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Torch-Points3D: A modular multi-task framework for reproducible deep learning on 3D point clouds / Thomas Chaton (2020)
Titre : Torch-Points3D: A modular multi-task framework for reproducible deep learning on 3D point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Chaton, Auteur ; Nicolas Chaulet, Auteur ; Sofiane Horache, Auteur ; Loïc Landrieu Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2020 Projets : AI4GEO / Conférence : 3DV 2020, International Conference on 3D Vision 25/11/2020 27/11/2020 en ligne Japon Importance : 12 p. - n° 282 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes descripteurs IGN] apprentissage profond
[Termes descripteurs IGN] cadre conceptuel
[Termes descripteurs IGN] code source libre
[Termes descripteurs IGN] données localisées 3D
[Termes descripteurs IGN] reproductibilité
[Termes descripteurs IGN] réseau de neurones profondRésumé : (auteur) We introduce Torch-Points3D, an open-source framework designed to facilitate the use of deep networks on 3D data. Its modular design, efficient implementation, and user-friendly interfaces make it a relevant tool for research and productization alike. Beyond multiple quality-of-life features, our goal is to standardize a higher level of transparency and reproducibility in 3D deep learning research, and to lower its barrier to entry. In this paper, we present the design principles of Torch-Points3D, as well as extensive benchmarks of multiple state-of-the-art algorithms and inference schemes across several datasets and tasks. The modularity of Torch-Points3D allows us to design fair and rigorous experimental protocols in which all methods are evaluated in the same conditions. The Torch-Points3D repository : https://github.com/nicolas-chaulet/torch-points3d. Numéro de notice : C2020-019 Affiliation des auteurs : LaSTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/3DV50981.2020.00029 date de publication en ligne : 19/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.1109/3DV50981.2020.00029 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96456
Titre : GeoTxt: A scalable geoparsing system for unstructured text geolocation Type de document : Article/Communication Auteurs : Morteza Karimzadeh, Auteur ; Scott Pezanowski, Auteur ; Alan M. MacEachren, Auteur ; Jan Oliver Wallgrün, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 118 - 136 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes descripteurs IGN] analyse sémantique
[Termes descripteurs IGN] analyse syntaxique
[Termes descripteurs IGN] appariement de données localisées
[Termes descripteurs IGN] corpus
[Termes descripteurs IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes descripteurs IGN] interface de programmation
[Termes descripteurs IGN] méthode heuristique
[Termes descripteurs IGN] reconnaissance de noms
[Termes descripteurs IGN] répertoire toponymique
[Termes descripteurs IGN] réseau sémantique
[Termes descripteurs IGN] toponyme
[Termes descripteurs IGN] traitement du langage naturelRésumé : (auteur) In this article, we present GeoTxt, a scalable geoparsing system for the recognition and geolocation of place names in unstructured text. GeoTxt offers six named entity recognition (NER) algorithms for place name recognition, and utilizes an enterprise search engine for the indexing, ranking, and retrieval of toponyms, enabling scalable geoparsing for streaming text. GeoTxt offers a flexible application programming interface (API), allowing for customized attribute and/or spatial ranking of retrieved toponyms. We evaluate the system on a corpus of manually geo‐annotated tweets. First, we benchmark the performance of the six NERs that GeoTxt provides access to. Second, we assess GeoTxt toponym resolution accuracy incrementally, demonstrating improvements in toponym resolution achieved (or not achieved) by adding specific heuristics and disambiguation methods. Compared to using the GeoNames web service, GeoTxt's toponym resolution demonstrates a 20% accuracy gain. Our results show that places mentioned in the same tweet do not tend to be geographically proximate. Numéro de notice : A2019-091 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12510 date de publication en ligne : 16/01/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12510 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92238
in Transactions in GIS > vol 23 n° 1 (February 2019) . - pp 118 - 136[article]
Titre : Big data security Type de document : Monographie Auteurs : Shibakali Gupta, Editeur scientifique ; Indradip Banerjee, Editeur scientifique ; Siddhartha Bhattacharyya, Editeur scientifique Editeur : Berlin, New York : Walter de Gruyter Année de publication : 2019 Importance : 144 p. Format : 17 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-11-060605-8 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes descripteurs IGN] blockchain
[Termes descripteurs IGN] confidentialité
[Termes descripteurs IGN] cryptographie
[Termes descripteurs IGN] données massives
[Termes descripteurs IGN] Hadoop
[Termes descripteurs IGN] informatique en nuage
[Termes descripteurs IGN] protection de la vie privée
[Termes descripteurs IGN] rapport signal sur bruit
[Termes descripteurs IGN] sécurité informatiqueRésumé : (éditeur) After a short description of the key concepts of big data the book explores on the secrecy and security threats posed especially by cloud based data storage. It delivers conceptual frameworks and models along with case studies of recent technology. Note de contenu : 1- Introduction
