Artificial Intelligence for Multimedia Signal Processing

Artificial intelligence technologies are also actively applied to broadcasting and multimedia processing technologies. A lot of research has been conducted in a wide variety of fields, such as content creation, transmission, and security, and these attempts have been made in the past two to three years to improve image, video, speech, and other data compression efficiency in areas related to MPEG media processing technology. Additionally, technologies such as media creation, processing, editing, and creating scenarios are very important areas of research in multimedia processing and engineering. This book contains a collection of some topics broadly across advanced computational intelligence algorithms and technologies for emerging multimedia signal processing as: Computer vision field, speech/sound/text processing, and content analysis/information mining

Index to 1986 NASA Tech Briefs, volume 11, numbers 1-4

Short announcements of new technology derived from the R&D activities of NASA are presented. These briefs emphasize information considered likely to be transferrable across industrial, regional, or disciplinary lines and are issued to encourage commercial application. This index for 1986 Tech Briefs contains abstracts and four indexes: subject, personal author, originating center, and Tech Brief Number. The following areas are covered: electronic components and circuits, electronic systems, physical sciences, materials, life sciences, mechanics, machinery, fabrication technology, and mathematics and information sciences

The 30/20 GHz flight experiment system, phase 2. Volume 2: Experiment system description

A detailed technical description of the 30/20 GHz flight experiment system is presented. The overall communication system is described with performance analyses, communication operations, and experiment plans. Hardware descriptions of the payload are given with the tradeoff studies that led to the final design. The spacecraft bus which carries the payload is discussed and its interface with the launch vehicle system is described. Finally, the hardwares and the operations of the terrestrial segment are presented

NASA Space Engineering Research Center Symposium on VLSI Design

The NASA Space Engineering Research Center (SERC) is proud to offer, at its second symposium on VLSI design, presentations by an outstanding set of individuals from national laboratories and the electronics industry. These featured speakers share insights into next generation advances that will serve as a basis for future VLSI design. Questions of reliability in the space environment along with new directions in CAD and design are addressed by the featured speakers

Intelligent Circuits and Systems

ICICS-2020 is the third conference initiated by the School of Electronics and Electrical Engineering at Lovely Professional University that explored recent innovations of researchers working for the development of smart and green technologies in the fields of Energy, Electronics, Communications, Computers, and Control. ICICS provides innovators to identify new opportunities for the social and economic benefits of society.　 This conference bridges the gap between academics and R&D institutions, social visionaries, and experts from all strata of society to present their ongoing research activities and foster research relations between them. It provides opportunities for the exchange of new ideas, applications, and experiences in the field of smart technologies and finding global partners for future collaboration. The ICICS-2020 was conducted in two broad categories, Intelligent Circuits & Intelligent Systems and Emerging Technologies in Electrical Engineering

Machine learning algorithms for efficient process optimisation of variable geometries at the example of fabric forming

