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Titre : Big data computing for geospatial applications Type de document : Monographie Auteurs : Zhenlong Li, Éditeur scientifique ; Wenwu Tang, Éditeur scientifique ; Qunying Huang, Éditeur scientifique ; et al., Auteur Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 222 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03943-245-5 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] analyse géovisuelle
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] cyberinfrastructure
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] informatique en nuage
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] représentation géographique
[Termes IGN] réseau sémantiqueRésumé : (éditeur) The convergence of big data and geospatial computing has brought forth challenges and opportunities to Geographic Information Science with regard to geospatial data management, processing, analysis, modeling, and visualization. This book highlights recent advancements in integrating new computing approaches, spatial methods, and data management strategies to tackle geospatial big data challenges and meanwhile demonstrates opportunities for using big data for geospatial applications. Crucial to the advancements highlighted in this book is the integration of computational thinking and spatial thinking and the transformation of abstract ideas and models to concrete data structures and algorithms. Note de contenu : 1- Introduction to Big Data computing for geospatial applications
2- MapReduce-based D-ELT framework to address the challenges of geospatial Big Data
3- High-performance overlay analysis of massive geographic polygons that considers shape complexity in a cloud environment
4- Parallel cellular automata Markov model for land use change prediction over MapReduce framework
5- Terrain analysis in Google Earth Engine: A method adapted for high-gerformance global-scale analysis
6- Integrating geovisual analytics with machine learning for human mobility pattern discovery
7- Social media Big Data mining and spatio-temporal analysis on public emotions for disaster mitigation
8- A novel method of missing road generation in city blocks based on big mobile navigation trajectory data
9- A task-oriented knowledge base for geospatial problem-solving
10- Geographic knowledge graph (GeoKG): A formalized geographic knowledge representation
11- Advanced cyberinfrastructure to enable search of big climate datasets in THREDDSNuméro de notice : 28389 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-03943-245-5 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03943-245-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98688
Titre : Knowledge graphs and big data processing Type de document : Monographie Auteurs : Valentina Janev, Éditeur scientifique ; Damien Graux, Éditeur scientifique ; Hajira Jabeen, Éditeur scientifique ; Emanuel Sallinger, Éditeur scientifique Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2020 Importance : 307 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-030-53199-7 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] écosystème
[Termes IGN] énergie
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] ingénierie des connaissances
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] système à base de connaissancesRésumé : (éditeur) This open access book is part of the LAMBDA Project (Learning, Applying, Multiplying Big Data Analytics), funded by the European Union, GA No. 809965. Data Analytics involves applying algorithmic processes to derive insights. Nowadays it is used in many industries to allow organizations and companies to make better decisions as well as to verify or disprove existing theories or models. The term data analytics is often used interchangeably with intelligence, statistics, reasoning, data mining, knowledge discovery, and others. The goal of this book is to introduce some of the definitions, methods, tools, frameworks, and solutions for big data processing, starting from the process of information extraction and knowledge representation, via knowledge processing and analytics to visualization, sense-making, and practical applications. Each chapter in this book addresses some pertinent aspect of the data processing chain, with a specific focus on understanding Enterprise Knowledge Graphs, Semantic Big Data Architectures, and Smart Data Analytics solutions. This book is addressed to graduate students from technical disciplines, to professional audiences following continuous education short courses, and to researchers from diverse areas following self-study courses. Basic skills in computer science, mathematics, and statistics are required. Note de contenu : 1- Ecosystem of big data
2- Knowledge graphs: The layered perspective
3- Big data outlook, tools, and architectures
4- Creation of knowledge graphs
5- Federated query processing
6- Reasoning in knowledge graphs: An embeddings spotlight
7- Scalable knowledge graph processing using SANSA
8- Context-based entity matching for big data
9- Survey on big data applications
10- Case study from the energy domain
11-Numéro de notice : 25928 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Monographie DOI : 10.1007/978-3-030-53199-7 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-030-53199-7 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96189
Titre : Representation learning for natural language processing Type de document : Monographie Auteurs : Zhiyuan Liu, Éditeur scientifique ; Yankai Lin, Éditeur scientifique ; Maosong Sun, Éditeur scientifique Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2020 Importance : 334 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-981-1555732-- Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] représentation des connaissances
