| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Вишняков, В. А. | - |
| dc.contributor.author | Ся, И. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-04-30T08:03:32Z | - |
| dc.date.available | 2025-04-30T08:03:32Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Вишняков, В. А. Аппаратная поддержка обработки данных в ИТ-диагностике = Hardware support for data processing in IT diagnostics / В. А. Вишняков, И. Ся // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 174–177. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59625 | - |
| dc.description.abstract | Болезнь Паркинсона – это распространённое неврологическое заболевание. Для его
диагностики и мониторинга используют много данных: голос, походку, нейроизображения. Обычные
вычисления на CPU не всегда подходят, так как они медленные и потребляют много энергии. Поэтому
используют ускорители, такие как FPGA, Vitis HLS, GRU. В докладе рассматривается архитектура обработки
данных движения на FPGA. Использован Vitis HLS для аппаратной реализации обработки движений при
болезни Паркинсона, также применено вейвлет-преобразование для выделения признаков. Для анализа
данных используемся сеть GRU. Предложенный метод даёт большую скорость, меньшие задержки и меньшее
энергопотребление по сравнению с обычными CPU. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | болезнь Паркинсона | en_US |
| dc.subject | FPGA | en_US |
| dc.subject | Vitis HLS | en_US |
| dc.subject | GRU | en_US |
| dc.subject | вейвлет-преобразование | en_US |
| dc.title | Аппаратная поддержка обработки данных в ИТ-диагностике | en_US |
| dc.title.alternative | Hardware support for data processing in IT diagnostics | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | Parkinson's disease is a common neurological disease. A lot of data is used for its diagnosis and
monitoring: voice, gait, and neuroimages. Regular CPU calculations are not always suitable, as they are slow and
consume a lot of energy. Therefore, accelerators such as FPGA, Vitis HLS, and GRU are used. The report examines
the architecture of motion data processing on an FPGA. Vitis HLS was used for the hardware implementation of
motion processing in Parkinson's disease, and a wavelet transform was also used to isolate features. The GRU network
is used for data analysis. The proposed method provides higher speed, lower delays and lower power consumption
compared to conventional CPUs. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025)
|
