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apprentissage profond |
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Titre : Advances and applications in deep learning Type de document : Monographie Auteurs : Marco Antonio Aceves-Fernandez, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 Importance : 122 p. Format : 21 x 30 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83962-879-5 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] constante diélectrique
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] programmation stochastique
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (auteur) Artificial Intelligence (AI) has attracted the attention of researchers and users alike and is taking an increasingly crucial role in our modern society. From cars, smartphones, and airplanes to medical equipment, consumer applications, and industrial machines, the impact of AI is notoriously changing the world we live in. In this context, Deep Learning (DL) is one of the techniques that has taken the lead for cognitive processes, pattern recognition, object detection, and machine learning, all of which have played a crucial role in the growth of AI. As such, this book examines DL applications and future trends in the field. It is a useful resource for researchers and students alike. Note de contenu : 1- Advancements in deep learning theory and applications: Perspective in 2020 and beyond
2- Advances in convolutional neural networks
3- Transfer learning and deep domain adaptation
4- Deep learning enabled nanophotonics
5- Explainable artificial intelligence (xAI) approaches and deep meta-learning models
6- Dynamic decision-making for stabilized deep learning software platformsNuméro de notice : 28565 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87786 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87786 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97647
Titre : Advances in forest management under global change Type de document : Monographie Auteurs : Ling Zhang, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 Importance : 180 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83968-307-7 Note générale : Bibliographie
Print ISBN: 978-1-83968-306-0
eBook (PDF) ISBN: 978-1-83968-308-4Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] aire protégée
[Termes IGN] analyse fractale
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] azote
[Termes IGN] conservation des ressources forestières
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] gestion forestière
[Termes IGN] image SWOT
[Termes IGN] incendie de forêt
[Termes IGN] maladie phytosanitaire
[Termes IGN] risque naturel
[Vedettes matières IGN] Végétation et changement climatiqueIndex. décimale : 48.30 Végétation et changement climatique Résumé : (Editeur) Advances in forest management will enhance the sustainable development of human society, and should be focused on. Under the context of global change, soil nutrients, especially nitrogen, should be carefully managed and monitored in plantations experiencing intensive nitrogen input, and forests with exotic plant invasion disturbance, considering its substantial contribution to global nitrous oxide. One negative effect of global change could be loss of biodiversity, which could be maintained by forest management. In addition, advanced technologies should also be developed to prevent fire in forests considering its increased frequency. Importantly, policies and technologies should also be developed for advanced forest management, such as deep learning in plant disease prevention, and quantitative strategic planning matrix in management of forest conservation. Note de contenu : 1. Nitrogen Cycling and Soil Amelioration in Camellia oleifera Plantations / Bangliang Deng and Ling Zhang
2. Research Progress of Forest Land Nutrient Management in China / Zhi Li, Yanmei Wang, Xiaodong Geng, Qifei Cai and Xiaoyan Xue
3. Plant Invasion and N2O Emission in Forest Ecosystems / Nasir Shad, Ling Zhang, Ghulam Mujtaba Shah, Fang Haifu, Muhammad Ilyas, Abbas Ali and Salman Ali Khan
4. Increasing Biodiversity of Russian Taiga Forests by Creating Mixed Forest Cultures of Scots Pine and Siberian Larch / Elena Runova
5. Sustainable Management of National Parks and Protected Areas for Conserving Biodiversity in India / Abhishek Kumar, Rajni Yadav, Meenu Patil, Pardeep Kumar, Ling Zhang, Amandeep Kaur, Sheenu Sharma, Sabir Hussain, Diksha Tokas and Anand Narain Singh
6. Gypsum/Desulfurization Fly Ash/Activated Shale Char/Claystone of Şırnak with Popped Biochar Composite Granules as Fire Inhibitor for Fire Hazard Risk in Forest Management / Yıldırım Ismail Tosun
7. Use of Fractal Analysis in the Evaluation of Deforested Areas in Romania / Daniel Constantin Diaconu, Răzvan Mihail Papuc, Daniel Peptenatu, Ion Andronache, Marian Marin, Răzvan Cătălin Dobrea, Cristian Constantin Drăghici, Radu-Daniel Pintilii and Alexandra Grecu
8. Automatic Recognition of Tea Diseases Based on Deep Learning / Jing Chen and Junying Jia
9. Forest Conservation Management Using SWOT Analysis and QSPM Matrix (Case Study in the Baluran National Park, East Java, Indonesia) / Adil SiswantoNuméro de notice : 26540 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87525 En ligne : http://doi.org/10.5772/intechopen.87525 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97758 Advances in Intelligent Data Analysis XVIII : 18th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2020, Konstanz, Germany, April 27–29 2020 / Michael R. Berthold (2020)
