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Articles de revues sur le sujet « Accélérateur de réseau de neurones »

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Auteur : Grafiati
Publié le 5 octobre 2024

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Lek, S., I. Dimopoulos, M. Derraz et Y. El Ghachtoul. « Modélisation de la relation pluie-débit à l'aide des réseaux de neurones artificiels ». Revue des sciences de l'eau 9, no 3 (12 avril 2005) : 319–31. http://dx.doi.org/10.7202/705255ar.

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Résumé :
Identifier tous les processus physiques élémentaires du cycle hydrologique qui peuvent avoir lieu dans un bassin versant et attribuer à chacun d'eux une description analytique permettant la prévision conduisent à des structures complexes employant un nombre élevé de paramètres difficilement accessibles. En outre, ces processus, même simplifiés, sont généralement non linéaires. Le recours à des modèles à faible nombre de variables, capables de traiter la non-linéarité, s'avère nécessaire. C'est dans cette optique que nous proposons une méthode de modélisation de la relation pluie et débit basée sur l'utilisation de réseaux neuronaux. Les performances de ces derniers dans la modélisation non linéaire ont été déjà prouvées dans plusieurs domaines scientifiques (biologie, géologie, chimie, physique). Dans ce travail, nous utilisons l'algorithme de la rétropropagation des erreurs avec un réseau à 3 couches de neurones. La fonction de transfert appliquée est de type sigmoïde. Pour prédire le débit à un moment donné, on présente à l'entrée du réseau des valeurs de pluies et de débits observés à des instants précédents. La structure du réseau est optimisée pour obtenir une bonne capacité prévisionnelle sur des données n'ayant pas participé au calage. L'application du réseau à des données pluviométriques et débimétriques du bassin de l'oued Beth permet d'obtenir de bonnes prévisions d'un ou plusieurs pas de temps, aussi bien journalières qu'hebdomadaires. Pour les données n'ayant pas participé au calage, les coefficients de corrélation entre les valeurs observées et les valeurs estimées par les différents modèles sont élevés. Ils varient de 0.72 à 0.91 pour les coefficients de corrélation de Pearson et de 0.73 à 0.95 pour les coefficients de Spearman.
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2

Do, Trinh-Minh-Tri, et Thierry Artières. « Modèle hybride champ markovien conditionnel et réseau de neurones profond ». Document numérique 14, no 2 (30 août 2011) : 11–27. http://dx.doi.org/10.3166/dn.14.2.11-27.

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3

Meunier, David, et Hélène Paugam-Moisy. « Simulation d'un amorçage intermodal sur un réseau de neurones impulsionnels ». Revue d'intelligence artificielle 19, no 1-2 (1 avril 2005) : 375–88. http://dx.doi.org/10.3166/ria.19.375-388.

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4

Collin, Antoine, Dorothée James, Coralie Monpert, Sophie Loyer, Pirta Palola, Lisa Wedding et Eric Feunteun. « Modélisation de la bathymétrie par Pléiades Neo en baie de Saint-Malo : transfert radiatif et réseaux de neurones ». Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection 226, no 1 (16 juin 2024) : 11–19. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2024.683.

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Résumé :
Malgré l’intérêt croissant pour la cartographie des fonds marins, seul un quart d’entre eux a pu être levé fidèlement à une résolution de l’ordre du km (30 arc-secondes). Ceci s’explique par les lourds coûts engendrés par les campagnes par bateau (sonar) et/ou par avion (lidar). Ainsi, la bathymétrie dérivée de satellite connaît un essor considérable depuis deux décennies. En fer de lance, l’imagerie multispectrale à très haute résolution spatiale de Pléiades Neo dispose de 6 bandes (4 visibles, 1 red edge, et 1 infrarouge) pourvues d’une résolution spatiale de 1,2 m, surclassant ainsi l’imagerie multispectrale de Pléiades-1 dotée de 4 bandes (3 visibles et 1 infrarouge) à 2 m. En s’appuyant sur un jeu de données Pléiades Neo 4 acquis au-dessus des eaux modérément turbides de la baie de Saint-Malo, ce travail a permis de quantifier les contributions des bandes deep blue et red edge à la prédiction de la bathymétrie lidar en regard de la nature de la modélisation, et de l’architecture du réseau neuronal. Premièrement, la modélisation semi-analytique (transfert radiatif) basée sur les transformées de ratio, testées individuellement et linéairement: le remplacement de la bande bleu par la bande deep blue a diminué la régression linéaire standard (bleu-vert-rouge-infrarouge, R2=0,36) de 11,1%, mais le remplacement de la bande rouge par red edge, a produit le même score. Deuxièmement, la modélisation semi-analytique basée sur la transformée de ratio Pléiades-1 versus la combinaison des 15 transformées Pléiades Neo : augmentations respectives de 52,8% de la régression linéaire (R2Pléiades-1=0,36, et R2Pléiades Neo=0,55), et de 36,2% de la régression non-linéaire par réseau de neurones à deux couches cachées à trois neurones (R2Pléiades-1=0,58, et R2Pléiades Neo=0,79). Finalement, la modélisation empirique basée sur la bonification spectrale de la simulation de Pléiades-1 par deep blue et red edge a généré un gain maximal de 6% pour la régression linéaire (R2Pléiades-1=0,50, et R2Pléiades Neo=0,53) et de 1,4% pour la régression non-linéaire par réseau de neurones à deux couches cachées à trois neurones (R2Pléiades-1=0,73, et R2Pléiades Neo=0,74).
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Vazquez, J., M. Zug, D. Bellefleur, B. Grandjean et O. Scrivener. « Utilisation d'un réseau de neurones pour appliquer le modèle de Muskingum aux réseaux d'assainissement ». Revue des sciences de l'eau 12, no 3 (12 avril 2005) : 577–95. http://dx.doi.org/10.7202/705367ar.

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Résumé :
L'application du modèle de Muskingum pour simuler l'écoulement à surface libre dans les canaux d'irrigation a été largement utilisée et validée. Par extension, ce modèle est également employé pour simuler les écoulements en réseau d'assainissement. Or, nous avons pu montrer des erreurs allant jusqu'à 80% du débit de pointe entre le modèle de Muskingum à paramètres fixes et le modèle de référence de Barré de Saint-Venant. Nous proposons une nouvelle paramétrisation du modèle de Muskingum pour l'écoulement en collecteur circulaire en réseau d'assainissement et ceci pour un large domaine de longueurs, pentes et diamètres de collecteurs. Ce nouveau modèle non-linéaire a été calé par minimisation d'une fonction objectif traduisant la proximité du modèle proposé avec les résultats de la résolution des équations de Barré de Saint-Venant pour des hydrogrammes rectangulaires. Un réseau de neurones a été utilisé pour paramétrer le modèle. Cette nouvelle application des équations de Muskingum permet l'obtention d'erreurs relatives moyennes inférieures à 6% sur la valeur et l'instant du débit de pointe, ceci dans le cas de collecteurs ayant jusqu'à 6500 m de longueur, des pentes variant entre 0.5% et 1% et des diamètres entre 150 et 2500 mm et des hydrogrammes de débit de pointe proche de la capacité du collecteur. Le modèle a également été validé sur un hydrogramme de forme quelconque.
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Landrault, Alexis, Christophe Pasquier, Omar Elmazria, Hamid M’Jahed, Frédéric Sarry et Lakhdar Zaid. « Enseignements hybrides basés sur des grains pour le développement de scénarios individualisés pour la remise à niveau en électronique ». J3eA 22 (2023) : 1012. http://dx.doi.org/10.1051/j3ea/20231012.

