Search results
- 1.0585554 - ÚMCH 2025 RIV CH eng J - Journal Article
Faura, G. - Studenovská, Hana - Sekáč, David - Ellederová, Zdeňka - Petrovski, G. - Eide, L.
The effects of the coating and aging of biodegradable polylactic acid membranes on in vitro primary human retinal pigment epithelium cells.
Biomedicines. Roč. 12, č. 5 (2024), č. článku 966. E-ISSN 2227-9059
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TO01000107; GA MŠMT(CZ) EH22_008/0004562
Institutional support: RVO:61389013 ; RVO:67985904
Keywords : RPE * nanofibrous membrane * AMD
OECD category: Biomaterials (as related to medical implants, devices, sensors); Neurosciences (including psychophysiology (UZFG-Y)
Impact factor: 4.7, year: 2022
Method of publishing: Open access
https://www.mdpi.com/2227-9059/12/5/966
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0353925File Download Size Commentary Version Access 0585554.pdf 0 6.9 MB Creative Commons Attribution (CC BY) license Publisher’s postprint open-access - 2.0584504 - ÚTIA 2025 RIV CZ eng L - Prototype, f. module
Kadlec, Jiří - Pohl, Zdeněk - Kohout, Lukáš
Support for TE0821 modules with Vitis AI 3.0 DPU.
Internal code: 4_TE0821_AI_3_0 ; 2024
Technical parameters: Dokument obsahuje návod a potřebné soubory pro konfiguraci vývojového prostředí AMD Vitis 2022.2 AI 3.0 pro kompilaci HW akcelerované aplikace detekce obličejů a dalších 10 AI příkladů pro moduly TE0821 na základové desce TE0701-06 firmy Trenz Electronic.
Economic parameters: Vývojové prostředí AMD Vitis 2022.2 AI 3.0 pracuje v OS Ubuntu 20.04. Detekce obličejů je akcelerována jednou optimalizovanou AMD DPU (deep learning unit) provádějící inferenci neuronové sítě, která je implementována v int8 aritmetice s hodinovým kmitočtem 400 MHz. DPU pracuje s bloky BRAM paměti a s distribuovanou pamětí v programovatelné logice. Vstupem je USB kamera. Systém podporuje X11 zobrazení na PC připojeném přes 1Gb Ethernet. Součástí systému je www server pro vzdálené ovládání po internetu.
R&D Projects: GA MŠMT(CZ) 9A23008
Keywords : artificial intelligence * object detection * embedded systems * edge computing * Vitis AI 3.0 * AMD-Xilinx * Zynq UltraScale+
OECD category: Computer hardware and architecture
https://zs.utia.cas.cz/index.php?ids=results&id=4_TE0821_AI_3_0
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0353245 - 3.0584501 - ÚTIA 2025 RIV CZ eng L - Prototype, f. module
Kadlec, Jiří - Pohl, Zdeněk - Kohout, Lukáš
Support for TE0820 modules with Vitis AI 3.0 DPU.
Internal code: 5_TE0820_AI_3_0 ; 2024
Technical parameters: Dokument obsahuje návod a potřebné soubory pro konfiguraci vývojového prostředí AMD Vitis 2022.2 AI 3.0 pro kompilaci HW akcelerované aplikace detekce obličejů a dalších 10 AI příkladů pro moduly TE0820 na základové desce TE0701-06 firmy Trenz Electronic.
Economic parameters: Vývojové prostředí AMD Vitis 2022.2 AI 3.0 pracuje v OS Ubuntu 20.04. Detekce obličejů je akcelerována jednou optimalizovanou AMD DPU (deep learning unit) provádějící inferenci neuronové sítě, která je implementována v int8 aritmetice s hodinovým kmitočtem 400 MHz. DPU pracuje s bloky BRAM paměti a s distribuovanou pamětí v programovatelné logice. Vstupem je USB kamera. Systém podporuje X11 zobrazení na PC připojeném přes 1Gb Ethernet. Součástí systému je www server pro vzdálené ovládání po internetu.
R&D Projects: GA MŠMT(CZ) 9A23008
Keywords : artificial intelligence * object detection * embedded systems * edge computing * Vitis AI 3.0 * AMD-Xilinx * Zynq UltraScale+
OECD category: Computer hardware and architecture
https://zs.utia.cas.cz/index.php?ids=results&id=5_TE0820_AI_3_0
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0353246 - 4.0583418 - ÚTIA 2025 RIV CZ eng L - Prototype, f. module
Kohout, Lukáš - Kadlec, Jiří - Pohl, Zdeněk
Support for TE0802-02-2AEV2-A board with Vitis AI 3.0 DPU and VGA display.
