Literatura académica sobre el tema "Apprentissage de représentation des états"
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Artículos de revistas sobre el tema "Apprentissage de représentation des états"
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Benchenane, Karim. "Les modèles animaux du traumatisme et du trouble de stress post-traumatique". Biologie Aujourd’hui 217, n.º 1-2 (2023): 89–101. http://dx.doi.org/10.1051/jbio/2023022.
Texto completoResumen
Le trouble de stress post-traumatique (TSPT) est généralement associé à menace vitale et est parfois considéré comme une condition spécifiquement humaine. Cependant de nombreuses études ont montré qu’il pouvait être observé chez des animaux en milieu sauvage et pouvait être induit en laboratoire chez des rongeurs. Cet article vise à présenter et discuter l’évolution et la pertinence des modèles animaux dans l’étude du TSPT. Les études de LeDoux, Davis et McGaugh sur la peur et le conditionnement aversif pavlovien chez le rongeur ont apporté une immense contribution à la compréhension du TSPT. Initialement, il a été proposé que le TSPT résulterait d’un apprentissage aversif trop efficace, impliquant en particulier l’amygdale. Néanmoins, de nombreuses études ont révélé que cette hypothèse n’était pas suffisante pour expliquer la complexité des processus mis en jeu dans le TSPT. Les théories actuelles suggèrent plutôt des déficits dans la capacité à maintenir l’extinction, la perception des signaux de sécurité ou la régulation émotionnelle. Nous examinerons plus précisément les modèles animaux qui se rapprochent le plus du TSPT humain et nous discuterons des raisons pour lesquelles leur utilisation reste limitée. En effet, la plupart des études chez l’animal continuent de s’appuyer majoritairement sur des protocoles classiques de conditionnement pavlovien. Enfin, cette revue mettra en lumière de nouvelles études expérimentales permettant d’aborder des questions auparavant difficiles à étudier chez l’animal. Nous examinerons notamment les liens entre respiration et maintien des états de peur, offrant une explication potentielle à l’efficacité des techniques de méditation et de contrôle de la respiration dans la régulation des émotions. De plus, nous présenterons des résultats récents sur le décodage de l’activité neuronale liée aux représentations internes chez l’animal, offrant ainsi la possibilité d’étudier les ruminations, symptômes caractéristiques du TSPT qui étaient auparavant inaccessibles à l’expérimentation animale.
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Renier, Janine. "Crises systémiques : Effondrement ? Ou méta-morphose vers la grande transition ?" Acta Europeana Systemica 8 (10 de julio de 2020): 285–300. http://dx.doi.org/10.14428/aes.v8i1.56463.
Texto completoResumen
Des systèmes complexes (Morin) et interconnectés mondialement génèrent des signes alarmants qui nous interpellent cruellement. Ils se déclinent dans de multiples crises systémiques :financière, économique, écologique (anthropocène),sociale, culturelle, démographique, migratoire, politique & de la démocratie... Celles-ci ouvrent une période "d'incertitude et d'indécision". Pour Morin, ce concept de crise "renvoie à une double béance : béance dans la réalité sociale elle-même où apparaît la crise, béance dans notre savoir...". Il plaide dès lors "Pour une Crisologie". La grande transition (Narberhaus) peut-elle offrir une alternative ? Elle se fonde sur une série de prémisses fortes ; un développement véritablement durable avec pour finalité le développement Humain (équité sociale) en utilisant l'économie comme moyen (économie sociale & solidaire), tout en protégeant les écosystèmes naturels. Elle est aussi porteuse d'une valeur d'équité intergénérationnelle : "dans quel état devons-nous laisser la planète à nos enfants ?" Nous allons opérer une lecture complexe de ce "système de représentation" selon différentes écoles (complémentaires, concurrentes et antagonistes)Wallerstein nous signale une situation structurellement chaotique aux évolutions imprévisibles ; est-ce le chant du cygne de notre système historique? Au cœur de ces multiples incertitudes, s'ouvre la possibilité d'un passage vers une "formation sociale supérieure" qui alimente la thèse de la transition ; paradigme d'une trans-formation systémique, structurelle & organisationnelle de longue durée.Rob Hopkins initie en 2006 à Totnes au Royaume-Uni, le réseau des "villes en transition" ("initiatives de Transition"); mouvement social qui rassemble des groupes animant dans leur commune un processus de transition, lequel implique la communauté et vise à assurer la résilience (capacité à encaisser les crises économiques et/ou écologiques) face au double défi que représentent le pic pétrolier et le dérèglement climatique. Depuis, le mouvement est devenu international et compte un grand nombre d'initiatives officielles. L'approche "multi-niveaux" (Geels-Stassart-Boulanger) offre un cadre théorique du changement systémique et permet d'étudier le rôle qu'y jouent les citoyens, les organisations de la Société civile (SMARTCSOs), les institutions économiques, culturelles & politiques. Leurs influences réciproques se construisent lors d'un processus cyclique et itératif (co-apprentissage & coévolution à 3 niveaux différenciés & intégrés) ; micro (niches), méso (régimes), macro (paysage). Le principe de "récursion organisationnelle" est activé : multiacteurs, multi-niveaux, transinstitutionnel & multiphases (Morin-Tremblay).Le changement est possible quand il y a une convergence entre les processus de changement à ces trois niveaux sur le court terme, moyen terme puis long terme, ( transformation ou reconfiguration). Les crises, chocs et pressions ouvrent des fenêtres d'opportunités vers ce changement de paradigme : transition & Sustainable Development Goals (SDGs), alors associé à un mouvement de gouvernance polycentrique de la transition (Cassiers, Mertens), plus participatif. Un changement des "systèmes de représentations" & des valeurs dans l'ensemble de la population permettant de se diffuser beaucoup plus rapidement dans de vastes réseaux d'influence.
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Achouri, Lelia. ""Les représentations des étudiants algériens vis-à-vis la langue française"". Scientific Bulletin of the Politehnica University of Timişoara Transactions on Modern Languages 19 (4 de mayo de 2023): 115–25. http://dx.doi.org/10.59168/wkls1359.