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Résumé :
Cet article présente le contenu et les objectifs d’une approche originale dans le domaine de l’innovation pédagogique numérique dans un enjeu de mutualisation, d’échanges et d’actions en faveur de la réussite des étudiants. Cette approche a été développée dans le cadre du projet OpenING (Ouverture du cycle Préparatoire aux Enseignements Numériques en écoles d’INGénieurs) porté par la Fondation partenariale Polytech au nom des écoles du réseau Polytech et retenue par le Ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation dans le cadre d’un appel à projets lancé par l’ANR. Ce projet se veut être un véritable accélérateur pour l’enseignement hybride au sein des écoles du réseau Polytech. La motivation de la démarche proposée est de produire des grains pédagogiques dans différentes disciplines et notamment en électronique pour la remise à niveau (à minima) des primo-arrivants en étude supérieure. À l’aide de ces grains, l’apprenant pourra revoir des bases de la matière et s’autoévaluer, l’objectif final étant de permettre aux étudiants de se familiariser aux pratiques de formation en ligne "autonomes" par l’acquisition de notions, la proposition de quiz et d’exercices ciblés. L’originalité de ce projet est de permettre aux apprenants en plus de suivre des grains théoriques, de réaliser des travaux pratiques en ligne en utilisant les principaux appareils d’instrumentation et de mesure. Un retour des premiers apprenants est proposé en fin d’article.
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Marcelin, Jean-Luc, et Assad Kallassy. « Approximation de calculs éléments finis par un nouveau réseau de neurones ». Revue Européenne des Éléments Finis 8, no 2 (janvier 1999) : 201–27. http://dx.doi.org/10.1080/12506559.1999.10511363.

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Bouazizi, Emna, Roomila Naeck, Daniel D’Amore, Marie-Françoise Mateo, Philippe Arlotto, Michel Grimaldi, Moez Bouchouicha, Fahrat Fnaiech, Nader Fnaiech et Jean-Marc Ginoux. « Modélisation numérique de la fragmentation du sommeil par réseau de neurones artificiels ». Médecine du Sommeil 12, no 1 (janvier 2015) : 22–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.msom.2015.01.010.

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Bouazizi, E., R. Naeck, D. D’amore, M. F. Matéo, P. Arlotto, M. Grimaldi, M. Bouchouicha, F. Fnaiech, N. Fnaiech et J. M. Ginoux. « Modélisation numérique de la fragmentation du sommeil par Réseau de neurones artificiels ». Revue des Maladies Respiratoires 32 (janvier 2015) : A210. http://dx.doi.org/10.1016/j.rmr.2014.10.305.

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Laurent, R., J. Henriet, M. Salomon, M. Sauget, F. Nguyen, R. Gschwind et L. Makovicka. « Utilisation d’un réseau de neurones artificiels pour la simulation des mouvements pulmonaires ». Cancer/Radiothérapie 15, no 2 (avril 2011) : 123–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.canrad.2010.07.636.

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Hamzaoui, D., S. Montagne, P. Mozer, R. Renard-Penna et H. Delingette. « Segmentation automatique de la prostate à l’aide d’un réseau de neurones profond ». Progrès en Urologie 30, no 13 (novembre 2020) : 696–97. http://dx.doi.org/10.1016/j.purol.2020.07.010.

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Postadjian, Tristan, Arnaud Le Bris, Hichem Sahbi et Clément Mallet. « Classification à très large échelle d'images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs ». Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no 217-218 (21 septembre 2018) : 73–86. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.418.

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Résumé :
Les algorithmes de classification constituent un outil essentiel pour le calcul de cartes d'occupation des sols. Les récents progrès en apprentissage automatique ont montré les très grandes performances des réseaux de neurones convolutifs pour de nombreuses applications, y compris la classification d'images aériennes et satellites. Ce travail établit une stratégie quant à l'utilisation d'un réseau de neurone convolutif pour la classification d'images satellites à très haute résolution spatiale, couvrant de très larges régions géographiques, avec pour perspective future le calcul de cartes d'occupation des sols à l'échelle d'un pays.
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Karidioula, Daouda, Djedjro Clément Akmel, Nogbou Emmanuel Assidjo et Albert Trokourey. « Modélisation du séchage solaire de fèves de cacao par le Réseau de Neurones Artificiel ». International Journal of Biological and Chemical Sciences 12, no 1 (1 juin 2018) : 195. http://dx.doi.org/10.4314/ijbcs.v12i1.15.

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Jacquot, R., R. Lijuan, T. Wang, A. Duclos, L. Kodjikian, Y. Jamilloux, D. Stanescu et P. Sève. « Développement et évaluation d’un réseau de neurones pour l’aide au diagnostic étiologique des uvéites ». La Revue de Médecine Interne 44 (décembre 2023) : A363. http://dx.doi.org/10.1016/j.revmed.2023.10.063.

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Vuille, Amandine. « Et si ton cerveau ressemblait à une station de ski : Création d’un support pédagogique neuro-éducatif qui permet aux élèves de 7 à 10 ans de comprendre le fonctionnement du cerveau humain ». Cortica 2, no 2 (19 septembre 2023) : 54–90. http://dx.doi.org/10.26034/cortica.2023.4217.

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Résumé :
Le présent Cortica Incubator démontre qu’il est possible de sensibiliser les jeunes enfants au fonctionnement du cerveau humain grâce à un support ludique et adapté à leur âge. « Et si ton cerveau ressemblait à une station de ski » est un support pédagogique neuroéducatif qui explique le fonctionnement cérébral au travers de la thématique du ski. L’enfant qui le découvre est invité à voyager au cœur de la station de ski de Zinal-VS. Le support contient un plan des pistes en forme de cerveau, avec des animaux de la montagne qui illustre des régions cérébrales. Des vidéos accompagnent le plan des pistes et expliquent divers fonctionnements cérébraux relier au fonctionnement de la station de ski, i.e., réseaux de neurones, synchronisation cérébrale et prise de conscience des décisions. Enfin, des abonnements de ski expliquent les différents états du cerveau (réseau de mode par défaut, réseau de saillance et réseau exécutif). Des cartes de jeux et la possibilité de gagner des médailles mettent les enfants au défi et permettent d’évaluer les connaissances de l’enfant. L’auteure, éducatrice en milieu scolaire, a pu tester le support auprès de trois classes d’élèves de 7 à 10 ans (50 élèves en tout). Cette expérience a permis aux élèves d’apprivoiser le fonctionnement de leur cerveau et son caractère ludique a été fortement apprécié par eux.
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Vanbuis, Jade, Guillaume Baffet, Mathieu Feuilloy, Jean-Marc Girault, Nicole Meslier et Frédéric Gagnadoux. « Analyse automatique du sommeil par réseau de neurones à partir des signaux de polygraphie ventilatoire ». Médecine du Sommeil 18, no 1 (mars 2021) : 29–30. http://dx.doi.org/10.1016/j.msom.2020.11.036.

