukleos (IP) ZA MACHINE LEARNING. ARHITEKTURA BO RAZVITA KOT PROGRAMLJIV SISTEM V ČIPU (PSOC), KI TEMELJI NA JEDRIH SKORJE ROKE IN PROGRAMLJIVI LOGIKI. PROGRAMLJIVI DEL PSOC (FPGA) OMOGOČA IZVAJANJE NA ENEM ČIPU VEČ IP ZANK, KI VZPOREDNO IZVAJAJO DAS. NEPOSREDNI REZULTAT PROJEKTA JE TOREJ ZMANJŠANJE VELIKEGA ŠTEVILA AVTOMOBILSKIH PROCESNIH ENOT. POLEG TEGA BO ZARADI VSESTRANSKOSTI ALGORITMOV STROJNEGA UČENJA IN VEČNITNIH ZMOGLJIVOSTI FPGA ARHITEKTURA DOVOLJ PROŽNA, DA BO KOS POSTOPNIM SPREMEMBAM, KI JIH ZAHTEVAJO NOVE GENERACIJE VOZIL. Biti sposoben prilagoditi zahtevam vsakega lastnega instrumenta brez spreminjanja primarne arhitekturne strukture, kar pomeni stroške in čas za trženje in izboljšanje zanesljivosti VEHICLE._x000D_ _x000D_ Kot je znano, MACHINE LEARNING TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT QUANTITY OF COMPUTATIONAL RESOURCES, KRITIČNI PROBLEM, s katerim se SIZE IN UGOTAVLJANJA dispozitivov, so omejeni. PROJEKT OBRAVNAVA TO TEŽAVO Z UPORABO NOVIH METOD STROJNEGA UČENJA, ZNANIH KOT EKSTREMNI UČNI STROJI (ELM) IN GLOBOKI ELM. TO SO PREDLOGI, KI IZBOLJŠUJEJO ČAS IZRAČUNA IN UČINKOVITOST OBIČAJNIH TEHNIK STROJNEGA UČENJA, KOT SO RETROPROPAGACIJSKA NEVRONSKA OMREŽJA IN STROJI ZA PODPORO VEKTORJEM. ZANKE IP TIPA ELM BODO ZASNOVANE KOT KOPROCESORJI, KI JIH JE MOGOČE KONFIGURIRATI (VHDL), Z ZMOŽNOSTJO SPLETNEGA UČENJA, PRIMERNIMI ZA VGRADNJO V VOZILA NAJRAZLIČNEJŠIH APLIKACIJ, KI VKLJUČUJEJO TEŽAVE S KLASIFIKACIJO, MODELIRANJEM KOMPLEKSNIH FUNKCIJ ALI NELINEARNIM NADZOROM. Uporaba ELM STRATEGIJE V Automovil SECTOR je NOTABLE INNOVATION TEGA PROJEKTA._x000D_ _x000D_ VERSATILITIJA ARHITECTURE se bo pokazala s PODATKI OBJEKTI Z instrumentaliziranimi CARS IN NATURALIST prevodnimi PODATKI. RAZVILO SE BO VEČ JEDER IP S SPECIFIKACIJAMI NA RAZLIČNIH KRITIČNIH RAVNEH: Opozorilo (Varno prevajanje), Alarma ANTI-ROBO (segurnost), CABIN CONDITIONATION (Osebni CONFORT) IN UPRAVLJANJE V POGLAVJU POGODBENICE (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ V PUMMARJI, da je treba IMPORTANT ventajas na DELUTIONI: PLASTIČNOST IN RAZŠIRLJIVOST ARHITEKTURE, DOLGO DOMET UPORABE TER PRIHRANKI PRI VELIKOSTI IN PORABI. (Slovenian)
17 August 2022
0 references
ZBLIŻANIE SIĘ DO POZIOMU „ZEROWEGO WYPADKU” JEST JEDNYM Z GŁÓWNYCH WYZWAŃ DLA EUROPEJSKICH I UPRZEMYSŁOWIONYCH SPOŁECZEŃSTW. OSIĄGNIĘCIE TEGO CELU ZAKŁADA OPRACOWANIE LEPSZYCH SYSTEMÓW WSPOMAGANIA JAZDY (DA) DO CZASU POSIADANIA NIEZAWODNYCH POJAZDÓW AUTONOMICZNYCH WE WSZYSTKICH SYTUACJACH DROGOWYCH I W TRYBIE JAZDY. JEDNOCZEŚNIE WPROWADZENIE POJAZDÓW AUTONOMICZNYCH (LUB POJAZDÓW PÓŁAUTONOMICZNYCH) ORAZ ZMIANA FUNKCJI KIEROWCY SPOWODUJĄ NOWE WYZWANIA, KTÓRE WPŁYWAJĄ NA KOMFORT I DOBROSTAN KIEROWCÓW I PASAŻERÓW. W tym technologicznym ESCENARY przedstawiamy MULTIDISCIPLINAL fokus oparty na ELECTRONICA, technologiach