Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 7

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote A neural network - hardware implementation using FPGA
100%
EN
This paper presents the physical realisation of an artificial neural network (ANN), which uses VLSI digital circuits. The paper also evaluates the performance and the speed of such a network. The paper addresses the key issue of signal processing acceleration. The applied conversion method allows speeding up the calculations considerably, and it also ensures a very flexible structure. A real-life circuit implementation of ANN was made on the basis of the presented project.
PL
Ciągła pogoń nauki i techniki za coraz to doskonalszymi urządzeniami pozwalającymi badać niegdyś niedostępne zakamarki naszego świata doprowadziła do rewolucji nanotechnologicznej. Potrzebą stało się wytwarzanie obiektów o submikronowych wymiarach geometrycznych, tolerancji i powierzchni oraz urządzeń pozwalających na realizację przemieszczeń i pozycjonowania liczoną w nanometrach. Pomiary dowolnych wielkości odbywać się powinny na urządzeniach przynajmniej o rząd dokładniejszych, co wymusza na niej wyprzedzanie o krok współczesnej inżynierii i stosowanie niezwykle dokładnych części składowych, m.in. mikromechanizmów. Jest wiele przykładów produkowanych masowo codziennych urządzeń wymagających rozdzielczości pomiaru na poziomie dziesiątek nanometrów; wtryskiwacze silników Diesla, pierścienie do wysokoobrotowych łożysk, głowice nagrywające i odczytujące w odtwarzaczach wideo, czujniki sił, soczewki oraz formy do soczewek. W artykule przedstawiono wykorzystanie sprężystych elementów elastycznych w praktyce, w tym w urządzeniu badanym, którym był regulowany pierścień wzorcowy z kompensacją temperatury. Opisane elementy są obecnie nieodłączną częścią precyzyjnych mikromechanizmów. Omówiono podstawy teoretyczne budowy sprężystych elementów elastycznych oraz ich możliwości aplikacyjne.
EN
Constant chase of science and technique to produce still more and more perfect devices allowing researching on regions of our world unreachable some years ago led us to what we cali a nanotechnological revolution. It became a necessity to manufacture objects with submicron dimensions and tolerances as well as devices that would enable us to move and position in manometers. Measurements here should be made on Instruments at least an order more accurate what enforces contemporary engineering to be a step ahead and applies very accurate components like micromechanisms. There are many examples of workpieces manufactured on mass scale with everyday use that require measurement resolution on a level of tens of nanometer, like: diesel injectors, rings for high speed bearings, recording and reading heads in video devices, force gauges, lenses and dies for lenses. In the paper use of flexures in practical applications was presented, including in tested device that was an adjustable setting ring with temperature compensation. The described elements are nowadays a crucial part of micromechanisms and MEMS. Theoretical bases of flexure working principles and construction were elaborated as well as possibilities of applications in devices.
PL
Przedstawiono potokowo-równoległą metodę obliczeń argumentów funkcji przejścia dla warstw neuronowych, zoptymalizowaną pod kątem wykorzystania w matrycach programowalnych FPGA. Opisano konkretne rozwiązanie problemu przyspieszenia obliczeń w sieci neuronowej implementowanej na układach cyfrowych. Wykorzystanie tej metody umożliwia wielokrotne przyspieszenie obliczeń w porównaniu z tradycyjną metodą obliczeń szeregowych.
EN
The paper presents the realisation of an artifical neural network (ANN), which uses parallel-pipeline method of calculating the arguments of the transition function for neuron layers. The paper also evaluated the performance and the speed of such a network basing on optimisation for programmable FPGA arrays. The paper describes a way of accelerating calculations in a digitally implemented neural network. The calculation time is about ten times lower compared to the traditional sequential processing.
EN
This paper presents original testing boards dedicated for SI ASIC chips. The boards are designed based on programmable logic devices, which generate the required signals for the tested chip and make necessary postprocessing of the output data. Simple interface was included on the boards to make them standalone, user friendly testing environments. The parameters of the signals are set with this simple interface. The project was written in a VHDL and implemented in Xilinx devices. The boards were used to test a new structure of a SI integrator and delta-sigma modulator built based on the SI blocks.
PL
Artykuł zawiera propozycje środowiska testowego dedykowane do mieszanych układów ASIC. Wykorzystanie środowiska zilustrowano na przykładzie prototypowego układu scalonego zawierającego moduły wykonane w technice przełączanych prądów (SI). System oparto na układach programowalnych (CPLD i FPGA). Układy te wykorzystano do generacji niezbędnych sygnałów źródłowych i sterujących oraz do dodatkowego przetwarzania danych wyjściowych. Na płycie sterującej umieszczono również prosty interfejs z użytkownikiem, który pozwala na zmianę parametrów sygnałów testujących. Projekt opisano w języku VHDL i zaimplementowano w układach firmy Xilinx. Opracowane systemy posłużyły do testowania prototypu układu integratora oraz modulatora sigma-delta wykonanych w technice SI.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.