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Dissertations / Theses on the topic 'Réseaux neuronaux bayésiens'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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Michon, Arthur. "Méthodes d'apprentissage pour l'amélioration des récepteurs MIMO/NOMA basés sur des algorithmes bayésiens itératifs." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2025. http://www.theses.fr/2025TLSEP041.

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Abstract:
Les communications modernes nécessitent des débits toujours plus élevés et la capacité de connecter simultanément un nombre croissant d'appareils. Pour répondre à ces exigences, les méthodes multi-antennes ont gagné en popularité ces dernières années. La structure du modèle induite par ce type de communication peut être représentée sous la forme d'un graphe de facteurs, ce qui permet de définir des algorithmes de type "message-passing" basés sur l'inférence variationnelle pour la détection des symboles transmis. Ces algorithmes sont itératifs et convergent vers des performances proches du crit
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Rossi, Simone. "Improving Scalability and Inference in Probabilistic Deep Models." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS042.

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Abstract:
Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage profond a atteint un niveau de maturité suffisant pour devenir le choix privilégié pour résoudre les problèmes liés à l'apprentissage automatique ou pour aider les processus de prise de décision.En même temps, l'apprentissage profond n'a généralement pas la capacité de quantifier avec précision l'incertitude de ses prédictions, ce qui rend ces modèles moins adaptés aux applications critiques en matière de risque.Une solution possible pour résoudre ce problème est d'utiliser une formulation bayésienne ; cependant, bien que cette solution soit él
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Labatut, Vincent. "Réseaux causaux probabilistes à grande échelle : un nouveau formalisme pour la modélisation du traitement de l'information cérébrale." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005190.

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Abstract:
La compréhension du fonctionnement cérébral passe par l'étude des relations entre les structures cérébrales et les fonctions cognitives qu'elles implémentent. Les études en activation, qui permettent d'obtenir, grâce aux techniques de neuroimagerie fonctionnelle, des données sur l'activité cérébrale pendant l'accomplissement d'une tâche cognitive, visent à étudier ces liens. Ces études, ainsi que de nombreux travaux chez l'animal, suggèrent que le support neurologique des fonctions cognitives est constitué de réseaux à grande échelle d'aires corticales et de régions sous-corticales interconnec
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Liu, Haoran. "Statistical and intelligent methods for default diagnosis and loacalization in a continuous tubular reactor." Phd thesis, INSA de Rouen, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00560886.

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Abstract:
The aim is to study a continuous chemical process, and then analyze the hold process of the reactor and build the models which could be trained to realize the fault diagnosis and localization in the process. An experimental system has been built to be the research base. That includes experiment part and record system. To the diagnosis and localization methods, the work presented the methods with the data-based approach, mainly the Bayesian network and RBF network based on GAAPA (Genetic Algorithm with Auto-adapted of Partial Adjustment). The data collected from the experimental system are used
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Kozyrskiy, Bogdan. "Exploring the Intersection of Bayesian Deep Learning and Gaussian Processes." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2023SORUS064archi.pdf.

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Abstract:
L'apprentissage profond a joué un rôle significatif dans l'établissement de l'apprentissage automatique comme un instrument indispensable dans plusieurs domaines. L'utilisation de l'apprentissage profond pose plusieurs défis. L'apprentissage profond nécessite beaucoup de puissance de calcul pour entraîner et appliquer des modèles. Un autre problème de l'apprentissage profond est son incapacité à estimer l'incertitude des prédictions, ce qui crée des obstacles dans les applications sensibles aux risques. Cette thèse présente quatre projets pour résoudre ces problèmes: Nous proposons une approch
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Rio, Maxime. "Modèles bayésiens pour la détection de synchronisations au sein de signaux électro-corticaux." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2013. http://www.theses.fr/2013LORR0090.

Full text
Abstract:
Cette thèse propose de nouvelles méthodes d'analyse d'enregistrements cérébraux intra-crâniens (potentiels de champs locaux), qui pallie les lacunes de la méthode temps-fréquence standard d'analyse des perturbations spectrales événementielles : le calcul d'une moyenne sur les enregistrements et l'emploi de l'activité dans la période pré-stimulus. La première méthode proposée repose sur la détection de sous-ensembles d'électrodes dont l'activité présente des synchronisations cooccurrentes en un même point du plan temps-fréquence, à l'aide de modèles bayésiens de mélange gaussiens. Les sous-ense
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Tran, Gia-Lac. "Advances in Deep Gaussian Processes : calibration and sparsification." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2020SORUS410.pdf.

