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Titre : Artificial intelligence : Latest advances, new paradigms and novel applications Type de document : Monographie Auteurs : Eneko Osaba, Auteur ; Esther Villar-Rodriguez, Auteur ; Jesus L. Lobo, Auteur ; et al., Auteur Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2021 Importance : 158 p. Format : 16 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83962-389-9 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] innovation
[Termes IGN] modèle orienté agent
[Termes IGN] organisme international
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] règlement
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] Spark
[Termes IGN] système d'informationRésumé : (éditeur) Artificial Intelligence (AI) is widely known as a knowledge field that aims to make computers, robots, or products that mimic the way humans think. In the current scientific community, AI is an intensively studied area composed of multiple branches. Historically, machine learning and optimization are two of the most studied fronts thanks to the development of novel and challenging research topics such as transfer optimization, swarm robotics, and drift detection and adaptation to evolving conditions in real-time. This book collects radically new theoretical insights, reporting recent developments and evincing innovative applications regarding AI methods in all fields of knowledge. It also presents works focused on new paradigms and novel branches of AI science. Note de contenu : 1- Introductory chapter: Artificial intelligence - Latest advances, new paradigms and novel applications
2- Big data framework using Spark architecture for dose optimization based on deep learning in medical imaging
3- Novelty detection methodology based on self-organizing maps for power quality monitoring
4- AI-powered workforce management and its future in India
5- Agent based load balancing in grid computing
6- A food recommender based on frequent sets of food mining using image recognition
7- The prospects for creating instruments for the coordination of activities of international organizations in the regulation of artificial intelligence
8- Artificial intelligence assisted innovation
9- Quest for I (intelligence) in AI (artificial intelligence): A non-elusive attemptNuméro de notice : 28633 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.87770 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.87770 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99636 Cluttering reduction for interactive navigation and visualization of historical Images / Evelyn Paiz-Reyes (2021)
Titre : Cluttering reduction for interactive navigation and visualization of historical Images Type de document : Article/Communication Auteurs : Evelyn Paiz-Reyes , Auteur ; Mathieu Brédif , Auteur ; Sidonie Christophe , Auteur Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2021 Collection : Proceedings of the ICA num. 4 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse géovisuelle
[Termes IGN] complexité
[Termes IGN] environnement géographique virtuel
[Termes IGN] exploration d'images
[Termes IGN] image ancienne
[Termes IGN] rendu (géovisualisation)
[Termes IGN] rendu réaliste
[Termes IGN] scène 3D
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) Iconographic representations, such as historical photos of geographic spaces, are precious cultural heritage resources capable of describing a particular geographical area’s evolution over time. These photographic collections may vary in size, between hundreds and thousands of items. With the advent of the digital era, many of these documents have been digitized, spatialized, and are available online. Browsing through these digital image collections represents new challenges. This paper examines the topic of historical image exploration in a virtual environment enabling the co-visualization of historical photos into a contemporary 3D scene. We address the topic of user interaction considering the potential volume of the input data. Our methodology is based on design guidelines that rely on visual perception techniques to ease visual complexity and improve saliency on specific cues. The designs are additionally implemented following an image-based rendering approach and evaluated in a group of users. Overall, these propositions may be a notable addition to creating innovative ways to visualize and discover historical images in a virtual geographic environment. Numéro de notice : C2021-048 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-proc-4-81-2021 Date de publication en ligne : 03/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/ica-proc-4-81-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99434 Connecting images through time and sources: Introducing low-data, heterogeneous instance retrieval / Dimitri Gominski (2021)
Titre : Connecting images through time and sources: Introducing low-data, heterogeneous instance retrieval Type de document : Article/Communication Auteurs : Dimitri Gominski , Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Liming Chen, Auteur Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2021 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Importance : 5 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] descripteur
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] données hétérogènes
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] image multi sources
[Termes IGN] indexation sémantique
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenuRésumé : (auteur) With impressive results in applications relying on feature learning, deep learning has also blurred the line between algorithm and data. Pick a training dataset, pick a backbone network for feature extraction, and voilà; this usually works fora variety of use cases. But the underlying hypothesis that there exists a training dataset matching the use case is not alwaysmet. Moreover, the demand for interconnections regardless of the variations of the content calls for increasing generalization and robustness in features. An interesting application characterized by these problematics is the connection of historical and cultural databases of images.Through the seemingly simple task of instance retrieval, wepropose to show that it is not trivial to pick features respondingwell to a panel of variations and semantic content. Introducing anew enhanced version of the ALEGORIA benchmark, we compare descriptors using the detailed annotations. We further give in sights about the core problems in instance retrieval, testing fourstate-of-the-art additional techniques to increase performance. Numéro de notice : P2021-001 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : 10.48550/arXiv.2103.10729 Date de publication en ligne : 21/03/2021 En ligne : https://doi.org/10.48550/arXiv.2103.10729 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97398