2- Digital identity protection using blockchain for academic qualification
certificates
3- Anomaly detection in cloud big database metric
4- Use of big data in hacking and social engineering
5- Steganography, the widely used name for data hiding
6- Big data security issues with challenges and solutions
7- ConclusionsNuméro de notice : 25976 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : SOCIETE NUMERIQUE Nature : Monographie DOI : 10.1515/9783110606058 En ligne : https://doi.org/10.1515/9783110606058 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96649
Titre : Calibration & optimisation Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Sébastien Rey-Coyrehourcq, Auteur ; Etienne Delay, Auteur ; Paul Chapron Editeur : Paris : HAL Année de publication : 2019 Importance : 59 p. Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes descripteurs IGN] algorithme évolutionniste
[Termes descripteurs IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes descripteurs IGN] traitement parallèle
[Termes descripteurs IGN] traitement répartiRésumé : (Auteur) Cours donné le 23 juin 2019 à l'Institut des Systèmes Complexes Ile De France situé à Châtenay-sur-Seine Numéro de notice : 26294 Affiliation des auteurs : LaSTIG+Ext (2016-2019) Autre URL associée : https://dx.doi.org/10.5281/zenodo.3406779 Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours nature-HAL : Cours DOI : 10.5281/zenodo.3406779 En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/cel-02284550 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94998
Titre : Process modelling and simulation Type de document : Monographie Auteurs : Cesar De Prada, Editeur scientifique ; Costas Pantelides, Editeur scientifique ; Jose Luis Pitarch, Editeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2019 Importance : 298 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 9783039214556 9783039214563 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes descripteurs IGN] estimation statistique
[Termes descripteurs IGN] modèle conceptuel de données
[Termes descripteurs IGN] modèle de simulation
[Termes descripteurs IGN] modèle géométrique
[Termes descripteurs IGN] modèle mathématique
[Termes descripteurs IGN] modélisation
[Termes descripteurs IGN] optimisation (mathématiques)Résumé : (éditeur) Since process models are nowadays ubiquitous in many applications, the challenges and alternatives related to their development, validation, and efficient use have become more apparent. In addition, the massive amounts of both offline and online data available today open the door for new applications and solutions. However, transforming data into useful models and information in the context of the process industry or of bio-systems requires specific approaches and considerations such as new modelling methodologies incorporating the complex, stochastic, hybrid and distributed nature of many processes in particular. The same can be said about the tools and software environments used to describe, code, and solve such models for their further exploitation. Going well beyond mere simulation tools, these advanced tools offer a software suite built around the models, facilitating tasks such as experiment design, parameter estimation, model initialization, validation, analysis, size reduction, discretization, optimization, distributed computation, co-simulation, etc. This Special Issue collects novel developments in these topics in order to address the challenges brought by the use of models in their different facets, and to reflect state of the art developments in methods, tools and industrial applications. Note de contenu : 1- Data-mining for processes in chemistry, materials, and engineering
2- Incremental parameter estimation under rank-deficient measurement conditions
3- Sequential parameter estimation for mammalian cell model based on In Silico design
of experiments
4- Toward a comprehensive and efficient robust optimization framework for (Bio)chemical
processes
5- A systematic grey-box modeling methodology via data reconciliation and SOS constrained regression
6- Toward a distinct and quantitative validation method for predictive process extracts
7- GEKKO optimization suite
8- Modelling condensation and simulation for wheat germ drying in fluidized bed dryer
9- Model development and validation of fluid bed wet granulation with dry binder addition using a population balance model methodology
10- Modeling on-site combined heat and power systems coupled to main process operation
11- Mathematical modelling forecast on the idling transient characteristic of reactor
coolant pump
12- Numerical simulation of water absorption and swelling in dehulled barley grains during canned porridge cooking
13- Wave characteristics of coagulation bath in dry-jet wet-spinning process for polyacrylonitrile fiber production using computational fluid dynamics
14- Evaluation of the influences of scrap melting and dissolution during dynamic Linz–Donawitz (LD) converter modellingNuméro de notice : 28502 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03921-456-3 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03921-456-3 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97001 Docker, déploiement de microservices sous Linux ou Windows (Docker Swarm, Docker Compose, Docker Machine) / Jean-Philippe Gouigoux (2017)
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