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Lequertier, V., T. Wang, J. Fondrevelle, V. Augusto, S. Polazzi et A. Duclos. « Prédiction des durées de séjours avec des données médicoadministratives à l'aide d'un réseau de neurones ». Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 70 (mars 2022) : S9. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2022.01.071.

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Telmoudi, Achraf Jabeur, Slimane Barkit, Lotfi Nabli, Yahya Chetouani et Radhi M'hiri. « Réseau de neurones doublement récurrent à base de fonctions radiales : RR2FR Application au pronostic prévisionnel ». Journal Européen des Systèmes Automatisés 43, no 7-9 (10 novembre 2009) : 871–87. http://dx.doi.org/10.3166/jesa.43.871-887.

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Heddam, Salim, Abdelmalek Bermad et Noureddine Dechemi. « Modélisation de la dose de coagulant par les systèmes à base d’inférence floue (ANFIS) application à la station de traitement des eaux de Boudouaou (Algérie) ». Revue des sciences de l’eau 25, no 1 (28 mars 2012) : 1–17. http://dx.doi.org/10.7202/1008532ar.

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Résumé :
La coagulation est l’une des étapes les plus importantes dans le traitement des eaux. La difficulté principale est de déterminer la dose optimale de coagulant à injecter en fonction des caractéristiques de l’eau brute. Un mauvais contrôle de ce procédé peut entraîner une augmentation importante des coûts de fonctionnement et le non-respect des objectifs de qualité en sortie de la station de traitement. Le sulfate d’aluminium (Al2SO4.18H2O) est le réactif coagulant le plus généralement utilisé. La détermination de la dose de coagulant se fait au moyen de l’essai dit de « Jar Test » conduit en laboratoire. Ce type d’approche a le désavantage d’avoir un temps de retard relativement long et ne permet donc pas un contrôle automatique du procédé de coagulation. Le présent article décrit un modèle neuro flou de type Takagi Sugeno (TK), développé pour la prédiction de la dose de coagulant utilisée lors de la phase de clarification dans la station de traitement des eaux de Boudouaou qui alimente la ville d’Alger en eau potable. Le modèle ANFIS (système d’inférence flou à base de réseaux de neurones adaptatifs), qui combine les techniques floues et neuronales en formant un réseau à apprentissage supervisé, a été appliqué durant la phase de calage et testé en période de validation. Les résultats obtenus par le modèle ANFIS ont été comparés avec ceux obtenus avec un réseau de neurones de type perceptron multicouche (MLP) et un troisième modèle à base de regression linéaire multiple (MLR). Un coefficient de détermination (R2) de l’ordre de 0,92 en période de validation a été obtenu avec le modèle ANFIS, alors que pour le MLP, il est de l’ordre de 0,75, et que pour le modèle MLR, il ne dépasse pas 0,35. Les résultats obtenus sont d’une grande importance pour la gestion de l’installation.
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Gaborit, E., G. Pelletier, P. A. Vanrolleghem et F. Anctil. « Simulation du débit de la rivière Saint-Charles, première source d’eau potable de la ville de Québec ». Canadian Journal of Civil Engineering 37, no 2 (février 2010) : 311–21. http://dx.doi.org/10.1139/l09-139.

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Résumé :
Sur le bassin versant de la rivière Saint-Charles, il est nécessaire de mieux gérer l’eau, d’un point de vue quantitatif et qualitatif. Or la prise de décisions peut être aidée par la modélisation hydrologique. Ce travail porte sur la mise en place du modèle semi-distribué de qualité de l’eau SWAT (« soil and water assessment tool ») sur ce bassin versant urbain et relativement montagneux, et sur l’évaluation de sa capacité à simuler les débits. Cette première approche est comparée à deux autres, reposant pour l’une sur l’utilisation du modèle hydrologique global GR4J, et pour l’autre sur l’emploi d’un réseau de neurones. La quantité d’eau issue de la fonte de la neige, calculée ici par le module de fonte de SWAT, a été renseignée à ces deux autres modèles. Ce bassin présente par ailleurs de réelles difficultés pour ce type de modélisation, liées essentiellement au manque de données : quasi-absence d’information spatiale sur les précipitations et absence d’étude pédologique détaillée. Les résultats, globalement satisfaisants, montrent toutefois que la performance hydrologique résultant des trois approches est limitée par ces manques : celle utilisant SWAT davantage que les deux autres. Dans ce cas, les lacunes ne permettent pas d’utiliser le plein potentiel du modèle SWAT, dont la structure plus lourde devient un inconvénient dès que les données sont disponibles en quantité et en qualité insuffisantes pour en justifier l’exploitation, en opposition à GR4J et au réseau de neurones. Il semble donc incontournable, considérant l’importance stratégique du bassin versant de la rivière Saint-Charles pour l’approvisionnement en eau potable et le support aux activités récréatives et touristiques, que l’effort d’observation de ce territoire soit accru, afin d’y augmenter notamment les données climatologiques et pédologiques disponibles.
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Gabay, Simon, Rachel Bawden, Philippe Gambette, Jonathan Poinhos, Eleni Kogkitsidou et Benoît Sagot. « Le changement linguistique au XVIIe s. : nouvelles approches scriptométriques ». SHS Web of Conferences 138 (2022) : 02006. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/202213802006.

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Résumé :
La fin du XVIIe s. reste un angle mort de la recherche sur les systèmes graphiques, en dépit de l'importance de cette période pour l'histoire du français, qui s'est alors vu imposer une orthographe continuant encore aujourd'hui de régir, peu ou prou, son écriture. En privilégiant une approche pratique, sur corpus, plutôt que théorique, nous nous proposons de poser les bases d'une étude scriptométrique computationnelle de la langue classique, s'intéressant à son évolution au cours du Grand Siècle. Pour ce faire nous mesurons et évaluons la distance entre la langue classique et la langue contemporaine au moyen de deux méthodes de normalisation automatique, une avec des règles, et une autre avec un réseau de neurones.
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Leroux, Élodie, Romain Perbet, Luc Buée et Morvane Colin. « Les vésicules extracellulaires ». médecine/sciences 37, no 12 (décembre 2021) : 1133–38. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2021205.

