Littérature scientifique sur le sujet « Embedded AI »
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Articles de revues sur le sujet "Embedded AI"
Hammer, Jürgen. « Berührungsängste mit "Embedded AI" ? » MTZ - Motortechnische Zeitschrift 82, no 4 (12 mars 2021) : 70. http://dx.doi.org/10.1007/s35146-021-0653-1.
Texte intégralAshfaq, Zarlish, Rafia Mumtaz, Abdur Rafay, Syed Mohammad Hassan Zaidi, Hadia Saleem, Sadaf Mumtaz, Adnan Shahid, Eli De Poorter et Ingrid Moerman. « Embedded AI-Based Digi-Healthcare ». Applied Sciences 12, no 1 (5 janvier 2022) : 519. http://dx.doi.org/10.3390/app12010519.
Texte intégralOrtmeyer, Cliff. « AI Options for Embedded Systems ». New Electronics 52, no 3 (12 février 2019) : 26–27. http://dx.doi.org/10.12968/s0047-9624(22)60909-x.
Texte intégralYoon, Young Hyun, Dong Hyun Hwang, Jun Hyeok Yang et Seung Eun Lee. « Intellino : Processor for Embedded Artificial Intelligence ». Electronics 9, no 7 (18 juillet 2020) : 1169. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9071169.
Texte intégralHammer, Jürgen. « A Reluctance to Use Embedded AI ? » MTZ worldwide 82, no 4 (12 mars 2021) : 68. http://dx.doi.org/10.1007/s38313-021-0636-0.
Texte intégralBastani, F. B., et I. R. Chen. « The reliability of embedded AI systems ». IEEE Expert 8, no 2 (avril 1993) : 72–78. http://dx.doi.org/10.1109/64.207431.
Texte intégralTyler, Neil. « DSPs Target Embedded Vision and AI ». New Electronics 54, no 7 (27 avril 2021) : 6. http://dx.doi.org/10.12968/s0047-9624(22)60260-8.
Texte intégralMcLennan, Stuart, Amelia Fiske, Leo Anthony Celi, Ruth Müller, Jan Harder, Konstantin Ritt, Sami Haddadin et Alena Buyx. « An embedded ethics approach for AI development ». Nature Machine Intelligence 2, no 9 (31 juillet 2020) : 488–90. http://dx.doi.org/10.1038/s42256-020-0214-1.
Texte intégralCho, Sungjae, Yoonsu Kim, Jaewoong Jang et Inseok Hwang. « AI-to-Human Actuation ». Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 7, no 1 (27 mars 2022) : 1–32. http://dx.doi.org/10.1145/3580812.
Texte intégralDini, Pierpaolo, Lorenzo Diana, Abdussalam Elhanashi et Sergio Saponara. « Overview of AI-Models and Tools in Embedded IIoT Applications ». Electronics 13, no 12 (13 juin 2024) : 2322. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13122322.
Texte intégralThèses sur le sujet "Embedded AI"
Chollet, Nicolas. « Embedded-AI-enabled semantic IoT platform for agroecology ». Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG078.
Texte intégralModern agriculture requires a profound transformation to address the challenges of sustainable development while qualitatively and quantitatively feeding the growing global population. In this light, farmers are adopting "Smart Farming" also called precision agriculture. It is an agricultural method that leverages technology to enhance the efficiency, productivity, and sustainability of agricultural production. This approach encompasses the use of sensors, the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), data analysis, robotics, and various other digital tools optimizing aspects such as soil management, irrigation, pest control, and livestock management. The goal is to increase production while reducing resource consumption, minimizing waste, and improving product quality. However, despite its benefits and successful deployment in various projects, smart agriculture encounters limitations, especially within the context of IoT. Firstly, platforms must be capable of perceiving data in the environment, interpreting it, and making decisions to assist in farm management. The volume, variety, and velocity of those data, combined with a wide diversity of objects and the advent of AI embedded in sensors, make communication challenging on wireless agricultural networks. Secondly, research tends to focus on projects addressing the issues of non-sustainable conventional agriculture, and projects related to small-scale farms focused on agroecology are rare. In this context, this thesis explores the creation of an IoT platform comprised of a network of semantic smart sensors, aiming to guide farmers in transitioning and managing their farm sustainably while minimizing human intervention
Biswas, Avishek Ph D. Massachusetts Institute of Technology. « Energy-efficient smart embedded memory design for IoT and AI ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2018. http://hdl.handle.net/1721.1/117831.