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Abstract:
L'intégration des Convolutional Neural Networks (CNNs) et des GPs est une solution prometteuse pour améliorer le pouvoir de représentation des méthodes contemporaines. Dans notre première étude, nous utilisons des diagrammes de fiabilité pour montrer que les combinaisons actuelles de cnns et GPs sont mal calibrées, ce qui donne lieu à des prédictions trop confiantes. En utilisant des Random Feature et la technique d'inférence variationnelle, nous proposons une nouvelle solution correctement calibrée pour combinaisons des CNNs et des GPs. Nous proposons également une extension intuitive de cett
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Rio, Maxime. "Modèles bayésiens pour la détection de synchronisations au sein de signaux électro-corticaux." Phd thesis, Université de Lorraine, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00859307.

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Abstract:
Cette thèse propose de nouvelles méthodes d'analyse d'enregistrements cérébraux intra-crâniens (potentiels de champs locaux), qui pallie les lacunes de la méthode temps-fréquence standard d'analyse des perturbations spectrales événementielles : le calcul d'une moyenne sur les enregistrements et l'emploi de l'activité dans la période pré-stimulus. La première méthode proposée repose sur la détection de sous-ensembles d'électrodes dont l'activité présente des synchronisations cooccurrentes en un même point du plan temps-fréquence, à l'aide de modèles bayésiens de mélange gaussiens. Les sous-ense
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Fond, Antoine. "Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0028.

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Abstract:
Dans cette thèse on aborde le problème de la localisation en milieux urbains. Inférer un positionnement précis en ville est important dans nombre d’applications comme la réalité augmentée ou la robotique mobile. Or les systèmes basés sur des capteurs inertiels (IMU) sont sujets à des dérives importantes et les données GPS peuvent souffrir d’un effet de vallée qui limite leur précision. Une solution naturelle est de s’appuyer le calcul de pose de caméra en vision par ordinateur. On remarque que les bâtiments sont les repères visuels principaux de l’humain mais aussi des objets d’intérêt pour le
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Trinh, Quoc Anh. "Méthodes neuronales dans l'analyse de survie." Evry, Institut national des télécommunications, 2007. http://www.theses.fr/2007TELE0004.

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Abstract:
Les réseaux de neurones artificiels sont un outil statistique utile à la prédiction de la survie en médecine clinique qui connaît un certain succès comme en témoigne le numéro spécial de la revue Cancer du 15 avril 2001. Ce travail propose une généralisation des modèles classiques de survie où les variables prédictives linéaires sont remplacées par des variables prédictives non linéaires modélisées par des perceptrons multicouches non récurrents. Cette modélisation dont l'objectif est de prédire un temps de survie prend en compte les effets dépendant du temps et les interactions entre variable
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Fond, Antoine. "Localisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0028/document.

Full text
Abstract:
Dans cette thèse on aborde le problème de la localisation en milieux urbains. Inférer un positionnement précis en ville est important dans nombre d’applications comme la réalité augmentée ou la robotique mobile. Or les systèmes basés sur des capteurs inertiels (IMU) sont sujets à des dérives importantes et les données GPS peuvent souffrir d’un effet de vallée qui limite leur précision. Une solution naturelle est de s’appuyer le calcul de pose de caméra en vision par ordinateur. On remarque que les bâtiments sont les repères visuels principaux de l’humain mais aussi des objets d’intérêt pour le
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Tran, Ba-Hien. "Advancing Bayesian Deep Learning : Sensible Priors and Accelerated Inference." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2023SORUS280.pdf.