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Résumé :
Les vésicules extracellulaires (VE) sont libérées par une grande variété de cellules et contiennent des protéines, des ARN et des lipides, qui sont ainsi échangés entre ces cellules. Elles représentent donc un mode de communication intercellulaire majeur aussi bien en conditions physiologiques que pathologiques. C’est notamment le cas dans le système nerveux (SN) où les neurones et les cellules gliales forment un réseau très dense et où des milliards de connexions s’établissent. Cette revue fournit un aperçu des différents rôles joués par les VE dans un cerveau sain lors du renforcement des réseaux par exemple, mais également dans un cerveau malade où les VE participent, entre autres, à la progression des maladies neurodégénératives et tumorales.
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Tighilet, Brahim, Guillaume Rastoldo et Christian Chabbert. « Le cerveau adulte produit de nouveaux neurones pour restaurer l’équilibre après une perte vestibulaire ». médecine/sciences 36, no 6-7 (juin 2020) : 581–91. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2020112.

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Résumé :
Un phénomène appelé « compensation vestibulaire » se produit après une atteinte vestibulaire périphérique. Ce processus, qui permet un retour progressif de l’équilibre, se produit principalement au sein des noyaux vestibulaires du tronc cérébral, et met en jeu une mosaïque de réarrangements structurels. Parmi ceux-ci, la neurogenèse vestibulaire réactionnelle (NGVR) adulte est peut-être la plus inattendue, car elle se produit dans une région du cerveau qui n’a jamais été signalée auparavant comme neurogène. La survie et la fonctionnalité de ce réseau neuronal nouvellement généré dépendent de son intégration dans les réseaux préexistants des noyaux désafférentés. Cette organisation permet au cerveau d’utiliser les apports d’autres modalités sensorielles pour faciliter le rétablissement de la posture et de l’équilibre. C’est à ce jour le meilleur exemple du rôle réparateur de la neurogenèse adulte. Ces observations soulèvent de nombreuses questions sur la pertinence physiologique de la NGVR.
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Othmani-Guibourg, Mehdi William, Amal El Fallah Seghrouchni et Jean-Loup Farges. « LSTM Path-Maker : une stratégie à base de réseau de neurones LSTM pour la patrouille multiagent ». Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle 3, no 3-4 (8 avril 2022) : 345–72. http://dx.doi.org/10.5802/roia.34.

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Soudani, Azeddine, Saadi Bougoul et Jean-Luc Harion. « Réduction des étalonnages multiples en mesures simultanées dans une couche limite turbulente d'un mélange air - hélium ». Journal of Renewable Energies 6, no 2 (31 décembre 2003) : 77–94. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v6i2.963.

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Les mesures simultanées par thermo-anémométrie de plusieurs grandeurs physiques d'un fluide en écoulement turbulent, nécessite l'emploi d'autant de sondes qu'il y a de variables. Un étalonnage est préalable à toute utilisation de ces capteurs pour des mesures. Cet étalonnage est fondé sur des lois d'ajustement, réalisées généralement par des méthodes classiques d'interpolation linéaire, des régressions polynomiales, des fonctions splines ou encore par des réseaux de neurones artificiels. Il permet d'établir le lien univoque entre les sorties de ces capteurs, données sous forme de tensions, et les paramètres physiques de l'écoulement à mesurer. Suivant la forme du réseau d'étalonnage obtenue, la précision de ces méthodes peut être extrêmement sensible aux degrés des polynômes d'ajustement et peut présenter ainsi des erreurs importantes d'interpolation. Il est donc nécessaire de tester systématiquement les paramètres d'ajustement pour chaque application. On montre à travers cette étude que, les méthodes de génération de grilles cartésiennes et de dépouillement de mesures, utilisant des régressions polynomiales et des interpolations linéaires, sont beaucoup moins précises que celles utilisant les fonctions splines et les réseaux de neurones artificiels. Les résultats obtenus montrent aussi que l'utilisation d'une surchauffe plus forte pour l'élément amont que l'élément aval de la sonde apporte, en général, une meilleure précision lors de la génération des grilles.
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Prakash, Prem, Marc Sebban, Amaury Habrard, Jean-Claude Barthelemy, Frédéric Roche et Vincent Pichot. « Détection automatique des apnées du sommeil sur l’ECG nocturne par un apprentissage profond en réseau de neurones récurrents (RNN) ». Médecine du Sommeil 18, no 1 (mars 2021) : 43–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.msom.2020.11.077.

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Kharroubi, Ouissem, Olivier Blanpain, Eric Masson et Sami Lallahem. « Application du réseau des neurones artificiels à la prévision des débits horaires : Cas du bassin versant de l’Eure, France ». Hydrological Sciences Journal 61, no 3 (26 janvier 2016) : 541–50. http://dx.doi.org/10.1080/02626667.2014.933225.

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Michael, RALIJAONA Ahazia, RAKOTOVAO Ndimbinarimalala Philémon, RALIJAONA Mbolahasina Soanandrianina et RATIARISON Adolphe Andriamanga. « Simulation Numérique De La Propagation Des Vagues Franchissant Un Obstacle Et Modélisation Des Résultats Obtenus Par Réseau De Neurones Et Neuro-Flou ». International Journal of Progressive Sciences and Technologies 34, no 2 (5 octobre 2022) : 15. http://dx.doi.org/10.52155/ijpsat.v34.2.4610.

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Résumé :
Ce travail a pour objectif d’analyser et d’évaluer l’effet de la bathymétrie sur la surface de la mer par la méthode numérique et de modéliser les données de simulations par réseau de neurone et neuro-flou. Les simulations numériques sont effectuées à l’aide du logiciel Ansys Fluent qui utilise la méthode de Volume of Fluid et le modèle de turbulence ; les données sont traitées sur Matlab. Nous avons déterminé sept simulations (M0, M1, M2, M3, M4, M5 et M6). Les résultats ont montré que la morphologie (hauteur maximale) et le comportement (position de la hauteur maximale et position de déferlement) des vagues varient en fonction de la hauteur de l’obstacle. Les modèles par intelligences artificielles, sont excellents avec des valeurs de l’ erreur quadratique moyenne faibles et les critères de Nash sont supérieurs à 90%.
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Benaïssa, Ibtissem. « Analogie du transport neuronal au transport électronique en nanotechnologie ». Journal of Renewable Energies 12, no 1 (26 octobre 2023) : 9–28. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v12i1.115.

