Descripteur
Termes IGN > informatique > intelligence artificielle > ingénierie des connaissances > représentation des connaissances
représentation des connaissancesVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (78)
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
ATONTE: towards a new methodology for seed ontology development from texts and experts / Helen Mair Rawsthorne (2022)
Titre : ATONTE: towards a new methodology for seed ontology development from texts and experts Type de document : Article/Communication Auteurs : Helen Mair Rawsthorne , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Eric Kergosien, Auteur ; Cécile Duchêne , Auteur ; Eric Saux, Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2022 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : EKAW 2022, 23rd international conference on knowledge engineering and knowledge management 26/09/2022 29/09/2022 Bozen-Bolzano Italie Proceedings Springer Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] connaissance thématique
[Termes IGN] corpus
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] réseau sémantiqueRésumé : (auteur) ATONTE (ATlantis methodology for ONtology development from Texts and Experts) is a methodology for the manual development of low-level seed ontologies. The modelling process is based on a combination of knowledge from non-fiction text corpora such as manuals, information guides or sets of instructions, and the knowledge of domain experts. This article presents the five key steps of the ATONTE process. Seed ontologies created with ATONTE can be used to develop and populate knowledge graphs for use in specific applications within given technical domains. Numéro de notice : C2022-010 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : texte de soumission Thématique : GEOMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03794323v1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102120 Semantic hierarchy emerges in deep generative representations for scene synthesis / Ceyuan Yang in International journal of computer vision, vol 129 n° 5 (May 2021)
[article]
Titre : Semantic hierarchy emerges in deep generative representations for scene synthesis Type de document : Article/Communication Auteurs : Ceyuan Yang, Auteur ; Yujun Shen, Auteur ; Bolei Zhou, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1451 - 1466 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse visuelle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] compréhension de l'image
[Termes IGN] représentation des connaissances
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] segmentation hiérarchique
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] synthèse d'imageRésumé : (auteur) Despite the great success of Generative Adversarial Networks (GANs) in synthesizing images, there lacks enough understanding of how photo-realistic images are generated from the layer-wise stochastic latent codes introduced in recent GANs. In this work, we show that highly-structured semantic hierarchy emerges in the deep generative representations from the state-of-the-art GANs like StyleGAN and BigGAN, trained for scene synthesis. By probing the per-layer representation with a broad set of semantics at different abstraction levels, we manage to quantify the causality between the layer-wise activations and the semantics occurring in the output image. Such a quantification identifies the human-understandable variation factors that can be further used to steer the generation process, such as changing the lighting condition and varying the viewpoint of the scene. Extensive qualitative and quantitative results suggest that the generative representations learned by the GANs with layer-wise latent codes are specialized to synthesize various concepts in a hierarchical manner: the early layers tend to determine the spatial layout, the middle layers control the categorical objects, and the later layers render the scene attributes as well as the color scheme. Identifying such a set of steerable variation factors facilitates high-fidelity scene editing based on well-learned GAN models without any retraining (code and demo video are available at https://genforce.github.io/higan). Numéro de notice : A2021-408 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s11263-020-01429-5 Date de publication en ligne : 10/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-020-01429-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97725
in International journal of computer vision > vol 129 n° 5 (May 2021) . - pp 1451 - 1466[article]
Titre : Knowledge graph management and streaming in the context of edge computing Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Weiqin Xu, Auteur ; Olivier Curé, Directeur de thèse Editeur : Champs-sur-Marne [France] : Université Gustave Eiffel Année de publication : 2021 Importance : 122 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université Gustave Eiffel, Spécialité InformatiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] flux continu
[Termes IGN] informatique en nuage
[Termes IGN] internet des objets
[Termes IGN] langage de requête
[Termes IGN] module d'extension
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] OWL
[Termes IGN] RDF
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] SPARQL
[Termes IGN] stockage de données