Texto completoResumen
Le paysage linguistique algérien est le produit de son Histoire, de sa modernité, de sa géographie. Ces paramètres constitutifs de l’identité de l’algérien se laissent entrevoir dans ses activités quotidiennes. La dynamique linguistique que nos apprenants adaptent à leurs besoins expressifs fait fluctuer leurs représentations linguistiques. Le rapport symbolique des apprenants à l’arabité et l’islamité qui lui est intrinsèquement liée, à l’arabe algérien et à son lot de représentations négatives, au français et à son statut ambigu : tantôt langue du colon, tantôt langue d’ouverture, fluctue selon les enjeux discursifs. Notre proposition de communication traite d’un état des lieux des langues en Algérie, le rapport diglossique entre elles, ainsi que le statut du français au sein du processus d’enseignement/apprentissage.
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Massion, Jean. "Posture, représentation interne et apprentissage". STAPS 19, n.º 46 (1998): 209–15. http://dx.doi.org/10.3406/staps.1998.1290.
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Deysine, Anne. "Démocratie et représentation aux États-Unis". Outre-Terre N° 38, n.º 1 (2014): 90. http://dx.doi.org/10.3917/oute1.038.0090.
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Veyrat, J. G. "Représentation cinématographique des états d’excitation maniaque". Annales Médico-psychologiques, revue psychiatrique 166, n.º 5 (junio de 2008): 391–93. http://dx.doi.org/10.1016/j.amp.2008.03.016.
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Cascioli, Fiammetta y Cécile Dejoux. "L’apprentissage du management en entreprise avec un MOOC : l’importance du profil managérial dans la définition des attentes". Question(s) de management 46, n.º 5 (11 de septiembre de 2023): 111–21. http://dx.doi.org/10.3917/qdm.226.0111.
Texto completoResumen
Cette étude mobilise une posture socio-constructiviste qui met en évidence les différentes interactions entre le MOOC et l’apprenant. Dans ce contexte, l’apprenant est considéré comme un organisme qui crée sa propre signification à travers les échanges qu’il a avec son environnement. Les travaux de recherche de Cascioli (2020) ont montré que les apprenants utilisent leurs formes de représentations pour agir de manière symbolique sur le monde conceptuel, en générant ainsi de nouvelles. Le parcours MOOC est donc considéré comme un outil numérique qui permet d’optimiser et d’élargir le processus d’apprentissage en termes de traitement, analyse et problématisation de l’information ainsi que de création de nouvelles représentations (Cox, 2013). Deux questions sont posées dans cette publication : Quelles sont les attentes d’apprentissage des apprenants qui suivent un MOOC ? Peut-on les catégoriser en fonction du profil managérial de l’apprenant ? Un traitement statistique sur 3 760 observations en relation avec le MOOC managérial le plus suivi de France, le MOOCLead de Cécile Dejoux au CNAM, permet par un cluster two steps d’identifier trois catégories d’apprenants : les « les novices », managers débutants, « les éveillés », managers intermédiaires, et « les avertis », managers confirmés. Chacune de ces catégorie fait état d’attentes distinctes, allant d’un apprentissage général des compétences numériques du manager de demain, à un approfondissement, voir, à une mise en perspective.
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Sexton, Jean. "Face à l'avenir après cinquante ans: éditorial". Relations industrielles 50, n.º 1 (12 de abril de 2005): 3–8. http://dx.doi.org/10.7202/050989ar.
Texto completoResumen
Le monopole de représentation octroyé au syndicat accrédité constitue la caractéristique la plus particulière du régime nord-américain de relations du travail. Il est demeuré pratiquement inchangé depuis plus de cinquante ans, tant au Canada qu'aux États-Unis. Plusieurs critiques ont cependant été formulées à son endroit au cours des dernières années. Le monopole de représentation syndicale est pointé du doigt lorsqu'on veut expliquer la baisse, dramatique aux États-Unis, de la syndicalisation et les difficultés d'implantation de la négociation collective. On dit aussi le monopole de la représentation trop rigide pour s'adapter aux nouveaux modèles de gestion des ressources humaines, populaires dans un nombre croissant d'entreprises. Cet article présente d'abord les principales critiques auxquelles fait face le monopole de représentation syndicale. Par la suite, il analyse et discute les différentes propositions de changement qu'on retrouve dans la littérature nord-américaine.
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Banymandhub, Aarti. "Le changement, un nouvel apprentissage". Le Journal des psychologues N° Hors-série, HS2 (18 de septiembre de 2023): 43–47. http://dx.doi.org/10.3917/jdp.hs2.0043.
Texto completoResumen
Fondées sur les apports neuroscientifiques, les nouvelles thérapies cognitives et comportementales appréhendent le changement non plus comme une modification de nos états internes, mais comme un apprentissage de nouvelles manières d’être. Dans cette perspective, les leviers du changement sont les nouvelles expériences sensorielles et émotionnelles que nous vivons grâce à nos actions. Cet article propose une définition et une description du processus de changement en psychothérapie, basées sur les postulats de la thérapie d’acceptation et d’engagement (ACT) et leurs fondements neuroscientifiques.
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Ancori, Bernard. "Complexité et créativité : émergence, stabilité et dynamiques des collectifs". Nouvelles perspectives en sciences sociales 12, n.º 2 (22 de agosto de 2017): 11–39. http://dx.doi.org/10.7202/1040903ar.
Texto completoResumen
Dans le cadre d’un modèle formel de la structure et de l’évolution d’un réseau sociocognitif complexe d’acteurs individuels, cet article analyse les conditions d’émergence, de stabilisation et de disparition de collectifs, i.e. de groupes organisés et stables d’acteurs individuels, qui se comportent comme autant de sujets dotés d’intentionnalité – de sujets pluriels. Le socle cognitif de chacun de ces derniers étant formé de représentations partagées par l’ensemble de ses membres, l’émergence de tels collectifs implique l’apparition de telles représentations. Cette apparition représente un premier phénomène créatif, immédiatement collectif, lié à la dimension extensive de l’apprentissage individuel lors de la communication sociale. La stabilisation progressive de tels collectifs résulte alors de la dimension intensive de cet apprentissage, réalisée simultanément à sa dimension extensive, et qui débouche sur l’apparition de routines cognitives. Ces dernières s’effacent parfois du niveau conscient des sujets individuels, et ainsi parfaitement ancrées, elles deviennent invisibles pour les collectifs de pensée concernés, qui se trouvent de ce fait pleinement stabilisés. Chaque état du réseau contient une constellation de tels collectifs de tailles et de vocations diverses, mais dont certains poursuivent un même objectif. Ils entrent alors en concurrence du fait d’être centrés sur un objet commun que chacun d’eux voudrait gérer seul après avoir éliminé l’(les) autre(s) collectif(s) concerné(s). L’analyse de cette dynamique concurrentielle détaille les conditions de la suprématie de l’un des collectifs concernés sur l’autre (ou sur les autres). C’est alors le paysage de l’ensemble des collectifs qui se trouve modifié au terme toujours provisoire d’une telle dynamique, et se manifeste ainsi une seconde forme de créativité, cette fois-ci au niveau du réseau global.
