A simulation framework for rapid prototyping and evaluation of thermal mitigation techniques in many-core architectures

International audienceModern SoCs are characterized by increasing power density and consequently increasing temperature, that directly impacts performances, reliability and cost of a device through its packaging. Thermal issues need to be predicted and mitigated as early as possible in the design flow, when the optimization opportunities are the highest. In this paper, we present an efficient framework for the design of dynamic thermal mitigation schemes based on a high-level SystemC virtual prototype tightly coupled with efficient power and thermal simulation tools. We demonstrate the benefit of our approach through silicon comparison with the SThorm 64-core architecture and provide simulation speed results making it a sound solution for the design of thermal mitigation early in the flow

Specific Read Only Data Management for Memory Hierarchy Optimization

International audienceThe multiplication of the number of cores inside embedded systems has raised the pressure on the memory hierarchy. The cost of coherence protocol and the scalability problem of the memory hierarchy is nowadays a major issue. In this paper, a specific data management for read-only data is in-vestigated because these data can be duplicated in several memories without being tracked. Based on analysis of stan-dard benchmarks for embedded systems, we show that read-only data represent 62% of all the data used by applications and 18% of all the memory accesses. A specific data path for read-only data is then evaluated by using simulations. On the first level of the memory hierarchy, removing read-only data of the L1 cache and placing them in another read-only cache improve the data locality of the read-write data by 30% and decrease the total energy consumption of the first level memory by 5%

Champ visuel augmenté pour l'exploration vidéo de la rétine

The main objective of this thesis is toincrease the visual comfort of theophthalmologists during examinations orsurgeries. To do so, we decided toartificially increase in real time the field ofview in videos of retinal exploration. Thetools used for the acquisition of thesevideos are the slit lamp and theendoscope. The increase of the field ofview passes by the establishment ofdynamic 3D maps of the retina.To our knowledge, there is still no suchmethod in the state of the art.In order to implement our solution, westudied the different methods of motionestimations between two images. Wegrouped them into "classical" methods, onthe one hand, including methods based onSIFT or SURF algorithms. On the otherhand, we grouped deep learning methods(or "CNN" methods for ConvolutionalNeural Network).Some of these methods, such as thoseusing FlowNet networks, required groundtruth annotation of movement betweenimages.Since such bases are very difficult to set upin the medical field and do not exist inophthalmology, general databases havebeen used. In addition, we built twodatabases of artificial displacements whichbackgrounds are composed of images ofretinas. Finally, to get around this problemof annotations, a self-supervised deeplearning approach was studied.After comparing the results, it appears thatmethods using convolutional neuralnetworks outperform conventional methodsfor estimating movements in retinal videos.Moreover, only a strong supervision allowsacceptable results. In the future, we hopethat this work will enable surgeons to bemore confident and effective inenvironments where it is sometimesdifficult to find their bearings.L’objectif de cette thèse est d’augmenter le confort visuel de l’ophtalmologue au cours d’examens ou de chirurgies de la rétine. Pour ce faire, nous décidons d’augmenter artificiellement et en temps réel le champ visuel dans le cas de vidéos d’exploration acquises à la lampe à fente et à l’endoscope oculaire. L’augmentation passe par la mise en place de cartes dynamiques en 3D de la rétine. A notre connaissance, il n’existe pas de telle méthode dans la littérature. Notre solution passe par l’étude de différentes méthodes d’estimation de déplacements entre deux images. Nous les regroupons en méthodes « classiques » d’une part, comptant notamment des méthodes basées sur les algorithmes SIFT ou SURF. D’autre part, nous rassemblons des méthodes utilisant l’apprentissage profond (ou méthodes « CNN » pour Convolutional Neural Network). Certaines de ces méthodes, comme celles utilisant les réseaux FlowNet, nécessitent une annotation vérité terrain des déplacements entre images. Comme de telles bases de données n’existent pas en ophtalmologie, des bases généralistes ont été utilisées. De plus, nous avons construit deux bases de données de déplacements artificiels ayant pour fond des images de rétines. Enfin, pour contourner le problème d’annotation, une approche utilisant l’apprentissage auto-supervisé a été étudiée. Après comparaisons des résultats, il apparaît que les méthodes « CNN » surpassent les méthodes classiques. De plus, seule une supervision forte de l’apprentissage permet des résultats satisfaisants. A l’avenir, nous espérons que ces travaux pourront permettre aux chirurgiens d’être plus confiants et efficaces dans des environnements où il peut être compliqué de se repérer

