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Structured binary neural networks for image recognition / Bohan Zhuang in International journal of computer vision, vol 130 n° 9 (September 2022)  

Public [article]  inInternational journal of computer vision > vol 130 n° 9 (September 2022) . - pp 2081 - 2102 Titre : Structured binary neural networks for image recognition Type de document : Article/Communication Auteurs : Bohan Zhuang, Auteur ; Chunhua Shen, Auteur ; Mingkui Tan, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 2081 - 2102 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] décomposition [Termes IGN] détection d'objet [Termes IGN] implémentation (informatique) [Termes IGN] logique binaire [Termes IGN] segmentation sémantique Résumé : (auteur) In this paper, we propose to train binarized convolutional neural networks (CNNs) that are of significant importance for deploying deep learning to mobile devices with limited power capacity and computing resources. Previous works on quantizing CNNs often seek to approximate the floating-point information of weights and/or activations using a set of discrete values. Such methods, termed value approximation here, typically are built on the same network architecture of the full-precision counterpart. Instead, we take a new “structured approximation” view for network quantization — it is possible and valuable to exploit flexible architecture transformation when learning low-bit networks, which can achieve even better performance than the original networks in some cases. In particular, we propose a “group decomposition” strategy, termed GroupNet, which divides a network into desired groups. Interestingly, with our GroupNet strategy, each full-precision group can be effectively reconstructed by aggregating a set of homogeneous binary branches. We also propose to learn effective connections among groups to improve the representation capability. To improve the model capacity, we propose to dynamically execute sparse binary branches conditioned on input features while preserving the computational cost. More importantly, the proposed GroupNet shows strong flexibility for a few vision tasks. For instance, we extend the GroupNet for accurate semantic segmentation by embedding the rich context into the binary structure. The proposed GroupNet also shows strong performance on object detection. Experiments on image classification, semantic segmentation, and object detection tasks demonstrate the superior performance of the proposed methods over various quantized networks in the literature. Moreover, the speedup and runtime memory cost evaluation comparing with related quantization strategies is analyzed on GPU platforms, which serves as a strong benchmark for further research. Numéro de notice : A2022-637 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1007/s11263-022-01638-0 Date de publication en ligne : 22/06/2022 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-022-01638-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101443 [article]

Investigating the quality of reverse geocoding services using text similarity techniques and logistic regression analysis / Batuhan Kilic in Cartography and Geographic Information Science, Vol 47 n° 4 (July 2020)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > Vol 47 n° 4 (July 2020) . - pp 336 - 349 Titre : Investigating the quality of reverse geocoding services using text similarity techniques and logistic regression analysis Type de document : Article/Communication Auteurs : Batuhan Kilic, Auteur ; Fatih Gülgen, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 336 - 349 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] exploration de texte [Termes IGN] géocodage inverse [Termes IGN] géocodage par adresse postale [Termes IGN] logique binaire [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] régression [Termes IGN] similitude sémantique Résumé : (auteur) Location, usually defined by postal address information or geographic coordinate values, is one of the leading themes in geography. Famous global mapping services such as ArcGIS Online, Bing Maps, Google Maps, or Yandex Maps can provide users with address information of any geographic coordinates using reverse geocoding. The accuracy of retrieved addresses is quite essential for a service user. Several researchers have evaluated the accuracy of the process based on the positional errors between the retrieved and actual addresses. This article proposes a different assessment based on text similarity algorithms. In this study, the authors examine the outcomes of 15 different text similarity algorithms by comparing them with the reference data. They benefit from the binary logistic regression to evaluate the results. At the end of the case study, they conclude that the soft-term frequency/inverse document frequency algorithm is the most appropriate to measure the quality of postal addresses of all tested services. The Jaccard algorithm also produces successful results only for Google and Bing Maps services. Moreover, the study allows the reader to assess the results of reverse geocoding derived from the global map platforms that serve in the test region. Numéro de notice : A2020-339 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2020.1746198 Date de publication en ligne : 20/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2020.1746198 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95214 [article]

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032-2020041	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Algorithmique / Sébastien Rohaut (2013)

Public Titre : Algorithmique : techniques fondamentales de programmation, exemples en Java Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Sébastien Rohaut, Auteur Mention d'édition : 2ème édition Editeur : Saint-Herblain : ENI Editions Année de publication : 2013 Collection : Ressources informatiques Sous-collection : Informatique technique Importance : 499 p. Format : 18 x 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7460-8454-4 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique [Termes IGN] algorithmique [Termes IGN] arbre (mathématique) [Termes IGN] Java (langage de programmation) [Termes IGN] logique binaire [Termes IGN] programmation informatique [Termes IGN] variable Résumé : (Editeur) Ce livre sur l'algorithmique s'adresse à toute personne désireuse de maîtriser les bases essentielles de la programmation. Pour apprendre à programmer, il faut d'abord comprendre ce qu'est vraiment un ordinateur, comment il fonctionne et surtout comment il peut faire fonctionner des programmes, comment il manipule et stocke les données et les instructions, quelle est sa logique. Alors, au fur et à mesure, le reste devient évidence : variables, tests, conditions, boucles, tableaux, fonctions, fichiers, jusqu'aux notions avancées comme les pointeurs et les objets. Le langage algorithmique (ou la syntaxe du pseudo-code des algorithmes) reprend celui couramment utilisé dans les écoles d'informatique et dans les formations comme les BTS, DUT, première année d'ingénierie à qui ce livre est principalement destiné et conseillé. Une fois les notions de base acquises, le lecteur trouvera dans ce livre de quoi évoluer vers des notions plus avancées : deux chapitres, l'un sur les pointeurs et les références, l'autre sur les objets, ouvrent les portes de la programmation dans des langages évolués et puissants comme le C, le C++ et surtout Java. Cette nouvelle édition propose à la fin de chaque chapitre de nombreux exercices corrigés permettant de consolider ses acquis. La plupart des algorithmes de ce livre sont réécrits en Java et les sources, directement utilisables, sont disponibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr. Note de contenu : - Introduction – Introduction à l’algorithmique – Les variables et opérateurs – Tests et logique booléenne – Les boucles – Les tableaux et structures – Les sous-programmes – Les fichiers – Notions avancées – Une approche de l’objet – Corrigés des exercices Numéro de notice : 22215 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Manuel de cours Accessibilité hors numérique : Accessible via le SUDOC (sur demande au cdos) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75193