[Termes IGN] web sémantiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Edge Computing proposes to distribute computation and data storage closer to original data sources. This technology is becoming an important trend in IT. This is mainly due to the emergence of the Internet of Things and its set of compact devices, eg sensors, actuators or gateways, whose computing and storing capacities are ever-increasing. Different from Cloud Computing, which targets large data centers, Edge Computing's computation distribution strategy can potentially reduce network pressure and make full use of computation power of edge devices.In order to support smart data processing at the edge of the network, a knowledge representation strategy is needed. In 2021, technologies belonging to the so-called Semantic Web are mature and robust enough to bring intelligence to Edge computing. These technologies correspond to the RDF (Resource Description Framework) data model, the RDFS (RDF Schema) and OWL (Web ontology Language) ontology languages and their associated reasoning services, the SPARQL query language. A cornerstone of such an approach is an Edge device compliant RDF database management system. However, most RDF stores are designed for powerful servers or Cloud Computing. These systems partly owe their efficiency to costly indexing strategies, ie based on multiples indexes.In the context of Edge computing, characterised by relatively limited memory footprint and computing power, it is not reasonable to use any of these RDF stores. Hence, a novel kind of RDF store is needed. In this work, we consider that some of its features must be an in-memory approach, low-memory footprint for both the system and its managed data, adapted query optimization techniques to make query processing as fast as possible. Moreover, reasoning at query run-time and stream processing are required by several of the use cases that we have identified in real-world situations.For the aim of compressing RDF data while maintaining querying speed, we make an extensive use of Succinct Data Structure (SDS) data structures to benefit from its data compression and high data retrieving speed simultaneously. This help us to get a self-indexed compact RDF store which does not require decompression operation. Our query processing approach is adapted to our storage layout and to standard SDS operations, namely access, rank and select. We prove the efficiency of our approach with thorough evaluation.In order to help the acceleration of RDFS reasoning, we have designed our system based on a semantic-aware encoding strategy named LiteMat. This encoding scheme, which has been developed and maintained by our research team, has been extended in the PhD thesis to support multiple inheritance, transitive and inverse properties. It thus extends the expressive power of addressed ontologies.In real IoT use cases, data are usually continuously coming from sensors or actuators. To address this issue, an extension of SuccinctEdge has been designed to handle those streaming data. This extension includes an extra data structure in our RDF store to process numeric data with time-based aggregations and an adapted streaming-SPARQL extension processor to permit the querying of streaming data. With the help of this extra data structure and the adapted query processor, one can easily query the dynamic RDF graph by a streaming-SPARQL query. However, query execution on a dynamic graph may have many repeating graph searching, which may heavily slow down the system. In order to solve this problem, we separate a query into dynamic part and static part. The result of the static part is computed once and stored all along the duration of the continuous query processing. Concerning the dynamic part, the corresponding result is combined with the static part result to generate the final result of each query execution. We prove that our streaming extension system is of low latency and of high throughput with good robustness and correctness properties. Note de contenu : 1- Introduction
2- Background knowledge
3- LiteMat, an encoding scheme for RDFS++
4- SuccinctEdge
5- Streaming SuccinctEdge
6- ConclusionNuméro de notice : 24026 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Gustave Eiffel : 2021 Organisme de stage : Laboratoire d’Informatique Gaspard Monge DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-03697222/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101824
Titre : Learning digital geographies through geographical artificial intelligence Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Pengyuan Liu, Auteur ; Stefano de Sabbata, Directeur de thèse ; Yu-Dong Zhang, Directeur de thèse Editeur : Leicester [Royaume-Uni] : University of Leicester Année de publication : 2021 Importance : 199 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
A thesis submitted in fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy, Geology and EnvironmentLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse socio-économique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] croissance urbaine
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] géomatique web
[Termes IGN] intelligence artificielle
[Termes IGN] Londres
[Termes IGN] réseau neuronal de graphes
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] système d'information urbain
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) As the distinction between online and physical spaces rapidly degrades, digital platforms have become an integral component of how people’s everyday experiences are mediated. User-generated content (UGC) shared on such platforms provides insights into how users want to represent their everyday lives, which augments and reinforces our understanding of local communities through time and layers dynamic information across and over the geographic space. Inspired by the development of the newly arisen scientific disciplines within geography: geographical artificial intelligence (GeoAI), this thesis adopts deep learning approaches on graph representations of human dynamics illustrated through geotagged UGC to explore how place representations are augmented and reinforced through users’ spatial experiences by classifying their multimedia activities and identifying the spatial clusters of UGC at the urban scale. Having the place representations described through UGC, this thesis explores how these representations can be used in conjunction with various official spatial statistics to understand and predict the dynamic changes of the socio-economic characteristics of places. The principal contributions of this thesis are: (1) to provide frameworks with higher classification and prediction accuracy but requiring fewer sample data; thus, contributing to an advanced framework to summarise spatial characteristics of places; (2) to show that multimedia content provides rich information regarding places, the use of space, and people’s experience of the landscape; thus, benefiting a better understanding of place representations; (3) to illustrate that the spatial patterns of UGC can be adopted as a valuable proxy to understand urban development and neighbourhood change; (4) to reinforce the concept that Spatial is Special. Spatial processes are commonly spatially autocorrelated. The mainstream of machine learning methods do not explicitly incorporate the spatial or spatio-temporal component to address such a speciality of spatial data. This thesis highlights the importance of explicitly incorporating spatial or spatio-temporal components in geographical analysis models. Note de contenu : 1- Introduction
