Автономні пристрої Nvidia для задач штучного інтелекту

Гаврілов, Д. В.; Барабан, С. В.; Яровий, Д. В.

Автономні пристрої Nvidia для задач штучного інтелекту

dc.contributor.author	Гаврілов, Д. В.	uk
dc.contributor.author	Барабан, С. В.	uk
dc.contributor.author	Яровий, Д. В.	uk
dc.title	Автономні пристрої Nvidia для задач штучного інтелекту	uk
dc.date.issued	2020
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.identifier.citation	Гаврілов Д. В. Автономні пристрої Nvidia для задач штучного інтелекту [Електронний ресурс] / Д. В. Гаврілов, С. В. Барабан, Д. В. Яровий // Матеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р. – Електрон. текст. дані. – 2020. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2020/paper/view/9502.	uk
dc.relation.ispartof	Матеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р.	uk
dc.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2020/paper/view/9502
dc.identifier.udc	621.374
dc.identifier.uri	https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/29217
dc.description.abstract	В даній статті проведено огляд існуючих автономних рішень від Nvidia для задач штучного інтелекту, які підтримують сенсори високої роздільної здатності, можуть паралельно обробляти інформацію з безлічі датчиків і запускати кілька нейромереж одночасно. Розглянуті апаратні платформи також підтримують безліч популярних фреймворків штучного інтелекту (ШІ), що дозволяє розробникам використовувати різноманітні моделі і рішення.	uk
dc.description.abstract	This article reviews existing standalone Nvidia solutions for artificial intelligence tasks that support high resolution sensors, can simultaneously process information from multiple sensors, and run multiple neural networks at the same time. The hardware platforms under consideration also support many popular Artificial Intelligence (AI) frameworks, allowing developers to use a variety of models and solutions.	en
dc.subject	штучний інтелект	uk
dc.subject	ШІ	uk
dc.subject	апаратна платформа	uk
dc.subject	Nvidia	en
dc.subject	Jetson	en
dc.subject	Nano	en
dc.subject	Xavier	en
dc.subject	TX2	en
dc.subject	Linux	en
dc.subject	AI	en
dc.subject	Artificial Intelligence	en
dc.subject	hardware platform	en
dc.type	Thesis
dc.language.iso	uk	uk
dc.relation.references	Анатолий Ализар. Jetson Nano: одноплатник для машинного обучения от Nvidia [Електронний ресурс] 19.03.2019. https://habr.com/ru/post/444442.	ru
dc.relation.references	Автономні пристрої Nvidia [Електронний ресурс] https://www.nvidia.com/ru-ru/autonomous-machines/jetson-store.	uk
dc.relation.references	Кофанов В. Л. Лабораторний практикум з цифрових пристроїв на основі САПР Quartus II [Текст] : навчальний посібник / В. Л. Кофанов, О. В. Осадчук, Д. В. Гаврілов. – Вінниця : УНІВЕРСУМ- Вінниця, 2007. – 167 с.	uk
dc.relation.references	Кофанов В. Л. Лабораторний практикум з дослідження цифрових пристроїв на основі САПР MAX+PLUS II [Текст] : лабораторний практикум / В. Л. Кофанов, О. В. Осадчук, Д. В. Гаврілов. – Вінниця : УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2006. – 200 с.	uk
dc.relation.references	D. Havrilov, S. Baraban, A. Volovyk, O. Zviahin, A. Semenov and A. Savytskyi, "Real-Time Video Processing System based on Field Programmable Gate Array," 2019 IEEE 14th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), Lviv, Ukraine, 2019, pp. 192-196. doi: 10.1109/STC-CSIT.2019.8929758.	en
dc.relation.references	Гаврілов Д. В., Воловик А. Ю., Звягін О. С., Яровий Д. В. Реверсивний генератор кодових послідовностей на FPGA // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – Вінниця, 2019, № 4. (145). С. 100-107. DOI 10.31649/1997-9266-2019-145-4.	uk
dc.relation.references	Гаврілов Д. В., Воловик А. Ю., Гаврілова Н. М., Кофанова Н. В., Яровий Д. В.. Універсальний регістр на ПЛІС // Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки. – Хмельницький, 2019, № 2 (271). С. 188-191. DOI 10.31891/2307-5732-2019-271-2-188-191.	uk
dc.relation.references	Гаврілов Д.В., Гаврілова Н. М., Кофанов В. Л., Яровий Д. В. Універсальний регістр зсуву на ПЛІС. Патент. Пат. 136163 Україна, МПК G11C 19/00 (2006.01). №u201901336; Заявл. 11.02.2019; Опубл. 12.08.2019, – 6 с.	uk
dc.relation.references	T. M. Hoang, S. H. Nam and K. R. Park, "Enhanced Detection and Recognition of Road Markings Based on Adaptive Region of Interest and Deep Learning," in IEEE Access, vol. 7, pp. 109817-109832, 2019.	en
dc.date.accessioned	2020-03-30T16:10:05Z
dc.date.available	2020-03-30T16:10:05Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: 9502.pdf
Розмір:: 439,86 KB
Формат:: Adobe Portable Document Format

Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: license.txt
Розмір:: 17 B
Формат:: Plain Text
Опис:

Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інфокомунікацій, радіоелектроніки та наносистем (2020)