Tesis sobre el tema "Apprentissage de représentation des états"
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Castanet, Nicolas. "Automatic state representation and goal selection in unsupervised reinforcement learning". Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2025. http://www.theses.fr/2025SORUS005.
Texto completoResumen
Au cours des dernières années, l'apprentissage par renforcement a connu un succès considérable en entrainant des agents spécialisés capables de dépasser radicalement les performances humaines dans des jeux complexes comme les échecs ou le go, ou dans des applications robotiques. Ces agents manquent souvent de polyvalence, ce qui oblige l'ingénierie humaine à concevoir leur comportement pour des tâches spécifiques avec un signal de récompense prédéfini, limitant ainsi leur capacité à faire face à de nouvelles circonstances. La spécialisation de ces agents se traduit par de faibles capacités de généralisation, ce qui les rend vulnérables à de petites variations de facteurs externes. L'un des objectifs de la recherche en intelligence artificielle est de dépasser les agents spécialisés d'aujourd'hui pour aller vers des systèmes plus généralistes pouvant s'adapter en temps réel à des facteurs externes imprévisibles et à de nouvelles tâches en aval. Ce travail va dans ce sens, en s'attaquant aux problèmes d'apprentissage par renforcement non supervisé, un cadre dans lequel les agents ne reçoivent pas de récompenses externes et doivent donc apprendre de manière autonome de nouvelles tâches tout au long de leur vie, guidés par des motivations intrinsèques. Le concept de motivation intrinsèque découle de notre compréhension de la capacité des humains à adopter certains comportements autonomes au cours de leur développement, tels que le jeu ou la curiosité. Cette capacité permet aux individus de concevoir et de résoudre leurs propres tâches, et de construire des représentations physiques et sociales de leur environnement, acquérant ainsi un ensemble ouvert de compétences tout au long de leur existence. Cette thèse s'inscrit dans l'effort de recherche visant à incorporer ces caractéristiques essentielles dans les agents artificiels, en s'appuyant sur l'apprentissage par renforcement conditionné par les buts pour concevoir des agents capables de découvrir et de maîtriser tous les buts réalisables dans des environnements complexes. Dans notre première contribution, nous étudions la sélection autonome de buts intrinsèques, car un agent polyvalent doit être capable de déterminer ses propres objectifs et l'ordre dans lequel apprendre ces objectifs pour améliorer ses performances. En tirant parti d'un modèle appris des capacités actuelles de l'agent à atteindre des buts, nous montrons que nous pouvons construire une distribution de buts optimale en fonction de leur difficulté, permettant d'échantillonner des buts dans la zone de développement proximal (ZDP) de l'agent, qui est un concept issu de la psychologie signifiant à la frontière entre ce qu'un agent sait et ce qu'il ne sait pas, constituant l'espace de connaissances qui n'est pas encore maîtrisé, mais qui a le potentiel d'être acquis. Nous démontrons que le fait de cibler la ZDP de l'agent entraîne une augmentation significative des performances pour une grande variété de tâches. Une autre compétence clé est d'extraire une représentation pertinente de l'environnement à partir des observations issues des capteurs disponibles. Nous abordons cette question dans notre deuxième contribution, en soulignant la difficulté d'apprendre une représentation correcte de l'environnement dans un cadre en ligne, où l'agent acquiert des connaissances de manière incrémentale au fur et à mesure de ses progrès. Dans ce contexte, les objectifs récemment atteints sont considérés comme des valeurs aberrantes, car il y a très peu d'occurrences de cette nouvelle compétence dans les expériences de l'agent, ce qui rend leurs représentations fragiles. Nous exploitons le cadre adversaire de l'Optimisation Distributionnellement Robuste afin que les représentations de l'agent pour de tels exemples soient fiables. Nous montrons que notre méthode conduit à un cercle vertueux, car l'apprentissage de représentations correctes pour de nouveaux objectifs favorise l'exploration de l'environnementIn the past few years, Reinforcement Learning (RL) achieved tremendous success by training specialized agents owning the ability to drastically exceed human performance in complex games like Chess or Go, or in robotics applications. These agents often lack versatility, requiring human engineering to design their behavior for specific tasks with predefined reward signal, limiting their ability to handle new circumstances. This agent's specialization results in poor generalization capabilities, which make them vulnerable to small variations of external factors and adversarial attacks. A long term objective in artificial intelligence research is to move beyond today's specialized RL agents toward more generalist systems endowed with the capability to adapt in real time to unpredictable external factors and to new downstream tasks. This work aims in this direction, tackling unsupervised reinforcement learning problems, a framework where agents are not provided with external rewards, and thus must autonomously learn new tasks throughout their lifespan, guided by intrinsic motivations. The concept of intrinsic motivation arise from our understanding of humans ability to exhibit certain self-sufficient behaviors during their development, such as playing or having curiosity. This ability allows individuals to design and solve their own tasks, and to build inner physical and social representations of their environments, acquiring an open-ended set of skills throughout their lifespan as a result. This thesis is part of the research effort to incorporate these essential features in artificial agents, leveraging goal-conditioned reinforcement learning to design agents able to discover and master every feasible goals in complex environments. In our first contribution, we investigate autonomous intrinsic goal setting, as a versatile agent should be able to determine its own goals and the order in which to learn these goals to enhance its performances. By leveraging a learned model of the agent's current goal reaching abilities, we show that we can shape an optimal difficulty goal distribution, enabling to sample goals in the Zone of Proximal Development (ZPD) of the agent, which is a psychological concept referring to the frontier between what a learner knows and what it does not, constituting the space of knowledge that is not mastered yet but have the potential to be acquired. We demonstrate that targeting the ZPD of the agent's result in a significant increase in performance for a great variety of goal-reaching tasks. Another core competence is to extract a relevant representation of what matters in the environment from observations coming from any available sensors. We address this question in our second contribution, by highlighting the difficulty to learn a correct representation of the environment in an online setting, where the agent acquires knowledge incrementally as it make progresses. In this context, recent achieved goals are outliers, as there are very few occurrences of this new skill in the agent's experiences, making their representations brittle. We leverage the adversarial setting of Distributionally Robust Optimization in order for the agent's representations of such outliers to be reliable. We show that our method leads to a virtuous circle, as learning accurate representations for new goals fosters the exploration of the environment
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Bigot, Damien. "Représentation et apprentissage de préférences". Thesis, Toulouse 3, 2015. http://www.theses.fr/2015TOU30031/document.
