Integration of convolutional neural networks in mobile applications

When building Deep Learning (DL) models, data scientists and software engineers manage the trade-off between their accuracy, or any other suitable success criteria, and their complexity. In an environment with high computational power, a common practice is making the models go deeper by designing more sophisticated architectures. However, in the context of mobile devices, which possess less computational power, keeping complexity under control is a must. In this paper, we study the performance of a system that integrates a DL model as a trade-off between the accuracy and the complexity. At the same time, we relate the complexity to the efficiency of the system. With this, we present a practical study that aims to explore the challenges met when optimizing the performance of DL models becomes a requirement. Concretely, we aim to identify: (i) the most concerning challenges when deploying DL-based software in mobile applications; and (ii) the path for optimizing the performance trade-off. We obtain results that verify many of the identified challenges in the related work such as the availability of frameworks and the software-data dependency. We provide a documentation of our experience when facing the identified challenges together with the discussion of possible solutions to them. Additionally, we implement a solution to the sustainability of the DL models when deployed in order to reduce the severity of other identified challenges. Moreover, we relate the performance trade-off to a new defined challenge featuring the impact of the complexity in the obtained accuracy. Finally, we discuss and motivate future work that aims to provide solutions to the more open challenges found.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Management: A bibliography for NASA managers

This bibliography lists 630 reports, articles and other documents introduced into the NASA Scientific and Technical Information System in 1991. Items are selected and grouped according to their usefulness to the manager as manager. Citations are grouped into ten subject categories: human factors and personnel issues; management theory and techniques; industrial management and manufacturing; robotics and expert systems; computers and information management; research and development; economics, costs and markets; logistics and operations management; reliability and quality control; and legality, legislation, and policy

Intelligent Solar Forecasts: Modern Machine Learning Models & TinyML Role for Improved Solar Energy Yield Predictions

The advancement of sustainable energy sources necessitates the development of robust forecasting tools for efficient energy management. A prominent player in this domain, solar power, heavily relies on accurate energy yield predictions to optimize production, minimize costs, and maintain grid stability. This paper explores an innovative application of tiny machine learning to provide real-time, low-cost forecasting of solar energy yield on resource-constrained edge internet of things devices, such as micro-controllers, for improved residential and industrial energy management. To further contribute to the domain, we conduct a comprehensive evaluation of four prominent machine learning models, namely unidirectional long short-term memory, bidirectional gated recurrent unit, bidirectional long short-term memory, and simple bidirectional recurrent neural network, for predicting solar farm energy yield. Our analysis delves into the impacts of tuning the machine learning model hyperparameters on the performance of these models, offering insights to improve prediction accuracy and stability. Additionally, we elaborate on the challenges and opportunities presented by the implementation of machine learning on low-cost energy management control systems, highlighting the benefits of reduced operational expenses and enhanced grid stability. The results derived from this study offer significant implications for energy management strategies at both household and industrial scales, contributing to a more sustainable future powered by accurate and efficient solar energy forecasting

Étude de la variation cyclique de combustion d'un moteur à allumage commandé à partir des températures d'échappement

