Автономні пристрої Nvidia для задач штучного інтелекту

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

Автономні пристрої Nvidia для задач штучного інтелекту

item.page.link.simple

dc.contributor.author	Гаврілов, Д. В.	uk
dc.contributor.author	Барабан, С. В.	uk
dc.contributor.author	Яровий, Д. В.	uk
dc.date.accessioned	2020-03-30T16:10:05Z
dc.date.available	2020-03-30T16:10:05Z
dc.date.issued	2020
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.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.identifier.udc	621.374
dc.identifier.uri	https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/29217
dc.language.iso	uk_UA	uk_UA
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.relation.ispartof	Матеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р.	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	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.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2020/paper/view/9502
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.title	Автономні пристрої Nvidia для задач штучного інтелекту	uk
dc.type	Thesis

item.page.files

item.page.filesection.original.bundle

pagination.showing.labelpagination.showing.detail

item.page.filesection.name: 9502.pdf
item.page.filesection.size: 439,86 KB
item.page.filesection.format: Adobe Portable Document Format

item.page.filesection.download

item.page.filesection.license.bundle

pagination.showing.labelpagination.showing.detail

item.page.filesection.name: license.txt
item.page.filesection.size: 17 B
item.page.filesection.format: Plain Text
item.page.filesection.description

item.page.filesection.download

item.page.collections

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