Macro-Programmable Reconfigurable Stream Processor for Collaborative Multi-Agent Systems
Notice bibliographique
Résumé
<p> </p> <p>Growing demand for high speed processing of streamed data (e.g. video-streams, digital signal streams, communication streams, etc.) in the advanced manufacturing environments requires the adequate cost-efficient stream-processing platforms. Platforms based on the embedded microprocessors often cannot satisfy performance requirements due to limitations associated with the sequential nature of data execution process. During the last decade, development and prototyping of the above embedded platforms has started moving towards utilization of the Field Programmable Gate Array (FPGA) devices. However, the programming of an application to the FPGA based platform became an issue due to relatively complicated hardware design process. The paper presents an approach which allows simplification of the application programming process by utilization of: (i) the uniformed FPGA platform with the dynamically reconfigurable architecture, (ii) a programming technique based on a temporal partitioning of the application in segments which can be described in terms of macro-operators (function specific virtual components). The paper describes the concept of the approach, presents the analytical investigation and experimental verification of the cost-effectiveness of the proposed platform comparing to the platforms based on sequential micro-processors. It is also shown that the approach can be beneficially utilized in collaborative design and manufacturing.</p> <p> </p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».