Texto completoResumen
La modélisation des préférences par le biais de formalismes de représentation compacte fait l'objet de travaux soutenus en intelligence artificielle depuis plus d'une quinzaine d'années. Ces formalismes permettent l'expression de modèles suffisamment flexibles et riches pour décrire des comportements de décision complexes. Pour être intéressants en pratique, ces formalismes doivent de plus permettre l'élicitation des préférences de l'utilisateur, et ce en restant à un niveau admissible d'interaction. La configuration de produits combinatoires dans sa version business to customer et la recherche à base de préférences constituent de bons exemples de ce type de problème de décision où les préférences de l'utilisateur ne sont pas connues a priori. Dans un premier temps, nous nous sommes penchés sur l'apprentissage de GAI-décompositions. Nous verrons qu'il est possible d'apprendre une telle représentation en temps polynomial en passant par un système d'inéquations linéaires. Dans un second temps, nous proposerons une version probabiliste des CP-nets permettant la représentation de préférences multi-utilisateurs afin de réduire le temps nécessaire à l'apprentissage des préférences d'un utilisateur. Nous étudierons les différentes requêtes que l'on peut utiliser avec une telle représentation, puis nous nous pencherons sur la complexité de ces requêtes. Enfin, nous verrons comment apprendre ce nouveau formalisme, soit grâce à un apprentissage hors ligne à partir d'un ensemble d'objets optimaux, soit grâce à un apprentissage en ligne à partir d'un ensemble de questions posées à l'utilisateur--
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Tomasini, Linda. "Apprentissage d'une représentation statistique et topologique d'un environnement". Toulouse, ENSAE, 1993. http://www.theses.fr/1993ESAE0024.
Texto completoResumen
Cette thèse porte sur l'apprentissage d'une représentation d'un environnement par un réseau de neurones. L’algorithme d'apprentissage non supervisé que nous proposons est basé sur l'identification d'un mélange de gaussiennes et est mis en œuvre sur une carte topologique du type de celles de Kohonen. Une relation formelle est établie avec les algorithmes de classification automatique floue. Nous traitons ensuite deux applications directes de cet algorithme à la vision artificielle: en segmentation d'images par analyse de texture et en imagerie médicale pour la visualisation de données tomographiques de débit sanguin cérébral. Dans la dernière partie, deux architectures hybrides sont définies dans les buts d'apprendre, respectivement, une suite récurrente et les corrélations entre deux variables représentées sur deux cartes topologiques. Dans les deux cas, l'apprentissage fait coopérer l'algorithme précédent de classification automatique avec une règle d'apprentissage supervisée.
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Chabiron, Olivier. "Apprentissage d'arbres de convolutions pour la représentation parcimonieuse". Thesis, Toulouse 3, 2015. http://www.theses.fr/2015TOU30213/document.
Texto completoResumen
Le domaine de l'apprentissage de dictionnaire est le sujet d'attentions croissantes durant cette dernière décennie. L'apprentissage de dictionnaire est une approche adaptative de la représentation parcimonieuse de données. Les méthodes qui constituent l'état de l'art en DL donnent d'excellentes performances en approximation et débruitage. Cependant, la complexité calculatoire associée à ces méthodes restreint leur utilisation à de toutes petites images ou "patchs". Par conséquent, il n'est pas possible d'utiliser l'apprentissage de dictionnaire pour des applications impliquant de grandes images, telles que des images de télédétection. Dans cette thèse, nous proposons et étudions un modèle original d'apprentissage de dictionnaire, combinant une méthode de décomposition des images par convolution et des structures d'arbres de convolution pour les dictionnaires. Ce modèle a pour but de fournir des algorithmes efficaces pour traiter de grandes images, sans les décomposer en patchs. Dans la première partie, nous étudions comment optimiser une composition de convolutions de noyaux parcimonieux, un problème de factorisation matricielle non convexe. Ce modèle est alors utilisé pour construire des atomes de dictionnaire. Dans la seconde partie, nous proposons une structure de dictionnaire basée sur des arbres de convolution, ainsi qu'un algorithme de mise à jour de dictionnaire adapté à cette structure. Enfin, une étape de décomposition parcimonieuse est ajoutée à cet algorithme dans la dernière partie. À chaque étape de développement de la méthode, des expériences numériques donnent un aperçu de ses capacités d'approximationThe dictionary learning problem has received increasing attention for the last ten years. DL is an adaptive approach for sparse data representation. Many state-of-the-art DL methods provide good performances for problems such as approximation, denoising and inverse problems. However, their numerical complexity restricts their use to small image patches. Thus, dictionary learning does not capture large features and is not a viable option for many applications handling large images, such as those encountered in remote sensing. In this thesis, we propose and study a new model for dictionary learning, combining convolutional sparse coding and dictionaries defined by convolutional tree structures. The aim of this model is to provide efficient algorithms for large images, avoiding the decomposition of these images into patches. In the first part, we study the optimization of a composition of convolutions with sparse kernels, to reach a target atom (such as a cosine, wavelet or curvelet). This is a non-convex matrix factorization problem. We propose a resolution method based on a Gaus-Seidel scheme, which produces good approximations of target atoms and whose complexity is linear with respect to the image size. Moreover, numerical experiments show that it is possible to find a global minimum. In the second part, we introduce a dictionary structure based on convolutional trees. We propose a dictionary update algorithm adapted to this structure and which complexity remains linear with respect to the image size. Finally, a sparse coding step is added to the algorithm in the last part. For each evolution of the proposed method, we illustrate its approximation abilities with numerical experiments
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Mandil, Guillaume. "Modèle de représentation géométrique intégrant les états physiques du produit". Phd thesis, Ecole Centrale Paris, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00714559.
Texto completoResumen
Cette thèse introduit le concept de comportement géométrique d'un assemblage mécanique. Cette notion permet de rendre compte du caractère assemblable ou mobile d'un mécanisme sous la forme d'un système de relations algébriques entre les paramètres géométriques permettant de le décrire. Dans un premier temps, cette thèse montre l'intérêt de ce concept pour traiter des problèmes faisant intervenir plusieurs effets physiques et plusieurs scénarios d'utilisation. Ce chapitre est appliqué à l'étude de l'assemblabilité d'un treillis pyramidal de conception à 4 barres décrit par un modèle géométrique non cartésien issu de la littérature. Dans un second temps, après avoir constaté le manque de modèles adaptés permettant de représenter des mécanismes mobiles, ce travail en propose un non cartésien. Il détaille aussi une méthode de mise en équation afin de traduire la mobilité d'un mécanisme. Une application de ce modèle et de la méthode est également faite. Elle permet de résoudre localement le problème de la mobilité d'un mécanisme de Bennett. Enfin, la dernière partie de ce travail expose une solution pour associer et comparer deux objets décrits par des représentations non cartésiennes. Cette technique est utile pour comparer deux états physiques du même objet utilisé dans différents scénarios pour assurer le suivi d'une exigence géométrique. Elle peut également être utilisée pour associer des objets réels et des objets idéalisés pour traiter des problèmes de tolérancement
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Philogène, Gina. "De "Black" à "African american" : l'élaboration d'une nouvelle représentation sociale". Paris, EHESS, 1997. http://www.theses.fr/1996EHES0019.
Texto completoResumen
Cette these vise a montrer a quel point le changement de nom, de black a african american, signale une transformation dans la representation sociale des noirs americains. Le nouveau terme est positif, et cette caracteristique particuliere lui donne une qualite progressiste qui redefinit le groupe de maniere plus inclusif. Il s'agit ici d'une representation sociale anticipatrice, qui refait le present en regardant vers l'avenir. N'etant pas encore pleinement concretise dans notre realite, cette nouvelle representation est gardee vivante par un repertoire de presuppositions collectivement defini de references symbomiques et par sa contradistinction a black. En deplacant l'attention loin de la race, le ternie african american a cree un vacum qui semble etre rempli avec des notions de culture, d'ethnicite, et de multiculturalisme,tous accentuant le destin commun de tous les americains.
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Hautot, Julien. "Représentation à base radiale pour l'apprentissage par renforcement visuel". Electronic Thesis or Diss., Université Clermont Auvergne (2021-...), 2024. http://www.theses.fr/2024UCFA0093.
Texto completoResumen
Ce travail de thèse s'inscrit dans le contexte de l'apprentissage par renforcement (Renforcement Learning - RL) à partir de données image. Contrairement à l'apprentissage supervisé qui permet d'effectuer différentes tâches telles que la classification, la régression ou encore la segmentation à partir d'une base de données annotée, le RL permet d'apprendre, sans base de données, via des interactions avec un environnement. En effet, dans ces méthodes, un agent tel qu'un robot va effectuer différentes actions afin d'explorer son environnement et de récupérer les données d'entraînement. L'entraînement de ce type d'agent s'effectue par essais et erreurs ;lorsque l'agent échoue dans sa tâche, il est pénalisé, tandis que lorsqu'il réussit, il est récompensé. Le but pour l'agent est d'améliorer son comportement pour obtenir le plus de récompenses à long terme. Nous nous intéressons aux extractions visuelles dans des scénarios de RL utilisant des images vues à la première personne. L'utilisation de données visuelles fait souvent appel à des réseaux de convolution profonds permettant de travailler directement sur des images. Cependant, ces réseaux présentent une complexité calculatoire importante, manquent d'explicabilité et souffrent parfois d'instabilité. Pour surmonter ces difficultés, nous avons investigué le développement d'un réseau basé sur des fonctions à base radiales qui permettent des activations éparses et localisées dans l'espace d'entrée. Les réseaux à base radiale (RBFN ) ont connu leur apogée dans les années 90, puis ont été supplantés par les réseaux de convolution car ils étaient jugés difficilement utilisables sur des images en raison de leur coût en calcul. Dans cette thèse, nous avons développé un extracteur de caractéristiques visuelles inspiré des RBFN en simplifiant le coût calculatoire sur les images. Nous avons utilisé notre réseau pour la résolution de tâches visuelles à la première personne et nous avons comparé ses résultats avec différentes méthodes de l'état de l'art; en particulier, des méthodes d'apprentissage de bout-en-bout, des méthodes utilisant l'apprentissage de représentation d'état et des méthodes d'apprentissage machine extrême. Différents scénarios ont été testés issus du simulateur VizDoom, ainsi que du simulateur physique de robotique Pybullet. Outre la comparaison des récompenses obtenues après l'apprentissage, nous avons aussi effectué différents tests sur la robustesse au bruit, la génération des paramètres de notre réseau et le transfert d'une tâche dans la réalité.Le réseau proposé obtient les meilleures performances lors d'apprentissage par renforcement sur les scénarios testés, tout en étant plus simple d'utilisation et d'interprétation. De plus, notre réseau est robuste face à différents bruits, ce qui ouvre la voie à un transfert efficace des connaissances acquises en simulation à la réalitéThis thesis work falls within the context of Reinforcement Learning (RL) from image data. Unlike supervised learning, which enables performing various tasks such as classification, regression, or segmentation from an annotated database, RL allows learning without a database through interactions with an environment. In these methods, an agent, such as a robot, performs different actions to explore its environment and gather training data. Training such an agent involves trial and error; the agent is penalized when it fails at its task and rewarded when it succeeds. The goal for the agent is to improve its behavior to obtain the most long-term rewards.We focus on visual extractions in RL scenarios using first-person view images. The use of visual data often involves deep convolutional networks that work directly on images. However, these networks have significant computational complexity, lack interpretability, and sometimes suffer from instability. To overcome these difficulties, we investigated the development of a network based on radial basis functions, which enable sparse and localized activations in the input space. Radial basis function networks (RBFNs) peaked in the 1990s but were later supplanted by convolutional networks due to their high computational cost on images. In this thesis, we developed a visual feature extractor inspired by RBFNs, simplifying the computational cost on images. We used our network for solving first-person visual tasks and compared its results with various state-of-the-art methods, including end-to-end learning methods, state representation learning methods, and extreme machine learning methods. Different scenarios were tested from the VizDoom simulator and the Pybullet robotics physics simulator. In addition to comparing the rewards obtained after learning, we conducted various tests on noise robustness, parameter generation of our network, and task transfer to reality.The proposed network achieves the best performance in reinforcement learning on the tested scenarios while being easier to use and interpret. Additionally, our network is robust to various noise types, paving the way for the effective transfer of knowledge acquired in simulation to reality
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Poussevin, Mickael. "Apprentissage de représentation pour des données générées par des utilisateurs". Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066040/document.
