Nas últimas décadas, fatores como maior facilidade de crédito e aumento da renda média dos brasileiros motivaram o crescimento das vendas de veículos novos. Com isso, a quantidade de veículos em circulação também aumentou significativamente. Como consequência desse crescimento observa-se o aumento de congestionamento nas grandes cidades, maior número de acidentes de trânsito com vítimas fatais, dentre outros problemas. Neste contexto surge o Sistema de Transporte Inteligente (ITS), que oferece serviços e produtos que utilizam a comunicação de dados no intuito de melhorar o sistema de transporte. Neste sistema, os veículos, os equipamentos móveis e a infraestrutura nas proximidades das vias de tráfego podem transferir dados entre si, formando assim uma rede de comunicação de dados denominada VANET. Esta comunicação permite a implantação de uma série de serviços e soluções de segurança, informação e entretenimento no trânsito. Para gerenciar o roteamento de dados nestas redes de topologia altamente dinâmica, uma série de algoritmos baseados em ACO (Ant Colony Optmization) vem sendo criados. Estes algoritmos são baseados no comportamento das formigas ao saírem de seus ninhos em busca de alimento, as quais tendem a escolher o caminho mais curto entre ninho e alimento. No entanto, observa-se que na literatura não há um padrão para comparação de desempenho destes algoritmos heurísticos, sendo comumente comparados entre si ou com algoritmos de redes MANETs. Neste trabalho foi criado um benchmark com várias instâncias de roteamento multiobjetivo em redes VANETs que podem ser utilizadas para teste de outros algoritmos. Os simuladores de mobilidade e de rede foram configurados para que os cenários de simulação se aproximassem de redes VANETs reais. A área de simulação escolhida para cada cenário foi uma região localizada próxima ao centro da cidade de Curitiba/PR, na qual várias densidades de veículos foram distribuídas de duas formas distintas, uma aleatória e outra tendenciosa a obter maior fluxo nas grandes avenidas. Foram também aplicados o modelo de propagação three log distance sozinho e combinado com o modelo de desvanecimento de Nakagami. Em cada cenário, os veículos origem e destino foram mantidos fixos em lados opostos da área de simulação. Para cada instante da simulação foi aplicado o algoritmo Dijkstra para obter o menor caminho entre origem e destino para a transmissão de pacotes de dados. Um algoritmo de roteamento multiobjetivo baseado em ACO foi proposto e seus resultados foram comparados com o benchmark. Os caminhos encontrados pelo ACO apresentaram maiores números de saltos e, consequentemente, custos superiores aos encontrados pelo algoritmo de Dijkstra. Um benchmark com vários cenários foi criado. As simulações destes cenários mostraram a influência de diversos fatores na conectividade de uma rede VANET, como a densidade de veículos, suas localizações geográficas e modelo de propagação usado. Os resultados obtidos são promissores e apontam a importância na escolha dos modelos de simulação. Tais resultados incentivam o uso de algoritmos heurísticos para roteamento de dados em redes VANET. / In the last decades, we have witnessed an increasing sale of new cars, driven by extensive credit availability and the growth of average income. Hence, the number of vehicles on the roads has increased. Due to this high density of vehicles, the traffic jams as well as fatal accidents are increasing. In order to reduce such factors, the Intelligent Transportation Systems (ITS) aroused, offering connected services and products related to entertainment and road safety. In this system, vehicles, mobile equipments and the infrastructure in the neighborhood of the traffic ways can transfer data to each other, thus creating a network called VANET (Vehicular Ad-hoc Network). To optimize the packets routing in these dynamic networks, several Ant Colony Optmization (ACO) - based algorithms have been proposed. Such algorithms are inspired by the foraging behavior of ants, which are capable of finding the shortest paths from food sources to the nest. However, there are no performance evaluation standards in the recent literature. The algorithms are often compared to each other or with MANET’s algorithms. In this dissertation, a bench-mark of several routing instances for VANETs was created. These benchmarks can be used for testing routing algorithms. The mobility and network simulators were configured in order to create real-world VANET-like scenarios. The geographical area chosen for the scenarios was near to Curitiba downtown. Different vehicle densities were distributed in two way: purely random and biased in such a way that avenues receive higher vehicle flows. The three log-distance path loss model was applied to each scenario, sometimes combined with the Nakagami fading model. In each scenario the source and destination vehicles are fixed on opposite sides of the simulated area. For each simulation time step, the Dijkstra algorithm was run to find the shortest path data transmission between source and destination. A multiobjective ACO-based algorithm was proposed and compared with the Dijkstra algorithm. The paths found by ACO include higher number of hops than those found by the Dijkstra algorithm. A benchmark with several scenarios was created. The scenario’s simulations show the importance of several factors in the VANET connectivity, such as vehicle density, geographical location and propagation models. The results are promising and indicate the importance of choosing appropriated simulation models.