2- Towards quantitative digital geographies: Concepts, research and implications
3- Data and methods
4- Classification learning through a graph-based semi-supervised approach
5- Location estimation of social media content through a graph-based linkPrediction
6- Urban change modelling with spatial knowledge graphs
7- DiscussionNuméro de notice : 28629 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis: Geology and Environment: Leicester : 2021 DOI : sans En ligne : https://leicester.figshare.com/articles/thesis/Learning_Digital_Geographies_thro [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99618 Représentation sémantique de données géospatiales au service de l'analyse de changements / Jordan Dorne (2021)
Titre : Représentation sémantique de données géospatiales au service de l'analyse de changements Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Jordan Dorne, Auteur ; Nathalie Aussenac-Gilles, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 2 Jean Jaurès Année de publication : 2021 Importance : 154 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Délivré par l'Université Toulouse 2 - Jean Jaurès, Spécialité Informatique et TélécommunicationsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] observation de la Terre
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] représentation des connaissances
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] web sémantique
[Termes IGN] zone d'intérêtIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La détection de changements à partir d’images satellitaires d’observation de la Terre est une tâche utile pour surveiller des évolutions naturelles ou liées à l’activité humaines, mais aussi l’impact d’événements ponctuels (incendies, inondations, etc.). L’utilisation d’apprentissage automatique pour détecter les zones de changements produit des résultats de plus en plus précis, sans toutefois fournir d’information sur la nature ou la cause de ces changements. Pour répondre à ce type de besoin, notre thèse vise à développer des solutions fondées sur des vocabulaires formels et des ontologies, sur la représentation des connaissances, l'annotation et l'intégration sémantique de méta-données associées aux images satellitaires et plus généralement aux données géolocalisées. En effet, les techniques de sémantisation sont un moyen d’offrir une interprétation intelligente des données. Le cas d’étude retenu pour illustrer l’apport de cette approche est le suivi des changements à différents pas de temps et différentes échelles de restitution. L'objectif est d'enrichir les métadonnées issues des flux d'images en leur associant des catégories conceptuelles qui leur donnent du sens, de les coupler à des pré-traitements qui répondent aux exigences spécifiques à l’étude des changements et de les intégrer à d'autres informations géographiques disponibles (données climatiques et météorologiques, démographiques, etc. suivant les besoins). La thèse vise donc à montrer l'apport des métadonnées sémantiques pour la surveillance des changements, mais aussi à évaluer le passage à l'échelle des techniques de sémantisation, notamment de la représentation des données dans les entrepôts sémantiques. Nous proposons un processus qui gère le cycle complet de génération et exploitation de graphes de connaissances à partir de rasters issus de la télédétection et de données issues de l’open data. Les caractéristiques innovantes de ce processus sont les suivantes : i. Un algorithme permettant l’identification automatique de régions d’intérêts (ROI) associées à des valeurs similaires d’un indicateur calculé à partir d’une image satellite, et assurant ainsi un découpage géographique précis comme référence pour l’intégration de données. ii. Une approche orientée sémantique pour la génération de graphes de connaissances depuis différentes sources. Note de contenu : 1- Introduction
2- Des images satellitaires à l’étude des changements sur la Terre à l’aide du Web sémantique
3- Etat de l’art
4- Proposition
5- Expérimentations
6- Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 15269 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique et Télécommunications : Toulouse 2 : 2021 Organisme de stage : MEthodes et ingénierie des Langues, des Ontologies et du DIscours MELODI (IRIT) DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03618363v1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100692 PermalinkSpatial Linked Data in Europe: Report from Spatial Linked Data Session at Knowledge Graph in Action, October 6th, 2020, on-line conference / Bénédicte Bucher (February 2021)PermalinkModéliser ce qui résiste à la modélisation / Aurélien Bénel in Revue ouverte d'intelligence artificielle, ROIA, vol 1 n° 1 ([01/07/2020])PermalinkRencontre entre une philologue et un terminologue au pays des ontologies / Christophe Roche in Revue ouverte d'intelligence artificielle, ROIA, vol 1 n° 1 ([01/07/2020])PermalinkConciliating perspectives from mapping agencies and web of data on successful European SDIs: toward a European geographic knowledge graph / Bénédicte Bucher in ISPRS International journal of geo-information, vol 9 n° 2 (February 2020)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkUn 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)PermalinkComputing 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)Permalink