Texto completoResumen
Dans cette thèse, nous étudions comment les méthodes d'apprentissage de représentations peuvent être appliquées à des données générées par l'utilisateur. Nos contributions couvrent trois applications différentes, mais partagent un dénominateur commun: l'extraction des représentations d'utilisateurs concernés. Notre première application est la tâche de recommandation de produits, où les systèmes existant créent des profils utilisateurs et objets qui reflètent les préférences des premiers et les caractéristiques des derniers, en utilisant l'historique. De nos jours, un texte accompagne souvent cette note et nous proposons de l'utiliser pour enrichir les profils extraits. Notre espoir est d'en extraire une connaissance plus fine des goûts des utilisateurs. Nous pouvons, en utilisant ces modèles, prédire le texte qu'un utilisateur va écrire sur un objet. Notre deuxième application est l'analyse des sentiments et, en particulier, la classification de polarité. Notre idée est que les systèmes de recommandation peuvent être utilisés pour une telle tâche. Les systèmes de recommandation et classificateurs de polarité traditionnels fonctionnent sur différentes échelles de temps. Nous proposons deux hybridations de ces modèles: la première a de meilleures performances en classification, la seconde exhibe un vocabulaire de surprise. La troisième et dernière application que nous considérons est la mobilité urbaine. Elle a lieu au-delà des frontières d'Internet, dans le monde physique. Nous utilisons les journaux d'authentification des usagers du métro, enregistrant l'heure et la station d'origine des trajets, pour caractériser les utilisateurs par ses usages et habitudes temporellesIn this thesis, we study how representation learning methods can be applied to user-generated data. Our contributions cover three different applications but share a common denominator: the extraction of relevant user representations. Our first application is the item recommendation task, where recommender systems build user and item profiles out of past ratings reflecting user preferences and item characteristics. Nowadays, textual information is often together with ratings available and we propose to use it to enrich the profiles extracted from the ratings. Our hope is to extract from the textual content shared opinions and preferences. The models we propose provide another opportunity: predicting the text a user would write on an item. Our second application is sentiment analysis and, in particular, polarity classification. Our idea is that recommender systems can be used for such a task. Recommender systems and traditional polarity classifiers operate on different time scales. We propose two hybridizations of these models: the former has better classification performance, the latter highlights a vocabulary of surprise in the texts of the reviews. The third and final application we consider is urban mobility. It takes place beyond the frontiers of the Internet, in the physical world. Using authentication logs of the subway users, logging the time and station at which users take the subway, we show that it is possible to extract robust temporal profiles
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Poussevin, Mickael. "Apprentissage de représentation pour des données générées par des utilisateurs". Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2015. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2015PA066040.pdf.
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Dans cette thèse, nous étudions comment les méthodes d'apprentissage de représentations peuvent être appliquées à des données générées par l'utilisateur. Nos contributions couvrent trois applications différentes, mais partagent un dénominateur commun: l'extraction des représentations d'utilisateurs concernés. Notre première application est la tâche de recommandation de produits, où les systèmes existant créent des profils utilisateurs et objets qui reflètent les préférences des premiers et les caractéristiques des derniers, en utilisant l'historique. De nos jours, un texte accompagne souvent cette note et nous proposons de l'utiliser pour enrichir les profils extraits. Notre espoir est d'en extraire une connaissance plus fine des goûts des utilisateurs. Nous pouvons, en utilisant ces modèles, prédire le texte qu'un utilisateur va écrire sur un objet. Notre deuxième application est l'analyse des sentiments et, en particulier, la classification de polarité. Notre idée est que les systèmes de recommandation peuvent être utilisés pour une telle tâche. Les systèmes de recommandation et classificateurs de polarité traditionnels fonctionnent sur différentes échelles de temps. Nous proposons deux hybridations de ces modèles: la première a de meilleures performances en classification, la seconde exhibe un vocabulaire de surprise. La troisième et dernière application que nous considérons est la mobilité urbaine. Elle a lieu au-delà des frontières d'Internet, dans le monde physique. Nous utilisons les journaux d'authentification des usagers du métro, enregistrant l'heure et la station d'origine des trajets, pour caractériser les utilisateurs par ses usages et habitudes temporellesIn this thesis, we study how representation learning methods can be applied to user-generated data. Our contributions cover three different applications but share a common denominator: the extraction of relevant user representations. Our first application is the item recommendation task, where recommender systems build user and item profiles out of past ratings reflecting user preferences and item characteristics. Nowadays, textual information is often together with ratings available and we propose to use it to enrich the profiles extracted from the ratings. Our hope is to extract from the textual content shared opinions and preferences. The models we propose provide another opportunity: predicting the text a user would write on an item. Our second application is sentiment analysis and, in particular, polarity classification. Our idea is that recommender systems can be used for such a task. Recommender systems and traditional polarity classifiers operate on different time scales. We propose two hybridizations of these models: the former has better classification performance, the latter highlights a vocabulary of surprise in the texts of the reviews. The third and final application we consider is urban mobility. It takes place beyond the frontiers of the Internet, in the physical world. Using authentication logs of the subway users, logging the time and station at which users take the subway, we show that it is possible to extract robust temporal profiles
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Ben-Fares, Maha. "Apprentissage de représentation non supervisé de flux de données textuelles". Electronic Thesis or Diss., CY Cergy Paris Université, 2024. http://www.theses.fr/2024CYUN1316.
