Pull to refresh
  • by relevance
  • by date
  • by rating

Следущие шаги в черной магии процессоростроения после того, как вы освоили Харрис & Харрис

High performance *System Analysis and Design *Professional literature FPGA *Programming microcontrollers *
Недавно вышло еще одно печатное издание книжки Харрис & Харрис на русском языке. Это широкоохватывающий ликбез про то, как проектируют микросхемы в компаниях типа Apple и Intel (методология проектирования на уровне регистровых передач с использованием языков описания аппаратуры). До этого печатного издания вышло бесплатное электронное издание этой же книжки, которое стало вирусным — его скачивания дважды завалили британский сайт Imagination Technologies, а посты о книжке на Хабре и Гиктаймс собрали более 300,000 просмотров (1, 2, 3, 4, 5 ). История перевода книжки на русский тоже довольно поучительна — он начался как общественный проект группы энтузиастов: преподавателей российских и украинских университетов, а также русских сотрудников компаний как в Silicon Valley (MIPS, AMD, Synopsys, Apple, NVidia ...) так и в России (НИИСИ, МЦСТ, Модуль ...). Когда вышло первое печатное издание на русском языке, его тоже довольно быстро раскупили и пожаловались, что оно черно-белое. Поэтому следующий принт был цветной, улучшенного качества.

Теперь возникает вопрос: ну хорошо, вы приобрели или скачали бесплатно книжку, поняли основы цифровой схемотехники, языков описания аппаратуры Verilog и VHDL, приобрели вкус писания на ассемблере и разобрались с организацией простейшего конвейерного микропроцессора, а также как все это стыкуется с периферийными устройствами и встроенным программированием. Что делать дальше?



На снимке — Татьяна Волкова, сотрудница образовательных программ компании Samsung в Московском Физико-Техническом Институте
Total votes 50: ↑49 and ↓1 +48
Views 31K
Comments 68

Быстрый старт в видеоаналитику: Опыт использования OpenVINO Toolkit в хакатонах

Image processing *Hackathon Machine learning *Artificial Intelligence
Sandbox
image alt

Всем привет! Мы активные студенты НГТУ им. Р.Е. Алексеева, и мы хотим рассказать о своем опыте участия в хакатонах и создании IT-решений с использованием набора инструментов Intel – OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization) – отличной палочки-выручалочки при разработке систем видеоаналитики.


Для начала расскажем немного о себе. Мы студенты 3 курса ИРИТ, кафедра «Информатика и систем управления» – Татьяна Бородина, Тимофей Карклин, Александр Зенкин и Владимир Салтыков. С 1 курса мы активно участвуем в различных конкурсах IT-сферы, создав команду MirITeam[Прим. модератора: ссылка убрана, чтобы не нарушать правила. Google it.] – команду молодых и целеустремленных ребят. Мы разрабатываем стартапы в области компьютерного зрения и видеоаналитики, выступаем на научных конференциях и очень любим Хакатоны, их атмосферу и дух соревнования, где быстро нужно разработать хорошее, качественное решение, привнести в него «изюминку», и успешно (из опыта – это очень и очень важно) защитить свой проект перед жюри. Это ценный опыт реализации инновационных идей, получения новых знаний и качеств и, конечно же, командного сотрудничества.


Поделимся впечатлениями о последнем хакатоне, где мы участвовали –региональном этапе Всероссийского конкурса «Цифровой прорыв», где в рамках кейса ПАО «Ростелеком» мы занялись разработкой системы мониторинга за поведением студента во время экзамена год назад и предположить не могли, что это будет актуально и даже прикольно – сами выступаем в рамках испытуемых.

Читать далее
Total votes 11: ↑10 and ↓1 +9
Views 3.2K
Comments 2

OpenVINO Toolkit – залог успешного внедрения видеоаналитики для качественной скоринговой оценки недвижимости

Open source *Image processing *Hackathon Machine learning *Artificial Intelligence

Всем привет! Сегодня расскажем и покажем, как машинное обучение и компьютерное зрение в очередной раз помогают в решении различных задач. В этот раз наша команда приняла участие в кейсе от ООО «Финкейс» в рамках конкурса «Цифровой прорыв» Северо-Кавказского IT-хаба.

Нам предложили разработать прототип интеллектуальной системы по определению качества ремонта квартир на основе алгоритмов компьютерного зрения с использованием инструментария Intel – OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization).

Кейс:

При оценке любого объекта недвижимости мы сталкиваемся с задачей определения качества ремонта квартир. Качество отделки является одним из важных параметров ценообразования, который, к сожалению, часто не указывают в информации об объекте. Требуется разработать алгоритм оценки, позволяющий по фотографии определить наличие ремонта и качество отделки для последующего использования результата при оценке стоимости объектов.

Для решения задачи было реализовано два классификатора: первый для определения типа ремонта (без отделки, косметический ремонт, стандартный ремонт и ремонт класса люкс), второй – для определения типа помещения. Для обучения классификатора по типу ремонта использовалась модель нейронной сети Resnet50. Для ее обучения мы собрали датасет из 50 тысяч изображений, по 12500 изображений для каждой категории. Обучили и сконвертировали её в ONNX, а из ONNX уже в OpenVINO.

Для конвертации нашей ONNX модели в формат OpenVINO при помощи инструмента Model Optimizer использовалась следующая команда:

Читать далее
Total votes 1: ↑0 and ↓1 -1
Views 1.6K
Comments 2

Что такое OpenVINO?

Intel corporate blog Python *Machine learning *Popular science Artificial Intelligence
Tutorial

Привет всем читателем habr.com! Мы студенты НГТУ им. Р.Е. Алексеева, и хотим рассказать о своем опыте работы с набором инструментов Intel – OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization).

Для начала давайте познакомимся. Мы- студенты 2 курса ИРИТ, кафедры «Информатика и системы управления» – Божко Мария и Сторожева Ксения.  Наше знакомство с OpenVINO произошло еще на первом курсе, когда преподаватели пригласили поучаствовать в воркшопе по компьютерному зрению от Intel, направленном на получение практического опыта работы с готовыми моделями компании. Заинтересовавшись темой машинного обучения, мы изучили множество статей, посвященных нейронным сетям. К нашему удивлению, мы не нашли ни одной статьи, в которой довольно подробно, понятно и, главное, доступно для людей любого уровня знаний было бы рассказано об OpenVINO. Безусловно, информация по этой теме имеется в интернете, но она разрознена и к тому же представлена на английском языке, большинство авторов очень кратко описывает OpenVINO и все связанное с ним, из таких статей сложно сформировать полное представление об этой технологии. Поэтому у нас родилась идея - написать публикацию с описанием этого набора инструментов простым и понятным языком для тех, кто только начинает свое знакомство с OpеnVINO.

Читать далее
Total votes 15: ↑13 and ↓2 +11
Views 9.1K
Comments 3