Descripteur
Termes IGN > informatique > génie logiciel > programmation informatique > aide à la conception informatique > environnement de développement
environnement de développementSynonyme(s)EDI ;environnement IDE environnement à développement intégréVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (56)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Distributed processing of big mobility data as spatio-temporal data streams / Zdravko Galić in Geoinformatica, vol 21 n° 2 (April - June 2017)
[article]
Titre : Distributed processing of big mobility data as spatio-temporal data streams Type de document : Article/Communication Auteurs : Zdravko Galić, Auteur ; Emir Mešković, Auteur ; Dario Osmanović, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 263 - 291 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] environnement de développement
[Termes IGN] flux de données
[Termes IGN] mobilité territoriale
[Termes IGN] mobilité urbaine
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] prototype
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] traitement répartiRésumé : (Auteur) Recent rapid development of wireless communication, mobile computing, global navigation satellite systems (GNSS), and spatially enabled sensors are leading to an exponential growth of available mobility data produced continuously at high speed. Due to these advancements, a new class of monitoring applications has come to the focus, including real-time intelligent transportation systems, traffic monitoring and mobile objects tracking. These new information flow processing (IFP) application domains need to process huge volume of mobility data arriving in the form of continuous data streams from mobile objects. IFP applications are pushing traditional database technologies beyond their limits due to their massively increasing data volumes and demands for real-time processing. Mobility data, i.e. real-time, transient, time-varying sequences of spatio-temporal data items, generated by embedded positioning sensors demonstrates at least two Big Data core features: volume and velocity. Existing distributed data stream management systems (DSMS), real-time computing systems (RTCS) and their processing models are dominantly based on relational paradigm and continuous operator model. Thus, they have rudimentary spatio-temporal capabilities, provide expensive fault recovery requiring either hot replication or long recovery times, and do not handle faults and slow nodes. The framework proposed in this paper is a cornerstone towards efficient real-time managing and monitoring of mobile objects through distributed spatio-temporal streams processing on large clusters. A prototype implementation is rooted in a new stream processing model that overcomes the challenges of current distributed stream processing models and enable seamless integration with batch and interactive processing like MapReduce. Numéro de notice : A2017-069 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-016-0264-z En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/s10707-016-0264-z Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84300
in Geoinformatica > vol 21 n° 2 (April - June 2017) . - pp 263 - 291[article]Panda∗: A generic and scalable framework for predictive spatio-temporal queries / Abdeltawab M. Hendawi in Geoinformatica, vol 21 n° 2 (April - June 2017)
[article]
Titre : Panda∗: A generic and scalable framework for predictive spatio-temporal queries Type de document : Article/Communication Auteurs : Abdeltawab M. Hendawi, Auteur ; Mohamed Ali, Auteur ; Mohamed F. Mokbel, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 175 - 208 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] environnement de développement
[Termes IGN] espace euclidien
[Termes IGN] gestion de trafic
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] plus proche voisin, algorithme du
[Termes IGN] prédiction
[Termes IGN] requête spatiotemporelleRésumé : (Auteur) Predictive spatio-temporal queries are crucial in many applications. Traffic management is an example application, where predictive spatial queries are issued to anticipate jammed areas in advance. Also, location-aware advertising is another example application that targets customers expected to be in the vicinity of a shopping mall in the near future. In this paper, we introduce Panda∗, a generic framework for supporting spatial predictive queries over moving objects in Euclidean spaces. Panda∗ distinguishes itself from previous work in spatial predictive query processing by the following features: (1) Panda∗ is generic in terms of supporting commonly-used types of queries, (e.g., predictive range, KNN, aggregate queries) over stationary points of interests as well as moving objects. (2) Panda∗ employees a prediction function that provides accurate prediction even under the absence or the scarcity of the objects’ historical trajectories. (3) Panda∗ is customizable in the sense that it isolates the prediction calculation from query processing. Hence, it enables the injection and integration of user defined prediction functions within its query processing framework. (4) Panda∗ deals with uncertainties and variabilities in the expected travel time from source to destination in response to incomplete information and/or dynamic changes in the underlying Euclidean space. (5) Panda∗ provides a controllable parameter that trades low latency responses for computational resources. Experimental analysis proves the scalability of Panda∗ in evaluating a massive volume of predictive queries over large numbers of moving objects. Numéro de notice : A2017-068 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-016-0284-8 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/s10707-016-0284-8 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84295
in Geoinformatica > vol 21 n° 2 (April - June 2017) . - pp 175 - 208[article]
Titre : Cross-domain image localization by adaptive feature fusion Type de document : Article/Communication Auteurs : Neelanjan Bhowmik , Auteur ; Li Weng , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Bahman Soheilian , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2017 Projets : POEME / Da Silva, Jean-Claude Conférence : JURSE 2017, Joint urban remote sensing event 06/03/2017 08/03/2017 Lausanne Suisse Proceedings IEEE Importance : 4 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] environnement de développement
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu
[Termes IGN] recherche d'information géographique
