Juraj Ondruška

Michal Princ

Results: link  Assignment MicroPython is lightweight implementation of Python 3 with subset of standard library, which is designed to run on micro-controllers. Familiarize with system, compare with other embedded scripting solutions such as eLUA (speed, code size, ease of use).  Port current implementation of MicroPython to NXP processor and use it  in the example application.  Provide source code back to community.   Language CZ/SK/EN   Leaders @petr Lukas   Contact University team NXP Semiconductors CZ  Apply by email 

Marek Trmac

Petr Lukas

Ondrej Balas

Petr Hradsky

Assignment No offered topics for you? Bring your own one. We are open to proposal of a thesis topic. The topic must be related to NXP projects or technologies.   Language CZ/SK/EN   Leaders Based on the topic   Contact University team NXP Semiconductors CZ  Apply by email 

Juraj Ondruška

Result: link    [Title CZ/SK] Knižnica animácií pre ovládacie prvky grafickej knižnice SWT     Assignment In the field of mobile-device software, animation has now become a common ingredient of countless applications and operating systems. However, desktop applications are only about to make this user-interface improvement their own. Animation options are not offered by most graphics libraries, including SWT. Investigate the options to modify existing control elements in SWT library to include animation support. Investigate the options to expand the SWT library to include new control elements with animation support. Describe the procedure of including animation in existing SWT control elements, or a procedure to implement new control elements with animation support. Add animation to a selected control-element subgroup, or implement a selected subgroup of new control elements with animation support. Test the functionality of implemented control elements.   Assignment CZ/SK V oblasti softvéru pre mobilné zariadenia sa animácie stali bežnou súčasťou množstva aplikácií a operačných systémov. Desktopové aplikácie si tento typ vylepšenia užívateľského prostredia ale iba začínajú osvojovať. Veľká časť grafických knižníc, vrátane SWT, takéto možnosti neponúka. Zistite, aké existujú možnosti úpravy stávajúcich ovládacích prvkov v knižnici SWT o doplnenie funkcionality animácií. Zistite akým spôsobom by bolo možné rozšíriť knižnicu SWT o nové ovládacie prvky obsahujúce animácie. Navrhnite spôsob doplnenia animácií do stávajúcich SWT ovládacích prvkov, prípadne spôsob implementácie nových ovládacích prvkov podporujúcich animácie. Doplňte animácie do vybranej podmnožiny ovládacích prvkov, prípadne naimplementujte vybranú podmnožinu nových ovládacích prvkov obsahujúcich animácie. Otestujte funkčnosť implemenotvaných ovládacích prvkov v aplikácii.   Language CZ/SK/EN   Leaders nxa16617‌   Contact University team NXP Semiconductors CZ  Apply by email 

Marek Vitula

Samuel Mudrik

Result: link    [Title CZ/SK] Rychlá detekce objektů pomocí neuronových sítí na mobilních zařízeních   Assignment The most common neural network architectures used for object detection on mobile platforms are SSD (Single Shot Detector) and YOLO (You Only Look Once). Both have their advantages and their drawbacks in terms of precision, performance or memory usage. The goal is to compare both neural network architectures and their versions or propose a different more suitable architecture and compare it against either SSD or YOLO. Models are assumed to be trained on the publicly available COCO dataset.   Assignment CZ/SK Nejčasteji využívanými architekturami neuronových síti používaných pro detekci objektů na mobilních platformách jsou SSD (Single Shot Detector) a YOLO (You Only Look Once). Obě maji své výhody i nevýhody z pohledu přesnosti, výkonu nebo využití paměti. Cílem je porovnat obě architektury neuronových sítí a jejich verze nebo navrhnout jinou, vhodnější architekturu a porovnat ji s SSD nebo YOLO. Je předpokládáno trénování na veřejně dostupném COCO datasetu.   Language CZ/SK/EN   Leaders Pavel Macenauer‌   Contact University team NXP Semiconductors CZ  Apply by email 