A percepção de movimento é uma característica essencial à sobrevivência de diversas espécies. Na natureza, é através do movimento que uma presa percebe a chegada de um predador e decide em que direção deve fugir, bem como o predador detecta a presença de uma presa e decide para onde atacar. O Sistema Visual Humano é mais sensível a movimento do que a imagens estáticas, sendo capaz de separar as informações de movimento originadas pela movimentação própria das informações de movimento de objetos animados no ambiente. A Teoria Ecológica de Gibson (1979) provê uma base para o entendimento de como esse processo de percepção ocorre e estende-se com o conceito do que chamamos de campo vetorial de Fluxo Ótico, através do qual se representa computacionalmente o movimento. O objetivo principal deste trabalho é procurar reproduzir computacionalmente esse comportamento, para possíveis aplicações em navegação autônoma e processamento de vídeo com movimentação desconhecida. Para isso, vale-se das técnicas de estimação de Fluxo Ótico presentes na literatura, tais como as propostas por Lucas e Kanade (1981) e Farneback (1994). Em primeiro momento, avalia-se a possibilidade de utilização de uma técnica estatística de separação cega de fontes, a chamada Análise de Componentes Independentes, tomando como base o trabalho de Bell e Sejnowski (1997), na qual se mostra que tal análise aplicada em imagens fornece filtros de bordas. Depois, avalia-se a utilização do Foco de Expansão para movimentos translacionais. Resultados experimentais demonstram uma maior viabilidade da abordagem por Foco de Expansão. / Motion Perception is an essential feature for the survival of several species. In nature, it is through motion that a prey perceives the predator and is able to decide which direction to escape, and the predator detects the presence of a prey and decides where to attack. The Human Visual System is more sensitive to motion than to static imagery, and it is able to separate motion information due to egomotion from that due to an animated object in the environment. The Ecological Theory of Gibson (1979) provides a basis for understanding how this processes of perception occurs, and leads to the concept of what we call the vector field of Optical Flow, through which computational motion is represented. The main objective of this work is to try to reproduce computationally this behaviour, for possible applications in autonomous navigation and video processing with unknown self-motion. For this, we use some Optical Flow estimation techniques, as those proposed by Lucas and Kanade (1981) and Farneback (1994). At first, we assess the possibility of using a statistical technique of blind source separation, the so-called Independent Component Analysis, based on the work of Bell and Sejnowski (1997), which demonstrates that this technique, when applied to imagery, provides edge filters. Then, we assess the use of the Focus of Expansion to translational motion. Experimental results show the second approach, using the Focus of Expansion, is more viable than through Independent Component Analysis.

Um dos mais importantes elementos que compõem uma rede de telecomunicações é o roteador. Os roteadores modernos empregam sofisticados comutadores para a transmissão de pacotes. A arquitetura de comutadores com filas de entrada exige um processo de escalonamento que estabelece a transferência de pacotes das portas de entrada às portas de saída. O desempenho do sistema depende diretamente do algoritmo de escalonamento, considerando sua vazão e complexidade. Esta dissertação realiza o levantamento teórico dos algoritmos de escalonamento mais relevantes e propõe uma abordagem de escalonamento usando algoritmos genéticos. Um simulador baseado em eventos discretos foi desenvolvido para a realização de testes de desempenho dos escalonadores estudados. O algoritmo proposto, denominado GENIUS, apresentou desempenho relevante e baixa complexidade. / One of the most important components of network telecommunications is the router. Modern routers employ input-queued crossbar switches that require sophisticated scheduling techniques for packet transmission. The architecture of switches with input queues requires an scheduling process that establishes the transfer of packets from input to output ports. The performance of router depends of the scheduling algorithm, considering its throughput and complexity. In this work we survey the most relevant theoretical scheduling algorithms and propose a scheduling approach using genetic algorithms. We developed a simulator of discrete events for testing of schedulers performance. The proposed algorithm, called GENIUS, presents relevant performance and low complexity.

