Construyendo modelos para dispositivos edge tpu dev fest galiciaMoisés Martínez
En los últimos años, el uso de modelos basados en el Aprendizaje Automático (AA) se ha vuelto muy popular. El AA nos permite construir modelos para la detección/clasificación o regresión de manera sencilla, pero en muchos casos el coste computacional de utilizarlos puede ser muy elevado sobre todo en pequeños dispositivos con baja capacidad de computo, los cuales han comenzado a poblar nuestras casas, oficinas y ciudades. ¿Cómo podemos utilizar nuestros modelos en dispositivos con diferentes capacidades, como por ejemplo las nuevas Edge TPUs?
Acompáñame en esta charla para adentrarnos en lo profundo de TensorFlow para construir modelos utilizando Cloud ML Engine y ejecutarlos en diferentes tipos de dispositivos. Aprendamos como funcionan los dispositivos Edge TPU y como podemos construir modelos para ejecutarlos en ellos.
En esta charla presentaremos un caso de estudio de Mantenimiento Predictivo, donde utilizando exclusivamente variables temporales asociadas al comportamiento histórico
⭐⭐⭐⭐⭐ DISEÑO DE SISTEMAS DIGITALES, EXAMEN A RESUELTA 2do PARCIAL (2019 1er T...Victor Asanza
✅ Problema #1: (10%)
¿Completar la siguiente tabla relacionada a las ventajas vs desventajas de un FreeRTOS?
✅ Problema #2: (10%)
Completar la siguiente tabla comparativa entre los protocolos de comunicación SPI vs I2C:
✅ Problema #3: (5%)
¿Cuál de las siguientes afirmaciones no es correcta, al momento de decidir usar Real Time Operating System (RTOS)?
✅ Problema #4: (5%)
¿Cuáles de las siguientes afirmaciones son los requisitos para un Real Time Operating System (RTOS)?
✅ Problema #5: (5%)
Colocar los nombres correctos a la siguiente gráfica referente a la ejecución de una tarea de tiempo real, utilizar las siguientes opciones:
✅ Problema #6: (5%)
En los siguientes diagramas de bloques funcionales, se muestra la escritura y lectura de datos usando el protocolo de comunicación I2C (Inter-Integrated Circuit). Colocar los nombres que describen cada bloque:
✅ Problema #7: (5%)
El Kernel del RTOS facilita a los distintos programas acceso seguro al hardware, realizar el diagrama de tiempo de los estados de las tareas donde se indique claramente con líneas y texto cuando se realiza cada actividad:
✅ Problema #8: (5%)
La siguiente gráfica corresponde al diagrama de tiempo al transmitir un dato usando el protocolo de comunicación RS-232, agregar los textos en las cajas de comentarios:
✅ Problema #9: (20%)
Realizar el diagrama de circuito de hardware de un módulo de servocontrol, que cumpla con las siguientes especificaciones:
✅ Problema #10: (20%)
Dado la siguiente implementación de un sistema de procesador de cuatro núcleos en el SOPC Builder, realizar el diseño del sistema de procesador de cuatro núcleos:
✅ Problema #11: (10%)
De acuerdo con el siguiente código de un contador con su respectivo banco de prueba, dibuje el diagrama de tiempo con los respectivos valores de señales desde su inicio hasta su fin:
Modelo general de costos para el problema de asignación de horarios.José Rosendo
El problema de asignación de horarios consiste en la colocación de tareas a realizar en determinados momentos a un sujeto. Tal asignación se ve restringida previamente por un
conjunto de limitaciones asociadas al contexto. Este problema es combinatorio y de orden no polinomial, lo cual lo coloca como imposible de ser resuelto en tiempo polinomial por
un algoritmo deterministico. A la fecha la solucion del mismo se ve abordada por técnicas heuristicas y metaheuristicas, las cuales brindan soluciones cercanas a la optima.
Tomando en cuenta el inconveniente antes mencionado, se hace necesario el planteamiento
de un modelo de costos lo suficientemente flexible en cuanto a uso y que sirva de base para la
optimizacion de los cálculos relacionados a la asignación de horarios. En este trabajo se plantea la realización de tal tarea, desarrollando el correspondiente entramado teórico-practico,
a fin de conseguir un avance positivo en las investigaciones del campo.