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Abstract:
Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage profond a connu un succès remarquable dans de nombreux domaines, révolutionnant divers domaines grâce à ses performances sans précédent. Cependant, une limitation fondamentale des modèles d'apprentissage profond réside dans leur incapacité à quantifier avec précision l'incertitude des prédictions, ce qui pose des défis pour les applications qui nécessitent une évaluation robuste des risques. Heureusement, l'apprentissage profond Bayésien offre une solution prometteuse en adoptant une formulation Bayésienne pour les réseaux neuronaux. Malgré des
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Bourgeois, Yoann. "Les réseaux de neurones artificiels pour mesurer les risques économiques et financiers." Paris, EHESS, 2003. http://www.theses.fr/2003EHES0118.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse est de fournir des méthodologies complètes pour résoudre des problèmes de prédiction et de classification en économie et en finance en utilisant les réseaux de neurones artificiels. Notre travail contribue à établir une méthodologie statistique des réseaux de neurones à plusieurs niveaux, comme le montre l'organisation de la thèse. Nous avons procédé en quatre chapitres. Le premier chapitre décrit la méthodologie de la modélisation des variables quantitatives ou qualitatives avec des réseaux neuronaux supervisés et non-supervisés. Dans le second chapitre, nous nous in
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Tchoumatchenko, Irina. "Extraction des règles logiques dans des réseaux de neurones formels : application a la prédiction de la structure secondaire des protéines." Paris 6, 1994. http://www.theses.fr/1994PA066448.

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Abstract:
Cette thèse traite le problème d'extraction des règles logiques des réseaux de neurones formels. Les algorithmes développés se basent sur des contraintes dynamiques appliquées au cours de l'apprentissage aux poids synaptiques du réseau de telle façon que le réseau soit forcé d'apprendre des règles logiques. En exprimant les contraintes sur les paramètres du réseau comme des à priori bayesiens nous avons proposé un cadre formel pour concevoir et réaliser un système d'apprentissage des règles logiques à partir des réseaux. Les méthodes préconisées ont été validées sur le problème de la prédictio
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Boubezoul, Abderrahmane. "Système d'aide au diagnostic par apprentissage : application aux systèmes microélectroniques." Aix-Marseille 3, 2008. http://www.theses.fr/2008AIX30072.

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Lanternier, Brice. "Retour d'expérience et fiabilité prévisionnelle : mise en oeuvre de modèles et détermination des facteurs influant la fiabilité pour le calcul de taux de défaillance des matériels mécaniques utilisés en tant que dispositifs de sécurité." Saint-Etienne, 2007. http://www.theses.fr/2007STET4011.

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Abstract:
Les exigences d'évaluation en sécurité fonctionnelle nécessitent une quantification du niveau de sûreté d'un matériel par une analyse qualitative et quantitative. Certains industriels n'ayant pas de retour d'expérience (REX) spécifique à leurs activités, ont des difficultés pour fournir des résultats fiables et pertinents. Les concepteurs des bases de données de fiabilité des composants électroniques ont défini des modèles permettant de calculer les taux de défaillance en fonction des paramètres d'utilisation. Il n'existe rien dans le domaine des matériels mécaniques. Cette recherche a donc po
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Verley, Gilles. "Contribution à la validation des réseaux connexionnistes en reconnaissance des formes." Tours, 1994. http://www.theses.fr/1994TOUR4024.

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Abstract:
L'objet de cette thèse est de déterminer les justifications qui peuvent ou pourraient rendre les réseaux de neurones artificiels essentiels pour résoudre les problèmes complexes que l'on rencontre en reconnaissance des formes avec apprentissage supervisé. Pour ce faire, nous nous sommes placés successivement selon quatre points de vue : analogique ou neuromimétique, statistique, informatique et pragmatique. Par rapport aux trois premiers points de vue qui constituent un ensemble de justifications a priori, aucun des principaux modèles connexionnistes n'est apparu complètement satisfaisant. En
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Papanastasiou, Effrosyni. "Feasibility of Interactions and Network Inference of Online Social Networks." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUS173.

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Abstract:
Cette thèse traite du problème de l'inférence de réseau dans le domaine des réseaux sociaux en ligne. L'hypothèse principale des problèmes d'inférence de réseau est que le réseau que nous observons n'est pas celui dont nous avons réellement be-soin. Cela est particulièrement vrai dans l'espace numérique actuel, où l'abondance d'informations s'accompagne généralement d'un manque crucial de fiabilité, sous la forme de bruit et de points manquants dans les données. Cependant, les approches existantes ignorent ou ne garantissent pas l'inférence de réseaux d'une manière qui puisse expliquer les don
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Mothe, Josiane. "Modèle connexionniste pour la recherche d'informations. Expansion dirigée de requêtes et apprentissage." Toulouse 3, 1994. http://www.theses.fr/1994TOU30080.