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Résumé :
Le système nerveux est formé de deux types de cellules: les cellules gliales et les neurones. Les astrocytes, comme la plupart des cellules gliales, ont longtemps été considérés essentiellement pour leur rôle de support et d’entretien du tissu nerveux. Mais, de plus en plus d’évidences plaident en faveur d’une implication beaucoup plus importante des astrocytes dans la communication nerveuse. Les astrocytes sont couplés les uns aux autres par des ‘gap-jonctions’ à travers lesquels peuvent circuler divers métabolites. C’est par ces jonctions que les astrocytes évacuent vers les capillaires, le potassium extracellulaire excédentaire généré par une intense activité neuronale. A travers ce réseau d’actrocytes se propagerait par exemple, des vagues d’ions calcium dont l’effet régulateur pourrait se faire sentir dans un grand nombre de synapses en même temps. Les prolongements astrocytaires qui entourent les synapses pourraient ainsi exercer un contrôle plus global sur la concentration ionique et le volume aqueux dans les fentes synaptiques. Le réseau astrocytaire constituerait donc un système de transmission non-synaptique qui se superposerait au système neuronal pour jouer un rôle majeur de modulation des activités neuronales. A cet effet, et dans l’espoir d’éclairer les neurochirurgiens et les spécialistes qui s’intéressent aux transplantations et à une meilleure maîtrise du transport et fonctionnement de l’influx nerveux. Le présent travail apporte une approche entre le transport et les propriétés électroniques d’une jonction miniature, une ‘microjonction’, dont la nanotechnologie ne saurait se passer, l’usage de jonctions P-N, un semi-conducteur dopé P (ions positifs) et un dopé N (ions négatifs), est très utilisé pour tous les dispositifs de type diode car ne laissant passer le courant que dans un sens, ce genre de jonction fait aussi apparaître des propriétés optiques intéressantes.
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Seçkiner, Ilker, Serap Ulusam Seçkiner, Ömer Bayrak et Sakıp Erturhan. « Use of artificial neural networks in the management of antenatally diagnosed ureteropelvic junction obstruction ». Canadian Urological Association Journal 5, no 6 (15 avril 2013) : 152. http://dx.doi.org/10.5489/cuaj.761.

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Résumé :
Background: In this study, an artificial neural network (ANN) basedsystem has been developed specifically to help in the managementof antenatally diagnosed uretero-pelvic junction (UPJ) obstruction.Methods: A total of 53 infants with antenatally detected hydronephrosiscaused by UPJ obstruction were included in this study. Aneural network was developed with the help of a commerciallyavailable software package. The patients’ age and sex, renal pelvicdiameter, laterality, split renal function and presence of renal scaron radionuclide scan, follow-up times, urine culture results andthe presence of symptomatic infections were used as variables.These data were also entered into a statistical software packageand linear regression analysis was done.Results: During the follow-up period, 36 children were observed,and the remaining 17 renal units underwent pyeloplasty. The averagesensitivity of the ANN model in predicting the outcome wasfound to be 92% in the training group and 75% in the validationand test groups. In linear regression, none of the predictors werefound to be statistically significant.Interpretation: In this study, we have demonstrated that the useof ANNs in antenatally diagnosed UPJ obstruction can help theclinician in making treatment decisions, and thus can be useful indaily clinical practice.Contexte : Dans cette étude, un système fondé sur un réseau deneurones artificiels a été mis au point précisément pour aider à laprise en charge d’une obstruction de la jonction urétéropelviennediagnostiquée pendant la période anténatale.Méthodologie : Au total, 53 enfants atteints d’hydronéphrosedécelée avant la naissance et causée par l’obstruction de la jonctionurétéropelvienne ont été inclus dans cette étude. Un réseau deneurones a été élaboré à l’aide d’un logiciel offert sur le marché.L’âge et le sexe du patient, le diamètre du bassinet du rein, lalatéralité, une fonction rénale séparée et la présence de cicatricesrénales observables par scintigraphie par balayage, la durée dela période de suivi, les résultats d’analyses d’urine et la présenced’infections symptomatiques ont été utilisés comme variables. Cesdonnées ont également été saisies dans un progiciel statistique etont servi à une analyse de régression linéaire.Résultats : Au cours de la période de suivi, 36 enfants ont étéplacés en observation, et on a procédé à une pyéloplastie dans les17 autres cas. La sensibilité moyenne du modèle pour la prédictionde l’issue a été évaluée à 92 % dans le groupe de formation et à75 % dans les groupes de validation et de test. Dans l’analyse derégression linéaire, aucun des facteurs de prédiction n’a été jugésignificatif sur le plan statistique.Interprétation : Dans cette étude, nous avons montré que l’utilisationd’un réseau de neurones artificiels en présence d’obstruction de lajonction urétéropelvienne diagnostiquée avant la naissance peutaider le clinicien à prendre des décisions thérapeutiques, et peutdonc être utile dans la pratique clinique quotidienne.
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Briqueu, Louis, Stéphanie Gottlib-Zeh, Mohamad Ramadan et Jacques Brulhet. « Traitement des diagraphies à l'aide d'un réseau de neurones du type « carte auto-organisatrice » : application à l'étude lithologique de la couche silteuse de Marcoule (Gard, France) ». Comptes Rendus Geoscience 334, no 5 (janvier 2002) : 331–37. http://dx.doi.org/10.1016/s1631-0713(02)01762-5.

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Monnier, J., A. Le Nilias Houmeau, R. Iguernaissi, M. A. Richard, C. Gaudy-Marqueste, J. J. Grob et D. Merad. « Développement d’une « boosted fusion » entre un réseau de neurones à convolution (CNN) et un algorithme intégrant l’aspect chaotique de lésions mélanocytaires pour la détection automatisée du mélanome ». Annales de Dermatologie et de Vénéréologie - FMC 2, no 8 (novembre 2022) : A51—A52. http://dx.doi.org/10.1016/j.fander.2022.09.040.

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Kensa, Christiane, Jeannette Lindenbach et Anne Marise Lavoie. « Alzheimer ». Diversity of Research in Health Journal 1 (21 juin 2017) : 133–34. http://dx.doi.org/10.28984/drhj.v1i0.47.

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Chez la personne vieillissante, il se produit parfois un déclin de fonctions intellectuelles telles que la mémoire, le langage, l’orientation, le jugement et l’humeur. Une de ces atteintes est la démence de type Alzheimer qui résulte de la mort des neurones, les cellules du cerveau. Les symptômes de cette maladie se caractérisent par des comportements irrationnels, dysfonctionnels voire perturbants pour l’entourage. Les personnes de race noire sont presque deux fois plus susceptibles de développer la démence de type Alzheimer que les personnes de race blanche (Shadlen, & al, 1999). Le but de cette recherche documentaire est d’explorer la littérature scientifique canadienne sur les aînés afro-canadiens atteints de démence et sur leurs proches aidants. Il y a peu de recherches sur les personnes âgées africaines au Canada qui ont la démence de type Alzheimer. Par contre, les proches aidants de différentes ethnies ont davantage été étudiés. Ils attribuent cette atteinte à une malédiction, un sortilège, une folie ou une fatalité ; ils la perçoivent comme un grand malheur qu’ils leur arrivent (Loukissa, Farran, & Graham, 1999). Ils ont peur de la stigmatisation de la maladie, de l’aliénation de la personne et de l’abandon du réseau social. Les soins d’assistance augmentent avec la détérioration causée par l’atteinte et les proches aidants en assument peu à peu la charge. D’après certaines valeurs raciales, culturelles et leurs croyances, les proches aidants généralement vivent, au tout début de la maladie, du déni qui a comme conséquence la non observance aux traitements pharmacologiques au profit des traitements traditionnels. Ce déni entraîne la détérioration rapide de l´état de santé des aînés. L’approche directe des médecins canadiens d’informer les personnes âgées du diagnostic d’Alzheimer heurte les proches aidants et entraîne des problèmes d’incompréhension de part et d’autre (Hughes, Tyler, Danner, & Carter 2009). Cette approche est incongrue à leur culture et crée un sentiment de dévalorisation. Qui plus est, la crainte de la divulgation publique du diagnostic par le corps médical empêche ces proches aidants d’avoir recours aux services disponibles. Les médecins et le corps infirmier devront adopter une approche culturellement plus sensible et promouvoir meilleure compréhension de la maladie afin que les proches aidants aient recours aux meilleurs soins d’assistance possibles.
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Wils, Thierry, et Aziz Rhnima. « Taxonomie des conflits entre le travail et la famille : une analyse multidimensionnelle à l’aide de cartes auto-organisatrices ». Articles 70, no 3 (5 octobre 2015) : 432–56. http://dx.doi.org/10.7202/1033405ar.

