Chapitres
- Présentation00'47"
- Introduction00'36"
- Historique15'28"
- L'évolution des microprocesseurs10'15"
- La structure d'un ordinateur et les différentes familles10'45"
- La complexité du dessin d'un microprocesseur et l'accélération de l'exécution12'58"
- Conclusion01'32"
- Questions: partie 114'17"
- Questions: partie 212'48"
Notice
L'informatique de demain : de Von Neumann aux superprocesseurs
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Descriptif
L'évolution du matériel informatique est certainement le phénomène technique qui a connu la progression la plus importante pendant ce demi-siècle. L'apparition de la microélectronique a permis, sur les trente dernières années, une augmentation de la performance des microprocesseurs par un facteur d'environ 100 000, tandis que le prix des machines informatiques était divisé par plusieurs dizaines. Sous la pression des utilisateurs, la course à la performance semble insatiable. Les concepteurs des nouvelles machines informatiques rivalisent d'ingéniosité pour arriver à exécuter les programmes de plus en plus rapidement. L'organisation interne des processeurs modernes s'apparente à des sortes de "chaînes de montage" dans lesquelles plusieurs instructions sont simultanément en exécution. Ces techniques tiennent souvent de l'acrobatie. En effet, la recherche effrénée de la vitesse de traitement incite, par exemple, à utiliser des résultats intermédiaires avant même qu'ils n'aient été élaborés, en spéculant sur la valeur qu'ils devront avoir. Cette course folle se poursuit sans qu'aucun signe de fléchissement ne se fasse sentir. On constate même actuellement une accélération de sa vitesse d'évolution. Les études prospectives laissent à penser que ce rythme va se poursuivre pendant au moins encore dix ou vingt ans.
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5.7. Typical Trajectories: drawbacks
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5.5. From trajectories to discrete time-state models
Vasquez GoveaAlejandro DizanIn this video we are going to apply the concepts we have reviewed in the video 5.4 into real trajectories.
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5.8. Other approaches: Social Forces
Vasquez GoveaAlejandro DizanIn this video we will review one of the alternatives we are proposing to the use of Hidden Markov models and typical trajectories: the Social Force model.
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5.6. Predicting Human Motion
Vasquez GoveaAlejandro DizanIn video 5.5 we have defined an HMM in Python. In this video we are going to learn how to use it to estimate and predict motion.
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5.9. Other approaches: Planning-based approaches
Vasquez GoveaAlejandro DizanIn this video we are going to study a second, and probably the most promising alternative for motion prediction: planning-based algorithms.
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5.4. Bayesian filter inference
Vasquez GoveaAlejandro DizanIn this video we will review the base filter and we will study a particular instance of the Bayesian filter called Hidden Markov models which is a discrete version of a Bayesian filter.
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4.2. Dynamic Probabilistic Grids – Bayesian Occupancy Filter concept
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4.8. Situation Awareness – Problem statement and Motion / Prediction Models
LaugierChristianThis videos addresses the problem of situation awareness and motion prediction models.
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4.4. Object level Perception functions (SLAM + DATMO)
LaugierChristianThis video is dedicated to the object level perception functions: Simultaneous Localization Mapping (SLAM) and Detection and Tracking surrounding Mobile Objects (DATMO).
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5.3a. Learning typical trajectories 1/2
Vasquez GoveaAlejandro DizanIn video 5.2 we showed how to apply the expectation maximization clustering algorithm to two-dimensional data. In this video we will learn how to apply it to trajectory data. And then we will be
