Power-Aware Memory Allocation for Embedded Data-Intensive Signal Processing Applications

Many signal processing systems, particularly in the multimedia and telecommunication domains, are synthesized to execute data-intensive applications: their cost related aspects ­ namely power consumption and chip area ­ are heavily influenced, if not dominated, by the data access and storage aspects. This chapter presents a power-aware memory allocation methodology. Starting from the high-level behavioral specification of a given application, this framework performs the assignment of of the multidimensional signals to the memory layers ­ the on-chip scratch-pad memory and the off-chip main memory ­ the goal being the reduction of the dynamic energy consumption in the memory subsystem. Based on the assignment results, the framework subsequently performs the mapping of signals into the memory layers such that the overall amount of data storage be reduced. This software system yields a complete allocation solution: the exact storage amount on each memory layer, the mapping functions that determine the exact locations for any array element (scalar signal) in the specification, and, in addition, an estimation of the dynamic energy consumption in the memory subsystem

Análise e previsão de acidentes rodoviários usando data mining

Road traffic crashes is an impactful problem in nowadays society, causing significant life and property losses. Due to the urbanization process across the world and the population’s growth, the number of crashes is also increasing. Predicting a crash severity and cost is an important step to better understand which causative variables have more influence and therefore, implement prevention measures that can reduce the number of crashes. Road traffic crashes predictions is a complex problem due to the high number of independent causative variables that contribute to the event. The used dataset contains crashes occurred in the State of Iowa in the recent years. Feature selection and data cleaning techniques are applied to improve the data quality and enhance the learning process. Previous research on the road safety field applied approaches that led to unsatisfactory results. Recent studies based on more complex approaches like neural networks had better results. This document’s work is based on deep learning, studying how the usage of deep neural networks can enhance previous results on road traffic crashes predictions taking causative variables as input. Various models are built using different optimization and activation functions. The evaluation is based on the comparison of these models.Os acidentes rodoviários representam um dos maiores problemas da comunidade atual, tendo um grande impacto social e económico. Além da enorme quantidade de feridos e mortos resultantes deste tipo de eventos (sendo mesmo considerada uma das maiores causas de morte a nível global, a maior em jovens adultos), a prevenção e consequentes custos de um acidente rodoviário representam também uma parte respeitável dos orçamentos de estado. Existe, um conjunto de variáveis envolvidas neste tipo de eventos que os tornam possíveis de prever e evitar, como por exemplo a existência de álcool, luminosidade no local e estado da estrada. Entender o impacto destas variáveis permite criar relações lógicas entre os seus valores e a gravidade e custos inerentes a um acidente, tornando possível a implementação de medidas de prevenção mais eficientes. Contudo e devido ao elevado número de variáveis a considerar, este é um problema complexo. Apesar de ser um problema global, este documento foca-se num contexto mais específico, o do estado de Iowa nos Estados Unidos da América. O conjunto de dados utilizados foi recolhido pelo departamento de transportes do estado de Iowa e contém variáveis ambiente, gravidade e custo dos acidentes rodoviários ocorridos nos últimos anos. O número de registos é elevado, o que permite a existência de diversificados cenários. No entanto, estes dados contêm algumas falhas (valores não recolhidos) e, em alguns cenários, não se encontram balanceados. Diversas técnicas de pré-processamento de dados como limpeza e transformação destes são aplicadas de forma a ultrapassar este problema. A partir da análise dos dados é possível ainda identificar quais os campos que não representam interesse no contexto deste problema, procedendo-se com a sua remoção e consequente redução do tamanho do conjunto de dados. A área de prevenção e previsão de acidentes rodoviários utilizando técnicas de data mining já foi explorada anteriormente. A aplicação de modelos mais clássicos (como modelos probabilísticos e baseados em procura) não obteve resultados totalmente satisfatórios. Nos estudos mais recentes, onde técnicas com maior poder computacional foram aplicadas (métodos baseados em otimização), os resultados foram melhores. Desta forma e tendo em consideração as conclusões dos estudos referidos na literatura, este documento pretende abordar como a utilização de deep learning, uma técnica de redes neuronais profundas e de elevado poder computacional, pode melhorar os resultados previamente obtidos. Para tal, são implementados diversos modelos para prever a gravidade e custo de um acidente com recurso a redes neuronais. A configuração dos modelos varia, sendo utlizados diferentes funções de custo e de ativação, de forma a explorar quais são as melhores abordagens a estes problemas. De forma a otimizar o processo de desenvolvimento é também utilizada uma framework de deep learning, o Tensorflow. Esta framework, além de primar pela flexibilidade e capacidade de implementação de arquiteturas variadas, permite uma elevada abstração do processo de treino das redes neuronais, calculando dinamicamente qual a profundidade e largura da rede mais indicada. A sua utilização teve também por base a comunidade open-source, que garante a manutenção e otimização desta framework no futuro. Os resultados da utilização de frameworks no processo de treino de redes neuronais no contexto de acidentes rodoviários não são ainda conclusivos, sendo este um fator a ter em conta no desenvolvimento do projeto. Os modelos desenvolvidos são depois comparados, utilizando métricas como Exatidão e AUC (Area Under the Curve), e com recurso a validação do tipo Holdout de forma a perceber se os resultados obtidos são válidos. São utilizados dois conjuntos de dados, um de treino e um outro de teste, para a avaliação da solução

Some advances in the polyhedral model

Department Head: L. Darrell Whitley.2010 Summer.Includes bibliographical references.The polyhedral model is a mathematical formalism and a framework for the analysis and transformation of regular computations. It provides a unified approach to the optimization of computations from different application domains. It is now gaining wide use in optimizing compilers and automatic parallelization. In its purest form, it is based on a declarative model where computations are specified as equations over domains defined by "polyhedral sets". This dissertation presents two results. First is an analysis and optimization technique that enables us to simplify---reduce the asymptotic complexity---of such equations. The second is an extension of the model to richer domains called Ƶ-Polyhedra. Many equational specifications in the polyhedral model have reductions---application of an associative and commutative operator to collections of values to produce a collection of answers. Moreover, expressions in such equations may also exhibit reuse where intermediate values that are computed or used at different index points are identical. We develop various compiler transformations to automatically exploit this reuse and simplify the computational complexity of the specification. In general, there is an infinite set of applicable simplification transformations. Unfortunately, different choices may result in equivalent specifications with different asymptotic complexity. We present an algorithm for the optimal application of simplification transformations resulting in a final specification with minimum complexity. This dissertation also presents the Ƶ-Polyhedral model, an extension to the polyhedral model to more general sets, thereby providing a transformation framework for a larger set of regular computations. For this, we present a novel representation and interpretation of Ƶ-Polyhedra and prove a number of properties of the family of unions of Ƶ-Polyhedra that are required to extend the polyhedral model. Finally, we present value based dependence analysis and scheduling analysis for specifications in the Ƶ-Polyhedral model. These are direct extensions of the corresponding analyses of specifications in the polyhedral model. One of the benefits of our results in the Ƶ-Polyhedral model is that our abstraction allows the reuse of previously developed tools in the polyhedral model with straightforward pre- and post-processing

Ultrasound Imaging

In this book, we present a dozen state of the art developments for ultrasound imaging, for example, hardware implementation, transducer, beamforming, signal processing, measurement of elasticity and diagnosis. The editors would like to thank all the chapter authors, who focused on the publication of this book