Texte intégralThis electronic version was submitted by the student author. The certified thesis is available in the Institute Archives and Special Collections.
Cataloged from student-submitted student-submitted PDF version of thesis.
Includes bibliographical references (pages 137-146).
Static Random Access Memory (SRAM) continues to be the embedded memory of choice for modern System-on-a-Chip (SoC) applications, thanks to aggressive CMOS scaling, which keeps on providing higher storage density per unit silicon area. As memory sizes continue to grow, increased bit-cell variation limits the supply voltage (Vdd) scaling of the memory. Furthermore, larger memories lead to data transfer over longer distances on chip, which leads to increased power dissipation. In the era of the Internet-of-Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI), memory bandwidth and power consumption are often the main bottlenecks for SoC solutions. Therefore, in addition to Vdd scaling, this thesis also explores leveraging data properties and application-specfic features to design more tailored and "smarter" memories. First, a 128Kb 6T bit-cell based SRAM is designed in a modern 28nm FDSOI process. Dynamic forward body-biasing (DFBB) is used to improve the write operation, and reduce the minimum Vdd to 0.34V, even with 6T bit-cells. A new layout technique is proposed for the array, to reduce the energy overhead of DFBB and decrease the unwanted bit-line switching for un-selected columns in the SRAM, providing dynamic energy savings. The 6T SRAM also uses data prediction in its read path, to provide upto 36% further dynamic energy savings, with correct predictions. The second part of this thesis, explores in-memory computation for reducing data movement and increasing memory bandwidth, in data-intensive machine learning applications. A 16Kb SRAM with embedded dot-product computation capability, is designed for binary-weight neural networks. Highly parallel analog processing in- side the memory array, provided better energy-efficiency than conventional digital implementations. With our variation-tolerant architecture and support of multi-bit resolutions for inputs/outputs, > 98% classication accuracy was demonstrated on the MNIST dataset, for the handwritten digit recognition application. In the last part of the thesis, variation-tolerant read-sensing architectures are explored for future non-volatile resistive memories, e.g. STT-RAM.
by Avishek Biswas.
Ph. D.
Bartoli, Giacomo. « Edge AI : Deep Learning techniques for Computer Vision applied to embedded systems ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/16820/.
Texte intégralRoyles, Christopher Andrew. « Intelligent presentation and tailoring of online legal information ». Thesis, University of Liverpool, 2000. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.343616.
Texte intégralMAZZIA, VITTORIO. « Machine Learning Algorithms and their Embedded Implementation for Service Robotics Applications ». Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2022. http://hdl.handle.net/11583/2968456.
Texte intégralMOCERINO, LUCA. « Hardware-Aware Cross-Layer Optimizations of Deep Neural Networks for Embedded Systems ». Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2022. http://hdl.handle.net/11583/2972558.
Texte intégralFredriksson, Tomas, et Rickard Svensson. « Analysis of machine learning for human motion pattern recognition on embedded devices ». Thesis, KTH, Mekatronik, 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-246087.
Texte intégralAntalet uppkopplade enheter ökar och det senaste uppsvinget av ar-tificiell intelligens driver forskningen framåt till att kombinera de två teknologierna för att både förbättra existerande produkter och utveckla nya. Maskininlärning är traditionellt sett implementerat på kraftfulla system så därför undersöker den här masteruppsatsen potentialen i att utvidga maskininlärning till att köras på inbyggda system. Den här undersökningen av existerande maskinlärningsalgoritmer, implemen-terade på begränsad hårdvara, har utförts med fokus på att klassificera grundläggande mänskliga rörelser. Tidigare forskning och implemen-tation visar på att det ska vara möjligt med vissa begränsningar. Den här uppsatsen vill svara på vilken hårvarubegränsning som påverkar klassificering mest samt vilken klassificeringsgrad systemet kan nå på den begränsande hårdvaran. Testerna inkluderade mänsklig rörelsedata från ett existerande dataset och inkluderade fyra olika maskininlärningsalgoritmer på tre olika system. SVM presterade bäst i jämförelse med CART, Random Forest och AdaBoost. Den nådde en klassifikationsgrad på 84,69% på de sex inkluderade rörelsetyperna med en klassifikationstid på 16,88 ms per klassificering på en Cortex M processor. Detta är samma klassifikations-grad som en vanlig persondator når med betydligt mer beräknings-resurserresurser. Andra hårdvaru- och algoritm-kombinationer visar en liten minskning i klassificeringsgrad och ökning i klassificeringstid. Slutsatser kan dras att minnet på det inbyggda systemet påverkar vilka algoritmer som kunde köras samt komplexiteten i datan som kunde extraheras i form av attribut (features). Processeringshastighet påverkar mest klassificeringstid. Slutligen är prestandan för maskininlärningsy-stemet bunden till typen av data som ska klassificeras, vilket betyder att olika uppsättningar av algoritmer och hårdvara påverkar prestandan olika beroende på användningsområde.
