Výsledky vyhledávání - "Flux de données"

Dissertation/ Thesis

Spatial representation of vague shape phenomena and their dynamics from sensor network data : a decentralized approach based on fuzzy logic

Autor: Ntankouo Njila, Roger Cesarié

Titre de l'écran-titre (visionné le 24 juillet 2023)
Les flux de données de capteurs constituent de nos jours un mécanisme fondamental fournissant aux systèmes d'information et d'aide à la décision, des données d'observation sur les phé

Externí odkaz: https://hdl.handle.net/20.500.11794/121723

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Dissertation/ Thesis

DS-Fake : a data stream mining approach for fake news detection

Autor: Mputu Boleilanga, Henri-Cedric

L’avènement d’internet suivi des réseaux sociaux a permis un accès facile et une diffusion rapide de l’information par toute personne disposant d’une connexion internet. L’une des conséquences néfastes de cela est la propagation de fau

Externí odkaz: http://hdl.handle.net/1866/27488

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Ordonnancement d'opérateurs continus pour l'analyse de flux de données à la périphérie de l'Internet des Objets

Autor: Ntumba wa Ntumba, Patient

Publikováno v: Data Structures and Algorithms [cs.DS]. Sorbonne Université, 2022. English. ⟨NNT : 2022SORUS183⟩

Data stream processing and analytics (DSPA) applications are widely used to process the ever increasing amounts of data streams produced by highly geographically distributed data sources, such as fixed and mobile IoT devices, in order to extract valu

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______165::ae1cf99ae3428ed2cbb8d85f4c6a3d0f
https://theses.hal.science/tel-03846698v2/file/NTUMBA_WA_NTUMBA_Patient_2022.pdf

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Réseau Convolutif Spatio-Temporel 3D pour la Reconnaissance Précoce de Gestes Manuscrits Non-Segmentés

Autor: Mocaër, William, Anquetil, Eric, Kulpa, Richard

Publikováno v: RFIAP 2022-Congrès Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception
RFIAP 2022-Congrès Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, Jul 2022, Vannes, France. pp.1-9

International audience; La reconnaissance précoce de gestes manuscrits non segmentés est la tâche consistant à reconnaître le plus rapidement possible des gestes dessinés dans un flux continu, les uns après les autres. Cette tâche est particu

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::f33752db4469b2146697f7761b996ccf
https://hal.science/hal-03682604

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Etude des méthodes de détection d'anomalies non supervisées appliquées aux flux de données

Autor: Ducharlet, Kévin, Travé-Massuyès, Louise, Le Lann, Marie-Véronique, Miloudi, Youssef

Publikováno v: 20èmes Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA 2022)
20èmes Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA 2022), Jun 2022, Saint-Etienne, France
Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle
Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle, Jun 2022, Saint-Etienne, France

Outlier detection is a subject of interest in data mining. During the last decade, the amount of domains featuring data streams grew a lot. Those data streams come with peculiarities that outlier detection methods have to deal with. That is why vario

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::7176344ac60767a136f9f0db31dfb5be
https://hal.science/hal-03765550/document

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Contrôle et estimation sous contraintes de capacité de communication

Autor: Voortman, Quentin

Publikováno v: Automatic Control Engineering. Centrale Lille Institut; Université technique d'Eindhoven, 2021. English. ⟨NNT : 2021CLIL0013⟩

Reduced models of large-scale networks are essential for the control of large-scale networks. Challenges lie both in the representation of the communication structure, and in the identification of the subsystems in the network. This project focusses

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______4254::c07f6d50b67cb5f71c9a49ccd08187de
https://theses.hal.science/tel-03696773

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Algorithmes d’apprentissage machine appliqués au contexte dynamique de l’internet des objets

Autor: Boulegane, Dihia

Publikováno v: Machine Learning [cs.LG]. Institut Polytechnique de Paris, 2021. English. ⟨NNT : 2021IPPAT048⟩

With the rapid growth of Internet-of-Things (IoT) devices and sensors, sources that are continuously releasing and curating vast amount of data at high pace in the form of stream. The ubiquitous data streams are essential for data driven decisionmaki

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______212::e4f00c385f0b854cc39082bd941e8701
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03503316/file/97976_BOULEGANE_2021_archivage.pdf

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Machine learning algorithms for dynamic Internet of Things

Autor: Boulegane, Dihia

Publikováno v: Machine Learning [cs.LG]. Institut Polytechnique de Paris, 2021. English. ⟨NNT : 2021IPPAT048⟩

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2592::e4f00c385f0b854cc39082bd941e8701
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03503316/file/97976_BOULEGANE_2021_archivage.pdf

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Évaluer l'impact de la conception des systèmes de streaming sur la performance des applications

Autor: Pagliari, Alessio

Publikováno v: Data Structures and Algorithms [cs.DS]. Université Côte d'Azur, 2021. English. ⟨NNT : 2021COAZ4011⟩

Data Stream Processing (DSP) is an established Big Data paradigm that allows to process and analyze data in real-time. Streaming applications are composed of a series of tasks, replicated and distributed over a cluster, that performs operations on th

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::33e65ed0d0f77880e7604fa5e6f81fea
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03273377/document

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Analyse et exécution d'un modèle explicite de graphe de flux de données par métaprogrammation statique

Autor: Bardakoff, Alexandre

Publikováno v: Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université Clermont Auvergne, 2021. English. ⟨NNT : 2021UCFAC109⟩

As parallel computers with multiple CPUs and GPUs become more and more affordable, this manuscript proposes a framework called Hedgehog to achieve efficient parallel computation on a single heterogeneous node. It is the next version of the HTGS frame

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::dd641b76d1dd336d1493c38d584940e5
https://theses.hal.science/tel-03813645

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