Samuel Mudrik

Juraj/PetrH

Assignment Quantization reduces computation costs of neural networks by shrinking model size and improving accelerator latency with only small degradation of model accuracy. To keep the precision the highest possible, often quantization-aware training is necessary. First, the model is trained with floating point weight and bias values, then fake quantization nodes are applied to the model graph to simulate quantization and to adjust the values. Find a method how to re-train existing floating point TensorFlow models using the final quantization phase. Apply the steps on the PoseNet model to achieve an 8-bit quantized network. Compare the accuracy of the quantized model with the original floating point model and with the accuracy of models quantized using the simpler post-training method.   Assignment CZ/SK Kvantizace snižuje náročnost výpočtu neurónových sítí zmenšením jejich velikosti a zvýšením možností akcelerace s jenom malým ůbytkem přesnosti modelu. Pro zachování co nejvyšší přesnosti je často zapotřebí trénování s kvantizací. Nejdříve se natrénuje model s hodnotami vah a prahů s pohyblivou desetinnou čárkou, následně se aplikují uzly grafu modelu pro simulaci kvantizace na přizpůsobení hodnot. Najděte spůsob jak přetrénovat existujíci TensorFlow modely s hodnotami s pohyblivou desetinnou čárkou za použití finální fáze trénování s kvantizací. Aplikujte kroky na PoseNet model pro dosáhnutí 8-bitově kvantizované sítě. Srovnejte přesnost výsledného kvantizovaného modelu s originálem a s přesností modelů kvatizovaných pomocí jednodušší metody kvantizace po tréninku.   Language CZ/SK/EN   Leaders LadislavVadkerti‌   Contact University team NXP Semiconductors CZ  Apply by email 

Result: link    Chytrý zámek využívající sítě IoT   MM2E:  Seznamte se s nabídkou nízkopříkonových mikrokontrolérů, NFC čteček a transceiverů pro IoT síť Sigfox od firmy NXP. Prostudujte možnosti stávajících elektromechanických zámků a zvolte vhodný zámek, který bude možné elektronicky ovládat. Navrhněte řešení elektronického zámku, který bude umožňovat autorizaci pomocí NFC tagu a následné otevření zámku a odeslání informace o provedení úspešné či neúspěšné autorizace do sítě Sigfox. Zohledněte možnosti bateriového napájení zařízení a také možnosti zařízení vestavět do dveří.   MMSE: Navržený elektronický zámek realizujte a implementujte firmware v jazyce C. Vyberte vhodné antény pro NFC a Sigfox IoT na základě požadavku vestavby do dveří. Sestavený zámek otestujte, zaměřte se na vliv rušení v budovách a také na vliv materiálu dveří na kvalitu signálu.   Literatura   [1] KHAN, Gul N. a Krzysztof INIEWSKI, ed. Embedded and networking systems: design, software, and implementation. Boca Raton: CRC Press, c2014. ISBN 978-1-4665-9065-6.   [2] ZÁHLAVA, Vít. Návrh a konstrukce desek plošných spojů: principy a pravidla praktického návrhu. Praha: BEN - technická literatura, 2010. ISBN 978-80-7300-266-4.   Jazyk CZ   Konzultanti Jan Nevoral  

[Title CZ/SK] UX design pre MCUXpresso Configuration Tools     Assignment UX (User experience) design is one of the main deciding factors in the choice of a software application. Analyze UX of MCUXpresso Configuration Tools, specifically its user interface. Suggest specific user interface improvements. Create examples of suggested improvements. Compare the examples with the current solution. Test the examples with the help of app users.   Assignment CZ/SK UX design aplikácie je jedným z kľúčových faktorov na základe ktorých sa užívateľ rozhoduje o používaní aplikácie. Analyzujte UX aplikácie MCUXpresso Configuration Tools so zameraním na GUI. Navrhnite konkrétne vylepšenia pre prácu s aplikáciou. Vytvorte ukážky navrhnutých vylepšení. Tieto ukážky porovnajte s existujúcim riešením. Vytvorené ukážky otestujte na užívateloch aplikácie.   Language CZ/SK/EN   Leaders David Danaj   Contact University team NXP Semiconductors CZ  Apply by email 

Result: link  [Title CZ/SK] Techniky optimalizace neuronových sítí pro mobilní platformy během trénování   Assignment Quantization or pruning are commonly used techniques to optimize neural networks during training. These methods typically improve performance but have a negative impact on accuracy. The goal is to evaluate not only these two but other available optimization techniques suitable for mobile platforms and how they affect performance, accuracy, and memory usage. The usage of publicly available datasets for classification and detection is assumed (e.g. cifar, mnist, or coco). Results might be affected by the choice of the dataset, thus the thesis can focus on their differences as well.   Assignment CZ/SK Kvantizace nebo pruning jsou běžně použivanými technikami při optimalizaci neuronových sítí během trénování. Takovéto metody typicky zlepšují výkon, ale mají negativní dopad na přesnost. Cílem je vyhodnotit nikoliv pouze tyto dvě, ale i ostatní optimalizační techniky vhodné pro mobilní platformy a jak ovlivňují výkon, přesnost a paměťovou náročnost. Předpokladá se použití veřejně dostupných datasetů pro klasifikaci či detekci (např. cifar, mnist nebo coco). Vliv může mít i volba datasetu, a tak je možno věnovat se i rozdílům mezi nimi.   Language CZ/SK/EN   Leaders Pavel Macenauer   Contact University team NXP Semiconductors CZ  Apply by email 

Martin Majlath