POPS: An Efficient Framework for GPU-based Feature Extraction of Massive Gridded Planetary LiDAR Data [Scalable Data Science] - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2022

POPS: An Efficient Framework for GPU-based Feature Extraction of Massive Gridded Planetary LiDAR Data [Scalable Data Science]

Shen Liang
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1170657
Themis Palpanas
Antoine Lucas
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03797767 , version 1 (04-10-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03797767 , version 1

Citer

Shen Liang, Themis Palpanas, Antoine Lucas. POPS: An Efficient Framework for GPU-based Feature Extraction of Massive Gridded Planetary LiDAR Data [Scalable Data Science]. 2022. ⟨hal-03797767⟩
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