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Titre : Programming persistent memory : a comprehensive guide for developers Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Steve Scargall, Auteur Editeur : New York : Apress Année de publication : 2020 Importance : 438 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4842-4932-1 Note générale : Glossaire Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique
[Termes IGN] C++
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] Java (langage de programmation)
[Termes IGN] Linux
[Termes IGN] modèle logique de données
[Termes IGN] programmation informatiqueRésumé : (Auteur) Beginning and experienced programmers will use this comprehensive guide to persistent memory programming. You will understand how persistent memory brings together several new software/hardware requirements, and offers great promise for better performance and faster application startup times—a huge leap forward in byte-addressable capacity compared with current DRAM offerings. This revolutionary new technology gives applications significant performance and capacity improvements over existing technologies. It requires a new way of thinking and developing, which makes this highly disruptive to the IT/computing industry. The full spectrum of industry sectors that will benefit from this technology include, but are not limited to, in-memory and traditional databases, AI, analytics, HPC, virtualization, and big data. Programming Persistent Memory describes the technology and why it is exciting the industry. It covers the operating system and hardware requirements as well as how to create development environments using emulated or real persistent memory hardware. The book explains fundamental concepts; provides an introduction to persistent memory programming APIs for C, C++, JavaScript, and other languages; discusses RMDA with persistent memory; reviews security features; and presents many examples. Source code and examples that you can run on your own systems are included. What You’ll Learn Understand what persistent memory is, what it does, and the value it brings to the industry Become familiar with the operating system and hardware requirements to use persistent memory Know the fundamentals of persistent memory programming: why it is different from current programming methods, and what developers need to keep in mind when programming for persistence Look at persistent memory application development by example using the Persistent Memory Development Kit (PMDK) Design and optimize data structures for persistent memory Study how real-world applications are modified to leverage persistent memory Utilize the tools available for persistent memory programming, application performance profiling, and debugging Who This Book Is For C, C++, Java, and Python developers, but will also be useful to software, cloud, and hardware architects across a broad spectrum of sectors, including cloud service providers, independent software vendors, high performance compute, artificial intelligence, data analytics, big data, etc. Note de contenu :
Chapter 1: Introduction to Persistent Memory Programming
Chapter 2: Persistent Memory Architecture
Chapter 3: Operating System Support for Persistent Memory
Chapter 4: Fundamental Concepts of Persistent Memory Programming
Chapter 5: Introducing the Persistent Memory Development Kit
Chapter 6: libpmem: Low-Level Persistent Memory Support
Chapter 7: libpmemobj: A Native Transactional Object Store
Chapter 8: libpmemobj-cpp: The Adaptable Language - C++ and Persistent Memory
Chapter 9: pmemkv: A Persistent In-Memory
Chapter 10: Volatile Use of Persistent Memory
Chapter 11: Designing Data Structures for Persistent Memory
Chapter 12: Debugging Persistent Memory Applications
Chapter 13: Enabling Persistence Using a Real-World Application
Chapter 14: Concurrency and Persistent Memory
Chapter 15: Profiling and Performance
Chapter 16: PMDK Internals: Important Algorithms and Data Structures
Chapter 17: Reliability, Availability, and Serviceability (RAS)
Chapter 18: Remote Persistent Memory
Chapter 19: Advanced Topics
Appendix A: How to Install NDCTL and DAXCTL on Linux
Appendix B: How to Install the Persistent Memory Development Kit (PMDK)
Appendix C: How to Install IPMCTL on Linux and Windows
Appendix D: Java for Persistent Memory
Appendix E: The Future of Remote Persistent Memory ReplicationNuméro de notice : 26513 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Manuel informatique DOI : 10.1007/978-1-4842-4932-1 En ligne : http://doi.org/10.1007/978-1-4842-4932-1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97277
Titre : Cognitive aspects of human-computer interaction for GIS Type de document : Monographie Auteurs : Dieter Fritsch, Editeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2019 Importance : 196 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03921-569-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] Androïd
[Termes IGN] base de données statistiques
[Termes IGN] carte d'intérieur
[Termes IGN] classification par forêts aléatoires
[Termes IGN] cognition
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] géovisualisation
[Termes IGN] informatique en nuage
[Termes IGN] interface homme-machine
[Termes IGN] IOS
[Termes IGN] monde virtuel
[Termes IGN] oculométrie
[Termes IGN] représentation mentale spatiale
[Termes IGN] traitement de données localisées
[Termes IGN] visualisation de donnéesRésumé : (éditeur) The book is dealing with recent progress in human–computer interaction (HCI) related to geographic information science (GIS). The Editorial starts with an overview about the evolution of the Internet and first HCI concepts and stimulates recent HCI developments using 3D and 4D apps, running on all mobile devices with OS Android, iOS, Linus, and Windows. Eight research articles present the state-of-the-art in HCI–GIS-related issues, starting with gender and age differences in using indoor maps via the estimation of building heights from space to an efficient visualization method for polygonal data with dynamic simplification. The review article deals with progress and challenges on entity alignment of geographic knowledge bases. Note de contenu : Editorial “Cognitive aspects of human-computer interaction for GIS”