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] traitement du langage naturelRésumé : (Editeur) This open access book provides an overview of the recent advances in representation learning theory, algorithms and applications for natural language processing (NLP). It is divided into three parts. Part I presents the representation learning techniques for multiple language entries, including words, phrases, sentences and documents. Part II then introduces the representation techniques for those objects that are closely related to NLP, including entity-based world knowledge, sememe-based linguistic knowledge, networks, and cross-modal entries. Lastly, Part III provides open resource tools for representation learning techniques, and discusses the remaining challenges and future research directions. The theories and algorithms of representation learning presented can also benefit other related domains such as machine learning, social network analysis, semantic Web, information retrieval, data mining and computational biology. This book is intended for advanced undergraduate and graduate students, post-doctoral fellows, researchers, lecturers, and industrial engineers, as well as anyone interested in representation learning and natural language processing. Note de contenu :
1. Representation Learning and NLP
1.1 Motivation
1.2 Why Representation Learning Is Important for NLP
1.3 Basic Ideas of Representation Learning
1.4 Development of Representation Learning for NLP
1.5 Learning Approaches to Representation Learning for NLP
1.6 Applications of Representation Learning for NLP
1.7 The Organization of This Book
2. Word Representation
2.1 Introduction
2.2 One-Hot Word Representation
2.3 Distributed Word Representation
2.4 Contextualized Word Representation
2.5 Extensions
2.6 Evaluation
3. Compositional Semantics
3.1 Introduction
3.2 Semantic Space
3.3 Binary Composition
3.4 N-Ary Composition
4. Sentence Representation
4.1 Introduction
4.2 One-Hot Sentence Representation
4.3 Probabilistic Language Model
4.4 Neural Language Model
4.5 Applications
5. Document Representation
5.1 Introduction
5.2 One-Hot Document Representation
5.3 Topic Model
5.4 Distributed Document Representation
5.5 Applications
6. Sememe Knowledge Representation
6.1 Introduction
6.2 Sememe Knowledge Representation
6.3 Applications
7. World Knowledge Representation
7.1 Introduction
7.2 Knowledge Graph Representation
7.3 Multisource Knowledge Graph Representation
7.4 Applications
8. Network Representation
8.1 Introduction
8.2 Network Representation
8.3 Graph Neural Networks
9. Cross-Modal Representation
9.1 Introduction
9.2 Cross-Modal Representation
9.3 Image Captioning
9.4 Visual Relationship Detection
9.5 Visual Question Answering
10. Resources
10.1 Open-Source Frameworks for Deep Learning
10.2 Open Resources for Word Representation
10.3 Open Resources for Knowledge Graph Representation
10.4 Open Resources for Network Representation
10.5 Open Resources for Relation Extraction
11. OutlookNuméro de notice : 26515 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.1007/978-981-15-5573-2 En ligne : http://doi.org/10.1007/978-981-15-5573-2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97296 Un modèle de transcription pour identifier et analyser les objets de référence et les relations spatiales utilisées pour se localiser en montagne / Mattia Bunel in Cartes & Géomatique, n° 241-242 (décembre 2019)
[article]
Titre : Un modèle de transcription pour identifier et analyser les objets de référence et les relations spatiales utilisées pour se localiser en montagne Type de document : Article/Communication Auteurs : Mattia Bunel , Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Marlène Villanova-Oliver, Auteur ; Grégoire Bonhoure, Auteur ; Tiphaine Jouan, Auteur Année de publication : 2019 Projets : CHOUCAS / Olteanu-Raimond, Ana-Maria Conférence : ICC 2019, 29th International Cartographic Conference ICA, Mapping everything for everyone 15/07/2019 20/07/2019 Tokyo Japon Open Access Proceedings of the ICA Article en page(s) : pp 107 - 115 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] croquis topographique
[Termes IGN] géoréférencement indirect
[Termes IGN] montagne
[Termes IGN] objet géographique
[Termes IGN] relation spatiale
[Termes IGN] représentation des connaissances
[Termes IGN] secours d'urgence
[Termes IGN] transcriptionRésumé : (auteur) Le projet CHOUCAS vise à aider les secours en montagne à localiser des victimes décrivant leur position à l'aide de relations spatiales et d'objets géographiques. Dans ce contexte, l'étude présentée dans cet article vise à mieux comprendre les objets de référence et les relations spatiales utilisés pour décrire une position dans un contexte montagneux, dans le but de concevoir des outils pour aider les sauveteurs. Des enregistrements d'appels d'urgence ont été utilisés comme matériel de départ. Le cœur du travail consiste à concevoir un modèle pour transcrire les informations de localisation contenues dans ces appels tout en les structurant. Une première analyse des appels transcrits montre que les relations spatiales statiques projectives ou directionnelles sont les plus utilisées et qu'une classification plus fine des objets de référence et des relations spatiales est nécessaire. Afin de présenter de manière synthétique les informations de localisation contenues dans un appel, une représentation supplémentaire au moyen d'une sketch map (carte schématisée) avec une symbolisation dédiée est proposée. Numéro de notice : A2019-654 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97839
