Literatura académica sobre el tema "Détection de dérive"
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Artículos de revistas sobre el tema "Détection de dérive"
Lalanne, Aurélie y Martin Zumpe. "La croissance des villes canadiennes et australiennes guidée par le hasard ? Enjeux et mesure de la croissance aléatoire urbaine". Canadian Journal of Regional Science 42, n.º 2 (9 de noviembre de 2021): 123–29. http://dx.doi.org/10.7202/1083621ar.
Texto completoZIDAOUI, I., C. JOANNIS, J. WERTEL, S. ISEL, C. WEMMERT, J. VAZQUEZ y M. DUFRESNE. "Utilisation de l’intelligence artificielle pour la validation des mesures en continu de la pollution des eaux usées". Techniques Sciences Méthodes 11 (21 de noviembre de 2022): 39–51. http://dx.doi.org/10.36904/tsm/202211039.
Texto completoGONZÁLEZ VÁZQUEZ, B., J. M. CHOUBERT, E. PAUL y J. P. CANLER. "Comment éviter le colmatage irréversible des installations de biofiltration ?" Techniques Sciences Méthodes, n.º 11 (20 de noviembre de 2020): 71–86. http://dx.doi.org/10.36904/tsm/202011071.
Texto completoBazus, Léa, Nicolas Cimetiere, Laurent Legentil, Guy Randon y Dominique Wolbert. "Recherche de dérivés conjugués de médicaments dans l’eau de surface et en cours de potabilisation". Revue des sciences de l’eau 28, n.º 1 (21 de abril de 2015): 19–25. http://dx.doi.org/10.7202/1030003ar.
Texto completoLe Bris, Arnaud, Cyril Wendl, Nesrine Chehata, Anne Puissant y Tristan Postadjian. "Fusion tardive d'images SPOT-6/7 et de données multi-temporelles Sentinel-2 pour la détection de la tâche urbaine". Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n.º 217-218 (21 de septiembre de 2018): 87–97. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.415.
Texto completoPiraux, M. y A. Bruylants. "Méthode Spectrographique de Détection des Méthylènes Actifs et Synthèse de Quelques Dérivés Styryliques VIII. les Dérivés Chlorés du Nitrile Phénylacétique". Bulletin des Sociétés Chimiques Belges 68, n.º 7-9 (1 de septiembre de 2010): 491–503. http://dx.doi.org/10.1002/bscb.19590680707.
Texto completoPandard, P. y P. Vasseur. "Biocapteurs pour le contrôle de la toxicité des eaux : application des bioélectrodes algales". Revue des sciences de l'eau 5, n.º 3 (12 de abril de 2005): 445–61. http://dx.doi.org/10.7202/705141ar.
Texto completoJerumanis, S. y A. Bruylants. "Méthode Spectrographique de Détection des Méthylènes Actifs Et Synthèse de Quelques Dérivés Styryliques et Cyanostilbéniques. IX. Les Dérivés Fluores du Nitrile Phénylacétique". Bulletin des Sociétés Chimiques Belges 69, n.º 5-6 (1 de septiembre de 2010): 312–22. http://dx.doi.org/10.1002/bscb.19600690506.
Texto completoChampredon, David, Aamir Fazil y Nicholas H. Ogden. "Méthodes simples de modélisation mathématique pour évaluer le risque de transmission du SRAS-CoV-2 pendant les rassemblements". Relevé des maladies transmissibles au Canada 47, n.º 04 (7 de mayo de 2021): 201–12. http://dx.doi.org/10.14745/ccdr.v47i04a02f.
Texto completoPoveda, J. D. "Le point sur les méthodes de détection et d'identification des mycobactéries dérivées de la biologie moléculaire". Revue Française des Laboratoires 1995, n.º 273 (febrero de 1995): 66–71. http://dx.doi.org/10.1016/s0338-9898(95)80202-9.
Texto completoTesis sobre el tema "Détection de dérive"
Kassab, Randa. "Analyse des propriétés stationnaires et des propriétés émergentes dans les flux d'information changeant au cours du temps". Thesis, Nancy 1, 2009. http://www.theses.fr/2009NAN10027/document.