1- Gender and age differences in using indoor maps for wayfinding in real environments
2- Collaborative Immersive Virtual Environments for Education in Geography
3- Evaluation of User Performance in Interactive and Static 3D Maps
4- Determining optimal video length for the estimation of building height through radial displacement measurement from space
5- 4D time density of trajectories: Discovering spatiotemporal patterns in movement data
6- Two-Dimensional Priority R-Tree Algorithm for Spatial Partitioning in SpatialHadoop
7- Estimating the performance of random forest versus multiple regression for predicting prices of the apartments
8- An efficient visualization method for polygonal data with dynamic simplification
9- Progress and challenges on entity alignment of geographic knowledge basesNuméro de notice : 25883 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03921-569-0 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03921-569-0 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95748 An effective spherical panoramic LoD model for a mobile street view service / Xianxiong Liu in Transactions in GIS, vol 21 n° 5 (October 2017)
Titre : An effective spherical panoramic LoD model for a mobile street view service Type de document : Article/Communication Auteurs : Xianxiong Liu, Auteur ; Qingwu Hu, Auteur ; Mingyao Ai, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 897 - 915 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] Androïd
[Termes IGN] carte
[Termes IGN] image panoramique
[Termes IGN] navigation
[Termes IGN] niveau de détail
[Termes IGN] projection
[Termes IGN] réalité augmentée
[Termes IGN] scène urbaine
[Termes IGN] visualisation
[Termes IGN] visualisation 3D
[Termes IGN] Web View ServiceRésumé : (Auteur) Street view (panoramic view) services have begun to shift from PC platforms to mobile smart devices. Considering the capabilities of smart terminal devices, a 360° spherical level of detail (LoD) model for mobile street view services that renders panoramic images on the inner surface of a sphere via LoD is proposed in this article. Panoramic images are segmented into tiles and organized in a pyramid tile structure for LoD rendering to improve the rendering efficiency of the proposed model. A projection model between panoramic images and the spherical surface is presented to map the panoramic tiles on the spherical graticule. A street view-rendering algorithm of panoramic images is proposed with the rendering function of OpenGL for Embedded Systems (OpenGL ES). A street view service app running on Android, based on the proposed approach, is implemented to assess two aspects of the panoramic view model, namely visualization effect and efficiency. Experiment results reveal that the 360° spherical LoD model of the panoramic image can display 3D street view scenes better than the cubic panoramic view model. The proposed model also has an excellent 3D visualization effect and high-efficiency rendering ability for mobile street view services. Therefore, it is applicable in large-scale mobile street view services both online and offline and in augmented reality navigation. Numéro de notice : A2017-632 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12247 En ligne : http://dx.doi.org/10.1111/tgis.12247 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86950
in Transactions in GIS > vol 21 n° 5 (October 2017) . - pp 897 - 915[article]
Titre : Humaine : a ubiquitous smartphone-based user heading estimation for mobile computing systems Type de document : Article/Communication Auteurs : Nesma Mohssen, Auteur ; Rana Momtaz, Auteur ; Heba Aly, Auteur ; Moustafa Youssef, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 519 - 548 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] acquisition simultanée
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] Androïd
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] lever mobile
[Termes IGN] orientation automatique
[Termes IGN] système de coordonnées
[Termes IGN] téléphonie mobileRésumé : (Auteur) Recently, there have been a wide range of mobile computing and crowd-sourcing applications that leverage the proliferating sensing capabilities of smartphones. Many of these place a paramount importance on accurate user heading estimation. Such applications include dead-reckoning-based localization and many crowd-sensing applications where the user typically carry her phone in arbitrary positions and orientations relative to her body and her transportation mode. However, there is no general solution available to estimate the user’s heading as current state-of-the-art focus on improving the phone orientation estimation, require the phone to be placed in a particular position, require a fixed transportation mode, require user intervention, and/or do not work accurately indoors. In this paper we present Humaine, a novel ubiquitous system that reliably and accurately estimates the user orientation relative to the Earth coordinate system. Humaine works accurately whether the user is riding a vehicle or walking indoors/outdoors for arbitrary cell phone positions and orientations relative to the user body. Moreover, it requires no prior-configuration nor user intervention. The system intelligently fuses the different inertial sensors widely available in off-the-shelf smartphones and employs statistical analysis techniques to their measurements to estimate the user orientation. Implementation of the system on different Android devices with 300 experiments performed at different indoor and outdoor testbeds shows that Humaine significantly outperforms the state-of-the-art in diverse scenarios, achieving a median accuracy of 14∘ and 16∘ for indoor and outdoor pedestrian users and 20∘ for in-vehicle users over a wide variety of phone positions. This is better than the-state-of-the-art by 523% and 594% for indoor and outdoor pedestrian users and 750% for in-vehicle users. This accuracy highlights the ubiquity of Humaine and its robustness against the various noise sources. Numéro de notice : A2017-380 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-017-0300-7 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-017-0300-7 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85811