CAPES / Este trabalho propõe uma modificação da meta-heurística Busca Harmônica (HS) a partir de uma nova abordagem baseada em população, empregando, também, algumas estratégias inspiradas em outras meta-heurísticas. Este novo modelo foi implementado utilizando a arquitetura de programação paralela CUDA em uma GPU. O uso de placas de processamento gráficas (GPU) para processamento de propósito geral está crescendo, e estas têm sido utilizadas por muitos pesquisadores para processamento científico. Seu uso se mostra interessante para meta-heurísticas populacionais, podendo realizar muitas operações simultaneamente. A HS é uma meta-heurística inspirada no objetivo de um músico em buscar uma harmonia perfeita. modelo proposto incluiu-se uma população de harmonias temporárias que são geradas a cada nova iteração, permitindo a realização simultânea de diversas avaliações de função. Assim aumenta-se o grau de paralelismo da HS, possibilitando maiores ganhos de velocidade com o uso de arquiteturas paralelas. O novo modelo proposto executado em GPU foi denominado Mega Harmony Search (MHS). Na implementação em GPU cada passo do algoritmo é tratado individualmente em forma de kernels com configurações particulares para cada um. Para demonstrar a eficácia do modelo proposto foram selecionados alguns problemas de benchmark, como a otimização de estruturas de proteínas, a otimização de treliças e problemas matemáticos. Através de experimentos fatoriais foi identificado um conjunto de parâmetros padrão, o qual foi utilizado nos outros experimentos. As análises realizadas sobre resultados experimentais mostram que o MHS apresentou solução de qualidade equivalente à HS e ganhos de velocidade, com a sua execução em GPU, superiores a 60x quando comparado a implementação em CPU. Em trabalhos futuros poderão ser estudadas novas modificações ao algoritmo, como a implementação de nichos e estudos de estratégias de interação entre eles. / This work propose a new approach for the metaheuristic Harmonic Search (HS), by using a population of solutiona and other strategies inspired in another metaheuristics. This new model was implemented using a parallel architecture of a graphical processing unity (GPU). The use of GPU for general-purpose processing is growing, specially for scientific processing. Its use is particularly interesting for populational metaheuristics, where multiple operations are executed simultaneously. The HS is a metaheuristic inspired by the way jazz musicians search for a perfect harmony. In the proposed model a population of temporary harmonies was included. Such population was generated at each iteration, enabling simultaneous evaluation of the objective function being optimized, and thus, increasing the level of parallelism of HS. The new approach implemented in GPU was named Mega Harmony Search (MHS), and each step of the algorithm is handled in the form of kernels with particular configurations for each one. To show the efficiency of MHS some benchmark problems were selected for testing, including mathematical optimization problems, protein structure prediction, and truss structure optimization. Factorial experiments were done so as to find the best set of parameters for the MHS. The analyzes carried out on the experimental results show that the solutions provided by MHS have comparable quality to those of the simple Harmony Search. However, by using GPU, MHS achieved a speedup of 60x, compared with the implementation in regular CPU. Future work will focus other improvements in the algorithm, such as the use of niches and species, as well a study of the interactions between them.

