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EPLA : efficient personal location anonymity / Dapeng Zhao in Geoinformatica, vol 22 n° 1 (January 2018)
[article]
Titre : EPLA : efficient personal location anonymity Type de document : Article/Communication Auteurs : Dapeng Zhao, Auteur ; Yuanyuan Jin, Auteur ; Kai Zhang, Auteur ; Xiaoling Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 29 - 47 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] anonymisation
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] estimation par noyau
[Termes IGN] protection de la vie privée
[Termes IGN] service fondé sur la position
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (auteur) A lot of researchers utilize side-information, such as the map which is likely to be exploited by some attackers, to protect users’ location privacy in location-based service (LBS). However, current technologies universally model the side-information for all users and don’t distinguish different users. We argue that the side-information is personal for every user. In this paper, we propose an efficient method, namely EPLA, to protect the users’ privacy using visit probability. We select the dummy locations to achieve k-anonymity according to personal visit probability for users’ queries. In EPLA, we use AKDE(Approximate Kernel Density Estimate), which greatly reduces the computational complexity compared with KDE approach. We conduct the comprehensive experimental study on the two real Gowalla and Foursqure data sets and the experimental results show that EPLA obtains fine privacy performance and low computation complexity. Numéro de notice : A2018-022 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-017-0303-4 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-017-0303-4 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89170
in Geoinformatica > vol 22 n° 1 (January 2018) . - pp 29 - 47[article]
Titre : Introduction to Deep Learning : From Logical Calculus to Artificial Intelligence Type de document : Monographie Auteurs : Sandro Skansi, Auteur Editeur : Springer Nature Année de publication : 2018 Importance : 196 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-73004-2 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] codage
[Termes IGN] estimation par noyau
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] régression logistique
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] sciences cognitives
[Termes IGN] théorie des probabilitésRésumé : (auteur) This textbook presents a concise, accessible and engaging first introduction to deep learning, offering a wide range of connectionist models which represent the current state-of-the-art. The text explores the most popular algorithms and architectures in a simple and intuitive style, explaining the mathematical derivations in a step-by-step manner. The content coverage includes convolutional networks, LSTMs, Word2vec, RBMs, DBNs, neural Turing machines, memory networks and autoencoders. Numerous examples in working Python code are provided throughout the book, and the code is also supplied separately at an accompanying website.
Topics and features:
Introduces the fundamentals of machine learning, and the mathematical and computational prerequisites for deep learning
Discusses feed-forward neural networks, and explores the modifications to these which can be applied to any neural network
Examines convolutional neural networks, and the recurrent connections to a feed-forward neural network
Describes the notion of distributed representations, the concept of the autoencoder, and the ideas behind language processing with deep learning
Presents a brief history of artificial intelligence and neural networks, and reviews interesting
open research problems in deep learning and connectionism
This clearly written and lively primer on deep learning is essential reading for graduate and advanced undergraduate students of computer science, cognitive science and mathematics, as well as fields such as linguistics, logic, philosophy, and psychology.Note de contenu : 1- From Logic to Cognitive Science
2- Mathematical and Computational Prerequisites
3- Machine Learning Basics
4- Feedforward Neural Networks
5- Modifications and Extensions to a Feed-Forward Neural Network
6- Convolutional Neural Networks
7- Recurrent Neural Networks
8- Autoencoders
9- Neural Language Models
10- An Overview of Different Neural Network Architectures
11- ConclusionNuméro de notice : 25787 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-73004-2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94990 Localisation des caméras ANPR sur le réseau routier pour le profilage géographique / Marie Trotta in Revue internationale de géomatique, vol 27 n° 4 (octobre - décembre 2017)
[article]
Titre : Localisation des caméras ANPR sur le réseau routier pour le profilage géographique Type de document : Article/Communication Auteurs : Marie Trotta, Auteur ; Jean-Paul Donnay, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 503 - 521 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse multicritère
[Termes IGN] estimation par noyau
[Termes IGN] infraction
[Termes IGN] Liège
[Termes IGN] réseau routier
[Termes IGN] trafic routierRésumé : (auteur) Malgré un recours croissant à la technologie des caméras ANPR, en particulier dans les investigations criminelles, la littérature et l’expérience des forces de police avec lesquelles nous avons travaillé, semblent montrer qu’il n’existe pas de méthode systématique afin de localiser le plus adéquatement possible ces installations coûteuses. Partant d’un ensemble de délits localisés, relevant de quatre catégories de vols perpétrés sur une année au sein de la province de Liège (Belgique), nous proposons une méthodologie exploitant, dans une analyse multicritère, la densité de délits, la densité de voirie et la distance entre les sites des caméras. L’approche multicritère permet d’ajuster la pondération des facteurs selon les types de délits. En outre, la méthodologie est itérative, dans la mesure où les sites des caméras sont localisés par phases successives. Un critère de validation des résultats est fourni sous la forme d’un taux de couverture du territoire considéré, qui est fonction du nombre de sites de caméras retenus et du temps de parcours depuis chacun de ces sites. De plus, les conséquences des tentatives d’évitement des sites installés en matière de profilage géographique sont rapidement évoquées. Numéro de notice : A2017-833 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.2017.00047 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.2017.00047 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89372
in Revue internationale de géomatique > vol 27 n° 4 (octobre - décembre 2017) . - pp 503 - 521[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-2017041 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible A GPU-accelerated adaptive kernel density estimation approach for efficient point pattern analysis on spatial big data / Guiming Zhang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 9-10 (September - October 2017)
