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Cette thèse vise à définir une méthodologie de mise en œuvre d'applications performantes sur les processeurs embarqués du futur. Ces architectures nécessitent notamment d'exploiter au mieux les différents niveaux de parallélisme (grain fin, gros grain) et de gérer les communications et les accès à la mémoire. Pour étudier cette méthodologie, nous avons utilisé un processeur cible représentatif de ces architectures émergentes, le processeur CELL. Le détecteurde points d'intérêt de Harris est un exemple de traitement régulier nécessitant des unités de calcul intensif. En étudiant plusieurs schémas de mise en oeuvre sur le processeur CELL, nous avons ainsi pu mettre en évidence des méthodes d'optimisation des calculs en adaptant les programmes aux unités spécifiques de traitement SIMD du processeur CELL. L'utilisation efficace de la mémoire nécessite par ailleurs, à la fois une bonne exploitation des transferts et un arrangement optimal des données en mémoire. Nous avons développé un outil d'abstraction permettant de simplifier et d'automatiser les transferts et la synchronisation, CELL MPI. Cette expertise nous a permis de développer une méthodologie permettant de simplifier la mise en oeuvre parallèle optimisée de ces algorithmes. Nous avons ainsi conçu un outil de programmation parallèle à base de squelettes algorithmiques : SKELL BE. Ce modèle de programmation propose une solution originale de génération d'applications à base de métaprogrammation. Il permet, de manière automatisée, d'obtenir de très bonnes performances et de permettre une utilisation efficace de l'architecture, comme le montre la comparaison pour un ensemble de programmes test avec plusieurs autres outils dédiés à ce processeur.
L'ETUDE REALISEE DANS CETTE THESE MET EN RELATION DEUX DOMAINES SCIENTIFIQUES A PRIORI DISTINCTS, QUE SONT LA GEOLOGIE ETL'INFORMATIQUE. EN EFFET, LE CONTEXTE DE CE TRAVAIL EST DE CONCEVOIR UNE CHAINE COMPLETE DE TRAITEMENTS PARALLELES SUR LES IMAGES SATELLITES ALLANT DE LA RECONSTRUCTION TRIDIMENSIONNELLE A LA VISUALISATION DES TERRAINS AINSI RECONSTITUES. CE TRAVAIL A FAIT L'OBJET D'UNE COOPERATION ETROITE ENTRE PERSONNES ISSUES DE FORMATIONS AUSSI DIFFERENTES QUE LA GEOLOGIE ET L'INFORMATIQUE. NOUS PROPOSONS D'UNE PART, LA PARALLELISATION D'UN ALGORITHME DE RECONSTRUCTION TRIDIMENSIONNELLE DE RELIEF A PARTIR D'UN COUPLE D'IMAGES SATELLITE. ET D'AUTRE PART, UN ALGORITHME PARALLELE DE VISUALISATION DE TERRAINS AVEC TEXTURE. CES TRAVAUX FONT DONC APPEL A PLUSIEURS DOMAINES DE L'INFORMATIQUE TELS QUE LE PARALLELISME, LA VISION STEREOSCOPIQUE ET LA SYNTHESE D'IMAGES. UNE ETUDE METHODOLOGIQUE PLUS GENERALE SUR LES ALGORITHMES DE TRANSFORMATION GEOMETRIQUE DES IMAGES EST EGALEMENT PRESENTEE. AU NIVEAU SEQUENTIEL, NOUS PROPOSONS POUR CHACUN DES ALGORITHMES ABORDES ET LORSQUE CELA EST PERTINENT, DIFFERENTES OPTIMISATIONS ORIGINALES PERMETTANT DES AMELIORATIONS EN TERMES DE COMPLEXITE ET DONC DE TEMPS DE CALCULS, AINSI QUE DES CHOIX D'OUTILS CALCULATOIRES POUVANT AMELIORER LA QUALITE DES RESULTATS, POINT TRES SENSIBLE DANS UN DOMAINE COMME LA VISION STEREOSCOPIQUE. DANS LE CADRE DU PARALLELISME, NOUS NOUS FOCALISONS SUR LES STRATEGIES DE COMMUNICATIONS ET D'EQUILIBRAGE DES CHARGES POUVANT ETRE MISES EN UVRE POUR TIRER LE MEILLEUR PARTI DES MACHINES PARALLELES. EN COMPARANT NOS PROBLEMES AVEC CEUX DEJA TRAITES DANS LA LITTERATURE, NOUS SOMMES ARRIVES A LA CONCLUSION QU'UN EQUILIBRAGE DES CHARGES DIRIGE PAR LES DONNEES ETAIT PREFERABLE A TOUTE AUTRE TECHNIQUE DANS NOTRE CAS. DE PLUS, QUE L'ON SE PLACE DANS LA PARTIE VISION OU SYNTHESE, L'EQUILIBRAGE DES CHARGES PEUT ETRE ABORDE EXACTEMENT DE LA MEME MANIERE. ON PEUT DONC APPLIQUER LA MEME STRATEGIE SUR CES DIFFERENTS ALGORITHMES. ENFIN, UNE ETUDE THEORIQUE DE LA COMPLEXITE DE L'ALGORITHME PARALLELE DE VISION STEREOSCOPIQUE NOUS PERMET DE DEDUIRE LES POINTS CLES INFLUENCANT LES PERFORMANCES ET DONC D'ESTIMER A PRIORI LE NOMBRE DE PROCESSEURS NECESSAIRES POUR OBTENIR LES MEILLEURES PERFORMANCES ABSOLUES POUR UN ENSEMBLE CONNU DE DONNEES. DES EXPERIMENTATIONS MENEES SUR DIFFERENTES MACHINES PARALLELES, VOLVOX, CRAY T3D OU CRAY T3E NOUS PERMETTENT DE VERIFIER LE BON COMPORTEMENT DE NOS ALGORITHMES PARALLELES ET DE CONFIRMER LEUR EFFICACITE.
A resource for the photographic conservator, conservation scientist, curator, as well as professional collector, this volume synthesizes both the masses of research that has been completed to date and the international standards that have been established on the subject.
The high-level language of R is recognized as one of the mostpowerful and flexible statistical software environments, and israpidly becoming the standard setting for quantitative analysis,statistics and graphics. R provides free access to unrivalledcoverage and cutting-edge applications, enabling the user to applynumerous statistical methods ranging from simple regression to timeseries or multivariate analysis. Building on the success of the author’s bestsellingStatistics: An Introduction using R, The R Book ispacked with worked examples, providing an all inclusive guide to R,ideal for novice and more accomplished users alike. The bookassumes no background in statistics or computing and introduces theadvantages of the R environment, detailing its applications in awide range of disciplines. Provides the first comprehensive reference manual for the Rlanguage, including practical guidance and full coverage of thegraphics facilities. Introduces all the statistical models covered by R, beginningwith simple classical tests such as chi-square and t-test. Proceeds to examine more advance methods, from regression andanalysis of variance, through to generalized linear models,generalized mixed models, time series, spatial statistics,multivariate statistics and much more. The R Book is aimed at undergraduates, postgraduates andprofessionals in science, engineering and medicine. It is alsoideal for students and professionals in statistics, economics,geography and the social sciences.
State-of-the-art algorithms and theory in a novel domain of machine learning, prediction when the output has structure.
This book deals with a wide class of novel and efficient adaptive signal processing techniques developed to restore signals from noisy and degraded observations. These signals include those acquired from still or video cameras, electron microscopes, radar, X-rays, or ultrasound devices, and are used for various purposes, including entertainment, medical, business, industrial, military, civil, security, and scientific. In many cases useful information and high quality must be extracted from the imaging. However, often raw signals are not directly suitable for this purpose and must be processed in some way. Such processing is called signal reconstruction. This book is devoted to a recent and original approach to signal reconstruction based on combining two independent ideas: local polynomial approximation and the intersection of confidence interval rule.
Emphasizing issues of computational efficiency, Michael Kearns and Umesh Vazirani introduce a number of central topics in computational learning theory for researchers and students in artificial intelligence, neural networks, theoretical computer science, and statistics. Emphasizing issues of computational efficiency, Michael Kearns and Umesh Vazirani introduce a number of central topics in computational learning theory for researchers and students in artificial intelligence, neural networks, theoretical computer science, and statistics. Computational learning theory is a new and rapidly expanding area of research that examines formal models of induction with the goals of discovering the common methods underlying efficient learning algorithms and identifying the computational impediments to learning. Each topic in the book has been chosen to elucidate a general principle, which is explored in a precise formal setting. Intuition has been emphasized in the presentation to make the material accessible to the nontheoretician while still providing precise arguments for the specialist. This balance is the result of new proofs of established theorems, and new presentations of the standard proofs. The topics covered include the motivation, definitions, and fundamental results, both positive and negative, for the widely studied L. G. Valiant model of Probably Approximately Correct Learning; Occam's Razor, which formalizes a relationship between learning and data compression; the Vapnik-Chervonenkis dimension; the equivalence of weak and strong learning; efficient learning in the presence of noise by the method of statistical queries; relationships between learning and cryptography, and the resulting computational limitations on efficient learning; reducibility between learning problems; and algorithms for learning finite automata from active experimentation.
The aim of this book is to discuss the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. It considers learning as a general problem of function estimation based on empirical data. Omitting proofs and technical details, the author concentrates on discussing the main results of learning theory and their connections to fundamental problems in statistics. This second edition contains three new chapters devoted to further development of the learning theory and SVM techniques. Written in a readable and concise style, the book is intended for statisticians, mathematicians, physicists, and computer scientists.