Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (763)
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
Titre : Social Media and Machine Learning Type de document : Monographie Auteurs : Alberto Cano, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 Importance : 96 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83880-616-3 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] exploration de texte
[Termes IGN] langage naturel (informatique)
[Termes IGN] réseau social
[Termes IGN] sentimentRésumé : (éditeur) Social media has transformed society and the way people interact with each other. The volume and speed in which new content is being generated surpasses the processing capacity of machine learning systems. Analyzing such data demands new approaches coming from natural language processing, text mining, sentiment analysis, etc to understand and resolve the arising challenges. There is a need to develop robust and adaptable systems to tackle these open issues in real time, as well as to provide a meaningful summarization and visualization to the end users. This book provides the reader with a comprehensive overview of the latest developments in social media and machine learning, addressing research innovations, applications, trends, and open challenges in this crucial area. Note de contenu : 1- Introductory chapter: Data streams and online learning in social media
2- Automatic speech emotion recognition using machine learning
3- A case study of using big data processing in education: Method of matching members by optimizing collaborative
learning environment
4- Literature review on big data analytics methods
5- Information and communication based collaborative learning and behavior modeling using machine learning algorithmNuméro de notice : 28481 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.78089 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.78089 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99165 Spatio-Temporal Prediction of the Epidemic Spread of Dangerous Pathogens Using Machine Learning Methods / Wolfgang B. Hamer in ISPRS International journal of geo-information, Vol 9 n° 1 (January 2020)
[article]
Titre : Spatio-Temporal Prediction of the Epidemic Spread of Dangerous Pathogens Using Machine Learning Methods Type de document : Article/Communication Auteurs : Wolfgang B. Hamer, Auteur ; Tim Birr, Auteur ; Joseph-Alexander Verreet, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] Allemagne
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] diffusion spatiale
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] géostatistique
[Termes IGN] maladie phytosanitaire
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle dynamique
[Termes IGN] rendement agricole
[Termes IGN] risque environnemental
[Termes IGN] temps réelRésumé : (auteur) Real-time identification of the occurrence of dangerous pathogens is of crucial importance for the rapid execution of countermeasures. For this purpose, spatial and temporal predictions of the spread of such pathogens are indispensable. The R package papros developed by the authors offers an environment in which both spatial and temporal predictions can be made, based on local data using various deterministic, geostatistical regionalisation, and machine learning methods. The approach is presented using the example of a crops infection by fungal pathogens, which can substantially reduce the yield if not treated in good time. The situation is made more difficult by the fact that it is particularly difficult to predict the behaviour of wind-dispersed pathogens, such as powdery mildew (Blumeria graminis f. sp. tritici). To forecast pathogen development and spatial dispersal, a modelling process scheme was developed using the aforementioned R package, which combines regionalisation and machine learning techniques. It enables the prediction of the probability of yield- relevant infestation events for an entire federal state in northern Germany at a daily time scale. To run the models, weather and climate information are required, as is knowledge of the pathogen biology. Once fitted to the pathogen, only weather and climate information are necessary to predict such events, with an overall accuracy of 68% in the case of powdery mildew at a regional scale. Thereby, 91% of the observed powdery mildew events are predicted Numéro de notice : A2020-116 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi9010044 Date de publication en ligne : 15/01/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi9010044 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94723
in ISPRS International journal of geo-information > Vol 9 n° 1 (January 2020)[article]
Titre : SpiNNaker: A spiking neural network architecture Type de document : Monographie Auteurs : Steve Furber, Éditeur scientifique ; Petrut Bogdan, Éditeur scientifique Editeur : Boston, Delft : Now publishers Année de publication : 2020 Importance : 352 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-68083-652-3 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cerveau
