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Tout (3)

Tout (3) ((3 résultats))

  • Articles et rapports : 11-637-X202200100009
    Description :

    Comme neuvième objectif défini dans le Programme de développement durable à l'horizon 2030, le Canada et les autres États membres de l'ONU se sont engagés à bâtir une infrastructure résiliente, promouvoir une industrialisation qui profite à tous et encourager l'innovation d'ici 2030. Cette infographie de 2022 donne un aperçu des indicateurs sous-jacents au neuvième objectif de développement durable en faveur de l'industrie, l'innovation et l'infrastructure, ainsi que les statistiques et sources de données utilisées pour suivre et rendre compte de cet objectif au Canada.

    Date de diffusion : 2022-12-13

  • Visualisation des données : 71-607-X2021002
    Description : Ce tableau de bord interactif présente des données de l'Enquête sur les infrastructures publiques essentielles du Canada par province et territoire et par type d'actif. Des données sur le stock, l'année de construction ou d'acquisition, l'état et les stratégies de gestion des actifs relatifs à neufs catégories d'infrastructures publiques essentielles sont affichées.
    Date de diffusion : 2022-10-28

  • Articles et rapports : 18-001-X2021003
    Description :

    Les microdonnées sur les bâtiments et les infrastructures physiques sont de plus en plus pertinentes pour les programmes statistiques dans les sphères sociale, économique et environnementale. De nouvelles sources de données et des méthodes d’analyse avancées peuvent être utilisées pour générer une partie de cette information. Le présent rapport explique comment les réseaux neuronaux convolutifs (RNC) multiples sont peaufinés aux fins de la classification des bâtiments en fonction de leurs différents types (p. ex. maisons, immeubles d’appartements, bâtiments industriels) au moyen d’images prises à partir de la rue. Les RNC utilisent la structure de la façade dans l’image du bâtiment aux fins de sa classification. Plusieurs RNC de pointe ont été peaufinés pour accomplir la tâche de classification. Les modèles entraînés fournissent une validation de principe et montrent que les RNC peuvent servir à classer les bâtiments au moyen de leurs images prises à partir de la rue. Le rendement obtenu aux phases d’entraînement et de validation des RNC entraînés a été mesuré. De plus, les RNC entraînés sont évalués au moyen d’un ensemble de données de test distinct d’images prises à partir de la rue. Cette approche peut être utilisée pour accroître les renseignements disponibles dans les bases de données de libre accès, comme la Base de données ouvertes sur les immeubles.

    Date de diffusion : 2022-01-21
Données (1)

Données (1) ((1 résultat))

  • Visualisation des données : 71-607-X2021002
    Description : Ce tableau de bord interactif présente des données de l'Enquête sur les infrastructures publiques essentielles du Canada par province et territoire et par type d'actif. Des données sur le stock, l'année de construction ou d'acquisition, l'état et les stratégies de gestion des actifs relatifs à neufs catégories d'infrastructures publiques essentielles sont affichées.
    Date de diffusion : 2022-10-28
Analyses (2)

Analyses (2) ((2 résultats))

  • Articles et rapports : 11-637-X202200100009
    Description :

    Comme neuvième objectif défini dans le Programme de développement durable à l'horizon 2030, le Canada et les autres États membres de l'ONU se sont engagés à bâtir une infrastructure résiliente, promouvoir une industrialisation qui profite à tous et encourager l'innovation d'ici 2030. Cette infographie de 2022 donne un aperçu des indicateurs sous-jacents au neuvième objectif de développement durable en faveur de l'industrie, l'innovation et l'infrastructure, ainsi que les statistiques et sources de données utilisées pour suivre et rendre compte de cet objectif au Canada.

    Date de diffusion : 2022-12-13

  • Articles et rapports : 18-001-X2021003
    Description :

    Les microdonnées sur les bâtiments et les infrastructures physiques sont de plus en plus pertinentes pour les programmes statistiques dans les sphères sociale, économique et environnementale. De nouvelles sources de données et des méthodes d’analyse avancées peuvent être utilisées pour générer une partie de cette information. Le présent rapport explique comment les réseaux neuronaux convolutifs (RNC) multiples sont peaufinés aux fins de la classification des bâtiments en fonction de leurs différents types (p. ex. maisons, immeubles d’appartements, bâtiments industriels) au moyen d’images prises à partir de la rue. Les RNC utilisent la structure de la façade dans l’image du bâtiment aux fins de sa classification. Plusieurs RNC de pointe ont été peaufinés pour accomplir la tâche de classification. Les modèles entraînés fournissent une validation de principe et montrent que les RNC peuvent servir à classer les bâtiments au moyen de leurs images prises à partir de la rue. Le rendement obtenu aux phases d’entraînement et de validation des RNC entraînés a été mesuré. De plus, les RNC entraînés sont évalués au moyen d’un ensemble de données de test distinct d’images prises à partir de la rue. Cette approche peut être utilisée pour accroître les renseignements disponibles dans les bases de données de libre accès, comme la Base de données ouvertes sur les immeubles.

    Date de diffusion : 2022-01-21
Références (0)

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