Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "vectors" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    The versatile hardware accelerator framework for sparse vector calculations
    Autorzy:
    Karwatowski, R.
    Wiatr, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/114705.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    FPGA
    sparse vectors
    cosine similarity
    Zynq
    hardware accelerator
    Opis:
    In this paper, we present the advantage of the ability of FPGAs to perform various computationally complex calculations using deep pipelining and parallelism. We propose an architecture that consists of many small stream processing blocks. The designed framework maintains proper data movement and synchronization. The architecture can be easily adapted to be implemented in FPGA devices of a various size and cost - from small SoC devices to high-end PCIe accelerator cards. It is capable to perform a selected operation on a sparse data that are loaded as the stream of vectors. As an example application, we have implemented the cosine similarity measure for the text similarity calculations that uses the TF-IDF weighting scheme. The presented example application calculates the similarity of texts from the set of input documents to documents from the large database. The scheme is used to find the most similar documents. The proposed design can decrease the service time of search queries in computer centers while reducing power consumption.
    Źródło:
    Measurement Automation Monitoring; 2015, 61, 7; 327-329
    2450-2855
    Pojawia się w:
    Measurement Automation Monitoring
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Implementacja w układach FPGA wybranych fragmentów metody szybkiej segmentacji obrazów
    FPGA implementation of selected parts of the fast image segmentation algorithm
    Autorzy:
    Żurek, D.
    Wielgosz, M.
    Jamro, E.
    Wiatr, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155119.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    segmentacja obrazów
    wektory wspierające
    FPGA
    układy rekonfigurowalne
    picture segmentation
    supportive vectors
    reconfigurable logic
    Opis:
    Prezentowane w pracy badania dotyczą segmentacji obrazów metodą wektorów wspierających (ang. Support Vector Machine - SVM). Metoda ta opiera się na grupie kilkunastu wektorów wspierających, które posiadają cechy wybranych obiektów w obrazie. Implementacja przedstawionej procedury klasyfikacji wektorów wspierających została wykona zarówno programowo w języku C++ na procesorze ogólnego przeznaczenia AMD AthlonII P320 Dual-Core2.10 GHz, jak i sprzętowo w języku VHDL. Moduł klasyfikacji wektorów wspierających został zaimplementowany w układzie Xilinx Spartan 6.
    The paper presents preliminary implementation results of image segmentation for the SVM (Support Vector Machine) algorithm. SVM is a dedicated mathematical formula which allows extracting selective objects from an input picture and assign them to an appropriate class. Consequently, a black and white images reflecting occurrence of the desired feature are derived from an original picture fed into the classifier. This work is primarily focused on the FPGA implementation aspects of the algorithm as well as on comparison of the hardware and software performance. A human skin classifier was used as an example and implemented both in AMD AthlonII P320 Dual-Core2.10 GHz and Xilinx Spartan 6 FPGA. It is worth emphasizing that the critical hardware components were designed using HDL, whereas the less demanding standard ones such as communication interfaces, FIFO, FSMs were implemented in HLL (High Level Language). Such an approach allowed both shortening the design time and preserving high performance of the hardware classification module. This work is a part of the Synat project embracing several initiatives aiming at creation of a repository of images to which are to be assigned descriptive name according to their contents. Such a database of tagged images will significantly reduce the search time, since only picture tags will be processed instead of images, so the process will involve simple string operations rather than image recognition. The project is a huge challenge due to an immense volume of data collected over the past years denoted today as the Internet resources. Therefore, the core part of the undertaking is to design andimplement a classification system which should be both reliable and fast. In order to achieve the high performance of a search engine, the most computationally intensive operations are to be ported to hardware.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 8, 8; 871-873
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies