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Big data : mise en perspective et enjeux pour les entreprises / Myriam Karoui in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 19 n° 3 (mai - juin 2014)  

Public [article]  inIngénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 19 n° 3 (mai - juin 2014) . - pp 73 - 92 Titre : Big data : mise en perspective et enjeux pour les entreprises Type de document : Article/Communication Auteurs : Myriam Karoui, Auteur ; Grégoire Davauchelle, Auteur ; Aurélie Dudezert, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 73 - 92 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Informatique [Termes IGN] analyse de données [Termes IGN] données massives [Termes IGN] entreprise [Termes IGN] flux de données [Termes IGN] temps réel Résumé : (Auteur) Les nouveaux usages liés à la prolifération d’internet (les réseaux sociaux, smartphones, applications mobiles, etc.) et le progrès de la technique (utilisation des capteurs, GPS, puces RFID, etc.) contribuent à une avalanche de données produites à grande échelle et souvent de manière non structurée. Il s’agit du phénomène big data. Pour les entreprises, le véritable enjeu à l’ère du big data est de pouvoir traiter et analyser en temps réel des flux de données importants émanant de sources différentes sous forme structurée et non structurée pour en extraire de la valeur et en tirer un avantage compétitif. En d’autres termes, un projet big data met les entreprises face à des enjeux technologiques puisqu’une architecture adaptée doit être mise en place, à des enjeux organisationnels pour décider de la stratégie et de l’organisation des flux de données à traiter ainsi qu’à des enjeux économiques en termes de création de valeur. Dans cet article, nous présentons une mise en perspective de ces enjeux pour les entreprises. Numéro de notice : A2014-362 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/isi.19.3.73-92 En ligne : https://doi.org/10.3166/isi.19.3.73-92 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=73769 [article]

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La sédimentation visuelle : outil et technique pour visualiser les flux de données à destination du grand public / Samuel Huron in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 19 n° 3 (mai - juin 2014)

Public [article]  inIngénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 19 n° 3 (mai - juin 2014) . - pp 155 - 158 Titre : La sédimentation visuelle : outil et technique pour visualiser les flux de données à destination du grand public Type de document : Article/Communication Auteurs : Samuel Huron, Auteur ; Romain Vuillemot, Auteur ; Jean-Daniel Fekete, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 155 - 158 Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] données massives [Termes IGN] flux de données [Termes IGN] grand public [Termes IGN] temps réel [Termes IGN] visualisation de données [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (Auteur) [Introduction] Cinq cent millions, c’est le nombre moyen de tweets envoyés par jour en 2013, avec des pics pouvant atteindre pratiquement 150 000 tweets par secondes. Un tweet provoque une mise à jour de la base de données sur l’infrastructure de Twitter ; il peut contenir du texte, des images et de la vidéo. Ce type de flux de données répond à la définition de « Big data » : volume, vitesse, hétérogénéité. Pour analyser cette masse de données, deux approches peuvent se combiner : les méthodes automatiques permettant de répondre à des questions précises, et la visualisation pour explorer et extraire des informations sur des sous-ensembles de ces données. Durant les vingt dernières années, la communauté de recherche en visualisation a fait d’énormes progrès tant dans la conception que dans l’évaluation de ces techniques. Néanmoins, bien qu’un travail abandon existe sur les représentations du temps (Aigner, 2007), ces travaux se sont majoritairement concentrés sur la représentation visuelle de données statiques. Numéro de notice : A2014-366 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=73773 [article]

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vol 19 n° 2 - mars - avril 2014 - Vers une adaptation dynamique et contextuelle des systèmes d'information (Bulletin de Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI) / Chantal Soulé-Dupuy  

Public [n° ou bulletin]  est un bulletin de Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI (2001 -)   Titre : vol 19 n° 2 - mars - avril 2014 - Vers une adaptation dynamique et contextuelle des systèmes d'information Type de document : Périodique Auteurs : Chantal Soulé-Dupuy, Éditeur scientifique Année de publication : 2014 Importance : 136 p. Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information [Termes IGN] analyse de données [Termes IGN] données massives [Termes IGN] exploration de données [Termes IGN] flux de données [Termes IGN] socle [Termes IGN] système d'information Numéro de notice : 093-201402 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Numéro de périodique En ligne : http://isi.revuesonline.com/resnum.jsp Format de la ressource électronique : URL sommaire Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=bulletin_display&id=17469 [n° ou bulletin]

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Using virtual reality and percolation theory to visualize fluid flow in porous media / Carlos Magno De Lima in Geoinformatica, vol 17 n° 4 (October 2013)  