Texto completoMany applications produce and receive continuous, unlimited, and high-speed data streams. This raises obvious problems of storage, treatment and analysis of data, which are only just beginning to be treated in the domain of data streams. On the one hand, it is a question of treating data streams on the fly without having to memorize all the data. On the other hand, it is also a question of analyzing, in a simultaneous and concurrent manner, the regularities inherent in the data stream as well as the novelties, exceptions, or changes occurring in this stream over time. The main contribution of this thesis concerns the development of a new machine learning approach - called ILoNDF - which is based on novelty detection principle. The learning of this model is, contrary to that of its former self, driven not only by the novelty part in the input data but also by the data itself. Thereby, ILoNDF can continuously extract new knowledge relating to the relative frequencies of the data and their variables. This makes it more robust against noise. Being operated in an on-line mode without repeated training, ILoNDF can further address the primary challenges for managing data streams. Firstly, we focus on the study of ILoNDF's behavior for one-class classification when dealing with high-dimensional noisy data. This study enabled us to highlight the pure learning capacities of ILoNDF with respect to the key classification methods suggested until now. Next, we are particularly involved in the adaptation of ILoNDF to the specific context of information filtering. Our goal is to set up user-oriented filtering strategies rather than system-oriented in following two types of directions. The first direction concerns user modeling relying on the model ILoNDF. This provides a new way of looking at user's need in terms of specificity, exhaustivity and contradictory profile-contributing criteria. These criteria go on to estimate the relative importance the user might attach to precision and recall. The filtering threshold can then be adjusted taking into account this knowledge about user's need. The second direction, complementary to the first one, concerns the refinement of ILoNDF's functionality in order to confer it the capacity of tracking drifting user's need over time. Finally, we consider the generalization of our previous work to the case where streaming data can be divided into multiple classes
Zoubeirou, A. Mayaki Mansour. "Méthodes d'apprentissage profond pour la détection d'anomalies et de changement de régimes : application à la maintenance prédictive dans des systèmes embarqués". Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4010.
Texto completoIn the context of Industry 4.0 and the Internet of Things (IoT), predictive maintenance has become vital for optimizing the performance and lifespan of electronic devices and equipment. This approach, reliant on extensive data analysis, stands on two pillars: anomaly detection and drift detection. Anomaly detection plays a crucial role in identifying deviations from established norms, thereby flagging potential issues such as equipment malfunctions.Drift detection, on the other hand, monitors changes in data distributions over time. It addresses "concept drift" to ensure the continued relevance of predictive models in evolving industrial systems. This thesis highlights the synergistic relationship between these two techniques, demonstrating their collective impact in proactive maintenance strategies. We address various challenges in predictive maintenance such as data quality, labeling, complexities of industrial systems, the nuances of drift detection and the demands of real-time processing. A significant part of this research will focus on how to adapt and use these techniques in the context of embedded systems. The significance of this work extends to cost savings, environmental impact reduction and aligning with the advancements in Industry 4.0, positioning predictive maintenance as a key component in the new era of industrial efficiency and sustainability.This study introduces novel methods employing statistical and machine learning techniques, validated in various industrial settings like modern manufacturing plants. These methods, both theoretical and applied, effectively address the challenges of predictive maintenance
Hadouni, Doha. "Détection de rupture hors ligne sur des processus dépendants". Thesis, Université Clermont Auvergne (2017-2020), 2017. http://www.theses.fr/2017CLFAC098.
Texto completoKassab, Randa. "Analyse des propriétés stationnaires et des propriétés émergentes dans les flux d'informations changeant au cours du temps". Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00402644.
Texto completoL'apport de ce travail de thèse réside principalement dans le développement d'un modèle d'apprentissage - nommé ILoNDF - fondé sur le principe de la détection de nouveauté. L'apprentissage de ce modèle est, contrairement à sa version de départ, guidé non seulement par la nouveauté qu'apporte une donnée d'entrée mais également par la donnée elle-même. De ce fait, le modèle ILoNDF peut acquérir constamment de nouvelles connaissances relatives aux fréquences d'occurrence des données et de leurs variables, ce qui le rend moins sensible au bruit. De plus, doté d'un fonctionnement en ligne sans répétition d'apprentissage, ce modèle répond aux exigences les plus fortes liées au traitement des flux de données.
Dans un premier temps, notre travail se focalise sur l'étude du comportement du modèle ILoNDF dans le cadre général de la classification à partir d'une seule classe en partant de l'exploitation des données fortement multidimensionnelles et bruitées. Ce type d'étude nous a permis de mettre en évidence les capacités d'apprentissage pures du modèle ILoNDF vis-à-vis de l'ensemble des méthodes proposées jusqu'à présent. Dans un deuxième temps, nous nous intéressons plus particulièrement à l'adaptation fine du modèle au cadre précis du filtrage d'informations. Notre objectif est de mettre en place une stratégie de filtrage orientée-utilisateur plutôt qu'orientée-système, et ceci notamment en suivant deux types de directions. La première direction concerne la modélisation utilisateur à l'aide du modèle ILoNDF. Cette modélisation fournit une nouvelle manière de regarder le profil utilisateur en termes de critères de spécificité, d'exhaustivité et de contradiction. Ceci permet, entre autres, d'optimiser le seuil de filtrage en tenant compte de l'importance que pourrait donner l'utilisateur à la précision et au rappel. La seconde direction, complémentaire de la première, concerne le raffinement des fonctionnalités du modèle ILoNDF en le dotant d'une capacité à s'adapter à la dérive du besoin de l'utilisateur au cours du temps. Enfin, nous nous attachons à la généralisation de notre travail antérieur au cas où les données arrivant en flux peuvent être réparties en classes multiples.
Caubet, Fabien. "Détection d'un objet immergé dans un fluide". Phd thesis, Université de Pau et des Pays de l'Adour, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00716902.