Hasanzadeh, Mujtaba, et Alexandra Hengl. « Real-Time Pupillary Analysis By An Intelligent Embedded System ». Thesis, Mälardalens högskola, Inbyggda system, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-44352.
Texte intégralTUVERI, GIUSEPPE. « Integrated support for Adaptivity and Fault-tolerance in MPSoCs ». Doctoral thesis, Università degli Studi di Cagliari, 2013. http://hdl.handle.net/11584/266097.
Texte intégralAntonini, Mattia. « From Edge Computing to Edge Intelligence : exploring novel design approaches to intelligent IoT applications ». Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2021. http://hdl.handle.net/11572/308630.
Texte intégralLivres sur le sujet "Embedded AI"
Wang, Cliff, S. S. Iyengar et Kun Sun, dir. AI Embedded Assurance for Cyber Systems. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-42637-7.
Texte intégralNi de ai qing, wo zai li mian : Embedded in your love. Taibei Shi : Chun tian chu ban guo ji wen hua you xian gong si, 2008.
Trouver le texte intégralAI at the Edge : Solving Real World Problems with Embedded Machine Learning. O'Reilly Media, Incorporated, 2023.
Trouver le texte intégralDrage, Eleanor, et Kerry McInerney, dir. The Good Robot. Bloomsbury Publishing Plc, 2024. http://dx.doi.org/10.5040/9781350399990.
Texte intégralGouzouasis, Peter, et Danny Bakan. Arts-Based Educational Research in Community Music. Sous la direction de Brydie-Leigh Bartleet et Lee Higgins. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780190219505.013.17.
Texte intégralBlömer, Michael, Stefan Riedel, Miguel John Versluys et Engelbert Winter, dir. Common Dwelling Place of all the Gods. Commagene in its Local, Regional and Global Hellenistic Context. Franz Steiner Verlag, 2021. http://dx.doi.org/10.25162/9783515129268.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Embedded AI"
Bräunl, Thomas. « AI Concepts ». Dans Embedded Robotics, 403–19. Singapore : Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-0804-9_18.
Texte intégralFeyock, Stefan, et James L. Rogers. « Embedded AI for Structural Optimization ». Dans Computational Mechanics ’88, 1281–84. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1988. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-61381-4_340.
Texte intégralVermesan, Ovidiu, et Marcello Coppola. « Edge AI Platforms for Predictive Maintenance in Industrial Applications ». Dans Embedded Artificial Intelligence, 89–104. New York : River Publishers, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003394440-9.
Texte intégralYoo, Hoi-Jun. « Mobile Embedded DNN and AI SoCs ». Dans Low Power Circuit Design Using Advanced CMOS Technology, 287–361. New York : River Publishers, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003338772-4.
Texte intégralMateu, Loreto, Johannes Leugering, Roland Müller, Yogesh Patil, Maen Mallah, Marco Breiling et Ferdinand Pscheidl. « Tools and Methodologies for Edge-AI Mixed-Signal Inference Accelerators ». Dans Embedded Artificial Intelligence, 25–34. New York : River Publishers, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003394440-3.
Texte intégralMiro-Panades, Ivan, Inna Kucher, Vincent Lorrain et Alexandre Valentian. « Meeting the Latency and Energy Constraints on Timing-critical Edge-AI Systems ». Dans Embedded Artificial Intelligence, 61–67. New York : River Publishers, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003394440-6.
Texte intégralGu, Yichi. « AI Embedded Transparent Health and Medicine System ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 18–26. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-32520-6_2.
Texte intégralQu, Zhe, Rui Duan, Yao Liu et Zhuo Lu. « Federated Learning for IoT Applications, Attacks and Defense Methods ». Dans AI Embedded Assurance for Cyber Systems, 161–81. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-42637-7_9.
Texte intégralLosavio, Michael. « Forensic Proof and Criminal Liability for Development, Distribution and Use of Artificial Intelligence ». Dans AI Embedded Assurance for Cyber Systems, 37–48. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-42637-7_3.
