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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Platform for Open Development of Systems of Artificial Intelligence

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Bonseyes flyer (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Conceived as a dissemination tool to interest stakeholders and the public in the project. Project partners will distribute it at various events.

Bonseyes video (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Conceived as a dissemination tool to interest researchers, stakeholders and the public in the project, also addressing an audience which can not easily be reached via other means. The video will be made available on the Bonseyes website and channels such as youtube.

Website (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Public project website serving as a dissemination gateway.

Revised AI Marketplace (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Revised Marketplace development based on the results from Open Developer Community Validation.

Validation Report (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Documentation of the Bonseyes use case validation results and of the open developer community validation results.

Data Marketplace Report (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Documentation of the data marketplace design and implementation.

Demonstrator Proof of Concepts (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Report detailing demonstrator achievements.

Publications

Privacy and Trust in Cloud-Based Marketplaces for AI and Data Resources

Auteurs: Ahmadi , Vida; Tutschku , Kurt
Publié dans: IFIP Advances in Information and Communication Technology, Numéro 5, 2017, Page(s) 223-225, ISBN 3319-591703
Éditeur: Springer

Performance Analysis and Optimization of Sparse Matrix-Vector Multiplication on Modern Multi- and Many-Core Processors (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Athena Elafrou, Georgios Goumas, Nectarios Koziris
Publié dans: 2017 46th International Conference on Parallel Processing (ICPP), 2017, Page(s) 292-301, ISBN 978-1-5386-1042-8
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ICPP.2017.38

Optimal DNN primitive selection with partitioned boolean quadratic programming (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Andrew Anderson, David Gregg
Publié dans: Proceedings of the 2018 International Symposium on Code Generation and Optimization - CGO 2018, 2018, Page(s) 340-351, ISBN 9781-450356176
Éditeur: ACM Press
DOI: 10.1145/3179541.3168805

Pricing of Data Products in Data Marketplaces (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Samuel A. Fricker, Yuliyan V. Maksimov
Publié dans: Lecture Notes in Business Information Processing (LNBIP), Numéro 304, 2017, Page(s) 49-66, ISBN 978-3-319-69190-9
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-69191-6_4

Characterising Across-Stack Optimisations for Deep Convolutional Neural Networks (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jack Turner, Jose Cano, Valentin Radu, Elliot J. Crowley, Michael O'Boyle, Amos Storkey
Publié dans: 2018 IEEE International Symposium on Workload Characterization (IISWC), 2018, Page(s) 101-110, ISBN 978-1-5386-6780-4
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/IISWC.2018.8573503

QUENN - QUantization engine for low-power neural networks (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Miguel de Prado, Maurizio Denna, Luca Benini, Nuria Pazos
Publié dans: Proceedings of the 15th ACM International Conference on Computing Frontiers - CF '18, 2018, Page(s) 36-44, ISBN 9781-450357616
Éditeur: ACM Press
DOI: 10.1145/3203217.3203282

Towards Privacy Requirements for Collaborative Development of AI Applications

Auteurs: Ahmadi Mehri, Vida; Ilie, Dragos; Tutschku, Kurt
Publié dans: Numéro 1, 2018
Éditeur: BTH

Learning to infer: RL-based search for DNN primitive selection on Heterogeneous Embedded Systems

Auteurs: de Prado, Miguel; Pazos, Nuria; Benini, Luca
Publié dans: Numéro 1, 2018
Éditeur: ArXiv

Distilling with Performance Enhanced Students

Auteurs: Turner, Jack; Crowley, Elliot J.; Radu, Valentin; Cano, José; Storkey, Amos; O'Boyle, Michael
Publié dans: Numéro 1, 2018
Éditeur: Proceedings of 27th International Conference on Artificial Neural Networks

On the Relation Between the Sharpest Directions of DNN Loss and the SGD Step Length

Auteurs: Jastrzębski, Stanislaw; Kenton, Zachary; Ballas, Nicolas; Fischer, Asja; Bengio, Yoshua; Storkey, Amos
Publié dans: Jastrzębski , S , Kenton , Z , Ballas , N , Fischer , A , Bengio , Y & Storkey , A 2019 , ' On the Relation Between the Sharpest Directions of DNN Loss and the SGD Step Length ' , Paper presented at Seventh International Conference on Learning Representations , New Orleans , United States , 6/05/19 - 9/05/19 ., Numéro 1, 2018
Éditeur: Seventh International Conference on Learning Representations (2019)