Titre : Advances in Intelligent Data Analysis XVIII : 18th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2020, Konstanz, Germany, April 27–29 2020 Type de document : Actes de congrès Auteurs : Michael R. Berthold, Éditeur scientifique ; Ad Feelders, Éditeur scientifique ; Georg Krempl, Éditeur scientifique Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2020 Collection : Lecture notes in Computer Science, ISSN 0302-9743 num. 12080 Conférence : IDA 2020, 18th International Symposium on Intelligent Data Analysis, Advances in Intelligent Data Analysis XVIII 27/04/2020 29/04/2020 Constance Allemagne OA Proceedings Importance : 588 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-44584-3 Note générale : Information Systems and Applications, incl. Internet/Web, and HCI Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] analyse d'image numérique
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (Editeur) This open access book constitutes the proceedings of the 18th International Conference on Intelligent Data Analysis, IDA 2020, held in Konstanz, Germany, in April 2020. The 45 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 114 submissions. Advancing Intelligent Data Analysis requires novel, potentially game-changing ideas. IDA’s mission is to promote ideas over performance: a solid motivation can be as convincing as exhaustive empirical evaluation. Numéro de notice : 26312 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Actes DOI : 10.1007/978-3-030-44584-3 Date de publication en ligne : 14/05/2020 En ligne : https://www.springer.com/gp/book/9783030445836 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95127
Titre : AI based robot safe learning and control Type de document : Monographie Auteurs : Xuefeng Zhou, Auteur ; Shuai Li, Auteur ; et al., Auteur Editeur : Springer Nature Année de publication : 2020 Importance : 127 p. Format : 21 x 30 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-981-1555039-- Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] réseau neuronal récurrent
[Termes IGN] robotique
[Termes IGN] sécurité
[Termes IGN] système de contrôle
[Termes IGN] vitesse angulaireRésumé : (éditeur) This open access book mainly focuses on the safe control of robot manipulators. The control schemes are mainly developed based on dynamic neural network, which is an important theoretical branch of deep reinforcement learning. In order to enhance the safety performance of robot systems, the control strategies include adaptive tracking control for robots with model uncertainties, compliance control in uncertain environments, obstacle avoidance in dynamic workspace. The idea for this book on solving safe control of robot arms was conceived during the industrial applications and the research discussion in the laboratory. Most of the materials in this book are derived from the authors’ papers published in journals, such as IEEE Transactions on Industrial Electronics, neurocomputing, etc. This book can be used as a reference book for researcher and designer of the robotic systems and AI based controllers, and can also be used as a reference book for senior undergraduate and graduate students in colleges and universities. Note de contenu : 1- Adaptive Jacobian based trajectory tracking for redundant manipulators with model uncertainties in repetitive tasks
2- RNN based trajectory control for manipulators with uncertain kinematic parameters
3- RNN based adaptive compliance control for robots with model uncertainties
4- Deep RNN based obstacle avoidance control for redundant manipulators
5- Optimization-based compliant control for manipulators under dynamic obstacle constraints
6- RNN for motion-force control of redundant manipulators with optimal joint torqueNuméro de notice : 28518 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Monographie DOI : sans En ligne : https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/32049 Format de la ressource électronique : url Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97304 Analyse de la distribution spatiale des implantations humaines : apports et limites d’indicateurs multi-échelles et trans-échelles / François Sémécurbe (2020)
Titre : Analyse de la distribution spatiale des implantations humaines : apports et limites d’indicateurs multi-échelles et trans-échelles Type de document : Thèse/HDR Auteurs : François Sémécurbe, Auteur ; Cécile Tannier, Directeur de thèse ; Stéphane Roux, Directeur de thèse Editeur : Dijon : Université Bourgogne Franche-Comté UBFC Année de publication : 2020 Importance : 231 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'établissement Université Bourgogne Franche- Comté, spécialité GéographieLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] analyse fractale
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] étalement urbain
[Termes IGN] fonction K de Ripley
[Termes IGN] France (administrative)
[Termes IGN] géographie humaine
[Termes IGN] invariance
[Termes IGN] population
[Termes IGN] répartition géographique
[Termes IGN] représentation multiple
[Termes IGN] transformation en ondelettesIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) En tant qu'être humain, il nous est aisé de juger visuellement du caractère dispersé ou concentré d'une distribution. Pour autant, la formalisation quantitative de nos impressions est problématique. Elle est tributaire des échelles d'analyse choisies. Cette dépendance des indicateurs aux échelles a changé de statut. Initialement considérée comme un frein à la connaissance, elle témoigne à présent de l'organisation multi-échelle des distributions étudiées. L'objectif central de cette thèse est d'approfondir les limites et l'apport des indicateurs multi-échelles et trans-échelles à l'étude des distributions spatiales des implantations humaines. L'analyse spatiale vise à comparer les distributions spatiales à une répartition uniforme. La manière dont on s'éloigne de cette référence est utilisée pour caractériser