Für einen optimalen Betrieb erfordern moderne Produktionssysteme eine sorgfältige Einstellung der eingesetzten Fertigungsprozesse. Physikbasierte Simulationen können die Prozessoptimierung wirksam unterstützen, jedoch sind deren Rechenzeiten oft eine erhebliche Hürde. Eine Möglichkeit, Rechenzeit einzusparen sind surrogate-gestützte Optimierungsverfahren (SBO1). Surrogates sind recheneffiziente, datengetriebene Ersatzmodelle, die den Optimierer im Suchraum leiten. Sie verbessern in der Regel die Konvergenz, erweisen sich aber bei veränderlichen Optimierungsaufgaben, etwa häufigen Bauteilanpassungen nach Kundenwunsch, als unhandlich. Um auch solche variablen Optimierungsaufgaben effizient zu lösen, untersucht die vorliegende Arbeit, wie jüngste Fortschritte im Maschinenlernen (ML) – im Speziellen bei neuronalen Netzen – bestehende SBO-Techniken ergänzen können. Dabei werden drei Hauptaspekte betrachtet: erstens, ihr Potential als klassisches Surrogate für SBO, zweitens, ihre Eignung zur effiziente Bewertung der Herstellbarkeit neuer Bauteilentwürfe und drittens, ihre Möglichkeiten zur effizienten Prozessoptimierung für variable Bauteilgeometrien. Diese Fragestellungen sind grundsätzlich technologieübergreifend anwendbar und werden in dieser Arbeit am Beispiel der Textilumformung untersucht. Der erste Teil dieser Arbeit (Kapitel 3) diskutiert die Eignung tiefer neuronaler Netze als Surrogates für SBO. Hierzu werden verschiedene Netzarchitekturen untersucht und mehrere Möglichkeiten verglichen, sie in ein SBO-Framework einzubinden. Die Ergebnisse weisen ihre Eignung für SBO nach: Für eine feste Beispielgeometrie minimieren alle Varianten erfolgreich und schneller als ein Referenzalgorithmus (genetischer Algorithmus) die Zielfunktion. Um die Herstellbarkeit variabler Bauteilgeometrien zu bewerten, untersucht Kapitel 4 anschließend, wie Geometrieinformationen in ein Prozess-Surrogate eingebracht werden können. Hierzu werden zwei ML-Ansätze verglichen, ein merkmals- und ein rasterbasierter Ansatz. Der merkmalsbasierte Ansatz scannt ein Bauteil nach einzelnen, prozessrelevanten Geometriemerkmalen, der rasterbasierte Ansatz hingegen interpretiert die Geometrie als Ganzes. Beide Ansätze können das Prozessverhalten grundsätzlich erlernen, allerdings erweist sich der rasterbasierte Ansatz als einfacher übertragbar auf neue Geometrievarianten. Die Ergebnisse zeigen zudem, dass hauptsächlich die Vielfalt und weniger die Menge der Trainingsdaten diese Übertragbarkeit bestimmt. Abschließend verbindet Kapitel 5 die Surrogate-Techniken für flexible Geometrien mit variablen Prozessparametern, um eine effiziente Prozessoptimierung für variable Bauteile zu erreichen. Hierzu interagiert ein ML-Algorithmus in einer Simulationsumgebung mit generischen Geometriebeispielen und lernt, welche Geometrie, welche Umformparameter erfordert. Nach dem Training ist der Algorithmus in der Lage, auch für nicht-generische Bauteilgeometrien brauchbare Empfehlungen auszugeben. Weiter zeigt sich, dass die Empfehlungen mit ähnlicher Geschwindigkeit wie die klassische SBO zum tatsächlichen Prozessoptimum konvergieren, jedoch kein bauteilspezifisches A-priori-Sampling nötig ist. Einmal trainiert, ist der entwickelte Ansatz damit effizienter. Insgesamt zeigt diese Arbeit, wie ML-Techniken gegenwärtige SBOMethoden erweitern und so die Prozess- und Produktoptimierung zu frühen Entwicklungszeitpunkten effizient unterstützen können. Die Ergebnisse der Untersuchungen münden in Folgefragen zur Weiterentwicklung der Methoden, etwa die Integration physikalischer Bilanzgleichungen, um die Modellprognosen physikalisch konsistenter zu machen

Biometric Systems

Because of the accelerating progress in biometrics research and the latest nation-state threats to security, this book's publication is not only timely but also much needed. This volume contains seventeen peer-reviewed chapters reporting the state of the art in biometrics research: security issues, signature verification, fingerprint identification, wrist vascular biometrics, ear detection, face detection and identification (including a new survey of face recognition), person re-identification, electrocardiogram (ECT) recognition, and several multi-modal systems. This book will be a valuable resource for graduate students, engineers, and researchers interested in understanding and investigating this important field of study

Trade-off analysis of modes of data handling for earth resources (ERS), volume 1

Data handling requirements are reviewed for earth observation missions along with likely technology advances. Parametric techniques for synthesizing potential systems are developed. Major tasks include: (1) review of the sensors under development and extensions of or improvements in these sensors; (2) development of mission models for missions spanning land, ocean, and atmosphere observations; (3) summary of data handling requirements including the frequency of coverage, timeliness of dissemination, and geographic relationships between points of collection and points of dissemination; (4) review of data routing to establish ways of getting data from the collection point to the user; (5) on-board data processing; (6) communications link; and (7) ground data processing. A detailed synthesis of three specific missions is included