Augmented field of view for videos of retinal exploration

L’objectif de cette thèse est d’augmenter le confort visuel de l’ophtalmologue au cours d’examens ou de chirurgies de la rétine. Pour ce faire, nous décidons d’augmenter artificiellement et en temps réel le champ visuel dans le cas de vidéos d’exploration acquises à la lampe à fente et à l’endoscope oculaire. L’augmentation passe par la mise en place de cartes dynamiques en 3D de la rétine. A notre connaissance, il n’existe pas de telle méthode dans la littérature. Notre solution passe par l’étude de différentes méthodes d’estimation de déplacements entre deux images. Nous les regroupons en méthodes « classiques » d’une part, comptant notamment des méthodes basées sur les algorithmes SIFT ou SURF. D’autre part, nous rassemblons des méthodes utilisant l’apprentissage profond (ou méthodes « CNN » pour Convolutional Neural Network). Certaines de ces méthodes, comme celles utilisant les réseaux FlowNet, nécessitent une annotation vérité terrain des déplacements entre images. Comme de telles bases de données n’existent pas en ophtalmologie, des bases généralistes ont été utilisées. De plus, nous avons construit deux bases de données de déplacements artificiels ayant pour fond des images de rétines. Enfin, pour contourner le problème d’annotation, une approche utilisant l’apprentissage auto-supervisé a été étudiée. Après comparaisons des résultats, il apparaît que les méthodes « CNN » surpassent les méthodes classiques. De plus, seule une supervision forte de l’apprentissage permet des résultats satisfaisants. A l’avenir, nous espérons que ces travaux pourront permettre aux chirurgiens d’être plus confiants et efficaces dans des environnements où il peut être compliqué de se repérer.The main objective of this thesis is toincrease the visual comfort of theophthalmologists during examinations orsurgeries. To do so, we decided toartificially increase in real time the field ofview in videos of retinal exploration. Thetools used for the acquisition of thesevideos are the slit lamp and theendoscope. The increase of the field ofview passes by the establishment ofdynamic 3D maps of the retina.To our knowledge, there is still no suchmethod in the state of the art.In order to implement our solution, westudied the different methods of motionestimations between two images. Wegrouped them into "classical" methods, onthe one hand, including methods based onSIFT or SURF algorithms. On the otherhand, we grouped deep learning methods(or "CNN" methods for ConvolutionalNeural Network).Some of these methods, such as thoseusing FlowNet networks, required groundtruth annotation of movement betweenimages.Since such bases are very difficult to set upin the medical field and do not exist inophthalmology, general databases havebeen used. In addition, we built twodatabases of artificial displacements whichbackgrounds are composed of images ofretinas. Finally, to get around this problemof annotations, a self-supervised deeplearning approach was studied.After comparing the results, it appears thatmethods using convolutional neuralnetworks outperform conventional methodsfor estimating movements in retinal videos.Moreover, only a strong supervision allowsacceptable results. In the future, we hopethat this work will enable surgeons to bemore confident and effective inenvironments where it is sometimesdifficult to find their bearings

Contribution à l'étude des effets des fumonisines sur les enzymes de biotransformation chez le canard de Barbarie