in Geoinformatica [en ligne] > vol 21 n° 3 (July - September 2017) . - pp 519 - 548[article]Automatisation de l’acquisition et du traitement des images Sentinel-2 pour le calcul d’indices de végétation aidant à la prévention des pics de paludisme à Madagascar / Charlotte Wolff (2017)
Titre : Automatisation de l’acquisition et du traitement des images Sentinel-2 pour le calcul d’indices de végétation aidant à la prévention des pics de paludisme à Madagascar Type de document : Mémoire Auteurs : Charlotte Wolff, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2017 Importance : 64 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de fin d'études, cycle des ingénieurs ENSG 3ème année, master PPMDLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] Geospatial data abstraction library
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] Linux
[Termes IGN] Madagascar
[Termes IGN] maladie parasitaire
[Termes IGN] masque
[Termes IGN] Orfeo Tool Box
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] QGIS
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] surveillance sanitaireIndex. décimale : MPPMD Mémoires du mastère spécialisé Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformation Résumé : (Auteur) Dans des pays africains en voie de développement, tels Madagascar ou l’Afrique du Sud, le taux de mortalité lié aux maladies infectieuses est en constante diminution. Pourtant, le paludisme persiste. Pour gérer les épisodes de pics épidémiques, les autorités sanitaires développent des systèmes de surveillance basés sur l’acquisition en temps réel de données sur les cas de paludisme recensés par des agents présents sur le terrain et corrélées à des données environnementales acquises par satellite. L’Institut Pasteur de Madagascar a développé notamment un système de détection précoce et de prédiction des épidémies de paludisme à partir du système de surveillance sentinelle des maladies à potentiel épidémique et de données environnementales à basse résolution. Les données Sentinel-2, dont la résolution atteint 10m et dont la fréquence d’acquisition est de 5 jours, permettrait de compléter cette application. Mon stage de fin d’études réalisé avec l’UMR Espace-Dev, au sein des locaux de SEAS-OI à Saint-Pierre de La Réunion a donc pour objectif de tester et de comparer les différentes chaînes d’acquisition et de traitement des images Sentinel-2, permettant de les corriger de l’effet de l’atmosphère et de créer un masque de nuages. Les chaînes testées sont Sen2cor, MAJA et MUSCATE. Sen2cor donne des résultats moins bons que les deux autres chaînes mais qui restent suffisants pour l’utilisation que l’on veut en faire, d’autant que la chaîne de traitement Sen2cor est plus facile à prendre en main et ne nécessite pas de profondeur historique des images pour fonctionner, comme c’est le cas avec MAJA et MUSCATE. Les images téléchargées et traitées sont ensuite rangées dans une base de données et des images d’indices -de végétation dans un premier temps- sont calculées et rangées à leur tour dans la base de données. Ces indices sont utilisés pour créer des fichiers de séries temporelles facilement utilisables par l’Institut Pasteur de Madagascar pour aider à prédire les pics de paludisme sur le territoire malgache. Le produit attendu a été défini lors d’un séjour de cinq jours à l’institut, situé à Antananarivo, capitale de Madagascar. Puis dans un deuxième temps, les images des indices ont été intégrées au catalogue en ligne du SEAS-OI pour pouvoir dans le futur télécharger à distance les images traitées si besoin. L’automatisation a été réalisée sous un environnement Linux, avec des scripts codés en bash (Linux) ou en Python. Des librairies telles que Orpheo ToolBox et GDAL ont été utilisées. Note de contenu : INTRODUCTION
CH 1 DEROULEMENT DU STAGE
1.1 Les objectifs du stage
1.2 Les organismes d’accueil
1.3 La gestion de projet
CH 2 ACQUISITION ET CHOIX DU PRE-TRAITEMENT DES IMAGES
2.1 Caractéristiques des images Sentinel-2
2.2 Acquisition des images Sentinel-2
2.3 Logiciels de prétraitement des images
2.4 Comparaison et choix de la chaîne de prétraitement
2.5 Création du masque des nuages
CH 3 AUTOMATISATION DE L'ACQUISITION ET DU PRE-TRAITEMENT DES IMAGES
3.1 Organisation de la base de données
3.2 Acquisition et traitement des données déjà disponibles
3.3 Automatisation pour l’acquisition des données futures
3.4 Ajout de nouveaux indices
CH 4 REQUETES DANS LA BASE DE DONNEES
4.1 Format des séries temporelles pour répondre aux besoins de l’IPM
4.2 Développement du code
4.3 Résultats et comparaison avec les données MODIS
4.4 Produits complémentaires
CONCLUSIONNuméro de notice : 22906 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire de fin d'études IT Note de thèse : Mémoire de fin d'études : Sciences géographiques : Champs/Marne, ENSG : 2017 Organisme de stage : UMR Espace pour le Développement (Institut Pasteur de Madagascar) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89685 Docker, déploiement de microservices sous Linux ou Windows (Docker Swarm, Docker Compose, Docker Machine) / Jean-Philippe Gouigoux (2017)
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