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Abstract:
Les travaux presentes dans ce memoire s'inscrivent dans le cadre des systemes de recherche documentaire. Notre premiere contribution a permis la definition d'un modele de recherche d'informations textuelles, base sur la theorie connexionniste. Ce modele reutilise des elements interessants des modeles de recherche existants et introduit des aspects dynamiques via l'utilisation de reseaux de neurones formels. Les termes d'indexation et de recherche d'une part, les documents d'autre part sont representes par des neurones. Ces neurones sont interconnectes par des liens types et ponderes. A partir
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Dehaene, Guillaume. "Le statisticien neuronal : comment la perspective bayésienne peut enrichir les neurosciences." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2016. http://www.theses.fr/2016USPCB189.

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Abstract:
L'inférence bayésienne répond aux questions clés de la perception, comme par exemple : "Que faut-il que je crois étant donné ce que j'ai perçu ?". Elle est donc par conséquent une riche source de modèles pour les sciences cognitives et les neurosciences (Knill et Richards, 1996). Cette thèse de doctorat explore deux modèles bayésiens. Dans le premier, nous explorons un problème de codage efficace, et répondons à la question de comment représenter au mieux une information probabiliste dans des neurones pas parfaitement fiables. Nous innovons par rapport à l'état de l'art en modélisant une infor
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Ouali, Abdelaziz. "Nouvelle approche de "Fouille de données" permettant le démembrement syndromique des troubles psychotiques." Versailles-St Quentin en Yvelines, 2006. http://www.theses.fr/2006VERS0002.

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Abstract:
Les démarches classiques dans le domaine de l’analyse des données médicales utilisent des méthodes statistiques traditionnelles qui ont montré leurs limitations. La fouille de données est de nature exploratoire et traite de gros volumes de données sans a priori alors que les autres domaines sont confirmatoires et exploitent des données structurées et souvent de tailles plus faibles. L’objectif de notre thèse est de proposer une démarche basée sur un algorithme hybride de DataMining pour des fins d’extraction de connaissances appliqué à des bases de données médicales. L’objet de notre étude con
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Lamirel, Jean-Charles. "Vers une approche systémique et multivues pour l'analyse de données et la recherche d'information : un nouveau paradigme." Habilitation à diriger des recherches, Université Nancy II, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00552247.

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Abstract:
Le sujet principal de notre travail d'habilitation concerne l'extension de l'approche systémique, initialement implantée dans le Système de Recherche d'Information NOMAD, qui a fait l'objet de notre travail de thèse, pour mettre en place un nouveau paradigme général d'analyse de données basé sur les points de vue multiples, paradigme que nous avons baptisé MVDA (Multi-View Data Analysis). Ce paradigme couvre à la fois le domaine de l'analyse de données et celui de la fouille de données. Selon celui-ci, chaque analyse de données est considérée comme une vue différente sur les données. Le croise
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Lalanne, Tristan. "Développement d'un procédé d'analyse automatique d'images trichromes appliqué à la métrologie thermique." Toulouse, ENSAE, 1999. http://www.theses.fr/1999ESAE0008.

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Abstract:
Le contexte de cette étude est le développement d'un système de mesure de température par imagerie de Peintures Thermo-Sensibles (PTS). La couleur de ce revêtement évolue irréversiblement avec l'élévation de température. Les PTS sont utilisées dans l'industrie aéronautique, mais l'analyse est encore effectuée par l'opérateur. Notre objectif est de mettre en place un procédé de mesure automatique, utilisant une caméra couleur 3CCD reliée à un système d'acquisition et de traitement d'images, qui restitue la température maximale atteinte en tout point d'un objet tridimensionnel. Pour chaque peint
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Wolinski, Pierre. "Structural Learning of Neural Networks." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASS026.

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Abstract:
La structure d'un réseau de neurones détermine dans une large mesure son coût d'entraînement et d'utilisation, ainsi que sa capacité à apprendre. Ces deux aspects sont habituellement en compétition : plus un réseau de neurones est grand, mieux il remplira la tâche qui lui a été assignée, mais plus son entraînement nécessitera des ressources en mémoire et en temps de calcul. L'automatisation de la recherche des structures de réseaux efficaces - de taille raisonnable, mais performantes dans l'accomplissement de la tâche - est donc une question très étudiée dans ce domaine. Dans ce contexte, des
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Bonnet, Djohan. "Synaptic uncertainty for in-memory computing." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPAST037.