Texto completoCaubet, Fabien. "Détection d’un objet immergé dans un fluide". Thesis, Pau, 2012. http://www.theses.fr/2012PAUU3006/document.
Texto completoThis dissertation takes place in the mathematic field called shape optimization. More precisely, we focus on a detecting inverse problem using shape calculus and asymptotic analysis. The aim is to localize an object immersed in a viscous, incompressible and stationary fluid. This work was motivated by the following main questions:– can we localize an obstacle immersed in a fluid from a boundary measurement?– can we reconstruct numerically this object, i.e. be close to its localization and its shape, from this measure?– can we know how many objects are included in the fluid using this measure?The results are described in the five chapters of the thesis:– the first one gives a mathematical framework in order to prove the existence of the shape derivatives oforder one and two in the frame of the detection of inclusions;– the second one analyzes the detection problem using geometric shape optimization: an identifiabilityresult is proved, the shape gradient of several shape functionals is characterized and the instability of thisinverse problem is proved;– the chapter 3 uses our theoretical results in order to reconstruct numerically some objets immersed in a fluid using a shape gradient algorithm;– the fourth chapter analyzes the detection of small inclusions in a fluid using the topological shape optimization : the topological gradient of a Kohn-Vogelius shape functional is characterized;– the last chapter uses this theoretical expression in order to determine numerically the number and the location of some small obstacles immersed in a fluid using a topological gradient algorithm
Kanso, Hussein. "Nouveaux outils de détection d'estrogenes dans les eaux : synthèse de dérives électroactifs et développement d'immunocapteurs". Perpignan, 2014. http://www.theses.fr/2013PERP1246.
Texto completoLebègue, Nathalie. "Radicaux libres dérivés de l'oxygène et antioxydants : méthodes de détection, approche biologique et environnementale". Paris 5, 1999. http://www.theses.fr/1999PA05P109.
Texto completoFhima, Mehdi. "Détection de ruptures et mouvement Brownien multifractionnaire". Thesis, Clermont-Ferrand 2, 2011. http://www.theses.fr/2011CLF22197.
Texto completoThis Ph.D dissertation deals with "Off-line" detection of change points on parameters of time series of independent random variables, and in the Hurst parameter of multifrcational Brownian motion. It consists of three articles. In the first paper, published in Sequential Analysis, we set the cornerstones of the Filtered Derivative with p-Value method for the detection of change point on parameters of independent random variables. This method has linear time and memory complexities, with respect to the size of the series. It consists of two steps. The first step is based on Filtered Derivative method which detects the right change points as well as the false ones. We improve the Filtered Derivative method by adding a second step in which we compute the p-values associated to every single potential change point. Then we eliminate false alarms, i.e. the change points which have p-value smaller than a given critical level. We showed asymptotic properties needed for the calibration of the algorithm. The effectiveness of the method has been proved both on simulated data and on real data. Then we moved to the application of the method for the detection of change point on the Hurst parameter of multifractional Brownian motion. This was done in two phases. In the first phase, a paper is to be published in ESAIM P&S where we investigated the Central Limit Theorem of the Increment Ratio Statistic of a multifractional Brownian motion, leading to a CLT for the time varying Hurst index. The proofs are quite simple relying on Breuer-Major theorems and an original freezing of time strategy.The second phase relies on a new paper submitted for publication. We adapted the FDpV method to detect change points on the Hurst parameter of piecewise fractional Brownian motion. The underlying statistics of the FDpV technology is a new statistic estimator for Hurst index, so-called Increment Zero-Crossing Statistic (IZCS) which is a variation of IRS. Both FDpV and IZCS are methods with linear time and memory complexities, with respect to the size of the series
Kharrat, Dhouha. "Commande tolérante aux défauts des systèmes non linéaires : application à la dynamique du véhicule". Electronic Thesis or Diss., Amiens, 2019. http://www.theses.fr/2019AMIE0012.
Texto completoThis work deals with the development of new technologies of fault tolerant control (FTC), state and sensor/actuator faults estimation for different classes of systems. The algorithm described in this manuscript improve and reduce the conservatism of existing results in the literature. Firstly, we were interested in the synthesis of adaptive observer-based FTC for Takagi-Sugeno (T-S) descriptor systems with time-delay in presence of actuator faults. The analysis and design conditions of observer-based FTC are formulated into a set of delay-dependent linear matrix inequalities (LMIs) which can be solved in a single step. Then, an adaptive observer-based FTC strategy is proposed for both T-S descriptor systems and T-S fuzzy systems subject to simultaneous actuator and sensor faults under external disturbances. The last part of this work concerns the issue of the lateral vehicle and rollover dynamics which is approximated by the T-S fuzzy model under the influence of actuator and sensor faults with external disturbances. Using the cone complementarity linearization algorithm, the proposed method offers less restrictive LMI conditions than those established in the literature. The proposed approach is validated in simulation on the Carsim software as an application of the dynamics of the vehicle in presence of sensor, actuator faults and external disturbances