DNN's Sharpest Directions Along the SGD Trajectory

Auteurs: Stanisław Jastrzębski, Zachary Kenton, Nicolas Ballas, Asja Fischer, Yoshua Bengio, Amos Storkey
Publié dans: 2018
Éditeur: ArXiv

Three Factors Influencing Minima in SGD

Auteurs: Stanisław Jastrzębski, Zachary Kenton, Devansh Arpit, Nicolas Ballas, Asja Fischer, Yoshua Bengio, Amos Storkey
Publié dans: 2018
Éditeur: ArXiv

Privacy and DRM Requirements for Collaborative Development of AI Applications (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Vida Ahmadi Mehri, Dragos Ilie, Kurt Tutschku
Publié dans: Proceedings of the 13th International Conference on Availability, Reliability and Security - ARES 2018, 2018, Page(s) 1-8, ISBN 9781-450364485
Éditeur: ACM Press
DOI: 10.1145/3230833.3233268

Designing a Secure IoT System Architecture from a Virtual Premise for a Collaborative AI Lab

Auteurs: Mehri, V. A., Ilie, D. & Tutschku, K.
Publié dans: 2019
Éditeur: Workshop on Decentralized IoT Systems and Security (DISS) 2019

Framework for Analysis of Multi-party Collaboration (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Yuliyan V. Maksimov, Samuel A. Fricker
Publié dans: 2019 IEEE 27th International Requirements Engineering Conference Workshops (REW), 2019, Page(s) 44-53, ISBN 978-1-7281-5165-6
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/rew.2019.00013

Distributed Ledger for Provenance Tracking of Artificial Intelligence Assets

Auteurs: Philipp Lüthi, Thibault Gagnaux, Marcel Gygli
Publié dans: 2019
Éditeur: ArXiv

Scalar Arithmetic Multiple Data: Customizable Precision for Deep Neural Networks (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Andrew Anderson, Michael Doyle, David Gregg
Publié dans: 2019 IEEE 26th Symposium on Computer Arithmetic (ARITH), 2019, Page(s) 61-68, ISBN 978-1-7281-3366-9
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/arith.2019.00018

Performance-Oriented Neural Architecture Search

Auteurs: Andrew Anderson, Jing Su, Rozenn Dahyot, David Gregg
Publié dans: 2020
Éditeur: ArXiv

BlockSwap: Fisher-guided Block Substitution for Network Compression on a Budget

Auteurs: Jack Turner, Elliot J. Crowley, Michael O'Boyle, Amos Storkey, Gavin Gray
Publié dans: 2020
Éditeur: ArXiv

Performance Aware Convolutional Neural Network Channel Pruning for Embedded GPUs

Auteurs: Valentin Radu, Kuba Kaszyk, Yuan Wen, Jack Turner, Jose Cano, Elliot J. Crowley, Bjorn Franke, Amos Storkey, Michael O'Boyle
Publié dans: 2019
Éditeur: ArXiv

IoT meets distributed AI - Deployment scenarios of Bonseyes AI applications on FIWARE (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Lucien Moor, Lukas Bitter, Miguel De Prado, Nuria Pazos, Nabil Ouerhani
Publié dans: 2019 IEEE 38th International Performance Computing and Communications Conference (IPCCC), 2019, Page(s) 1-2, ISBN 978-1-7281-1025-7
Éditeur: Piscataway, New Jersey, USA
DOI: 10.1109/ipccc47392.2019.8958742

How to train your MAML

Auteurs: Antoniou, Antreas; Edwards, Harrison; Storkey, Amos
Publié dans: Seventh International Conference on Learning Representations, 2019
Éditeur: ICLR 2019

BONSEYES - Platform for Open Development of Systems of Artificial Intelligence: Invited paper (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tim Llewellynn, Sebastian Koller, Georgios Goumas, Peter Leitner, Ganesh Dasika, Lei Wang, Kurt Tutschku, M. Milagro Fern?ndez-Carrobles, Oscar Deniz, Samuel Fricker, Amos Storkey, Nuria Pazos, Gordana Velikic, Kirsten Leufgen, Rozenn Dahyot
Publié dans: Proceedings of the Computing Frontiers Conference on ZZZ - CF'17, 2017, Page(s) 299-304, ISBN 9781-450344876
Éditeur: ACM Press
DOI: 10.1145/3075564.3076259

Parallel Multi Channel convolution using General Matrix Multiplication (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Aravind Vasudevan, Andrew Anderson, David Gregg
Publié dans: 2017 IEEE 28th International Conference on Application-specific Systems, Architectures and Processors (ASAP), 2017, Page(s) 19-24, ISBN 978-1-5090-4825-0
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/ASAP.2017.7995254