CAPES / Redes de sensores sem fio (RSSF) têm sido tema central de diversos estudos na atualidade. Em certas aplicações, como, por exemplo, as que necessitam saber de onde os dados estão sendo enviados ou em casos em que o próprio nó sensor precisa saber sua posição para executar alguma ação, mecanismos de localização se tornam imprescindíveis. Porém, a execução deste tipo de algoritmo é custosa para os nós sensores. Concomitantemente, o advento das low power FPGAs têm viabilizado a aplicação de dispositivos programáveis em RSSFs e aplicações envolvendo reconfiguração dinâmica de FPGA em nós sensores têm aumentado o uso destes dispositivos nestas redes. Unindo-se estas demandas, o objetivo desta dissertação é estudar e implementar sistemas de localização em hardware de lógica programável, visando atender aplicações voltadas a RSSF. Utilizando-se no nó sensor um bloco de hardware dedicado para realizar os cálculos de posição minimiza a utilização de seu CPU, podendo este hardware, inclusive, ser apenas uma parte de um sistema maior implementado na FPGA. O processo de localização baseia-se na utilização das distâncias entre o nó de posição desconhecida e os nós de referência, determinadas através de medição de RSSI, e o uso de algoritmos específicos que calculam a posição desejada. As principais etapas foram: revisão da literatura, modelagem do comportamento das medições de RSSI, análise do desempenho dos algoritmos e projeto de hardware. Através das simulações realizadas pôde-se desenvolver metodologias e ferramentas para a geração otimizada do hardware de localização. O desenvolvimento deste trabalho possibilitou analisar a aplicabilidade do ponto flutuante e ponto fixo, definir a arquitetura adequada para o hardware e o dimensionamento adequado da quantidade de bits necessária nas implementações. / Wireless sensor networks (WSN) have been the central theme of many researches in actuality. In certain applications, like, for example, the ones that need to know from where the data is being sent or in cases which the sensor node need to know its own position to perform some action, location mechanism is indispensable. However, the execution of these algorithms is costly for the sensor nodes. Concomitantly, the advent of low power FPGAs made feasible the application of programmable devices in WSNs and applications involving dynamic reconfiguration of FPGA in sensor nodes increased the use of these devices in WSNs. Joining these demands, the goal of this master thesis is to study and implement locating systems in programmable logic hardware, aiming at meeting applications in WSN. Employing a dedicated hardware block in sensor node to compute the position minimizes its CPU usage, and this hardware can even be just a part of a larger system implemented in FPGA. The localization process is based on the use of distances, measured between the sensor node with unknown position and the reference nodes, determined from RSSI measurements, and the use of specific algorithms that calculate the desired position. The main steps were: review of the literature, modeling the behavior of the RSSI measurements, performance analysis of the algorithms and hardware design. Through the performed simulations it was possible to develop methodologies and tools to generate optimized locating hardware. The development of this work allowed to evaluate the feasibility of the floating point and fixed point, to set the appropriate architecture for the hardware and to find the proper dimension of the number of bits required in the implementations.

Este trabalho apresenta uma análise da propagação de sinais de TV Digital na faixa de UHF em ambientes internos. A partir da comparação de alguns modelos de propagação interna e externa referenciados na literatura para outras faixas de frequência e aplicação, um algoritmo foi desenvolvido com a finalidade de gerar um mapa de cobertura de sinal que exibe a potência de recepção no ambiente interno. Estas simulações foram comparadas com medidas em campo a partir de dois estudos de caso. O primeiro avalia a cobertura de sinal em um andar inteiro de um prédio e o segundo no interior de uma sala e comprovou-se que os modelos de propagação que foram estendidos à faixa de UHF podem ser empregados com precisão para se determinar o nível de recepção do sinal de TV digital. / This work presents an analysis of signal propagation of Digital TV on the UHF range in indoor environments. Based on the comparison of some indoor and outdoor propagation models described on the literature, an algorithm was developed with the aim of generating a signal coverage map that exhibits the reception power on the indoor environment. These simulations were compared with field measurements divided in two case studies. The first one evaluates the signal coverage in an entire floor of one building and the second one inside a single room. It was proved that the propagation models that were extended to the UHF range can be used with high accuracy to determine the reception power level of the digital TV signal.