[Termes IGN] similitudeRésumé : (auteur) We address the problem of cross-domain image localization, i.e., the ability of estimating the pose of a landmark from visual content acquired under various conditions, such as old photographs, paintings, photos taken at a particular season, etc. We explore a 2D approach where the pose is estimated from geo-localized reference images that visually match the query image. This work focuses on the retrieval of similar images, which is a challenging task for images across different domains. We propose a Content-Based Image Retrieval (CBIR) framework that adaptively combines multiple image descriptions. A regression model is used to select the best feature combinations according to their spatial complementarity, globally for a whole dataset as well as adaptively for each given image. The framework is evaluated on different datasets and the experiments prove its advantage over classical retrieval approaches. Numéro de notice : C2017-028 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/JURSE.2017.7924572 Date de publication en ligne : 11/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/JURSE.2017.7924572 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89292 A bootstrap test for constant coefficients in geographically weighted regression models / Chang-Lin Mei in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016)
[article]
Titre : A bootstrap test for constant coefficients in geographically weighted regression models Type de document : Article/Communication Auteurs : Chang-Lin Mei, Auteur ; Min Xu, Auteur ; Ning Wang, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1622 - 1643 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] base de données déductive
[Termes IGN] Bootstrap (EDI)
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] processeur
[Termes IGN] régression géographiquement pondérée
[Termes IGN] test de performanceRésumé : (Auteur) Statistical tests for whether some coefficients really vary over space play an important role in using the geographically weighted regression (GWR) to explore spatial non-stationarity of the regression relationship. In view of some shortcomings of the existing inferential methods, we propose a residual-based bootstrap test to detect the constant coefficients in a GWR model. The proposed test is free of the assumption that the model error term is normally distributed and admits some useful extensions for identifying more complicated spatial patterns of the coefficients. Some simulation with comparison to the existing test methods is conducted to assess the test performance, including the accuracy of the bootstrap approximation to the null distribution of the test statistic, the power in identifying spatially varying coefficients and the robustness to collinearity among the explanatory variables. The simulation results demonstrate that the bootstrap test works quite well. Furthermore, a real-world data set is analyzed to illustrate the application of the proposed test. Numéro de notice : A2016-320 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1149181 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1149181 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80940
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016) . - pp 1622 - 1643[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2016042 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-2016041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible iTowns, framework web pour la donnée géographique 3D / Vincent Picavet in XYZ, n° 147 (juin - août 2016)
[article]
Titre : iTowns, framework web pour la donnée géographique 3D Type de document : Article/Communication Auteurs : Vincent Picavet, Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Mirela Konini , Auteur ; Alexandre Devaux , Auteur Année de publication : 2016 Projets : ITowns / Paparoditis, Nicolas Article en page(s) : pp 49 - 52 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] environnement de développement
[Termes IGN] iTowns
[Termes IGN] logiciel libre
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] Stéréopolis
[Termes IGN] visualisation 3D
[Termes IGN] webGLRésumé : (Auteur) La plateforme iTowns est un cadre de développement écrit en Javascript/WebGL. Initialement développé par le laboratoire MATIS de l'IGN, il permet la visualisation de données géospatiales dans un environnement 3D immersif et offre des outils de mesures précis sur des images et données 3D. Récemment, le coeur de l'application originale développée à l'IGN est passé à une licence de logiciel libre. La version 1.0 est la première version OpenSource, elle possède déjà de nombreuses fonctionnalités. L'utilisation de ce framework pour la visualisation des données du véhicule Stéréopolis de l'IGN est un cas d'utilisation de ses capacités. Numéro de notice : A2016-402 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtSansCL DOI : sans En ligne : http://www.aftopo.org/FR/REVUES/revue-4-149.html Format de la ressource électronique : URL bulletin Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81226
in XYZ > n° 147 (juin - août 2016) . - pp 49 - 52[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 112-2016021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Documents numériques
en open access
iTowns, framework web pour la donnée géographique 3D - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Qualitative GIS: An Open Framework Using SpatiaLite and Open Source GIS / Ryan Garnett in Transactions in GIS, vol 20 n° 1 (February 2016)PermalinkA domain specific language for spatial simulation scenarios / Luís Moreira de Sousa in Geoinformatica, vol 20 n° 1 (January - March 2016)PermalinkThe iQmulus urban showcase: automatic tree classification and identification in huge mobile mapping point clouds / Jan Böhm (2016)PermalinkSemantic point cloud interpretation based on optimal neighborhoods, relevant features and efficient classifiers / Martin Weinmann in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 105 (July 2015)PermalinkPython pour les néophytes (12) / Anonyme in Géomatique expert, n° 104 (mai - juin 2015)PermalinkSIEL : système intégré pour la modélisation et l’évaluation du risque de désertification / Maud Loireau in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 20 n° 3 (mai - juin 2015)PermalinkApplications mobiles avec Cordova et PhoneGap / Sébastien Pittion (2015)PermalinkData-driven feature learning for high resolution urban land-cover classification / Piotr Andrzej Tokarczyk (2015)PermalinkPython pour les néophytes (11), interfaces graphiques / Anonyme in Géomatique expert, n° 102 (janvier - février 2015)PermalinkPermalink