Internal code: 3_TE0802-02-2AEV2-A_AI_3_0_VGA ; 2024
Technical parameters: Dokument obsahuje návod a potřebné soubory pro konfiguraci vývojového prostředí AMD Vitis 2022.2 AI 3.0 pro kompilaci HW akcelerované aplikace detekce obličejů a dalších 10 AI příkladů pro vývojovou desku TE0802-02-2AEV2-A od firmy Trenz Electronic.
Economic parameters: Vývojové prostředí AMD Vitis 2022.2 AI 3.0 pracuje v OS Ubuntu 20.04. Detekce obličejů je akcelerována jednou optimalizovanou AMD DPU (deep learning unit) provádějící inferenci neuronové sítě, která je implementována v int8 aritmetice s hodinovým kmitočtem 400 MHz. DPU pracuje s bloky BRAM paměti a s distribuovanou pamětí v programovatelné logice. Vstupem je USB kamera. Systém podporuje X11 zobrazení na PC připojeném přes 1Gb Ethernet nebo alternativně VGA grafický výstup na monitoru s X11 plochou s HD rozlišením. Součástí systému je www server pro vzdálené ovládání po internetu.
R&D Projects: GA MŠMT(CZ) 9A23008
Keywords : artificial intelligence * object detection * embedded systems * edge computing * Vitis AI 2.0 * AMD-Xilinx * Zynq UltraScale+
OECD category: Computer hardware and architecture
https://zs.utia.cas.cz/index.php?ids=results&id=3_TE0802-02-2AEV2-A_AI_3_0_VGA
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0351538 - 5.0583373 - ÚTIA 2025 RIV CZ eng L - Prototype, f. module
Kohout, Lukáš - Kadlec, Jiří - Pohl, Zdeněk
Support for TE0802-02-1BEV2-A board with Vitis AI 3.0 DPU and VGA display.
Internal code: 2_TE0802-02-1BEV2-A_AI_3_0_VGA ; 2024
Technical parameters: Dokument obsahuje návod a potřebné soubory pro konfiguraci vývojového prostředí AMD Vitis 2022.2 AI 3.0 pro kompilaci HW akcelerované aplikace detekce obličejů a dalších 10 AI příkladů pro vývojovou desku TE0802-02-1BEV2-A od firmy Trenz Electronic.
Economic parameters: Vývojové prostředí AMD Vitis 2022.2 AI 3.0 pracuje v OS Ubuntu 20.04. Detekce obličejů je akcelerována jednou optimalizovanou AMD DPU (deep learning unit) provádějící inferenci neuronové sítěi, která je implementována v int8 aritmetice s hodinovým kmitočtem 400 MHz. DPU pracuje s bloky BRAM paměti a s distribuovanou pamětí v programovatelné logice. Vstupem je USB kamera. Systém podporuje X11 zobrazení na PC připojeném přes 1Gb Ethernet nebo alternativně VGA grafický výstup na monitoru s X11 plochou s HD rozlišením. Součástí systému je www server pro vzdálené ovládání po internetu.
R&D Projects: GA MŠMT 9A23008
Keywords : artificial intelligence * object detection * embedded systems * edge computing * Vitis AI 2.0 * AMD-Xilinx * Zynq UltraScale+
OECD category: Computer hardware and architecture
https://zs.utia.cas.cz/index.php?ids=results&id=2_TE0802-02-1BEV2-A_AI_3_0_VGA
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0351537 - 6.0573014 - ÚMCH 2024 RIV CZ cze Z - Pilot plant, v. technol., variety, breed
Studenovská, Hana - Dvořáková, Jana - Proks, Vladimír - Machová, Luďka - Nováčková, Jitka
Biodegradabilní nanovlákenné membrány na bázi polylaktidu s inkorporovaným podpůrným rámečkem pro kultivaci sítnicového pigmentového epitelu.
[Biodegradable polylactide-based nanofibrous membranes with incorporated supporting frame for cultivation of retinal pigment epithelium.]
Internal code: Nanofibrous membranes, 2023 ; 2023
Technical parameters: Předložená technologie poskytuje spolehlivé a reprodukovatelné výsledky plošných hustot nanovlákenných membrán a průměrné tloušťky vláken. Tato technologie umožňuje přípravu velmi tenkých membrán (cca 4 µm) s vysokou porozitou (73 %) pro kultivaci buněk sítnicového pigmentového epitelu, což zatím neposkytla žádná jiná technologie. Včleněný podpůrný rámeček zabraňuje shrnutí a vrásnění nanovlákenné membrány a usnadňuje mechanickou manipulaci. Osoba pro jednání: Hana Studenovská (studenovska@imc.cas.cz), Oddělení biomateriálů a bioanalogických systémů, Ústav makromolekulární chemie AV ČR, v. v. i.
