Articoli di riviste sul tema "Modèles de neurones impulsionnels"
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Meunier, David, e Hélène Paugam-Moisy. "Simulation d'un amorçage intermodal sur un réseau de neurones impulsionnels". Revue d'intelligence artificielle 19, n. 1-2 (1 aprile 2005): 375–88. http://dx.doi.org/10.3166/ria.19.375-388.
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Dechemi, N., T. Benkaci e A. Issolah. "Modélisation des débits mensuels par les modèles conceptuels et les systèmes neuro-flous". Revue des sciences de l'eau 16, n. 4 (12 aprile 2005): 407–24. http://dx.doi.org/10.7202/705515ar.
Abstract (sommario):
La modélisation pluie-débit au pas de temps mensuel, a été étudiée par le biais de quatre modèles qui appartiennent à deux catégories, les modèles conceptuels (modèles à réservoirs), et les modèles basés sur les réseaux de neurones, et la logique floue Les modèles conceptuels mensuels utilisés sont les modèles de Thornthwaite et Arnell et le modèle GR2M, ainsi que deux modèles représentés par les réseaux de neurones à apprentissage supervisé et le modèle neuro-flou qui combine une méthode d'optimisation neuronale et une logique floue. Une application de ces modèles a été effectuée sur le bassin de la Cheffia (Nord-Est Algérien), et a confirmé les performances du modèle basé sur la logique floue. Par sa robustesse et son pouvoir d'extrapolation non-linéaire, ce modèle a donné d'excellents résultats, et représente donc une nouvelle approche de la modélisation pluie-débit au pas de temps mensuel.
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Bossu, Jean-Louis, e Sébastien Roux. "Les modèles animaux d’étude de l’autisme". médecine/sciences 35, n. 3 (marzo 2019): 236–43. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2019036.
Abstract (sommario):
L’autisme est une pathologie neuro-développementale touchant près de 1 enfant sur 100 dans le monde. Par les traumatismes et les conséquences sociales qu’il engendre, il constitue aujourd’hui un véritable enjeu de santé publique. Cliniquement, l’autisme se caractérise principalement par des déficits de communication et d’interactions sociales associés à des comportements répétitifs et des centres d’intérêts restreints. On parle de troubles du spectre autistique (TSA) pour rendre compte de la diversité des symptômes caractérisant cette pathologie. Fondé sur des observations réalisées chez l’homme, un modèle de l’autisme, par une exposition prénatale de rongeurs (rats et souris) au valproate de sodium, a été obtenu et validé. À partir de ce modèle, des mécanismes qui concernent aussi bien le fonctionnement des réseaux neuronaux que les propriétés des neurones permettant de rendre compte de certains TSA, ont été proposés. Ce modèle est également largement utilisé dans les études précliniques qui ont pour but de tester des thérapies potentielles contre les TSA.
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Lek, S., I. Dimopoulos, M. Derraz e Y. El Ghachtoul. "Modélisation de la relation pluie-débit à l'aide des réseaux de neurones artificiels". Revue des sciences de l'eau 9, n. 3 (12 aprile 2005): 319–31. http://dx.doi.org/10.7202/705255ar.
Abstract (sommario):
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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Fortin, V., T. B. M. J. Ouarda, P. F. Rasmussen e B. Bobée. "Revue bibliographique des méthodes de prévision des débits". Revue des sciences de l'eau 10, n. 4 (12 aprile 2005): 461–87. http://dx.doi.org/10.7202/705289ar.
Abstract (sommario):
Dans le domaine de la prévision des débits, une grande variété de méthodes sont disponibles: des modèles stochastiques et conceptuels mais aussi des approches plus novatrices telles que les réseaux de neurones artificiels, les modèles à base de règles floues, la méthode des k plus proches voisins, la régression floue et les splines de régression. Après avoir effectué une revue détaillée de ces méthodes et de leurs applications récentes, nous proposons une classification qui permet de mettre en lumière les différences mais aussi les ressemblances entre ces approches. Elles sont ensuite comparées pour les problèmes différents de la prévision à court, moyen et long terme. Les recommandations que nous effectuons varient aussi avec le niveau d'information a priori. Par exemple, lorsque l'on dispose de séries chronologiques stationnaires de longue durée, nous recommandons l'emploi de la méthode non paramétrique des k plus proches voisins pour les prévisions à court et moyen terme. Au contraire, pour la prévision à plus long terme à partir d'un nombre restreint d'observations, nous suggérons l'emploi d'un modèle conceptuel couplé à un modèle météorologique basé sur l'historique. Bien que l'emphase soit mise sur le problème de la prévision des débits, une grande partie de cette revue, principalement celle traitant des modèles empiriques, est aussi pertinente pour la prévision d'autres variables.
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Calas, André. "De la neuroendocrinologie à la biologie cellulaire : Andrée Tixier-Vidal (1923–2021)". Biologie Aujourd’hui 216, n. 3-4 (2022): 75–81. http://dx.doi.org/10.1051/jbio/2022024.