Algorithmique / Sébastien Rohaut (2009)

Public Titre : Algorithmique : techniques fondamentales de programmation, avec des exemples en PHP Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Sébastien Rohaut, Auteur Editeur : Saint-Herblain : ENI Editions Année de publication : 2009 Collection : Ressources informatiques Sous-collection : Informatique technique Importance : 379 p. Format : 18 x 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7460-4817-1 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique [Termes IGN] algorithmique [Termes IGN] arbre (mathématique) [Termes IGN] logique binaire [Termes IGN] programmation informatique [Termes IGN] variable Résumé : (Editeur) Ce livre sur l’algorithmique s’adresse à toute personne désireuse de maîtriser les bases essentielles de la programmation. Pour apprendre à programmer, il faut d’abord comprendre ce qu’est vraiment un ordinateur, comment il fonctionne et surtout comment il peut faire fonctionner des programmes, comment il manipule et stocke les données et les instructions, quelle est sa logique. Alors, au fur et à mesure, le reste devient évidence : variables, tests, conditions, boucles, tableaux, fonctions, fichiers, jusqu’aux notions avancées comme les pointeurs et les objets. Dans ce livre, le langage algorithmique (ou la syntaxe du pseudo-code des algorithmes) reprend celui couramment utilisé dans les écoles d’informatique et dans les formations comme les BTS, DUT, classes préparatoires, premières années d’ingénierie à qui ce livre est en partie destiné et conseillé. Une fois les notions de base acquises, le lecteur trouvera dans ce livre de quoi évoluer vers des notions plus avancées : deux chapitres, l’un sur les pointeurs et les références, l’autre sur les objets, ouvrent les portes de la programmation dans des langages évolués et puissants comme le C, le C++, JAVA et PHP. Note de contenu : Chapitre 1 : Introduction à l'algorithmique Chapitre 2 : Les variables et opérateurs Chapitre 3 : Tests et logique booléenne Chapitre 4 : Les boucles Chapitre 5 : Les tableaux et structures Chapitre 6 : Les sous-programmes Chapitre 7 : Les fichiers Chapitre 8 : Notions avancées Chapitre 9 : Une approche de l'objet Numéro de notice : 20717 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Manuel de cours Accessibilité hors numérique : Accessible à Georges Pérec (Id UGE) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=46880

Using auxiliary information to adjust fuzzy membership functions for improved mapping of soil qualities / T. Oberthur in International journal of geographical information science IJGIS, vol 14 n° 5 (july 2000)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 14 n° 5 (july 2000) . - pp 431 - 454 Titre : Using auxiliary information to adjust fuzzy membership functions for improved mapping of soil qualities Type de document : Article/Communication Auteurs : T. Oberthur, Auteur ; A. Dobermann, Auteur ; M. Aylward, Auteur Année de publication : 2000 Article en page(s) : pp 431 - 454 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie numérique [Termes IGN] carte agricole [Termes IGN] carte pédologique [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] logique binaire [Termes IGN] logique floue [Termes IGN] rizière [Termes IGN] sécheresse [Termes IGN] sous ensemble flou [Termes IGN] Thaïlande Résumé : (Auteur) Agronomic soil management and decision-making frequently requires the joint classification of soil variables. Fuzzy set theory is often used to accomplish this task. This paper addresses the issues of objectively defining fuzzy membership functions (FMF) and reducing classification uncertainty with hedge operators. As an example, soil in North-east Thailand was classified according to its inherent potential to support the recovery of a rice crop after a drought spell. The utility of auxiliary information not directly included in the classification was explored. A tree cover density index was employed for an objective definition of the FMF to classify soil organic matter content and plant-available potassium. Mapping units were allocated to classes having low, medium or high availability of these plant nutrients. It was shown that crisp, Boolean style classifications severely misclassify land in all but one class. Adjusted FMF decreased the uncertainty contained in thematic class maps. Single FMF values for soil organic matter and plant-available K were then jointly modelled and the soil classified as having low, medium and high potential for rice plants to recover from drought impacts. The very and more or less hedge operators were applied to increase or decrease the joint FMF values using farmer' knowledge about soil fertility. Overall classification uncertainty using FMF was decreased by 14% if the standard FMF was adjusted and the generated membership values were hedged. It was shown that adjusting FMF influenced the uncertainty components vagueness and ambiguity differently; the former increased slightly but the latter was drastically reduced. Numéro de notice : A2000-133 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/13658810050057588 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658810050057588 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21549 [article]

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079-00051	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible

Structure interne des ordinateurs / Jean-Yves Priou (1989)

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Description et interprétation des images par la morphologie mathématique / Françoise Preteux (1987)

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Nouvelles logiques pour l'intelligence artificielle / A. Kaufmann (1987)

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