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Résumé Fréquemment, les chercheurs ont conceptualisé le conflit travail-famille de façon bidirectionnelle : l’étude des effets de la vie professionnelle à l’endroit de la vie de famille (appelé conflit travail-famille) et celle des effets de la vie de famille à l’égard de la vie d’emploi (appelé conflit famille-travail). Toutefois, les résultats inhérents aux recherches basées sur cette conceptualisation se sont avérés controversés. Autrement dit, très peu d’effort a été déployé afin de différencier entre les effets des différentes formes de ce conflit. Pourtant, Greenhaus et Beutell (1985) en ont proposé une conceptualisation multidimensionnelle, en ajoutant aux deux dimensions directionnelles trois autres supplémentaires liées au conflit de temps, d’effort et de comportement. Ainsi, notre recherche répond à la question générale suivante: la conceptualisation multidimensionnelle du conflit travail-famille est-elle plus efficace pour cerner la réalité de ce phénomène que la conceptualisation bidirectionnelle ? À partir d’un échantillon de 375 sujets provenant du personnel infirmier d’un centre hospitalier, nous avons privilégié une conceptualisation multidimensionnelle dudit conflit (Greenhaus et Beutell, 1985), et ce, afin d’identifier les effets spécifiques aux diverses dimensions de ce conflit. Pour ce faire, nous avons utilisé l’analyse en termes des cartes autoorganisatrices de Kohonen (SOM), cartes qui sont basées sur un réseau de neurones résultant de la méthode d’apprentissage non supervisée (Kohonen, 2001). Les résultats de l’analyse neuronale indiquent qu’il y a six formes de conflit. Deux d’entre elles paraissent générer des effets similaires à ceux obtenus selon la conceptualisation bidirectionnelle (conflit à haute intensité versus conflit à basse intensité), tandis que les quatre autres formes apparaissent engendrer des effets spécifiques, justifiant la nécessité d’appliquer la conceptualisation multidimensionnelle préconisée. En outre, l’analyse de variance appliquée aux données a révélé plusieurs différences significatives entre les six formes de ce conflit et des variables externes liées à des facteurs explicatifs dudit conflit, ainsi qu’à ses conséquences. Cette nouvelle taxonomie, basée sur la conceptualisation multidimensionnelle des conflits travail-famille, contribue à une meilleure compréhension de l’interférence entre la sphère de la vie familiale et celle de la vie professionnelle, en identifiant les formes spécifiques du conflit travail-famille au niveau desquelles une ou plusieurs sources de conflictualité sont en action. Des avenues de recherche et des implications managériales sont déduites à la lumière des résultats enregistrés.
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Maulin, Maëva, Nicolas Estre, David Tisseur, Grégoire Kessedjian, Alix Sardet, Emmanuel Payan et Daniel Eck. « Défloutage de projections tomographiques industrielles hautes énergies à l’aide d’un réseau de neurones convolutifs ». e-journal of nondestructive testing 28, no 9 (septembre 2023). http://dx.doi.org/10.58286/28481.

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Résumé :
La fabrication additive, métallique en particulier, est en plein essor, mais les pièces ainsi produites peuvent présenter des défauts tels que des anomalies d'impression, de la rétention de poudre ou des fissures. Pour contrôler l'intégrité de ces pièces, la tomographie par transmission haute résolution reste la méthode de référence. Cependant, pour inspecter des pièces massives et fortement absorbantes, la tomographie haute énergie avec un accélérateur linéaire d'électrons est nécessaire. Le Laboratoire de Mesures Nucléaires du CEA IRESNE dispose d'un tomographe haute énergie et a souhaité améliorer la qualité des projections acquises en mettant en place des post-traitements numériques. Afin d’essayer de dépasser les performances des méthodes de restauration classiques, basées sur des algorithmes de déconvolution, une approche de post-traitement novatrice a été étudiée : la déconvolution de flou par réseaux de neurones convolutifs. Pour ce faire, un jeu de données d’images a tout d’abord été généré par simulation. Un réseau de neurones convolutifs, basé sur la structure du réseau SRCNN (Super-Resolution Convolutional Neural Network), a ensuite été adapté, entraîné et évalué. Chaque hyperparamètre du réseau a alors été spécialement optimisé. Enfin, ce réseau a été validé sur des tomographies à 9 MeV d’objets réels afin d’évaluer les performances finales obtenues, mais aussi comprendre les limitations de ce type d’approche. Le réseau de neurones convolutifs ainsi optimisé démontre de bonnes performances de défloutage tout en limitant l’amplification du bruit.
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Minaoui, B. « Contrôle du convertisseur monophasé par réseau de neurones ». Afrique Science : Revue Internationale des Sciences et Technologie 3, no 1 (21 octobre 2010). http://dx.doi.org/10.4314/afsci.v3i1.61202.

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Vo, Romain, Julie Escoda, Caroline Vienne et Étienne Decencière. « Approches Deep Learning sur Données Simulées pour la Tomographie Industrielle rapide ». e-journal of nondestructive testing 28, no 9 (septembre 2023). http://dx.doi.org/10.58286/28537.

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Résumé :
Dans ce travail nous proposons une méthodologie pour l’apprentissage d’un réseau de neurones pour le post-traitement et la réduction d’artefacts de tomographie par rayons X en configuration éparse. L’acquisition d’une base de données conséquente pouvant être longue et coûteuse, nous nous appuyons sur l’utilisation du logiciel de simulation multi-physique CIVA [1] afin de générer une base de données simulées. Nous nous plaçons dans une configuration restreinte où aucune acquisition réelle en configuration dense n’est disponible. Nous évaluons et proposons des méthodes d’adaptation de domaine afin que le réseau entraîné, généralise sur des échantillons réels. Les résultats préliminaires montrent que la méthode optimisée sur données simulées est capable de grandement réduire les artefacts de reconstruction sur données réelles. L’ajustement non-supervisé du réseau sur échantillons réels permet d’atteindre une qualité de reconstruction encore supérieure.
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Pérez-Ortiz, Juan Antonio, Sébastien Palmieri, Mikel L. Forcada, Romain Revet et Felipe Sánchez-Martínez. « Le fonctionnement de la traduction automatique neuronale ». À tradire, no 1 (20 décembre 2022). http://dx.doi.org/10.56078/atradire.187.

