500 resultados para GPGPU RaspberryPi OpenGL Algoritmi Paralleli SeamCarving StreamProcessing


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Questo elaborato di tesi ha l’obbiettivo di studiare le limitazioni delle stazioni di terra nel tracciamento di satelliti in orbita LEO, investigare possibili soluzioni ed implementare queste soluzioni all’interno della Ground Station AMGS di Forlì per verificarne l’efficacia. A questo scopo, dopo un’attenta revisione della letteratura sono stati identificati due promettenti algoritmi descritti nei paper: “Trajectory optimisation to minimise antenna pointing error” di P. S. Crawford , R. J. H. Brush e “An optimal antenna motion generation using shortest path planning” di Moon-Jin Jeon , Dong-Soo Kwon. Questi algoritmi sono stati implementi in Python 3, al fine di inglobarli all’interno del software di tracking al momento in uso nella GS di Forlì, ovvero AMGS Orbit Predictor. All’interno di questo elaborato sono anche riportati i risultati dei test conseguiti e una valutazione dettagliata di questi ultimi.

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L'obiettivo principale di questo lavoro di tesi è quello di migliorare gli algoritmi di morphing generation in termini di qualità visiva e di potenzialità di attacco dei sistemi automatici di riconoscimento facciale.

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Lo scopo di questo studio è l’implementazione di un sistema di navigazione autonomo in grado di calcolare la traiettoria di un mezzo aereo, noti che siano a priori dei punti di posizione detti waypoint. A partire da questa traiettoria, è possibile ottenere la sua rappresentazione in un codice che mette a disposizione immagini satellitari e ricavare le viste del terreno sorvolato in una serie di punti calcolati, in modo da garantire in ogni sequenza la presenza di elementi comuni rispetto a quella precedente. Lo scopo della realizzazione di questa banca dati è rendere possibili futuri sviluppi di algoritmi di navigazione basati su deep learning e reti neurali. Le immagini virtuali ottenute del terreno saranno in futuro applicate alla navigazione autonoma per agricoltura di precisione mediante droni. Per lo studio condotto è stato simulato un generico velivolo, con o senza pilota, dotato di una videocamera fissata su una sospensione cardanica a tre assi (gimbal). La tesi, dunque, introduce ai più comuni metodi di determinazione della posizione dei velivoli e alle più recenti soluzioni basate su algoritmi di Deep Learning e sistemi vision-based con reti neurali e segue in un approfondimento sul metodo di conversione degli angoli e sulla teoria matematica che ne sta alla base. Successivamente, analizza nel dettaglio il processo di simulazione della navigazione autonoma e della determinazione della traiettoria in ambiente software Matlab e Simulink, procedendo nell’analisi di alcuni casi di studio in ambienti realistici. L’elaborato si conclude con un breve riepilogo di quanto svolto e con alcune considerazioni sugli sviluppi futuri.

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Gli UAV, o meglio conosciuti come ‘droni’, sono aeromobili a pilotaggio remoto il cui utilizzo si estende dal settore militare a quello civile. Quest’ultimi, possono essere attrezzati con numerosi dispositivi accessori, come ad esempio disturbatori di frequenze. La simbiosi UAV-jammer attacca le comunicazioni wireless tramite interferenze a radiofrequenza, per degradare o interrompere il servizio offerto dalle reti. Questo elaborato, si concentra sull’analisi di algoritmi di localizzazione passiva, per stimare la posizione dell’UAV e interrompere l’interferenza. Inizialmente, viene descritto il segnale emesso dall’UAV, che utilizza lo standard di comunicazione 802.11a. A seguire, dato che la localizzazione passiva si basa sulle misure TDOA rilevate da una stazione di monitoraggio a terra, vengono presentati tre algoritmi di stima TDOA, tra i quali fast TDOA, adaptive threshold-based first tap detection e un algoritmo sviluppato per i nuovi sistemi GNSS. Successivamente, vengono esaminati tre algoritmi di localizzazione passiva, che sfruttano il principio dei minimi quadrati (LS), ovvero il CTLS, LCLS e CWLS. Infine, le prestazioni degli algoritmi di localizzazione vengono valutate in un ambiente di simulazione realistico, con canale AWGN o con canale ITU Extended pedestrian A.

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This paper presents a study carried out in order to evaluate the students' perception in the development and use of remote Control and Automation education kits developed by two Universities. Three projects, based on real world environments, were implemented, being local and remotely operated. Students implemented the kits using the theoretical and practical knowledge, being the teachers a catalyst in the learning process. When kits were operational, end-user students got acquainted to the kits in the course curricula units. It is the author's believe that successful results were achieved not only in the learning progress on the Automation and Control fields (hard skills) but also on the development of the students soft skills, leading to encouraging and rewarding goals, motivating their future decisions and promoting synergies in their work. The design of learning experimental kits by students, under teacher supervision, for future use in course curricula by enduser students is an advantageous and rewarding experience.

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Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática

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Floating-point computing with more than one TFLOP of peak performance is already a reality in recent Field-Programmable Gate Arrays (FPGA). General-Purpose Graphics Processing Units (GPGPU) and recent many-core CPUs have also taken advantage of the recent technological innovations in integrated circuit (IC) design and had also dramatically improved their peak performances. In this paper, we compare the trends of these computing architectures for high-performance computing and survey these platforms in the execution of algorithms belonging to different scientific application domains. Trends in peak performance, power consumption and sustained performances, for particular applications, show that FPGAs are increasing the gap to GPUs and many-core CPUs moving them away from high-performance computing with intensive floating-point calculations. FPGAs become competitive for custom floating-point or fixed-point representations, for smaller input sizes of certain algorithms, for combinational logic problems and parallel map-reduce problems. © 2014 Technical University of Munich (TUM).

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

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The Graphics Processing Unit (GPU) is present in almost every modern day personal computer. Despite its specific purpose design, they have been increasingly used for general computations with very good results. Hence, there is a growing effort from the community to seamlessly integrate this kind of devices in everyday computing. However, to fully exploit the potential of a system comprising GPUs and CPUs, these devices should be presented to the programmer as a single platform. The efficient combination of the power of CPU and GPU devices is highly dependent on each device’s characteristics, resulting in platform specific applications that cannot be ported to different systems. Also, the most efficient work balance among devices is highly dependable on the computations to be performed and respective data sizes. In this work, we propose a solution for heterogeneous environments based on the abstraction level provided by algorithmic skeletons. Our goal is to take full advantage of the power of all CPU and GPU devices present in a system, without the need for different kernel implementations nor explicit work-distribution.To that end, we extended Marrow, an algorithmic skeleton framework for multi-GPUs, to support CPU computations and efficiently balance the work-load between devices. Our approach is based on an offline training execution that identifies the ideal work balance and platform configurations for a given application and input data size. The evaluation of this work shows that the combination of CPU and GPU devices can significantly boost the performance of our benchmarks in the tested environments, when compared to GPU-only executions.

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Eye tracking as an interface to operate a computer is under research for a while and new systems are still being developed nowadays that provide some encouragement to those bound to illnesses that incapacitates them to use any other form of interaction with a computer. Although using computer vision processing and a camera, these systems are usually based on head mount technology being considered a contact type system. This paper describes the implementation of a human-computer interface based on a fully non-contact eye tracking vision system in order to allow people with tetraplegia to interface with a computer. As an assistive technology, a graphical user interface with special features was developed including a virtual keyboard to allow user communication, fast access to pre-stored phrases and multimedia and even internet browsing. This system was developed with the focus on low cost, user friendly functionality and user independency and autonomy.