Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: algorytmy AI

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Przegląd metod szybkiego prototypowania algorytmów uczenia maszynowego w FPGA

100%

Smyk R. , Kowalski P.

Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering

2021

tom No. 106

31--43

W artykule opisano możliwe do wykorzystania otwarte narzędzia wspomagające szybkie prototypowanie algorytmów uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI) przy użyciu współczesnych platform FPGA. Przedstawiono przykład szybkiej ścieżki przy realizacji toru wideo wraz z implementacją przykładowego algorytmu przetwarzania w trybie na żywo.

The paper discusses open tools that can be used to support rapid prototyping of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) algorithms using contemporary FPGA platforms. An example of a fast path in the implementation of a video processing system was presented along with the implementation of an exemplary processing algorithm in live mode.

Possible applications of artificial intelligence algorithms in F-16 aircraft

51%

Krawczyk T. , Papis M. , Bielawski R. , Rządkowski W.

Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska

2024

tom z. 123

101--131

The F-16 aircraft, widely used by the Polish Army Air Force, requires modifications based on Artificial Intelligence (AI) algorithms to enhance its combat capabilities and performance. This study aims to develop comprehensive guidelines for this purpose by first describing F-16 systems and categorizing AI algorithms. Machine learning, deep learning, fuzzy logic, evolutionary algorithms, and swarm intelligence are reviewed for their potential applications in modern aircraft. Subsequently, specific algorithms applicable to F-16 systems are identified, with conclusions drawn on their suitability based on system features. The resultant analysis informs potential F-16 modifications and anticipates future AI applications in military aircraft, facilitating the guidance of new algorithmic developments and offering benefits to similar aircraft types. Moreover, directions for future research and development work are delineated.