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Résumé :
Dans ce chapitre, nous présentons dans ses grandes lignes les grands principes de bases des systèmes de traduction automatique neuronale. Nous introduisons progressivement les concepts de réseau de neurones, d’algorithme d’apprentissage, de plongement lexical, d’attention et d’architecture encodeur-décodeur utilisés pour décrire ces systèmes, afin de permettre à nos lectrices et à nos lecteurs d’obtenir une vue d’ensemble de leur fonctionnement interne et des possibilités qu’ils ont à offrir.
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Achour, Karim, Nadia Zenati et Oualid Djekoune. « Contribution to image restoration using a neural network model ». Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 1, 2002 (22 septembre 2002). http://dx.doi.org/10.46298/arima.1829.

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Résumé :
International audience The reduction of the blur and the noise is an important task in image processing. Indeed, these two types of degradation are some undesirable components during some high level treatments. In this paper, we propose an optimization method based on neural network model for the regularized image restoration. We used in this application a modified Hopfield neural network. We propose two algorithms using the modified Hopfield neural network with two updating modes : the algorithm with a sequential updates and the algorithm with the n-simultaneous updates. The quality of the obtained result attests the efficiency of the proposed method when applied on several images degraded with blur and noise. La réduction du bruit et du flou est une tâche très importante en traitement d'images. En effet, ces deux types de dégradations sont des composantes indésirables lors des traitements de haut niveau. Dans cet article, nous proposons une méthode d'optimisation basée sur les réseaux de neurones pour résoudre le problème de restauration d'images floues-bruitées. Le réseau de neurones utilisé est le réseau de « Hopfield ». Nous proposons deux algorithmes utilisant deux modes de mise à jour: Un algorithme avec un mode de mise à jour séquentiel et un algorithme avec un mode de mise à jour n-simultanée. L'efficacité de la méthode mise en œuvre a été testée sur divers types d'images dégradées.
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Bauer, Émilie. « Internet veut-il notre cerveau ? » Radar, no 1 (25 mai 2022). http://dx.doi.org/10.57086/radar.396.

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Résumé :
L’œuvre World Brain créée en 2015 par les artistes français Stéphane Degoutin et Gwenola Wagon est une enquête sur les utopies et les idéologies liées à l’émergence d’une intelligence collective et à l’hypothèse d’un cerveau mondial qui repose sur la connexion de notre humanité au réseau internet. Cette connexion permanente, quasi irrémédiable, constituerait une sorte de cerveau géant, une intelligence supérieure et collective donc, et dont chaque individu connecté serait l’un des neurones. Entre fiction, utopies et recherches scientifiques, le projet World Brain joue avec les codes du documentaire, et explore les frontières entre le réel et l’imaginaire pour nous interroger sur les technologies, notre humanité connectée et son avenir.
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Meroufel, Abdelkader, Youcef Djeriri, Ahmed Massoum et Abdelhakim Hammoumi. « Commande vectorielle par les réseaux de neurones artificiels de l’énergie d’une MADA intégrée à un système éolien ». Journal of Renewable Energies 13, no 4 (25 octobre 2023). http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v13i4.232.

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Résumé :
Le présent travail est consacré à une commande vectorielle de l’énergie active et réactive par les réseaux de neurones d’une machine asynchrone à double alimentation (MADA) intégrée à un système éolien. Le transfert de puissance entre le stator et le réseau est réalisé par action sur les signaux rotoriques via un convertisseur bidirectionnel. Pour une étude comparative, le contrôle indépendant de la puissance active et réactive est assuré dans la première étape par des régulateurs classiques (PI) et dans la deuxième étape par des régulateurs neuronaux (RN). Les performances et la robustesse sont analysées et comparées par simulation à base du logiciel Matlab/Simulink.
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Taieb, Dalila, et Essia Hamdi. « Modélisation spatio-temporelle de la dispersion du dioxyde de soufre près d’un site industriel : Réseau de neurone & ; bio-indicateur ». Journal of Renewable Energies 17, no 3 (19 octobre 2023). http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v17i3.460.

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Résumé :
Cet article propose un état de l’art sur la modélisation basée sur l’utilisation des méthodes numériques et géostatiques pour la prévision spatio-temporelle de la pollution atmosphérique en SO2 dans la région du Gabès (Sud-Est Tunisien). Les outils numériques en mettant l’accent sur un modèle non linéaire, les réseaux de neurones sont applicables aux données horaires (2012) en SO2 fournies par l’Agence Nationale de Protection de l’Environnement (ANPE) pour faire la paramétrisation de SO2 en fonction des facteurs externes, ainsi que la prévision des concentrations horaires d’un jour de plus. Le modèle déterministe et probabiliste est applicable à des concentrations de soufre mesurés dans le matériel végétal; le Malva ageptiaca, un bio-indicateur passif présente l’intérêt d’interpoler et de cartographier le soufre dans la zone d’étude et permet de servir, dans les conditions de perturbation, de signal d’alarme sur la zone la plus polluée.
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Hu, T. S., K. C. Lam et S. Thomas Ng. « A Modified Neural Network for Improving River Flow Prediction/Un Réseau de Neurones Modifié pour Améliorer la Prévision de L'Écoulement Fluvial ». Hydrological Sciences Journal 50, no 2 (avril 2005). http://dx.doi.org/10.1623/hysj.50.2.299.61794.

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Kisi, Ozgur. « Suspended sediment estimation using neuro-fuzzy and neural network approaches/Estimation des matières en suspension par des approches neurofloues et à base de réseau de neurones ». Hydrological Sciences Journal 50, no 4 (août 2005). http://dx.doi.org/10.1623/hysj.2005.50.4.683.

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Philippe, Jean-Robert. « L’IA, un outil de diagnostic pour le contrôle en ligne par radiographie industrielle ». e-journal of nondestructive testing 28, no 9 (septembre 2023). http://dx.doi.org/10.58286/28480.

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Résumé :
L'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée pour le diagnostic en ligne dans le domaine de la radiographie industrielle. Les avancées dans les algorithmes de classification et de segmentation sémantique ces dernières années constituent des outils qui permettent une détection plus précise des détails dans les images radiographiques, ce qui constitue une avancée majeure par rapports aux algorithmes traditionnels à base de traitements d’images « classiques » ou méthodes statistiques. Nous présentons ici 3 approches IA en radiographie industrielle, développées à des fins de diagnostic pour du contrôle sur ligne de production. ▪ La première approche, basée sur la classification, consiste à élaborer et entrainer un réseau de neurones de type CNN pour un établir un diagnostic qualité sur ligne de production sur image radiographique. Les images d’acquisition radiographique dont il est question ici sont des images acquises au moyen d’un capteur matriciel (projection conique). ▪ Les deux autres approches traitent du contrôle radiographique industriel sur ligne de production acquises au moyen d’un capteur linéaire (donc géométrie de projection semi-conique). ▪ La première de ces deux approches consiste à apprendre à un modèle de type Variational Autoencoder un pattern de « normalité », de la structure du matériau analysé, permettant ainsi de s’affranchir de l’apprentissage des défauts. ▪ La deuxième de ces deux approches consiste par des moyens de segmentation sémantique à détecter des défauts sur un produit à sur l’image. Le modèle ainsi conçu et entrainé, consiste en une segmentation sémantique à 5 sorties (4 classes de défauts et le background).
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Bengono Obiang, Saint Germes Bienvenu, et Norbert Tsopze. « Extraction of lexico-grammatic features and coupling of CRF (Conditional Random Field) units to the deep neural network for aspect extraction ». Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 33 - 2020 - Special... (28 juillet 2021). http://dx.doi.org/10.46298/arima.6438.