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Abstract:
La forte demande pour les réseaux de neurones artificiels, combinée à leur coût énergétique élevé dû au "memory bottleneck" des architectures de von-Neumann, a intensifié les efforts pour surmonter les contraintes du matériel informatique. Cette thèse explore le domaine interdisciplinaire du calcul neuromorphique, en se concentrant sur des études expérimentales, des algorithmes et la conception de circuit intégrés. Dans la partie expérimentale, les caractéristiques électriques des mémoires vives basées sur la transition métal-oxyde (OxRAMs) et les mémoires à changement de phase (PCMs) sont étu
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Jauffret, Adrien. "De l'auto-évaluation aux émotions : approche neuromimétique et bayésienne de l'apprentissage de comportements complexes impliquant des informations multimodales." Thesis, Paris 11, 2014. http://www.theses.fr/2014PA112120/document.

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Abstract:
Cette thèse a pour objectif la conception d’une architecture de contrôle bio-inspirée permettant à un robot autonome de naviguer sur de grandes distances. Le modèle développé permet également d’améliorer la compréhension des mécanismes biologiques impliqués. De précédents travaux ont montré qu’un modèle de cellules de lieu, enregistrées chez le rat, permettait à un robot mobile d’apprendre des comportements de navigation robustes, tels qu’une ronde ou un retour au nid, à partir d’associations entre lieu et action. La reconnaissance d’un lieu ne reposait alors que sur des informations visuelles
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Schmitt, Aurore. "Variabilité de la sénescence du squelette humain. Réflexions sur les indicateurs de l'âge au décès : à la recherche d'un outil performant." Phd thesis, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 2001. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00255753.

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Abstract:
L'estimation de l'âge au décès des adultes, paramètre crucial en Paléoanthropologie, constitue un véritable écueil. De façon à proposer une méthodologie fiable, nous avons analysé l'aspect biologique de notre problématique : la variabilité de la sénescence et la validité des indicateurs osseux et dentaires. Cette étude a permis de mettre en évidence des sources d'erreurs : l'absence de relation linéaire entre l'âge chronologique et l'évolution des indicateurs du squelette, le manque de représentativité de la variabilité des indicateurs et la recherche d'un âge précis au détriment de la fiabili
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Touya, Thierry. "Méthodes d'optimisation pour l'espace et l'environnement." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00366141.

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Abstract:
Ce travail se compose de deux parties relevant d'applications industrielles différentes. <br />La première traite d'une antenne spatiale réseau active. <br />Il faut d'abord calculer les lois d'alimentation pour satisfaire les contraintes de rayonnement. Nous transformons un problème avec de nombreux minima locaux en un problème d'optimisation convexe, dont l'optimum est le minimum global du problème initial, en utilisant le principe de conservation de l'énergie. <br />Nous résolvons ensuite un problème d'optimisation topologique: il faut réduire le nombre d'éléments rayonnants (ER). Nous appl
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Jaureguiberry, Xabier. "Fusion pour la séparation de sources audio." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2015. http://www.theses.fr/2015ENST0030.

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Abstract:
La séparation aveugle de sources audio dans le cas sous-déterminé est un problème mathématique complexe dont il est aujourd'hui possible d'obtenir une solution satisfaisante, à condition de sélectionner la méthode la plus adaptée au problème posé et de savoir paramétrer celle-ci soigneusement. Afin d'automatiser cette étape de sélection déterminante, nous proposons dans cette thèse de recourir au principe de fusion. L'idée est simple : il s'agit, pour un problème donné, de sélectionner plusieurs méthodes de résolution plutôt qu'une seule et de les combiner afin d'en améliorer la solution. Pour
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Saad, Ali. "Detection of Freezing of Gait in Parkinson's disease." Thesis, Le Havre, 2016. http://www.theses.fr/2016LEHA0029/document.

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Abstract:
Le risque de chute provoqué par le phénomène épisodique de ‘Freeze of Gait’ (FoG) est un symptôme commun de la maladie de Parkinson. Cette étude concerne la détection et le diagnostic des épisodes de FoG à l'aide d'un prototype multi-capteurs. La première contribution est l'introduction de nouveaux capteurs (télémètres et goniomètres) dans le dispositif de mesure pour la détection des épisodes de FoG. Nous montrons que l'information supplémentaire obtenue avec ces capteurs améliore les performances de la détection. La seconde contribution met œuvre un algorithme de détection basé sur des résea
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Boonkongkird, Chotipan. "Deep learning for Lyman-alpha based cosmology." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2023SORUS733.pdf.