Flexible Privacy and High Trust in the Next Generation Internet - The Use Case of a Cloud-based Marketplace for AI

Auteurs: Mehri, Vida. A., Tutschku, Kurt
Publié dans: SNCNW - Swedish National Computer Networking Workshop, Halmstad, 2017
Éditeur: Halmstad university

Low-memory GEMM-based convolution algorithms for deep neural networks

Auteurs: Anderson, Andrew; Vasudevan, Aravind; Keane, Cormac; Gregg, David
Publié dans: Numéro 2, 2017
Éditeur: ArXiv

Moonshine: Distilling with Cheap Convolutions

Auteurs: Crowley, Elliot J.; Gray, Gavin; Storkey, Amos
Publié dans: Numéro 1, 2017
Éditeur: arXiv

Accelerating Deep Neural Networks on Low Power Heterogeneous Architectures.

Auteurs: Loukadakis, M., Cano, J. & O’Boyle, M.
Publié dans: 11th International Workshop on Programmability and Architectures for Heterogeneous Multicores (MULTIPROG-2018). 11th International Workshop on Programmability and Architectures for Heterogeneous Multicores (MULTIPROG-2018), Manchester, United Kingdom, 24 January, 2018
Éditeur: -

Separable Layers Enable Structured Efficient Linear Substitutions

Auteurs: Gray, Gavin; Crowley, Elliot J.; Storkey, Amos
Publié dans: Numéro 1, 2019
Éditeur: ArXiv

AI Pipeline - bringing AI to you. End-to-end integration of data, algorithms and deployment tools

Auteurs: de Prado, Miguel; Su, Jing; Dahyot, Rozenn; Saeed, Rabia; Keller, Lorenzo; Vallez, Noelia
Publié dans: Numéro 1, 2019
Éditeur: ArXiv

Assume, Augment and Learn: Unsupervised Few-Shot Meta-Learning via Random Labels and Data Augmentation

Auteurs: Antoniou, Antreas; Storkey, Amos
Publié dans: Numéro 1, 2019
Éditeur: ArXiv

A Closer Look at Structured Pruning for Neural Network Compression

Auteurs: Crowley, Elliot J.; Turner, Jack; Storkey, Amos; O'Boyle, Michael
Publié dans: Numéro 1, 2019
Éditeur: ArXiv

RecNets: Channel-wise Recurrent Convolutional Neural Networks

Auteurs: Retsinas, G., Elafrou, A., Goumas, G. & Maragos, P.
Publié dans: 2020
Éditeur: arXiv.org

Artifact Compatibility for Enabling Collaboration in the Artificial Intelligence Ecosystem (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Yuliyan V. Maksimov, Samuel A. Fricker, Kurt Tutschku
Publié dans: Software Business - 9th International Conference, ICSOB 2018, Tallinn, Estonia, June 11–12, 2018, Proceedings, Numéro 336, 2018, Page(s) 56-71, ISBN 978-3-030-04839-6
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-04840-2_5

Width of Minima Reached by Stochastic Gradient Descent is Influenced by Learning Rate to Batch Size Ratio (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Stanislaw Jastrzębski, Zachary Kenton, Devansh Arpit, Nicolas Ballas, Asja Fischer, Yoshua Bengio, Amos Storkey
Publié dans: Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2018 - 27th International Conference on Artificial Neural Networks, Rhodes, Greece, October 4-7, 2018, Proceedings, Part III, Numéro 11141, 2018, Page(s) 392-402, ISBN 978-3-030-01423-0
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-01424-7_39

Augmenting Image Classifiers Using Data Augmentation Generative Adversarial Networks (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Antreas Antoniou, Amos Storkey, Harrison Edwards
Publié dans: Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2018 - 27th International Conference on Artificial Neural Networks, Rhodes, Greece, October 4-7, 2018, Proceedings, Part III, Numéro 11141, 2018, Page(s) 594-603, ISBN 978-3-030-01423-0
Éditeur: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-01424-7_58

Towards Secure Collaborative AI Service Chains

Auteurs: Vida Ahmadi Mehri
Publié dans: 2019
Éditeur: Blekinge Institute of Technology

Robustness to adversarial examples can be improved with overfitting (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Oscar Deniz, Anibal Pedraza, Noelia Vallez, Jesus Salido, Gloria Bueno
Publié dans: International Journal of Machine Learning and Cybernetics, Numéro 11/4, 2020, Page(s) 935-944, ISSN 1868-8071
Éditeur: Springer Science + Business Media
DOI: 10.1007/s13042-020-01097-4

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