czujników, minerstwie danych i algorytmach MACHINE LEARNING LEARNING LEARNING LEARNING LEARNING OF THE RETES THATUSTRY OF THE Automovil HAVE TO OBOTICATION OF THE TRANSICATION OF THE Conduction AUTONOMA._x000D_ _x000D_ PriNCIPAL OBJECTIVE of the PROJECT IS THE DEVELOPMENT o HARDWARE/SOFTWARE MULTI-FUNKCTION DLA ASSISTANCE TO CONDUCTOR BASED in INTELECTUAL PROPERTY nucleos (IP) dla maszyny LEARNING. ARCHITEKTURA ZOSTANIE OPRACOWANA JAKO PROGRAMOWALNY SYSTEM IN-CHIP (PSOC) OPARTY NA JĄDRACH RAMIENIOWYCH I PROGRAMOWALNEJ LOGICE. PROGRAMOWALNA CZĘŚĆ PSOC (FPGA) UMOŻLIWIA IMPLEMENTACJĘ NA JEDNYM CHIPIE KILKU PĘTLI IP, KTÓRE RÓWNOLEGLE WYKONUJĄ DAS. BEZPOŚREDNIM REZULTATEM PROJEKTU JEST ZATEM ZMNIEJSZENIE DUŻEJ LICZBY JEDNOSTEK PRZETWARZANIA SAMOCHODÓW. PONADTO, ZE WZGLĘDU NA WSZECHSTRONNOŚĆ ALGORYTMÓW UCZENIA MASZYNOWEGO I WIELOWĄTKOWE MOŻLIWOŚCI FPGA, ARCHITEKTURA BĘDZIE WYSTARCZAJĄCO ELASTYCZNA, ABY SPROSTAĆ STOPNIOWYM ZMIANOM, KTÓRYCH WYMAGAJĄ NOWE GENERACJE POJAZDÓW. Być w stanie dostosować się do wymagań każdego samoprzewodzącego instrumentu bez zmiany podstawowej struktury architektonicznej, co oznacza koszty i czas na marketing i poprawę niezawodności VEHICLE._x000D_ _x000D_ Jak wiadomo, MASZYNA LEARNING TECHNICAL TECHNICAL Mayory DEMAND GREAT QUANTITY OF COMPUTATIONAL RESOURCES, A PROBLEM KRYTYCZNYM NA SIZE I KONSUMPCJI dysponentów są LIMITED. PROJEKT ROZWIĄZUJE TEN PROBLEM POPRZEZ WYKORZYSTANIE NOWYCH METOD UCZENIA MASZYNOWEGO ZNANYCH JAKO MASZYNY DO UCZENIA SIĘ EKSTREMALNEGO (ELM) I DEEP-ELM. SĄ TO PROPOZYCJE MAJĄCE NA CELU POPRAWĘ CZASU I WYDAJNOŚCI KONWENCJONALNYCH TECHNIK UCZENIA MASZYNOWEGO, TAKICH JAK RETROPROPAGACYJNE SIECI NEURONOWE I MASZYNY WSPOMAGAJĄCE WEKTORY. PĘTLE IP TYPU ELM ZOSTANĄ ZAPROJEKTOWANE JAKO KONFIGUROWALNE WSPÓŁPROCESORY (VHDL) Z MOŻLIWOŚCIĄ UCZENIA SIĘ ONLINE, ODPOWIEDNIE DO INSTALACJI W POJAZDACH SZEROKIEJ GAMY ZASTOSOWAŃ, KTÓRE OBEJMUJĄ PROBLEMY Z KLASYFIKACJĄ, MODELOWANIEM ZŁOŻONYCH FUNKCJI LUB STEROWANIEM NIELINIOWYM. Użycie STRATEGIES ELM W SEKTORZE Automovil jest notatywną innowacją tego produktu._x000D_ _x000D_ _x000D_ WERSATILITYCJA ARCHITEKTURY zostanie wykazana za pomocą DANYCH OBTENTOWANYCH Z instrumentalizowanymi kartami i danymi przewodzenia NATURALIST. KILKA JĄDER IP ZOSTANIE OPRACOWANYCH ZE SPECYFIKACJAMI NA RÓŻNYCH POZIOMACH KRYTYCZNYCH: Uwaga UWAGA (bezpieczne przewodnictwo), ANTI-ROBO Alarma (segurity), CABIN CONDITIONATION (Personalised CONFORT) I IMPROVEMENT in the CONDITION of the CONDITION (EFICIENCE)._x000D_ _x000D_ W SUMMARY, TEGO FOLLOWA W WAŻNEJ WAŻNEJ WYŁĄCZENIA NA SOLUCJE ACTUALNE: PLASTYCZNOŚĆ I SKALOWALNOŚĆ ARCHITEKTURY, DŁUGOTRWAŁY CHARAKTER ZASTOSOWANIA ORAZ OSZCZĘDNOŚCI W ROZMIARZE I ZUŻYCIU. (Polish)
17 August 2022
0 references
Leioa
0 references
20 December 2023
0 references
Identifiers
TEC2016-77618-R
0 references