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O desenvolvimento de métodos sem referência para avaliação de qualidade de vídeo é um assunto incipiente na literatura e desafiador, no sentido de que os resultados obtidos pelo método proposto devem apresentar a melhor correlação possível com a percepção do Sistema Visual Humano. Esta tese apresenta três propostas para avaliação objetiva de qualidade de vídeo sem referência baseadas em características espaço-temporais. A primeira abordagem segue um modelo analítico sigmoidal com solução de mínimos quadrados que usa o método Levenberg-Marquardt e a segunda e terceira abordagens utilizam uma rede neural artificial Single-Hidden Layer Feedforward Neural Network com aprendizado baseado no algoritmo Extreme Learning Machine. Além disso, foi desenvolvida uma versão estendida desse algoritmo que busca os melhores parâmetros da rede neural artificial de forma iterativa, segundo um simples critério de parada, cujo objetivo é aumentar a correlação entre os escores objetivos e subjetivos. Os resultados experimentais, que usam técnicas de validação cruzada, indicam que os escores dos métodos propostos apresentam alta correlação com as escores do Sistema Visual Humano. Logo, eles são adequados para o monitoramento de qualidade de vídeo em sistemas de radiodifusão e em redes IP, bem como podem ser implementados em dispositivos como decodificadores, ultrabooks, tablets, smartphones e em equipamentos Wireless Display (WiDi). / The development of no-reference video quality assessment methods is an incipient topic in the literature and it is challenging in the sense that the results obtained by the proposed method should provide the best possible correlation with the evaluations of the Human Visual System. This thesis presents three proposals for objective no-reference video quality evaluation based on spatio-temporal features. The first approach uses a sigmoidal analytical model with leastsquares solution using the Levenberg-Marquardt method. The second and third approaches use a Single-Hidden Layer Feedforward Neural Network with learning based on the Extreme Learning Machine algorithm. Furthermore, an extended version of Extreme Learning Machine algorithm was developed which looks for the best parameters of the artificial neural network iteratively, according to a simple termination criteria, whose goal is to increase the correlation between the objective and subjective scores. The experimental results using cross-validation techniques indicate that the proposed methods are correlated to the Human Visual System scores. Therefore, they are suitable for the monitoring of video quality in broadcasting systems and over IP networks, and can be implemented in devices such as set-top boxes, ultrabooks, tablets, smartphones and Wireless Display (WiDi) devices.

Esta dissertação apresenta um estudo e avaliação de algoritmos de controle para a melhoria da regulação de tensão de alternadores de rotação variada. Muitos algoritmos de controle de tensão de geradores são apresentados pela literatura, porém poucos são os trabalhos que mostram resultados confiáveis o suficiente para garantir que sejam utilizados em qualquer aplicação deste tipo. Além disso, o problema de mudança de rotação do gerador não é abordado pela literatura, fato marcante em aplicações de geradores nas áreas navais e ferroviárias. Portanto, um estudo comparativo faz-se necessário, considerando algumas métricas pré-definidas, para que uma técnica seja escolhida e então aplicada e avaliada em um regulador automático de tensão, AVR (Automatic Voltage Regulator), digital controlado por um sistema embarcado em um gerador real. Este estudo é apresentado neste trabalho, que avalia dois algoritmos de otimização de controlador PID com ajuste off-line, o algoritmo de otimização por enxame de partículas ou PSO (Particle Swarm Optimization), e o algoritmo genético ou GA (Genetic Algorithm). O ajuste do controlador é realizado em um ambiente de simulação, onde o modelo matemático do alternador é obtido, através de ensaios, para que a sintonia do controlador seja a mais correta possível. Os algoritmos são comparados considerando o tempo de subida, tempo de estabilização, erro em regime, sobressinal e tempo de sintonia como métricas, obtendo uma melhor resposta do PSO comparando-a com o GA através de simulações, e validando-a, através de comparação com um algoritmo já utilizado, em um AVR digital em um gerador real. / This work presents a study of control algorithms to improve the voltage regulation of varied rotation alternators. Many voltage control algorithms are presented in the literature, but most of them do not present enough results to guarantee their usage in locomotive applications. In addition, the generator speed change is not addressed on the mathematical models used in voltage regulation control algorithms in the literature. Therefore, a comparative study is necessary, following some pre-defined metrics, so that a technique could be proposed and then applied and evaluated in a digital Automatic Voltage Regulator (AVR) controlled by an embedded system in a real generator. This study evaluates two PID controller optimization algorithms with off-line tuning, PSO (Particle Swarm Optimization) and GA (Genetic Algorithm). The controller tuning is performed in a simulation environment, where the mathematical model of the alternator is obtained through tests. The algorithms are compared considering the rise time, settling time, steady-state error, overshoot and tuning time as comparison metrics. A better response from the PSO is obtained through simulations, and this response is validated in a digital AVR on a real generator.