Siguiendo las directrices establecidas por el Protocolo de Modelado matemático - lógico,
se desarrollo un conjunto de premisas que estructuraban las entidades, relaciones y restricciones del modelo general a construir, definiendo el objetivo del modelado, formulando el
respectivo modelo conceptual, estableciendo bajo que categoría(s) cae el modelo a construir,
seleccionando las herramientas de software para las simulaciones y validaciones del mismo,
realizando previamente las respectivas parametrizaciones, para así presentar bajo el formato
requerido el compendio de resultados en donde se demuestra la validez de las hipótesis planteadas, esto es, la posibilidad de construir un sistema genérico de procesos, o en su defecto
que abarque los principales casos del timetabling problem, que optimice el modelo de restricciones del problema a solucionar, para luego proceder con la solución en concreto.
Código:
https://github.com/hrkns/teg-timetabling-problem-general-model
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Se hablara de las aletas de transferencia de calor y superficies extendidas ya que son muy importantes debido a que son estructuras diseñadas para aumentar el calor entre un fluido, un sólido y en qué sitio son utilizados estos materiales en la vida cotidiana
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1º Caso Practico Lubricacion Rodamiento Motor 10CV
Ejercicio de Percentiles - Estadística
1. Zinder y Crisis (1990), presentaron un algoritmo híbrido para resolver un problema de
programación matemática polinomial cero-uno. El algoritmo incorpora una
combinación de conceptos pseudo booleanos y procedimientos de enumeración
implícitos probados y comprobados. Se resolvieron 52 problemas al azar utilizando el
algoritmo híbrido; los tiempos de resolución (tiempos de CPU en segundos) se listan
en la siguiente tabla.
0.036 0.045 0.045 0.049 0.064 0.07 0.079 0.088 0.091 0.118 0.13 0.136
0.136 0.136 0.145 0.179 0.182 0.182 0.194 0.209 0.209 0.227 0.242 0.258
0.258 0.258 0.291 0.327 0.333 0.336 0.361 0.379 0.394 0.412 0.445 0.506
0.554 0.567 0.579 0.6 0.67 0.912 1.055 1.07 1.267 1.639 1.894 3.046
3.888 3.985 4.17 8.788
a) ¿Cuál es el tiempo máximo de resolución de un problema para ser considerado
dentro del 10% de los más rápidos?
b) ¿Cuál es el tiempo mínimo de resolución de un problema para ser considerado
dentro del 20% de los menos rápidos
c) Se desea categorizar a los problemas según sus tiempos de resolución en
categorías normal, media y alta ¿Cuáles serán los límites de estas si la
categoría media contiene al 50% central de la cantidad de problemas?
SOLUCIÓN
a) Analizando:
0658.0)064.007.0(3.0064.0
)(3.0*
3.5
100
)152(10
100
)1(
*
1010
56510
PP
XXXP
ii
nk
i
El 10% de CPUs emplean a lo más 0.0658 segundos para resolver un
problema de programación matemática polinomial cero-uno.
RESPUESTA:
El tiempo máximo que debe emplear un CPU para ser considerado dentro del
10% de los más rápidos es 0.0658 segundos.
b) Analizando:
2. 9692.0)912.0055.1(4.0912.0
)(4.0*
4.42
100
)152(80
100
)1(
*
8080
42434280
PP
XXXP
ii
nk
i
El 80% de CPUs emplean a lo más 0.9692 segundos para resolver un
problema de programación matemática polinomial cero-uno.
RESPUESTA:
El tiempo mínimo que debe emplear un CPU para ser considerado dentro del
20% de los menos rápidos es 0.9692 segundos.
c) Dato: La categoría media contiene el 50% central, es decir,
7525 P<mediacategoría<P
Calculando P75
595.0)579.06.0(75.0579.0
)(4.0*
75.39
100
)152(75
52;75;
100
)1(
*
7575
39403975
PP
XXXP
ii
nk
nk
i
Calculando P25
136.0)136.0136.0(25.0136.0
)(4.0*
25.13
100
)152(25
52;25;
100
)1(
*
2525
13141325
PP
XXXP
ii
nk
nk
i
LÍMITES DE CATEGORÍA CATEGORÍA
[ 0.036 ; 0.136 [ Normal
[ 0.136 ; 0.595 [ Media
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