Economic parameters: Aktuální roční ekonomický přínos pro pracoviště autora se pohybuje v řádu jednotek stovek tisíc na ušetření za komerčně dostupné technologie s podobnou, ačkoliv méně vhodnou charakteristikou membrán pro kultivaci sítnicového pigmentového epitelu. Samotné využití technologie navíc umožňuje realizovat vědeckovýzkumné projekty financované mimo jiné z komerčních zdrojů v hodnotách jednotek milionů ročně. Celkový přínos je stejný nebo nižší než 5 milionů Kč za rok.
R&D Projects: GA TA ČR(CZ) TO01000107
Keywords : nanofibrous membranes * RPE * AMD
OECD category: Biomaterials (as related to medical implants, devices, sensors)
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0344998 - 7.0571124 - ÚTIA 2024 RIV CZ eng L - Prototype, f. module
Kohout, Lukáš - Pohl, Zdeněk - Kadlec, Jiří
Xilinx Vitis AI facedetect and resnet50 Demo on Trenz Electronic TE0802 02 with ZU2CG and 1 GB LPDD4.
Internal code: te0802_2cg_vitis_ai_resnet50 ; 2023
Technical parameters: Dokument obsahuje návod a potřebné soubory pro konfiguraci vývojového prostředí Xilinx Vitis 2021.2.1 AI 2.0 pro kompilaci HW akcelerované aplikace detekce obličejů pro Trenz Electronic vývojovou desku TE0802.
Economic parameters: Vývojové prostředí Xilinx Vitis 2021.2.1 AI 2.0 pracuje v OS Ubuntu 20.04. Detekce obličejů je akcelerována jednou optimalizovanou Xilinx DPU (data processing unit) provádějící inferenci v neuronové síti, která je implementována v int8 aritmetice s hodinovým kmitočtem 400MHz. DPU pracuje s bloky BRAM paměti a s distribuovanou pamětí v programovatelné logice. S připojenou USB kamerou systém zpracuje až 16 FPS. Výkon optimalizované DPU (bez SW předzpracování signálu z USB kamery) je pro tuto aplikaci až 80 FPS. Systém podporuje X11 zobrazení na PC připojeném přes 1Gb Ethernet nebo alternativně DisplayPort grafický výstup na monitor s X11 plochou. Dokument obsahuje návod a potřebné soubory pro konfiguraci a překlad neuronové sítě pro optimalizovanou DPU pro aplikaci detekce obličejů.
R&D Projects: GA MŠMT 8A21009
Keywords : artificial intelligence * object detection * embedded systems * edge computing * Vitis AI 2.0 * AMD-Xilinx * Zynq UltraScale+
OECD category: Computer hardware and architecture
https://zs.utia.cas.cz/index.php?ids=results&id=te0802_2cg_vitis_ai_resnet50
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0342451 - 8.0571123 - ÚTIA 2024 RIV CZ eng L - Prototype, f. module
Kohout, Lukáš - Pohl, Zdeněk - Kadlec, Jiří
Xilinx Vitis AI facedetect Demo on Trenz Electronic TE0820 4EV SoM with TE0701 06 Carrier Board and Avnet HDMI In/Out FMC Card.
Internal code: te0820_4ev_vitis_ai_vcu ; 2023
Technical parameters: Dokument obsahuje návod a potřebné soubory pro konfiguraci vývojového prostředí Xilinx Vitis 2021.2.1 AI 2.0 pro kompilaci celkem padesáti HW akcelerovaných aplikací AI inference pro rodinu Trenz Electronic modulů s HDMI video vstupem a HDMI video výstupem pomoci FMC modulu Imageon.
Economic parameters: Vývojové prostředí Xilinx Vitis 2021.2.1 AI 2.0 pracuje v OS Ubuntu 20.04. Vyžaduje Xilinx licenci. SW pracuje s knihovnami a drivery OpenCL, OpenCV4, XRT spolu s Vitis AI knihovnou a SW rozhraním VART. Aplikace jsou akcelerovány jednou Xilinx DPU (data processing unit) provádějící inferenci v různých neuronových sítích, které jsou implementovány v int8 aritmetice s hodinovým kmitočtem 400MHz. DPU pracuje s bloky URAM paměti. Systém podporuje s HDMI video vstupem a HDMI video výstupem pomoci FMC modulu Imageon a podporuje X11 zobrazení na PC připojeném přes 1Gb Ethernet.
