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    Speck: A Smart event-based Vision Sensor with a low latency 327K Neuron Convolutional Neuronal Network Processing Pipeline

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    Edge computing solutions that enable the extraction of high level information from a variety of sensors is in increasingly high demand. This is due to the increasing number of smart devices that require sensory processing for their application on the edge. To tackle this problem, we present a smart vision sensor System on Chip (Soc), featuring an event-based camera and a low power asynchronous spiking Convolutional Neuronal Network (sCNN) computing architecture embedded on a single chip. By combining both sensor and processing on a single die, we can lower unit production costs significantly. Moreover, the simple end-to-end nature of the SoC facilitates small stand-alone applications as well as functioning as an edge node in a larger systems. The event-driven nature of the vision sensor delivers high-speed signals in a sparse data stream. This is reflected in the processing pipeline, focuses on optimising highly sparse computation and minimising latency for 9 sCNN layers to 3.36μs3.36\mu s. Overall, this results in an extremely low-latency visual processing pipeline deployed on a small form factor with a low energy budget and sensor cost. We present the asynchronous architecture, the individual blocks, the sCNN processing principle and benchmark against other sCNN capable processors

    Proposta de uma plataforma codeless para implementação de apps de promoção da saúde

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    O uso de dispositivos móveis por profissionais de saúde transformou diversos aspectos da prática clínica. Os dispositivos móveis tornaram-se comuns em ambientes de saúde. Vá rios aplicativos estão agora disponíveis para auxiliar os profissionais de saúde do inglês, HCPs Health Care Professionals em tarefas importantes. Este estudo parte da hipótese de que o mobile health (mHealth) não é largamente adotado ainda devido à dificuldade tecnológica para o desenvolvimento de aplicativos de saúde com elementos individualizados de informações de engajamento. Esta dificuldade surge do alto custo (financeiro e temporal) de desenvolvimento de tal solução usando as abordagens disponíveis. Embora os benefícios do mHealth já tenham sido demonstrados, seu uso no Brasil ainda é incipiente. Nota-se que as soluções disponíveis oferecem mecanismos genéricos de engajamento e informação, oferecendo um fluxo pré-determinado e único para todos os usuários, embora os fatores de adesão ou não a um tratamento de saúde sejam bastante particulares e individual para cada pessoa. Considerando a complexidade desta proposta, este trabalho apresenta uma prova de conceito da plataforma codeless, fazendo o uso dos conceitos de flow based programing (FBP) e visual based programming (VPL), focando na possibilidade de geração rápida e sem codificação de um aplicativo contendo mecanismos customizados de elementos de engajamento com a possibilidade de customização/individualização de elementos de informação e engajamento para grupos de pacientes. Assim sendo, como resultado desse trabalho foi possível criar um ecossistema de software, onde os profissio nais de saúde conseguem programar um conjunto de elementos de engajamento a fim de aumentar a adesão dos pacientes no tratamento. Por fim, nota-se que ainda existem várias possíveis áreas de evoluções do sistema para contemplar um funcionamento que reflete um fluxo complexo criado pelos HCPs

    The Dataflow Computational Model And Its Evolution

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    Το υπολογιστικό μοντέλο dataflow είναι ένα εναλλακτικό του von-Neumann. Τα κυριότερα χαρακτηριστικά του είναι ο ασύγχρονος προγραμματισμός εργασιών και το ότι επιτρέπει μαζική παραλληλία. Αυτή η πτυχιακή είναι μία μελέτη αυτού του μοντέλου, καθώς και μερικών υβριδικών μοντέλων, που βρίσκονται ανάμεσα στο αρχικό μοντέλο dataflow και στο von-Neumann. Τέλος, υπάρχουν αναφορές σε μερικές αρχές του dataflow, οι οποίες έχουν υιοθετηθεί σε συμβατικές μηχανές, γλώσσες προγραμματισμού και συστήματα κατανεμημένων υπολογισμών.The dataflow computational model is an alternative to the von-Neumann model. Its most significant aspects are, that it is based on asynchronous instructions scheduling and exposes massive parallelism. This thesis is a review of the dataflow computational model, as well as of some hybrid models, which lie between the pure dataflow and the von Neumann model. Additionally, there are some references to dataflow principles, that are or are being adopted by conventional machines, programming languages and distributed computing systems
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