Ce mémoire porte sur l'étude de la variabilité cyclique des températures d'échappement d'un moteur à allumage commandé. Pour différents points de fonctionnement du moteur, la variabilité cyclique de la température d'échappement est comparée à la variabilité cyclique de combustion. La température d'échappement est mesurée à la sortie du port, environ à 10 cm de la soupape d'échappement, et la variabilité cyclique de combustion est déterminée à partir de la fluctuation de la pression moyenne effective. Ce mémoire tente d'établir le lien entre la variabilité cyclique des températures d'échappement et la variabilité cyclique de combustion. Un capteur de température placé à la sortie du port d'échappement permettrait d'obtenir de l'information supplémentaire sur la stabilité de combustion du moteur. Celui-ci pourrait ainsi permettre d'influencer, via le calculateur, les paramètres de fonctionnement du moteur afin de maintenir le moteur dans un régime d'opération optimum. D'autres travaux ont été réalisé sur le sujet mais toujours en utilisant des méthodes de reconstruction de la température d'échappement à la sortie de la chambre à partir de la lecture de deux thermocouples de diamètres différents. Les principaux travaux réalisés au cours de ce mémoire utilisent directement la température mesurée à partir de thermocouples de petits diamètres (25.4 et 50.8 |xm) sans techniques de compensation de température. Deux articles ont été rédigés sur le sujet lors de l'étude. La première partie de l'étude porte sur l'étude de la variabilité cyclique des températures d'échappement à partir d'un capteur de température isolé (habituellement utilisé dans les turbines à gaz) et d'un boitier de post-traitement du signal développé par la compagnie Nexum Research Corporation de Kingston en Ontario. La deuxième partie du mémoire porte sur l'étude de la variabilité cyclique des températures d'échappement à partir de la lecture de thermocouples de petits diamètres insérés à la sortie du port d'échappement. Dans la deuxième partie, un algorithme de reconstruction du signal de température à partir de la lecture de deux thermocouples de diamètres différents a aussi été exploré. L'hypothèse principale utilisée pour les deux parties de ce mémoire est qu'il y a une corrélation positive entre la variabilité cyclique de combustion et la variabilité cyclique des températures d'échappement. Les résultats obtenus à l'aide du capteur de température isolé montrent qu'il y a une corrélation entre la variabilité cyclique du signal obtenu du capteur de température et la variabilité cyclique de combustion lorsque des groupes de cycle successifs sont utilisés afin de calculer les coefficients de variation. Par contre, le signal du capteur est sensible au régime de fonctionnement du moteur comme le montre les tests réalisés à différentes vitesses de rotation et couples moteur. Les travaux réalisés lors de la deuxième partie montrent premièrement les limites d'une méthode de reconstruction utilisée afin de déterminer la variabilité cyclique des températures d'échappement. Par la suite, les résultats obtenus montrent qu'il existe un lien entre les coefficients de variation de la pression moyenne effective et celui de la température maximale lorsque des groupes de cycles successifs sont utilisés. Aussi, un lien est observable lorsque les valeurs de température maximale et de pression moyenne effective pour chaque cycle sont utilisées. La corrélation est toujours meilleure entre les paramètres de température et la variabilité cyclique de combustion lorsque celle-ci est plus élevée. En conclusion, la variabilité cyclique de combustion se reflète dans la variabilité cyclique des températures d'échappement pour les tests réalisés avec différents rapports air carburant, différentes avances à l'allumage et différentes avances à l'injection. L'intensité de la corrélation dépend du test réalisé. Ainsi, lorsque le régime d'opération du moteur est stable, comme lors de la variation du couple à vitesse constante et de la vitesse de rotation à couple constant, les résultats obtenus sont moins significatifs

CEEME: compensating events based execution monitoring enforcement for Cyber-Physical Systems

Fundamentally, inherently observable events in Cyber-Physical Systems with tight coupling between cyber and physical components can result in a confidentiality violation. By observing how the physical elements react to cyber commands, adversaries can identify critical links in the system and force the cyber control algorithm to make erroneous decisions. Thus, there is a propensity for a breach in confidentiality leading to further attacks on availability or integrity. Due to the highly integrated nature of Cyber-Physical Systems, it is also extremely difficult to map the system semantics into a security framework under existing security models. The far-reaching objective of this research is to develop a science of selfobfuscating systems based on the composition of simple building blocks. A model of Nondeducibility composes the building blocks under Information Flow Security Properties. To this end, this work presents fundamental theories on external observability for basic regular networks and the novel concept of event compensation that can enforce Information Flow Security Properties at runtime --Abstract, page iii

The Bison: 2000

This digital object was funded in part through a grant from the Andrew W. Mellon Foundation. The digitalization of this object was part of a collaborative effort with the Washington Research Library Consortium and George Washington University.https://dh.howard.edu/bison_yearbooks/1169/thumbnail.jp