in Cartes & Géomatique > n° 241-242 (décembre 2019) . - pp 107 - 115[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2019022 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 021-2019021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Computing and querying strict, approximate, and metrically refined topological relations in linked geographic data / Blake Regalia in Transactions in GIS, vol 23 n° 3 (June 2019)
[article]
Titre : Computing and querying strict, approximate, and metrically refined topological relations in linked geographic data Type de document : Article/Communication Auteurs : Blake Regalia, Auteur ; Krzysztof Janowicz, Auteur ; Grant McKenzie, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 601 - 619 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web
[Termes IGN] DBpedia
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] entité géographique
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] relation topologique
[Termes IGN] requête spatiale
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] web des donnéesRésumé : (Auteur) Geographic entities and the information associated with them play a major role in Web‐scale knowledge graphs such as Linked Data. Interestingly, almost all major datasets represent places and even entire regions as point coordinates. There are two key reasons for this. First, complex geometries are difficult to store and query using the current Linked Data technology stack to a degree where many queries take minutes to return or will simply time out. Second, the absence of complex geometries confirms a common suspicion among GIScientists, namely that for many everyday queries place‐based relational knowledge is more relevant than raw geometries alone. To give an illustrative example, the statement that the White House is in Washington, DC is more important for gaining an understating of the city than the exact geometries of both entities. This does not imply that complex geometries are unimportant but that (topological) relations should also be extracted from them. As Egenhofer and Mark (1995b) put it in their landmark paper on naive geography, topology matters, metric refines. In this work we demonstrate how to compute and utilize strict, approximate, and metrically refined topological relations between several geographic feature types in DBpedia and compare our results to approaches that compute result sets for topological queries on the fly. Numéro de notice : A2019-256 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12548 Date de publication en ligne : 26/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1111/tgis.12548 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93014
in Transactions in GIS > vol 23 n° 3 (June 2019) . - pp 601 - 619[article]Deeply integrating linked data with geographic information systems / Gengchen Mai in Transactions in GIS, vol 23 n° 3 (June 2019)PermalinkGeographic Knowledge Graph (GeoKG): A formalized geographic knowledge representation / Shu Wang in ISPRS International journal of geo-information, vol 8 n° 4 (April 2019)PermalinkGeoTxt: A scalable geoparsing system for unstructured text geolocation / Morteza Karimzadeh in Transactions in GIS, vol 23 n° 1 (February 2019)PermalinkAn approach to measuring semantic relatedness of geographic terminologies using a thesaurus and lexical database sources / Zugang Chen in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 3 (March 2018)PermalinkRéduction du nombre des prédicats pour les approches de répartition des entrepôts de données / Mourad Ghorbel in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 21 n° 1 (janvier - février 2016)PermalinkA structural-lexical measure of semantic similarity for geo-knowledge graphs / Andrea Ballatore in ISPRS International journal of geo-information, vol 4 n°2 (June 2015)PermalinkThematic signatures for cleansing and enriching place-related linked data / Benjamin Adams in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 4 (April 2015)PermalinkTemporal logic and operation relations based knowledge representation for land cover change web services / Jun Chen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 83 (September 2013)PermalinkObject detection and localization using a knowledge graph on spatial relationships / Nguyen-Vu Hoang (July 2013)PermalinkSemi-automatic quality control of topographic data sets / Petra Helmholz in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 9 (September 2012)PermalinkMathematical morphology-based generalization of complex 3D building models incorporating semantic relationships / J. Zhao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 68 (March 2012)PermalinkConstruire la légende de la carte à l'aide d'une base de connaissance en cartographie / Catherine Dominguès (2012)PermalinkFormalisation, acquisition et mise en œuvre de connaissances pour l’intégration virtuelle de bases de données géographiques / Nathalie Abadie (2012)PermalinkIC 2010, Ingénierie des Connaissances 2010, 21es journées francophones, 9 - 10 juin 2010, Nîmes, France / Sylvie Desprès (2010)PermalinkA method based on query caching and predicate substitution for the treatment of failing database queries / Olivier Pivert (2010)PermalinkSystème coopératif à base de connaissances pour le choix de couleurs personnalisées et originales en cartographie / Sidonie Christophe (2010)PermalinkUser defined topological predicates in databases systems / Timon Behr in Geoinformatica, vol 14 n° 1 (January 2010)PermalinkA GeoAgent-based framework for knowledge-oriented representation: embracing social rules in GIS / C. Yu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 23 n° 7-8 (july 2009)PermalinkCOSIT 2009, Doctoral Colloquium, 25 septembre 2009, Port de l'Aber Wrac'h, France / Clare Davies (2009)PermalinkIC 2009, Ingénierie des Connaissances 2009, 20es journées francophones, Hammamet, Tunisie, 25 - 29 mai 2009 / Fabien L. Gandon (2009)Permalink