[Termes IGN] outil logiciel
[Termes IGN] programmation stochastique
[Termes IGN] puce
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] système de traitement de l'information
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (éditeur) 20 years in conception and 15 in construction, the SpiNNaker project has delivered the world’s largest neuromorphic computing platform incorporating over a million ARM mobile phone processors and capable of modelling spiking neural networks of the scale of a mouse brain in biological real time. This machine, hosted at the University of Manchester in the UK, is freely available under the auspices of the EU Flagship Human Brain Project. This book tells the story of the origins of the machine, its development and its deployment, and the immense software development effort that has gone into making it openly available and accessible to researchers and students the world over. It also presents exemplar applications from ‘Talk’, a SpiNNaker-controlled robotic exhibit at the Manchester Art Gallery as part of ‘The Imitation Game’, a set of works commissioned in 2016 in honour of Alan Turing, through to a way to solve hard computing problems using stochastic neural networks. The book concludes with a look to the future, and the SpiNNaker-2 machine which is yet to come. Note de contenu : 1- Origins
2- The SpiNNaker Chip
3- Building SpiNNaker Machines
4- Stacks of Software Stacks
5- Applications - Doing Stuff on the Machine
6- From Activations to Spikes
7- Learning in Neural Networks
8- Creating the FutureNuméro de notice : 25978 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Monographie DOI : 10.1561/9781680836523 En ligne : http://dx.doi.org/10.1561/9781680836523 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96705 Superpixel-enhanced deep neural forest for remote sensing image semantic segmentation / Li Mi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 159 (January 2020)
[article]
Titre : Superpixel-enhanced deep neural forest for remote sensing image semantic segmentation Type de document : Article/Communication Auteurs : Li Mi, Auteur ; Zhenzhong Chen, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 140 - 152 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] algorithme SLIC
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] réseau neuronal profond
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] superpixelRésumé : (Auteur) Semantic segmentation plays an important role in remote sensing image understanding. Great progress has been made in this area with the development of Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs). However, due to the complexity of ground objects’ spectrum, DCNNs with simple classifier have difficulties in distinguishing ground object categories even though they can represent image features effectively. Additionally, DCNN-based semantic segmentation methods learn to accumulate contextual information over large receptive fields that causes blur on object boundaries. In this work, a novel approach named Superpixel-enhanced Deep Neural Forest (SDNF) is proposed to target the aforementioned problems. To improve the classification ability, we introduce Deep Neural Forest (DNF), where the representation learning of deep neural network is conducted by a completely differentiable decision forest. Therefore, better classification accuracy is achieved by combining DCNNs with decision forests in an end-to-end manner. In addition, considering the homogeneity within superpixels and heterogeneity between superpixels, a Superpixel-enhanced Region Module (SRM) is proposed to further alleviate the noises and strengthen edges of ground objects. Experimental results on the ISPRS 2D semantic labeling benchmark demonstrate that our model significantly outperforms state-of-the-art methods thus validate the efficiency of our proposed SDNF. Numéro de notice : A2020-014 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.11.006 Date de publication en ligne : 29/11/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.11.006 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94403
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 159 (January 2020) . - pp 140 - 152[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(3)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2020011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2020013 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2020012 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Système de traitement d’images temps réel dédié à la mesure de champs denses de déplacements et de déformations / Seyfeddine Boukhtache (2020)