Texte intégralKumar, K. J. Latesh, Yashas Hariprasad, K. S. Ramesh et Naveen Kumar Chaudhary. « AI Powered Correlation Technique to Detect Virtual Machine Attacks in Private Cloud Environment ». Dans AI Embedded Assurance for Cyber Systems, 183–99. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-42637-7_10.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Embedded AI"
Brandalero, Marcelo, Muhammad Ali, Laurens Le Jeune, Hector Gerardo Munoz Hernandez, Mitko Veleski, Bruno da Silva, Jan Lemeire et al. « AITIA : Embedded AI Techniques for Embedded Industrial Applications ». Dans 2020 International Conference on Omni-layer Intelligent Systems (COINS). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/coins49042.2020.9191672.
Texte intégralMetwaly, Aly, Jorge Peña Queralta, Victor Kathan Sarker, Tuan Nguyen Gia, Omar Nasir et Tomi Westerlund. « Edge Computing with Embedded AI ». Dans INTESA2019 : INTelligent Embedded Systems Architectures and Applications Workshop 2019. New York, NY, USA : ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3372394.3372397.
Texte intégralCosta, Bárbara, Octavian Postolache et John Araujo. « From cloud AI to embedded AI in cardiac healthcare ». Dans 2023 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/i2mtc53148.2023.10176077.
Texte intégralGhajargar, Maliheh, Jeffrey Bardzell, Alison Smith Renner, Peter Gall Krogh, Kristina Höök, David Cuartielles, Laurens Boer et Mikael Wiberg. « From ”Explainable AI” to ”Graspable AI” ». Dans TEI '21 : Fifteenth International Conference on Tangible, Embedded, and Embodied Interaction. New York, NY, USA : ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3430524.3442704.
Texte intégralYoo, Hoi-Jun. « Mobile/embedded DNN and AI SoCs ». Dans 2018 International Symposium on VLSI Design, Automation and Test (VLSI-DAT). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/vlsi-dat.2018.8373285.
Texte intégralYoo, Hoi-Jun. « Mobile/embedded DNN and AI SoCs ». Dans 2018 International Symposium on VLSI Technology, Systems and Application (VLSI-TSA). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/vlsi-tsa.2018.8403807.
Texte intégralGhajargar, Maliheh, Jeffrey Bardzell, Alison Marie Smith-Renner, Kristina Höök et Peter Gall Krogh. « Graspable AI : Physical Forms as Explanation Modality for Explainable AI ». Dans TEI '22 : Sixteenth International Conference on Tangible, Embedded, and Embodied Interaction. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3490149.3503666.
Texte intégralBlazevic, Romana, Omar Veledar et Georg Macher. « Insides to Trustworthy AI-Based Embedded Systems ». Dans WCX SAE World Congress Experience. 400 Commonwealth Drive, Warrendale, PA, United States : SAE International, 2024. http://dx.doi.org/10.4271/2024-01-2014.
Texte intégralKum, Seungwoo, Miseon Yu, Youngkee Kim, Jaewon Moon et Silvio Cretti. « AI Management Platform with Embedded Edge Cluster ». Dans 2021 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icce50685.2021.9427731.
Texte intégralBrandalero, Marcelo, Mitko Veleski, Hector Gerardo Munoz Hernandez, Muhammad Ali, Laurens Le Jeune, Toon Goedeme, Nele Mentens et al. « AITIA : Embedded AI Techniques for Industrial Applications ». Dans 2021 31st International Conference on Field-Programmable Logic and Applications (FPL). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/fpl53798.2021.00071.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Embedded AI"
Volz, Richard A. Report on the Embedded AI Languages Workshop Held in Ann Arbor, Michigan on 16-18 November 1988. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 1990. http://dx.doi.org/10.21236/ada218531.
Texte intégralDafflon, Baptiste, S. Wielandt, S. Uhlemann, Haruko Wainwright, K. Bennett, Jitendra Kumar, Sebastien Biraud, Susan Hubbard et Stan Wullschleger. Revolutionizing observations and predictability of Arctic system dynamics through next-generation dense, heterogeneous and intelligent wireless sensor networks with embedded AI. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), avril 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1769774.
Texte intégralBeiker, Sven. Next-generation Sensors for Automated Road Vehicles. 400 Commonwealth Drive, Warrendale, PA, United States : SAE International, février 2023. http://dx.doi.org/10.4271/epr2023003.
Texte intégral