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The Internet contains a wealth of information in the form of unstructured texts such as customer comments on products, events and more. By extracting and analyzing the opinions expressed in customer comments in detail, it is possible to obtain valuable opportunities and information for customers and companies. The model proposed by Jebbara and Cimiano. for the extraction of aspects, winner of the SemEval2016 competition, suffers from the absence of lexico-grammatic input characteristics and poor performance in the detection of compound aspects. We propose the model based on a recurrent neural network for the task of extracting aspects of an entity for sentiment analysis. The proposed model is an improvement of the Jebbara and Cimiano model. The modification consists in adding a CRF to take into account the dependencies between labels and we have extended the characteristics space by adding grammatical level characteristics and lexical level characteristics. Experiments on the two SemEval2016 data sets tested our approach and showed an improvement in the F-score measurement of about 3.5%. L'analyse des opinions consiste à extraire des connaissances à partir des commentaires laissés par les utilisateurs à propos d'un produit, service, texte,... L'analyse des opinions basée sur les aspects consiste alors à décomposer le commentaire afin d'extraire les aspects que cet utilisateur a évalué. Le modèle proposé par Jebbara et Cimiano, vainqueur de la compétition SemEval2016 n'extrait pas correctement des aspects composés et ne prend pas en compte les caractéristiques lexico-grammaticales des textes en entrée, ce qui limite aussi ses performances dans la détection des aspects. Nous proposons une amélioration du modèle de Jebbara et Cimiano. en y introduisant des unités CRF afin de prendre en compte les dépendances entre les étiquettes et ajoutant aux entrées du modèle des caractéristiques lexico-grammaticales. Les expérimentations faites sur les deux jeux de données de SemEval2016 ont permis de tester cette approche et montrer une amélioration de la mesure F-score d'environ 3.5%. ABSTRACT. The Internet contains a wealth of information in the form of unstructured texts such as customer comments on products, events and more. By extracting and analyzing the opinions expressed in customer comments in detail, it is possible to obtain valuable opportunities and information for customers and companies. The model proposed by Jebbara and Cimiano. for the extraction of aspects, winner of the SemEval2016 competition, suffers from the absence of lexico-grammatic input characteristics and poor performance in the detection of compound aspects. We propose the model based on a recurrent neural network for the task of extracting aspects of an entity for sentiment analysis. The proposed model is an improvement of the Jebbara and Cimiano model. The modification consists in adding a CRF to take into account the dependencies between labels and we have extended the characteristics space by adding grammatical level characteristics and lexical level characteristics. Experiments on the two SemEval2016 data sets tested our approach and showed an improvement in the F-score measurement of about 3.5%.
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Konin, Alla Marcellin, et N’Dré Sam Beugré. « Intelligence Artificielle et e-démocratie : nouveaux droits, nouvelles exclusions ». L’Afrique dans l’IA 15 (2024). http://dx.doi.org/10.4000/123j4.

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L’axe à partir duquel nous choisissons de construire notre argumentaire est celui du « L’Intelligence Artificielle et démocratie ». L’objectif de la proposition est de définir des règles qui maintiennent l’être humain au centre de l’avancement de l’Intelligence Artificielle. C’est dans ce contexte d’avancée des nouvelles technologies qu’apparaît clairement la nécessité de protéger les valeurs de la démocratie et des libertés individuelles, actuellement menacées dans plusieurs pays, comme le Brésil. La montée de « l’État de surveillance » est une réalité mondiale qui interfère directement avec ce défi. La participation sociale et politique numérique contemporaine (e-Démocratie) est un produit de la numérisation de l’État et de ses appareils, caractérisée par la production de nouveaux droits rendus possibles par les technologies de la communication. La numérisation de l’appareil d’État grâce aux nouvelles technologies basées sur des algorithmes intelligents et les règles de la société de l’information et de la communication, ont déclenché la production de soi-disant « nouveaux droits » dont l’applicabilité élargit le concept de démocratie en établissant une différence entre le gouvernement traditionnel des affaires, et les demandes croissantes des communautés de plus en plus liées au système de communication numérique. Les droits d’accès à Internet et au réseau, au vote électronique, à communiquer grâce aux nouvelles technologies, à recevoir des services publics numériques sont parallèles aux devoirs de l’État, caractérisés par la satisfaction de nouveaux droits. Dans le même temps, il existe un risque croissant que les formes de participation numérique produisent des niveaux d’exclusion intolérables qui minent la démocratie. Basées sur des suggestions portées par les dernières frontières de la recherche en IA, les prochaines intelligences artificielles pourraient bénéficier de la puissance de Qubit, la capacité d’apprendre à travers des réseaux de neurones biologiques dépassant le niveau habituel du Machine Learning pour réaliser l’utopie ou le cauchemar de beaucoup : disposer de machines informatisées capables de décider par elles-mêmes. Quel impact ces innovations auront-elles sur la forme et la résilience des démocraties ? En présence d’un écosystème évolutif d’intelligences artificielles non morales, y a-t-il obligation de penser une nouvelle éthique ? À l’aide d’une méthode analytico-critique, nous allons convoquer trois éléments qui dessinent la « triple révolution », qui ont conduit à cette transformation : l’émergence des réseaux sociaux, la capacité d’Internet à toucher les individus et la connectivité.
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Shouyu, Chen, et Ji Honglan. « Fuzzy Optimization Neural Network Approach for Ice Forecast in the Inner Mongolia Reach of the Yellow River/Approche d'Optimisation Floue de Réseau de Neurones pour la Prévision de la Glace Dans le Tronçon de Mongolie Intérieure du Fleuve Jaune ». Hydrological Sciences Journal 50, no 2 (avril 2005). http://dx.doi.org/10.1623/hysj.50.2.319.61793.

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Tomasino, Mario, Davide Zanchettin et Pietro Traverso. « Long-range forecasts of River Po discharges based on predictable solar activity and a fuzzy neural network model / Prévisions à long terme des débits du Fleuve Pô basées sur l’activité solaire prévisible et sur un modèle de réseau de neurones flou ». Hydrological Sciences Journal 49, no 4 (août 2004). http://dx.doi.org/10.1623/hysj.49.4.673.54431.

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