l'organisation multi-échelle des distributions analysées. L'application de ces méthodes aux implantations humaines n'a pas été satisfaisante. Le recours à une référence exogène n'est pas adapté à des distributions très inégalement concentrées dans l'espace. L'analyse fractale, fréquemment utilisée en géographie urbaine, considère que les distributions analysées sont leur propre étalon de mesure. Les dimensions fractales mesurent la façon dont l'espace occupé par celles-ci évolue à travers les échelles. Ce type d'analyse requiert une régularité entre les échelles, l'invariance d'échelle dont l'existence n'est pas vérifiée sur l'ensemble des territoires. L'analyse trans-échelle généralise les principes de l'analyse fractale à toutes les distributions et permet de caractériser l'inégale concentration des implantations humaines dans les territoires ruraux et urbains. Note de contenu : 1- Introduction
2- Méthodes de statistique spatiale pour l’analyse de la distribution spatiale des bâtiments
3- Méthodes d’analyses fractales et multifractales pour l’analyse de la distribution spatiale des bâtiments, de la population et des formes d’occupation du sol
4- Dépasser le présupposé d’invariance d’échelle via l’analyse des signatures trans-échelles
5- ConclusionNuméro de notice : 28444 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Géographie : Bourgogne : 2020 Organisme de stage : Laboratoire THEMA Théoriser et modéliser pour aménager DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03125388/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98894 Application of machine learning techniques for evidential 3D perception, in the context of autonomous driving / Edouard Capellier (2020)PermalinkPermalinkConstraint based evaluation of generalized images generated by deep learning / Azelle Courtial (2020)PermalinkConvolutional neural networks for change analysis in earth observation images with noisy labels and domain shifts / Rodrigo Caye Daudt (2020)PermalinkPermalinkDeep learning for remote sensing images with open source software / Rémi Cresson (2020)PermalinkPermalinkÉtude préalable à la mise en oeuvre de la qualification des contributions dans les bases de données collaboratives hébergées par l’IGN / Lilian Calas (2020)PermalinkPermalinkGénération de cartes tactiles photoréalistes pour personnes déficientes visuelles par apprentissage profond / Gauthier Fillières-Riveau in Revue internationale de géomatique, vol 30 n° 1-2 (janvier - juin 2020)PermalinkGlobal investigation of marine atmospheric boundary layer rolls using Sentinel-1 SAR data / Chen Wang (2020)PermalinkDe l’image optique "multi-stéréo" à la topographie très haute résolution et la cartographie automatique des failles par apprentissage profond / Lionel Matteo (2020)PermalinkPermalinkImaging and diagnostic of sub-wavelength micro-structures, from closed-form algorithms to deep learning / Peipei Ran (2020)PermalinkPermalinkINS/GNSS integration using recurrent fuzzy wavelet neural networks / Parisa Doostdar in GPS solutions, vol 24 n° 1 (January 2020)PermalinkPermalinkInteractions between hierarchical learning and visual system modeling : image classification on small datasets / Thalita Firmo Drumond (2020)PermalinkPermalinkLearning and geometric approaches for automatic extraction of objects from remote sensing images / Nicolas Girard (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPast and future evolution of French Alpine glaciers in a changing climate: a deep learning glacio-hydrological modelling approach / Jordi Bolibar Navarro (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkSuperpixel-enhanced deep neural forest for remote sensing image semantic segmentation / Li Mi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)PermalinkSystème de traitement d’images temps réel dédié à la mesure de champs denses de déplacements et de déformations / Seyfeddine Boukhtache (2020)PermalinkTorch-Points3D: A modular multi-task framework for reproducible deep learning on 3D point clouds / Thomas Chaton (2020)PermalinkUnderwater field equipment of a network of landmarks optimized for automatic detection by AI / Laurent Beaudoin (2020)PermalinkUnsupervised satellite image time series analysis using deep learning techniques / Ekaterina Kalinicheva (2020)PermalinkVers une occupation du sol France entière par imagerie satellite à très haute résolution / Tristan Postadjian (2020)PermalinkPermalinkShip identification and characterization in Sentinel-1 SAR images with multi-task deep learning / Clément Dechesne in Remote sensing, Vol 11 n° 24 (December-2 2019)PermalinkCombining Sentinel-1 and Sentinel-2 Satellite image time series for land cover mapping via a multi-source deep learning architecture / Dino Lenco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkDeep learning for conifer/deciduous classification of airborne LiDAR 3D point clouds representing individual trees / Hamid Hamraz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkHalf a percent of labels is enough: efficient animal detection in UAV imagery using deep CNNs and active learning / Benjamin Kellenberger in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 12 (December 2019)PermalinkMatching of TerraSAR-X derived ground control points to optical image patches using deep learning / Tatjana Bürgmann in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkComparison between convolutional neural networks and random forest for local climate zone classification in mega urban areas using Landsat images / Cheolhee Yoo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)PermalinkContext pyramidal network for stereo matching regularized by disparity gradients / Junhua Kang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)Permalink