[article]
Titre : A GPU-accelerated adaptive kernel density estimation approach for efficient point pattern analysis on spatial big data Type de document : Article/Communication Auteurs : Guiming Zhang, Auteur ; A - Xing Zhu, Auteur ; Qunying Huang, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 2068 - 2097 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] estimation par noyau
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] processeur graphiqueRésumé : (Auteur) Kernel density estimation (KDE) is a classic approach for spatial point pattern analysis. In many applications, KDE with spatially adaptive bandwidths (adaptive KDE) is preferred over KDE with an invariant bandwidth (fixed KDE). However, bandwidths determination for adaptive KDE is extremely computationally intensive, particularly for point pattern analysis tasks of large problem sizes. This computational challenge impedes the application of adaptive KDE to analyze large point data sets, which are common in this big data era. This article presents a graphics processing units (GPUs)-accelerated adaptive KDE algorithm for efficient spatial point pattern analysis on spatial big data. First, optimizations were designed to reduce the algorithmic complexity of the bandwidth determination algorithm for adaptive KDE. The massively parallel computing resources on GPU were then exploited to further speed up the optimized algorithm. Experimental results demonstrated that the proposed optimizations effectively improved the performance by a factor of tens. Compared to the sequential algorithm and an Open Multiprocessing (OpenMP)-based algorithm leveraging multiple central processing unit cores for adaptive KDE, the GPU-enabled algorithm accelerated point pattern analysis tasks by a factor of hundreds and tens, respectively. Additionally, the GPU-accelerated adaptive KDE algorithm scales reasonably well while increasing the size of data sets. Given the significant acceleration brought by the GPU-enabled adaptive KDE algorithm, point pattern analysis with the adaptive KDE approach on large point data sets can be performed efficiently. Point pattern analysis on spatial big data, computationally prohibitive with the sequential algorithm, can be conducted routinely with the GPU-accelerated algorithm. The GPU-accelerated adaptive KDE approach contributes to the geospatial computational toolbox that facilitates geographic knowledge discovery from spatial big data. Numéro de notice : A2017-509 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2017.1324975 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2017.1324975 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86455
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 31 n° 9-10 (September - October 2017) . - pp 2068 - 2097[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2017051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 3D local feature BKD to extract road information from mobile laser scanning point clouds / Yang Bisheng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)
[article]
Titre : 3D local feature BKD to extract road information from mobile laser scanning point clouds Type de document : Article/Communication Auteurs : Yang Bisheng, Auteur ; Yuan Liu, Auteur ; Zhen Dong, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 329 - 343 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] densité des points
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] estimation par noyau
[Termes IGN] extraction du réseau routier
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] télémétrie laser mobile
[Termes IGN] variable binaireRésumé : (Auteur) Extracting road information from point clouds obtained through mobile laser scanning (MLS) is essential for autonomous vehicle navigation, and has hence garnered a growing amount of research interest in recent years. However, the performance of such systems is seriously affected due to varying point density and noise. This paper proposes a novel three-dimensional (3D) local feature called the binary kernel descriptor (BKD) to extract road information from MLS point clouds. The BKD consists of Gaussian kernel density estimation and binarization components to encode the shape and intensity information of the 3D point clouds that are fed to a random forest classifier to extract curbs and markings on the road. These are then used to derive road information, such as the number of lanes, the lane width, and intersections. In experiments, the precision and recall of the proposed feature for the detection of curbs and road markings on an urban dataset and a highway dataset were as high as 90%, thus showing that the BKD is accurate and robust against varying point density and noise. Numéro de notice : A2017-517 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.06.007 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.06.007 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86479
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 130 (August 2017) . - pp 329 - 343[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2017081 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2017083 DEP-EXM Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2017082 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Forest modelling: the gamma shape mixture model and simulation of tree diameter distributions / Rafał Podlaski in Annals of Forest Science, vol 74 n° 2 (June 2017)PermalinkExploring spatiotemporal clusters based on extended kernel estimation methods / Jay Lee in International journal of geographical information science IJGIS, vol 31 n° 5-6 (May-June 2017)PermalinkVision stéréoscopique temps-réel pour la navigation autonome d'un robot en environnement dynamique / Maxime Derome (2017)PermalinkA probabilistic approach to detect mixed periodic patterns from moving object data / Jun Li in Geoinformatica, vol 20 n° 4 (October - December 2016)PermalinkCanopy density model: A new ALS-derived product to generate multilayer crown cover maps / António Ferraz in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 12 (December 2015)PermalinkStacked space-time densities: a geovisualisation approach to explore dynamics of space use over time / Urška Demšar in Geoinformatica, vol 19 n° 1 (January - March 2015)PermalinkDetecting and analyzing mobility hotspots using surface networks / Y. Hu in Transactions in GIS, vol 18 n° 6 (December 2014)PermalinkSpatial analysis of coastal chalk cliff falls in upper Normandy (France). From Veules-les-Roses to Le Treport (2002-2009) / Pauline Letortu in Revue internationale de géomatique, vol 24 n° 3 (septembre - novembre 2014)PermalinkStudying commuting behaviours using collaborative visual analytics / Roger Beecham in Computers, Environment and Urban Systems, vol 47 (September 2014)PermalinkMapping social activities and concepts with social media (Twitter) and web search engines (Yahoo and Bing): a case study in 2012 US Presidential Election / Ming-Hsiang Tsou in Cartography and Geographic Information Science, vol 40 n° 4 (September 2013)Permalink