Titre : COVID-19 geoviz for spatio-temporal structures detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Jacques Gautier , Auteur ; María-Jesús Lobo , Auteur ; Benjamin Fau, Auteur ; Armand Drugeon, Auteur ; Sidonie Christophe , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2021 Collection : Proceedings of the ICA num. 4 Projets : 1-Pas de projet / Gouet-Brunet, Valérie Conférence : ICC 2021, 30th ICA international cartographic conference 14/12/2021 18/12/2021 Florence Italie Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse géovisuelle
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] cube espace-temps
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] maladie virale
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationMots-clés libres : Grow Ring Map visualization Résumé : (auteur) The spread of COVID-19 has motivated a wide interest in visualization tools to represent the pandemic’s spatio-temporal evolution. This tools usually rely on dashboard environments which depict COVID-19 data as temporal series related to different indicators (number of cases, deaths) calculated for several spatial entities at different scales (countries or regions). In these tools, diagrams (line charts or histograms) display the temporal component of data, and 2D cartographic representations display the spatial distribution of data at one moment in time. In this paper, we aim at proposing novel visualization designs in order to help medical experts to detect spatio-temporal structures such as clusters of cases and spatial axes of propagation of the epidemic, through a visual analysis of detailed COVID-19 event data. In this context, we investigate and revisit two visualizations, one based on the Growth Ring Map technique and the other based on the space-time cube applied on a spatial hexagonal grid. We assess the potential of these visualizations for the visual analysis of COVID-19 event data, through two proofs of concept using synthetic cases data and web-based prototypes. The Grow Ring Map visualization appears to facilitate the identification of clusters and propagation axes in the cases distribution, while the space-time cube appears to be suited for the identification of local temporal trends. Numéro de notice : C2021-046 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-proc-4-37-2021 Date de publication en ligne : 03/12/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/ica-proc-4-37-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99398 Création de bases de connaissances topographiques à partir de sources hétérogènes / Helen Mair Rawsthorne (2021)
Titre : Création de bases de connaissances topographiques à partir de sources hétérogènes Type de document : Article/Communication Auteurs : Helen Mair Rawsthorne , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2021 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2021, 30es Journées 25/05/2021 28/05/2021 en ligne France vidéos des journées Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] base de connaissances
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] entité géographique
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] relation spatiale
[Termes IGN] système à base de connaissancesRésumé : (auteur) Ma thèse vise à proposer une approche pour construire, peupler et évaluer une base de connaissances géoréférencées à partir de sources hétérogènes, notamment des bases de données vectorielles et des textes. Celles-ci doivent permettre d’intégrer à la fois du référencement spatial direct et indirect pour le développement d’applications nécessitant de faire du raisonnement spatial selon ces deux modalités. La première étude de cas dans cette thèse se base sur les Instructions Nautiques du Service hydrographique et océanographique de la Marine (Shom). Ce sont des ouvrages publiés par le Shom qui aident à la navigation côtière en complément des cartes nautiques pour planifier un itinéraire. Principalement, elles décrivent le paysage côtier depuis le point de vue d'un navire et donnent des indications pour naviguer près de la côte et accéder aux ports. Notre objectif premier est donc d’extraire, géoréférencer et structurer les connaissances contenues dans ces Instructions Nautiques : les entités spatiales, les relations spatiales et les instructions liées à la navigation côtière. Le but est de rendre les connaissances contenues dans ces ouvrages, qui sont actuellement écrits et mis à jour à la main, structurées et réutilisables dans une base de connaissances avec l'aide d'une ontologie. Ce poster présente l’approche globale envisagée ainsi qu’une première version de cette ontologie. Numéro de notice : C2021-009 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03239957v1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97908 PermalinkExtracting event-related information from a corpus regarding soil industrial pollution / Chuanming Dong (2021)PermalinkIntégration et analyse de données massives et hétérogènes pour une observation intelligente du territoire / Rodrigue Kafando (2021)PermalinkIntelligent sensors for positioning, tracking, monitoring, navigation and smart sensing in smart cities / Li Tiancheng (2021)PermalinkPermalinkPermalinkMéthodes et outils pour l’analyse spatiale exploratoire en géolinguistique : contributions aux humanités numériques spatialisées / Clément Chagnaud (2021)PermalinkPermalinkReprésentation sémantique de données géospatiales au service de l'analyse de changements / Jordan Dorne (2021)PermalinkSherloc: a knowledge-driven algorithm for geolocating microblog messages at sub-city level / Laura Di Rocco in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)Permalink