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Cette thèse présente des méthodes innovantes pour le regroupement de flux de données textuelles et introduit également un système d'identification des textes générés par l'IA. Cette méthode de détection de l'IA peut être utilisée indépendamment ou comme étape de prétraitement pour filtrer les documents entrants, en supprimant le contenu généré par l'IA et en préservant l'authenticité et la validité de l'information.Plus précisément, nous développons un système de classification qui distingue entre le texte écrit par des humains et celui généré par l'IA. Pour ce faire, cette méthode utilise une stratégie de fusion hiérarchique qui intègre des représentations provenant de diverses couches du modèle BERT. En se concentrant sur les caractéristiques syntaxiques, notre modèle classifie chaque token comme étant soit Humain, soit IA, capturant efficacement des structures textuelles détaillées et assurant une performance robuste dans plusieurs langues grâce au modèle XLM-RoBERTa-Large.Dans le domaine du regroupement de flux de données, en particulier pour les données textuelles, nous introduisons d'abord une méthode appelée OTTC (Regroupement Textuel Topologique en Ligne). Cette approche exploite l'apprentissage de représentations topologiques en combinaison avec des techniques de regroupement en ligne. Elle aborde efficacement les défis du clustering de flux de données textuelles, tels que la dynamique des données, la sparsité et la malédiction de la dimensionnalité, qui sont des problèmes que les méthodes de regroupement traditionnelles peinent souvent à gérer.Pour améliorer davantage les résultats du regroupement et répondre aux limites de l'OTTC, nous proposons l'algorithme MVTStream, spécialement conçu pour les flux de données textuelles à vues multiples. Cet algorithme fonctionne en trois étapes: d'abord, il génère des représentations textuelles diverses à partir des données entrantes, traitant chaque représentation comme une vue distincte. Ensuite, il utilise des structures de micro-clusters pour un traitement en temps réel. Enfin, il utilise des méthodes d'ensemble pour agréger les clusters provenant des différentes vues et obtenir les clusters finauxThis thesis presents an innovative methods for clustering text data streams and also introduces a system for identifying AI-generated text. This AI detection method can be used independently or as a preprocessing step to filter incoming documents, by removing AI-generated content, preserving the authenticity and validity of the information.Specifically, we develop a classification system that distinguishes between human-written and AI-generated text. This method employs a hierarchical fusion strategy that integrates representations from various layers of the BERT model. By focusing on syntactic features, our model classifies each token as either Human or AI, effectively capturing detailed text structures and ensuring robust performance across multiple languages using the XLM-RoBERTa-Large model.In the field of data stream clustering, particularly for textual data, we first introduce a method called OTTC (Online Topological Text Clustering). This approach leverages topological representation learning in combination with online clustering techniques. It effectively addresses the challenges in clustering textual data streams, such as data dynamism, sparsity, and the curse of dimensionality, which are issues that traditional clustering methods often struggle to manage.To further improve clustering results and address the limitations of OTTC, we propose the MVTStream algorithm, specifically designed for multi-view text data streams. This algorithm operates in three stages: First, it generates diverse text representations of incoming data, treating each representation as a separate view. Then, it employs micro-cluster data structures for real-time processing. Finally, it utilizes ensemble methods to aggregate clusters from the various views and get the final clusters
Libros sobre el tema "Apprentissage de représentation des états"
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J, Cohn H. y International Commission for the History of Representative and Parliamentary Institutions. Congress., eds. Parliaments, estates and representation =: Parlements, états et représentation. Aldershot: Ashgate Variorum, 2004.
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J, Cohn H. y International Commission for the History of Representative and Parliamentary Institutions., eds. Parliaments, estates and representation =: Parlements, états et représentation. Vol. 23. Aldershot: Ashgate Variorum, 2003.
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Chayer, Lucille Paquette. Compréhension de lecture. Montréal, Qué: Éditions de la Chenelière, 2000.
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4
Basse-Normandie, Université de Caen, ed. Monoparentalité et risque de pauvreté aux États-Unis: Une représentation sociale de la pauvreté. Lille: A.N.R.T. Université de Lille III, 1998.
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Côté, Claire. Résolution de problèmes. Montréal, Qué: Éditions de la Chenelière, 2000.
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6
F, Russ-Eft Darlene, Preskill Hallie S y Sleezer Catherine, eds. Human resource development review: Research and implications. Thousand Oaks, Calif: Sage Publications, 1997.
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7
R, Cocking Rodney y Renninger K. Ann, eds. The development and meaning ofpsychological distance. Hillsdale, N.J: L. Erlbaum Associates, 1993.
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R, Cocking Rodney y Renninger K. Ann, eds. The development and meaning of psychological distance. Hillsdale, N.J: L. Erlbaum, 1993.
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Jay, McTighe, ed. Understanding by Design. 2a ed. Alexandria, VA: Association for Supervision and Curriculum Development, 2005.
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Jay, McTighe, ed. Understanding by design. Alexandria, Va: Association for Supervision and Curriculum Development, 1998.
Buscar texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Apprentissage de représentation des états"
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Bastien, Claude. "Apprentissage : modèles et représentation". En Intelligence naturelle, intelligence artificielle, 257–68. Presses Universitaires de France, 1993. http://dx.doi.org/10.3917/puf.lenyj.1993.01.0257.
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"REPRÉSENTATION AUX ÉTATS DE L’EMPIRE". En Œuvres complètes de Voltaire (Complete Works of Voltaire) 29B, 455–78. Liverpool University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.2307/jj.10704317.41.
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WANG, Xinxia, Xialing SHEN y Jing GUO. "La métaphore dans les dictionnaires bilingues d’apprentissage :". En Dictionnaires et apprentissage des langues, 79–88. Editions des archives contemporaines, 2021. http://dx.doi.org/10.17184/eac.4627.
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Sous l’angle de la cognition, la métaphore est non seulement un phénomène de langue, mais également un mécanisme cognitif fondamental dans notre compréhension du monde. Ainsi exerce-t-elle une influence considérable sur la lexicographie d’apprentissage, qui prête désormais un grand intérêt à la structure lexicale en tant que représentation de notre connaissance du monde. D’un côté, les lexicographes ont intérêt à élaborer des stratégies pour traiter différentes informations dans un dictionnaire d’apprentissage de façon à ce que les apprenants puissent comprendre le processus métaphorique et percevoir les acceptations d’un mot comme un continuum. D’un autre côté, bien que la vision humaine du monde soit universelle, la métaphorisation peut varier d’une langue à l’autre. Dans les dictionnaires bilingues qui mettent deux langues-cultures en contact, une perspective contrastive axée sur l’exploration de la métaphore permet aux apprenants de mieux repérer tant les particularités linguistiques que les différences culturelles à l’œuvre.