Le but de cette étude est de mettre en évidence les effets que peuvent avoir les fumonisines sur les réactions de biotransformation hépatiques et rénales chez le canard de Barbarie, un animal fortement exposé à la toxicité de ces mycotoxines. Les canards ont été divisés en 4 lots de 5 animaux recevant par voie orale pendant 12 jours du matériel de culture de Fusarium moniliforme contenant 0, 5, 15 ou 45 mg de FB1/kg de PV. Au cours du traitement aucun effet létal n'est observé. On ne remarque qu'une diminution du gain pondéral (jusqu'à 48% avec 45mg/kg/j). Le poids du foie et celui des reins est augmenté proportionnellement à la dose ingérée. Bien que la concentration en cytochrome P450 total ne soit pas affectée par le traitement, les résultats obtenus montrent que la FB1 modifie l'activité des enzymes de biotransformation de phase I...TOULOUSE3-BU Santé-Centrale (315552105) / SudocTOULOUSE-EN Vétérinaire (315552301) / SudocSudocFranceF

Approche hiérarchique pour la gestion dynamique des tâches et des communications dans les architectures massivement parallèles programmables

Les dispositifs embarqués deviennent multi usage tels que les téléphones portables. De plus, les applications sont de plus en plus complexes. C'est pourquoi le monde de l'embarqué nécessite de nos jours des processeurs puissants et flexibles permettant l'exécution d'applications dynamiques. Les monoprocesseurs ont atteint leur limite et ne peuvent plus fournir une puissance de calcul suffisant en respectant les contraintes de surface et de consommation. Les systèmes embarqués sont devenus multiprocesseurs afin de répondre à ces contraintes. Cette étude traite des communications dans un multiprocesseur massivement parallèle ainsi que de la gestion dynamique d'un grand nombre de tâches. Elle propose un modèle d'exécution ainsi qu'une architecture adaptée afin de répondre aux contraintes du monde de l'embarqué. L'architecture se compose de différents clusters de processeurs. Les applications sont définies à l'aide de graphes de tâches découpés en groupe. L'ensemble est placé dynamiquement dans l'architecture. Afin de répartir au mieux la charge de travail sur les clusters, un mécanisme de migration est en place. Comparé à une solution centralisée, les solutions hiérarchisées et distribuées permettent de paralléliser le contrôle sur chaque cluster ce qui augmente les performances. Cependant seule la solution hiérarchisée offre également une vue globale de l'architecture qui permet dynamiquement de répartir les tâches sur l'ensemble de l'architecture.ORSAY-PARIS 11-BU Sciences (914712101) / SudocSudocFranceF

Optical flow estimation in ocular endoscopy videos using flownet on simulated endoscopy data

International audienceIn recent years, endoscopy has been increasingly used for ocular surgeries whenever viewing with a microscope is altered by occlusion or opacity. However, ocular endoscopy suffers from several limitations, including reduced field of view and limited resolution, which may compromise its usability. Hopefully, image processing techniques such as mosaicking and super-resolution could help in alleviating these problems, by artificially enlarging the field and increasing resolution. All these techniques rely on the ability to estimate the optical flow between consecutive frames, which is particularly challenging for those images. This paper investigates the use of the state-of-the-art FlowNet algorithm for motion estimation in ocular endoscopy videos. Because FlowNet is strongly supervised, an artificial dataset of consecutive image pairs with ground truth optical flow is generated using eye fundus photographs from Kaggle's Diabetic Retinopathy Detection dataset. A FlowNet model, initialized on the public Flying Chairs dataset, is fine-tuned on these images. Initial experiments show that, unlike any other optical flow estimation method, this model can successfully capture motion between ocular endoscopy image pairs

SAGUNTO (Valencia). Batallas. 1834 (1811). 1:45.000

Comprende la zona entre Valencia, Betera y SaguntoOrientado con flechaRelieve representado por curvas de configuración y normalesIndica la 1 y 2 posición de ambos ejercitos y el nombre de sus generalesPertenece al atlas "Memoires du Maréchal Suchet, Duc l'Albufera, sur ses campagnes en Espagne, depois 1808 jusqu"en 1814. - Paris : Anselin, 1834. - Lámina 1