R&D Projects: GA MŠMT 8A21009
Keywords : artificial intelligence * object detection * embedded systems * edge computing * AMD-Xilinx Vitis AI 2.0 * Zynq UltraScale+ * HDMI input * HDMI output
OECD category: Computer hardware and architecture
https://zs.utia.cas.cz/index.php?ids=results&id=te0820_4ev_vitis_ai_vcu
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0342452 - 9.0567364 - ÚTIA 2023 RIV CZ eng L - Prototype, f. module
Pohl, Zdeněk - Kohout, Lukáš - Kadlec, Jiří
Xilinx Vitis AI 'facedetect' Demo on Trenz Electronic board TE0808 SoM + TEBF0808 Carrier.
Internal code: facedetect ; 2022
Technical parameters: Dokument obsahuje návod a potřebné soubory pro konfiguraci vývojového prostředí Xilinx Vitis 2021.2.1 AI 2.0 pro kompilaci HW akcelerované aplikace detekce obličejů pro rodinu Trenz Electronic modulů TE0808 s obvodem Zynq Ultrascale+ na základové desce TEBF0808.
Economic parameters: Vývojové prostředí Xilinx Vitis 2021.2.1 AI 2.0 pracuje v OS Ubuntu 20.04. Vyžaduje Xilinx licenci. Detekce obličejů je akcelerována jednou Xilinx DPU (data processing unit ), provádějící inferenci v neuronové síti, která je implementována v int8 aritmetice s hodinovým kmitočtem 400MHz. DPU pracuje s bloky URAM paměti. Při vstupu z USB kamery systém zpracuje až 30 FPS. Výkon DPU (bez SW předzpracování signálu z USB kamery) je pro tuto aplikaci až 200 FPS. Systém podporuje DisplayPort grafický výstup na monitor s X11 plochou nebo alternativně podporuje X11 zobrazení na PC připojeném přes 1Gb Ethernet.
R&D Projects: GA MŠMT 8A21009
EU Projects: European Commission 8A21009
Keywords : artificial intelligence * object detection * embedded systems * edge computing * Vitis AI 2.0 * AMD-Xilinx * Zynq UltraScale+
OECD category: Computer hardware and architecture
https://zs.utia.cas.cz/index.php?ids=results&id=facedetect
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0339732 - 10.0567359 - ÚTIA 2023 RIV CZ eng L - Prototype, f. module
Pohl, Zdeněk - Kohout, Lukáš - Kadlec, Jiří
All VART Examples from Xilinx Vitis AI 2.0 for Trenz Electronic board TE0808 SoM + TEBF0808 Carrier.
Internal code: VART ; 2022
Technical parameters: Dokument obsahuje návod a potřebné soubory pro konfiguraci vývojového prostředí Xilinx Vitis 2021.2.1 AI 2.0 pro kompilaci celkem padesáti HW akcelerovaných aplikací AI inference pro rodinu Trenz Electronic modulů TE0808 s obvodem Zynq Ultrascale+ na základové desce TEBF0808.
Economic parameters: Vývojové prostředí Xilinx Vitis 2021.2.1 AI 2.0 pracuje v OS Ubuntu 20.04. Vyžaduje Xilinx licenci. SW pracuje s knihovnami a drivery OpenCL, OpenCV4, XRT spolu s Vitis AI knihovnou a SW rozhraním VART. Aplikace jsou akcelerovány jednou Xilinx DPU (data processing unit ), provádějící inferenci v různých neuronových sítích, které jsou implementovány v int8 aritmetice s hodinovým kmitočtem 400MHz. DPU pracuje s bloky URAM paměti. Systém podporuje vstup z USB kamery nebo ze souboru a DisplayPort grafický výstup na monitor s X11 plochou nebo alternativně podporuje X11 zobrazení na PC připojeném přes 1Gb Ethernet.
R&D Projects: GA MŠMT 8A21009
EU Projects: European Commission 8A21009
Keywords : artificial intelligence * object detection * embedded systems * edge computing * AMD-Xilinx * Vitis AI 2.0 * Zynq UltraScale+
OECD category: Computer hardware and architecture
https://zs.utia.cas.cz/index.php?ids=results&id=VART
Permanent Link: https://hdl.handle.net/11104/0339733