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"Les Organes non Étatiques entre Indépendance et Rémanence des États". En La représentation institutionnelle dans l'ordre international, 169–70. Brill | Nijhoff, 2002. http://dx.doi.org/10.1163/9789004479999_009.
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5
Martí, Eduardo. "Appropriation précoce des systèmes externes de représentation : apprentissage et développement". En Vygotski et les recherches en éducation et en didactiques, 59–71. Presses Universitaires de Bordeaux, 2008. http://dx.doi.org/10.4000/books.pub.48192.
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6
"Les Conséquences de l’Autonomie de L’organisation: La Démultiplication des Engagements des États Membres". En La représentation institutionnelle dans l'ordre international, 491–517. Brill | Nijhoff, 2002. http://dx.doi.org/10.1163/9789004479999_023.
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VAUTIER, V., J. F. RINGEVAL, A. DELAHAYE, C. GORIN y A. MONTCRIOL. "Apprentissage du débriefing médico-psychologique et simulation". En Médecine et Armées Vol. 44 No.3, 243–45. Editions des archives contemporaines, 2016. http://dx.doi.org/10.17184/eac.6813.
Texto completoResumen
L’enseignement des savoirs et des savoir-faire dans le domaine médico-chirurgical et psychiatrique est devenu un défi pour l’ensemble des centres de formation militaires. Aux États-Unis et en Europe les enseignements basés sur la simulation représentent un véritable tournant dans la formation des urgentistes, des réanimateurs et des soignants militaires. Ces nouvelles techniques pédagogiques prennent en compte l’intervention du soignant depuis l’évacuation médicale du blessé physique jusqu’à son acheminement au sein des structures hospitalières. Nous proposons ici de décrire un programme pédagogique innovant et pluridisciplinaire pour la formation des médecins et infirmiers relevant du Service de santé des armées dans le domaine du débriefing médico-psychologique. Il s’agit d’un module pédagogique interactif d’une durée de 2 h 30. Il est intégré à la formation « mise en condition de survie d’un blessé de guerre », formation de base réalisée dans un CITeRA CESimMO de l’École du Val-de-Grâce pour la préparation opérationnelle santé des médecins et infirmiers des forces.
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François, Pierre y Théo Voldoire. "Que sait‐on du travail ?" En Que sait‐on du travail ?, 192–207. Presses de Sciences Po, 2023. http://dx.doi.org/10.3917/scpo.colle.2023.01.0192.
Texto completoResumen
A-t-on assisté, au cours des quarante dernières, à une nouvelle phase de l’affrontement du capital et du travail ? Si l’on s’intéresse à la situation états-unienne, la réponse est sans conteste positive et l’issue de cet affrontement est très favorable au capital. Mais qu’en est-il en France ? L’emprise croissante des logiques financières s’exerce-t-elle dans tous les segments du tissu socioproductif ? Cette domination accrue du capital s’accompagne-t-elle, comme aux États-Unis, d’un affaiblissement délibéré, profond et durable, de la représentation des intérêts du travail ou, au contraire, d’une revivification du conflit entre les deux facteurs de production ?
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ATTO, Abdourrahmane M., Héla HADHRI, Flavien VERNIER y Emmanuel TROUVÉ. "Apprentissage multiclasse multi-étiquette de changements d’état à partir de séries chronologiques d’images". En Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2, 247–71. ISTE Group, 2024. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9057.ch6.
Texto completoResumen
Ce chapitre étudie les capacités de généralisation d’une bibliothèque de réseaux de neurones convolutifs pour la classification d’états de surface terrestre dans le temps, avec une granularité variable sur la nature des états. L’ensemble de données utilisé pour réaliser cette étude est constitué d'images à sémantique descriptible au sens de propriétés géophysiques et des impacts des conditions météorologiques en zone de glaciers.
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Grenot, Michèle. "Chapitre II. La représentation des plus pauvres aux États généraux en débat". En Le souci des plus pauvres, 55–80. Presses universitaires de Rennes, 2014. http://dx.doi.org/10.4000/books.pur.50483.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "Apprentissage de représentation des états"
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Da Lisca, Caterina. "Les paysages aquatiques des symbolistes belges ou les « paysages de l’âme »". En XXV Coloquio AFUE. Palabras e imaginarios del agua. Valencia: Universitat Politècnica València, 2016. http://dx.doi.org/10.4995/xxvcoloquioafue.2016.3055.
Texto completoResumen
Avec l’épanouissement du symbolisme l'art et la littérature « font de l’eau partout ». Ce n’est pas pour mettre en valeur un simple décor paysager ou un phénomène naturel que les écrivains insistent sur cet élément naturel ; c’est plutôt pour en faire un sujet littéraire plein de valeurs sémiologiques originelles différentes de celles véhiculées par le baroque, le romantisme ou le naturalisme. Le baroque se centre sur les effets d’illusion, du monde renversé et d’une nature rhétorique ; le romantisme prône l’élan sublime par l’expression des paysages-états d’âme caractérisés par l’océan indomptable, la mer agitée, les lacs ou les rivières toute puissantes. Le désir d'espace des symbolistes se dirige vers les profondeurs aquatiques; ils s'étalent vers la quête de l'absolu et l'exploration d'un « autre monde », celui de l'inconscient. Ils établissent une correspondance entre le référent liquide, son idée, son double intérieur et l'image chargée de l'exprimer, tout en faisant recours aux rêveries éveillées qui se produisent devant les miroirs des eaux. L'homme perçoit la nécessité de sonder et de contrôler la nature du « dehors » et du « dedans ». Cela va de pair avec l'évolution du concept de paysage : à la fin du XIXe siècle, les écrivains abandonnent la représentation positiviste et mimétique du monde pour créer des paysages intimes symboliques, tout en explorant les potentialités de l'activité onirique et de la rupture du plan cartésien. Les propriétés déformantes de l'eau calme, stagnante confondent les bornes, figent le temps, mettent en communication le haut et le bas, englobent le tangible et l'impalpable jusqu'à la dissolution des matières. Notre communication se propose d’approfondir cette question et d’explorer les évolutions et les singularités des thématiques engendrées par ces eaux que l’on dit « dormantes » au sein des lettres françaises et belges francophones Fin de siècle.DOI: http://dx.doi.org/10.4995/XXVColloqueAFUE.2016.3055