Public [article]  inGeoinformatica > vol 17 n° 4 (October 2013) . - pp 521 - 541 Titre : Using virtual reality and percolation theory to visualize fluid flow in porous media Type de document : Article/Communication Auteurs : Carlos Magno De Lima, Auteur ; Luis M. G. Gonçalves, Auteur ; Cristiana Bentes, Auteur ; Ricardo Farias, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 521 - 541 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique [Termes IGN] analyse visuelle [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] dynamique des fluides [Termes IGN] flux de données [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] prospection pétrolière [Termes IGN] réalité virtuelle [Termes IGN] visualisation 3D Résumé : (Auteur) The study of the fluid flow process through porous media can bring valuable contributions in areas like oil exploration and environmental research. In this work, we propose an interactive tool, named VRFluid, that allows visual interpretation of the three-dimensional data generated by the simulation of the fluid flow the porous media. VRFluid comprises a virtual reality engine that provides stereo visualization of the three-dimensional data, and a simulation engine based on a dynamic percolation method to model the fluid flow. VRFluid is composed of two independent main threads, the percolation simulator and the rendering server, that can operate in parallel as a pipeline. We tested our tool on a region of a mature field database, supervised by geophysicists, and obtained images of the interior of the percolation data, providing important results for the interpretation and cluster formation process. Numéro de notice : A2013-508 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-012-0168-5 Date de publication en ligne : 23/10/2012 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-012-0168-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32646 [article]

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Spatio-temporal image pattern prediction method based on a physical model with time-varying optical flow / Hidetomo Sakaino in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 5 Tome 2 (May 2013)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 51 n° 5 Tome 2 (May 2013) . - pp 3023 - 3036 Titre : Spatio-temporal image pattern prediction method based on a physical model with time-varying optical flow Type de document : Article/Communication Auteurs : Hidetomo Sakaino, Auteur Année de publication : 2013 Article en page(s) : pp 3023 - 3036 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] détecteur [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] flux de données [Termes IGN] prédiction Résumé : (Auteur) This paper proposes an image-based prediction method that can physically predict near-future spatio-temporal image changes using fluid-like image sequences, i.e., dynamic texture, from different image sources such as ground-based radar imagers, satellite sensors, and lightning detectors. Previous alternatives, i.e., tracking radar echo by correlation or thunderstorm identification, tracking, analysis, and nowcasting, employ pattern matching or linear extrapolation of the centroid of an image object to predict the next time image with many tuning model parameters. However, such methods fail to handle the high degree of motion and deformation of fluid-like images, i.e., vortex. To remedy this issue, this paper presents a spatio-temporal prediction method based on a computer vision framework; it employs a physics-based model with time-variant optical flow. Initial local motions from image sequences are estimated by the extended optical flow method, where a locally optimal weighting parameter and a statistically robust function are applied to Horn and Schunck's model. The next time image sequence from the past image sequence is physically predicted by the extended advection equation for image intensities and the Navier–Stokes equation with a continuity equation for varying optical flow over time. For different source images, our method offers no prior knowledge of size, shape, texture, and motion of moving objects. Experiments demonstrate that the proposed prediction method outperforms a previous prediction method with respect to prediction accuracy. Numéro de notice : A2013-271 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2012.2212201 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2012.2212201 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32409 [article]

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Continuous aggregate nearest neighbor queries / H. Elmongui in Geoinformatica, vol 17 n° 1 (January 2013)  

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Les débats du numérique / Maryse Carmes (2013)  

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Web-based geoprocessing and workflow creation for generating and providing remote sensing products / J. Eberle in Geomatica, vol 66 n° 1 (March 2012)  

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Interpolating spatial interaction data / W. Jang in Transactions in GIS, vol 15 n° 4 (August 2011)  

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Métadonnées et qualité pour les systèmes de surveillance en temps réel / C. Gutierrez in Revue internationale de géomatique, vol 19 n° 2 (juin - aout 2009)  

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Service chaining architectures for applications implementing distributed geographic information processing / Anders Friis-Christensen in International journal of geographical information science IJGIS, vol 23 n° 5 (may 2009)  

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Gestion de données de capteurs / L. Gurgen in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 14 n° 1 (janvier - février 2009)

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CALM, Un système de gestion de données de Capteurs à Localisation Mobile / Iulian Sandu Popa (16/07/2008)

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INFORSID 2004, Congrès Informatique des organisations et systèmes d'information et de décision, Biarritz, 24 - 27 mai 2004, 2. Actes workshop OCM - SI, 3ème Workshop sur les objets, composants et modèles dans l'ingénierie des systèmes d'information / Dalila Tamzalit (2005)

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Efficient flow computation on massive grid terrain datasets / L. Arge in Geoinformatica, vol 7 n° 4 (December 2003)  

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