Titre : Système de traitement d’images temps réel dédié à la mesure de champs denses de déplacements et de déformations Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Seyfeddine Boukhtache, Auteur ; Michel Grédiac, Directeur de thèse ; François Berry, Directeur de thèse Editeur : Clermont-Ferrand : Université Clermont Auvergne Année de publication : 2020 Importance : 169 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de docteur de l'Université Clermont Auvergne, Spécialité Électronique et Architecture de SystèmesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] déformation de surface
[Termes IGN] effet thermique
[Termes IGN] interpolation linéaire
[Termes IGN] métrologie
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] temps réelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette thèse s’inscrit dans un cadre pluridisciplinaire. Elle traite de la problématique du temps réel et de celle des performances métrologiques en traitement d’images numériques. Elle s'intéresse plus particulièrement à la photomécanique. Il s'agit d'une discipline récente visant à développer et à utiliser au mieux des systèmes de mesure de champs entiers de petits déplacements et de petites déformations en surface de solides soumis à des sollicitations thermomécaniques. La technique utilisée dans cette thèse est la corrélation des images numériques (CIN), qui se trouve être l'une des plus employées dans cette communauté. Elle représente cependant des limitations à savoir un temps de calcul prohibitif et des performances métrologiques améliorables afin d'atteindre celles des capteurs ponctuels classiques comme les jauges de déformation.Ce travail s'appuie sur deux axes d'étude pour relever ce défi. Le premier repose sur l'optimisation de l'interpolation d'images qui est le traitement le plus coûteux dans la CIN. Une accélération est proposée en utilisant une implémentation matérielle parallélisée sur FPGA, tout en tenant compte de la consommation des ressources matérielles et de la précision. La principale conclusion est qu'un seul FPGA (dans les limites technologiques actuelles) ne suffit pas à implémenter l'intégralité de l'algorithme CIN. Un second axe d'étude a donc été proposé. Il vise à développer et à utiliser des réseaux de neurones convolutifs pour tenter d'atteindre à la fois des performances métrologiques meilleures que la CIN et un traitement en temps réel. Cette deuxième étude a montré l'efficacité d'un tel outil pour la mesure des champs de déplacements et de déformations. Elle ouvre de nouvelles perspectives en termes de performances métrologiques et de rapidité des systèmes de mesure de champs. Note de contenu : Introduction générale
1. Traitement sous-pixellique et performances métrologiques
1.1 Les approches à performance sous-pixelique
1.2 Techniques d’interpolation
1.3 Métrologie par vision
1.4 Le cas particulier de mesure métrologique en photomécanique
1.5 Conclusion
2. Implémentation matérielle : précision et ressources matérielles
2.1 Plateformes matérielles
2.2 Réduire la complexité de calcul : techniques d’approximation
2.3 Précision arithmétique
2.4 Processus d’optimisation de la représentation en virgule fixe
2.5 Conclusion
3. FPGA-based architecture for bi-cubic interpolation : the best trade-off between precision and hardware resource consumption
3.1 Introduction
3.2 Bi-cubic interpolation
3.3 Previous studies
3.4 Proposed architecture
3.5 Resource utilization and precision analysis
3.6 Results
3.7 Conclusion
4. Alternatives to bi-cubic interpolation considering FPGA hardware resource consumption
4.1 Introduction
4.2 Bi-cubic interpolation
4.3 Previous works
4.4 Approximation of the cubic kernel with n-piecewise linear functions
4.5 Combining cubic and linear interpolations
4.6 Results
4.7 Conclusion
5. When Deep Learning Meets Digital Image Correlation
5.1 Introduction
5.2 A short primer on deep learning
5.3 A brief review of CNN-based methods for optical flow estimation
5.4 Dataset
5.5 Fine-tuning networks of the literature
5.6 Tailoring FlowNetS to estimate displacement fields
5.7 Spatial resolution and metrological performance indicator
5.8 Assessing the generalization capability
5.9 Computing time
5.10 Conclusion
6. Conclusion générale et perspectives
6.1 Conclusion
6.2 PerspectivesNuméro de notice : 26530 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Électronique et Architecture de Systèmes : Clermont Auvergne : 2020 Organisme de stage : Sigma Clermont nature-HAL : Thèse Date de publication en ligne : 27/03/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03180484/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97561 Torch-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)PermalinkLe vandalisme de l'information géographique volontaire : analyse exploratoire et proposition d'une méthodologie de détection automatique / Quy Thy Truong (2020)PermalinkVers une occupation du sol France entière par imagerie satellite à très haute résolution / Tristan Postadjian (2020)PermalinkVery high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkShip 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)Permalink