CAPES; Fundação Araucária; SETI; CNPq; FINEP; FUNTEF; ANTT; Triunfo Concebra / Rodovias são as principais vias de locomoção do Brasil, tanto de cargas como de passageiros. Pelo fato dessas rodovias estarem sujeitas a desgastes com o tempo e devido ao grande tráfego de cargas pesadas, é preciso um constante monitoramento do estado do pavimento e das sinalizações rodoviárias. Normalmente a análise do estado atual de rodovias é efetuada de forma manual, sendo necessário o deslocamento de pessoas para verificação. Uma alternativa para efetuar esse processo é o uso de imagens áreas. Este trabalho apresenta uma metodologia de monitoramento remoto de rodovias a partir de imagens aéreas e a aplicação de técnicas de processamento digital de imagens (), como uma ferramenta para verificação das condições da malha rodoviária, desde seu pavimento até as sinalizações horizontais. A aquisição dessas imagens é efetuada através de Veículo Aéreo Não Tripulado (), possibilitando a varredura de grandes áreas em curto espaço de tempo. Em conjunto com as imagens adquiridas, são empregadas técnicas de e reconhecimento de padrões para extrair e identificar parâmetros em rodovias. Assim, desenvolveu-se um algoritmo que processa e extrai informações da via a partir das imagens adquiridas, proporcionando maior agilidade e precisão na inspeção de rodovias. O algoritmo desenvolvido é divido em três partes, sendo a primeira a segmentação da rodovia na imagem adquirida, a segunda a segmentação de objetos contidos na rodovia e a terceira a classificação dos objetos segmentados. Para classificar os objetos segmentados é utilizado o classificador Support Vector Machine () em conjunto com o descritor de Histograma Orientado ao Gradiente () para extrair características dos objetos a serem classificados. Com esse algoritmo desenvolvido obteve-se resultados positivos na obtenção de informações da rodovia a partir de imagens aéreas. Em testes de desempenho efetuado, houve taxa de acerto de 97,37% para as classes de objetos selecionadas, demonstrando assim, que a metodologia proposta pode ser aplicada em ambiente real, auxiliando equipes de manutenção e gerenciamento de rodovias. / Highways are the principal transportation modal way in Brazil for cargo and passengers. Highways can suffer wear due to weather and traffic load, hence necessary a constant monitoring of the pavement and traffic signalization health. In general, the highway health is monitored manually being necessary persons to make the verification process. One alternative to this process is the use of aerial images. This work presents a highway remote sensing methodology from aerial imagens and digital image processing (DIP), as a tool to verify the road conditions, including the pavement and road markings. The acquisition of images are performed by an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) enabling large area scans with less time. With the acquired imagens, DIP techniques and pattern recognition are employed to extract and identify highways parameters. So, an algorithm was developed to process and extract road information of the acquired images providing inspection of highway with agility and precision. The developed algorithm has three parts: the first one make the roadway segmentation, the second segments objects of the road and the third classifies the segmented objects. To classify the segmented objects, the Histogram of Oriented Gradient (HOG) descriptor has been used to extract characteristics of the objects and the Support Vector Machine () was used to classify the objects. With this developed algorithm, positive results has reached in obtain road information from the aerial images. Performance tests has been performed and a hit rate of 97.37% was reached for the selected classes, proving the ability of this proposed methodology could be applied in real environment helping maintenance and management highway teams.

CAPES; CNPq / O constante aumento na velocidade da rede, o número de ataques e a necessidade de eficiência energética estão fazendo com que a segurança de rede baseada em software chegue ao seu limite. Um tipo comum de ameaça são os ataques do tipo probing, nos quais um atacante procura vulnerabilidades a partir do envio de pacotes de sondagem a uma máquina-alvo. Este trabalho apresenta o estudo, o desenvolvimento e a implementação de um algoritmo de extração de características dos pacotes da rede em hardware e de três classificadores de aprendizagem de máquina (Árvore de Decisão, Naive Bayes e k-vizinhos mais próximos), em software e hardware, para a detecção de ataques do tipo probing. O trabalho apresenta, ainda resultados detalhados de acurácia de classificação, taxa de transferência e consumo de energia para cada implementação. / The increasing network speeds, number of attacks, and need for energy efficiency are pushing software-based network security to its limits. A common kind of threat is probing attacks, in which an attacker tries to find vulnerabilities by sending a series of probe packets to a target machine. This work presents the study, development, and implementation of a network packets feature extraction algorithm in hardware and three machine learning classifiers (Decision Tree, Naive Bayes, and k-nearest neighbors), in software and hardware, for the detection of probing attacks. The work also presents detailed results of classification accuracy, throughput, and energy consumption for each implementation.