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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5.9. 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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5.7. Typical Trajectories: drawbacks
Vasquez GoveaAlejandro DizanIn previous videos we have discussed how to implement the typical trajectories and motion patterns approach. In this video we are going to discuss what are the drawbacks of such an approach,
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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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4.1. Robot Perception for Dynamic environments: Outline and DP-Grids concept
LaugierChristianThe fourth part of the course addresses perception, situation awareness and decision making. In this first video, we're giving an outline of the problem and introducing the new concept of dynamic
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5.2. Expectation-Maximization Clustering
Vasquez GoveaAlejandro DizanIn this video, we are going to start working towards building a motion model.
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4.6. Detection and Tracking of Mobile Objects – Model and Grid based approaches
LaugierChristianThis video addresses the question of model-based and grid-based approaches.
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4.2. Dynamic Probabilistic Grids – Bayesian Occupancy Filter concept
LaugierChristianThis video will show how to describe Bayesian occupancy filter concept.