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Abstract:
Au fur et à mesure que les relevés cosmologiques progressent et deviennent plus sophistiquées, ils fournissent des données de meilleure résolution, et de plus grand volume. La forêt Lyman-α est apparue comme une sonde puissante pour étudier les propriétés du milieu intergalactique (MIG) jusqu’à des redshift très élevés. L’analyse de ces données massives nécessite des simulations hydrodynamiques avancées capables d’atteindre une résolution comparable à celles des observations, ce qui exige des ordinateurs puissants et une quantité considérable de temps de calcul. Les développements récents dans
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Wang, Zhiyi. "évaluation du risque sismique par approches neuronales." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLC089/document.

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Abstract:
L'étude probabiliste de sûreté (EPS) parasismique est l'une des méthodologies les plus utiliséespour évaluer et assurer la performance des infrastructures critiques, telles que les centrales nucléaires,sous excitations sismiques. La thèse discute sur les aspects suivants: (i) Construction de méta-modèlesavec les réseaux de neurones pour construire les relations entre les intensités sismiques et les paramètresde demande des structures, afin d'accélérer l'analyse de fragilité. L'incertitude liée à la substitution desmodèles des éléments finis par les réseaux de neurones est étudiée. (ii) Proposi
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Jaureguiberry, Xabier. "Fusion pour la séparation de sources audio." Thesis, Paris, ENST, 2015. http://www.theses.fr/2015ENST0030/document.

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Abstract:
La séparation aveugle de sources audio dans le cas sous-déterminé est un problème mathématique complexe dont il est aujourd'hui possible d'obtenir une solution satisfaisante, à condition de sélectionner la méthode la plus adaptée au problème posé et de savoir paramétrer celle-ci soigneusement. Afin d'automatiser cette étape de sélection déterminante, nous proposons dans cette thèse de recourir au principe de fusion. L'idée est simple : il s'agit, pour un problème donné, de sélectionner plusieurs méthodes de résolution plutôt qu'une seule et de les combiner afin d'en améliorer la solution. Pour
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Egele, Romain. "Optimization of Learning Workflows at Large Scale on High-Performance Computing Systems." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG025.

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Abstract:
Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage automatique a connu une croissance exponentielle, portée par l'abondance de jeux de données, les avancées algorithmiques et l'augmentation de la puissance de calcul.Simultanément, le calcul haute performance (HPC) a évolué pour répondre à la demande croissante en calculs, offrant des ressources pour relever des défis scientifiques complexes. Cependant, les processus d'apprentissage machines sont souvent séquentiels, ce qui rend difficile leur mise à l'échelle sur les systèmes HPC qui sont eux parallèles par nature. Les processus d'apprentissage
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De, Brevern Alexandre. "Nouvelles stratégies d'analyses et de prédiction des structures tridimensionnelles des protéines." Phd thesis, Université Paris-Diderot - Paris VII, 2001. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00133819.

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Abstract:
Caractériser la structure tridimensionnelle des protéines avec les structures secondaires classiques est assez pauvre structurellement. Nous avons donc développé une nouvelle méthodologie pour concevoir des séries de petits prototypes moyens nommés Blocs Protéiques (BPs) qui permettent une bonne approximation des structures protéiques. L'analyse de la spécificité des blocs protéiques a montré leur stabilité et leur spécificité sur le plan structural. Le choix final du nombre de BPs est associé a une prédiction locale correcte.<br />Cette prédiction se base avec une méthode bayésienne qui perme
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Liu, Kaixuan. "Study on knowledge-based garment design and fit evaluation system." Thesis, Lille 1, 2017. http://www.theses.fr/2017LIL10020/document.

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Abstract:
Le design et le bien aller d’un vêtement joue un rôle majeur pour l’industrie du textile-habillement. Actuellement, il apparait trois inconvénients majeurs dans le processus de création et d’évaluation d’un vêtement : il est très coûteux en temps pour une efficacité moindre, il est subordonné à l’expérience des designers et modélistes, il n’est pas adapté au e-commerce.Afin de résoudre cette problématique, trois concepts à la fois technologiques et mathématiques ont été développées. Le premier s’appuie sur l’outil GFPADT (Garment Flat and Pattern Associated design technology) permettant de cré
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