Abstract (sommario):
Cet article relate la vie, la carrière et l’œuvre scientifique de Mme Andrée Tixier-Vidal, disparue en décembre 2021. Il montre comment, après avoir développé une approche histophysiologique originale de la neuroendocrinologie et tout particulièrement de l’axe hypophyso-thyroïdien, elle a réalisé des travaux pionniers qui ont complètement renouvelé les connaissances sur les neurones hypothalamiques à thyréolibérine (TRH) qui interviennent dans la régulation des cellules à thyréostimuline (TSH), mais également de celles à prolactine (PRL). Le fil conducteur de ses recherches a été la biologie cellulaire de la sécrétion abordée par les techniques morphologiques et cytochimiques sur des modèles originaux de cultures organotypiques d’hypophyse mais aussi de cellules tumorales GH3 et enfin de neurones hypothalamiques. Le rayonnement scientifique de Mme Tixier-Vidal et de son équipe se prolonge encore à travers les multiples générations de chercheurs qui ont eu le privilège de profiter de son dynamisme intellectuel et de son enthousiasme pour la recherche en biologie.
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Yao, Marcel Konan, Djedro Clément Akmel, Kouamé Lazare Akpetou, Albert Trokourey, Kouassi Benjamin Yao e Nogbou Emmanuel Assidjo. "Modélisation de l'évolution spatiotemporelle du phosphore minéral dans une baie lagunaire hypereutrophe tropicale : la baie lagunaire de Tiagba (Côte d'Ivoire)". Revue des sciences de l’eau 30, n. 3 (28 marzo 2018): 247–58. http://dx.doi.org/10.7202/1044250ar.
Abstract (sommario):
Ce travail décrit une nouvelle approche de la prédiction de l'évolution spatio-temporelle du phosphore minéral dans les eaux de surface, particulièrement dans la baie lagunaire de Tiagba. L'originalité de cette étude réside dans l'utilisation des réseaux de neurones artificiels, précisément du perceptron multicouche, comme outil de modélisation. Deux approches de l'évolution spatio-temporelle de ce nutriment dans cette baie ont été étudiées : sa modélisation statique et sa modélisation dynamique. Ainsi, il a été utilisé deux bases de 3 966 et 4 627 données respectivement pour sa modélisation statique et sa modélisation dynamique. L'algorithme de Levenberg-Marquardt a été utilisé pour la détermination des poids de connexions lors du développement du perceptron multicouche. Il ressort, des résultats obtenus, que les modèles 5-14-1 et 6-14-2 permettent de prédire à 70,30 % et à environ 70 % respectivement les évolutions statique et dynamique du phosphore minéral dans cette baie lagunaire. Ces modèles, jugés satisfaisant peuvent servir de socle pour d'éventuelles études visant à la réhabilitation et la gestion de cet écosystème aquatique dans le cadre de son développement durable.
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Pardé, Mickaël, Laure Raynaud e Arnaud Mounier. "La prévision à moyenne échéance de la tempête Ciaràn par intelligence artificielle". La Météorologie, n. 125 (2024): 036. http://dx.doi.org/10.37053/lameteorologie-2024-0034.
Abstract (sommario):
Depuis un an environ, les performances des modèles de prévision du temps basés sur les réseaux de neurones sont devenues suffisamment intéressantes pour que les prévisionnistes commencent à les considérer. À l'occasion du passage de la tempête Ciaràn sur l'ouest de la France, nous évaluons les qualités et les défauts de quatre d'entre eux : GraphCast (Google Deepmind), Pangu-Weather (Huawei), AIFS (Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme, CEPMMT) et FourCastNet (Nvidia). Nous montrons que, loin encore de la prévision opérationnelle, les modèles de prévision par intelligence artificielle proposent des informations très pertinentes pour anticiper les tempêtes violentes. Over the past year or so, the performance of neural network-based weather forecasting models has progressed significantly and began to attract the interest of forecasters. At the occasion of the passage of the Ciaràn storm over western France, we evaluate the strengths and shortcomings of four of them: GraphCast (Google Deepmind), Pangu-Weather (Huawei), AIFS (European Center for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF) and FourCastNet (NvIDIA). We show that, although far from being operational, artificial intelligence-based forecasting models are able to propose useful information to anticipate damaging storms.
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Delmas, P. "CS04 Rôle des canaux NAV dans l’activité des neurones spinaux dans des modèles de douleur neuropathique". Douleurs : Evaluation - Diagnostic - Traitement 8 (ottobre 2007): 14. http://dx.doi.org/10.1016/s1624-5687(07)73085-8.
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Mallet, L. "∑njeux de la πsychiatrie ℂomputationnelle". European Psychiatry 30, S2 (novembre 2015): S50—S51. http://dx.doi.org/10.1016/j.eurpsy.2015.09.143.
Abstract (sommario):
La psychiatrie computationnelle est un champ émergent qui, dans le prolongement des évolutions récentes en neurosciences cognitives, cherche à comprendre les pathologies mentales par la modélisation des processus élémentaires de pensée et leurs dysfonctionnements. En explicitant l’implémentation neurobiologique des algorithmes utilisés par le cerveau humain pour choisir, percevoir, ou ressentir… D’une certaine façon, cette nouvelle approche de la physiopathologie psychiatrique a pour ambition de combler le « fossé explicatif » entre cerveau et esprit. L’approche computationnelle se base sur la confrontation entre des données neurophysiologiques (IRM, EEG, MEG, électrophysiologie) acquises à chaque niveau de description du cerveau (récepteurs, neurones, réseaux, aires corticales) et les variables cachées prédites par des modèles ajustés aux comportements humains observables. Ce point de vue permet une approche transnosographique des symptômes psychiatriques qui peuvent être reconsidérés et caractérisés en termes de traitements pathologiques de l’information. Ces principes seront illustrés pour montrer :– comment cette approche permet de mieux comprendre l’émergence des processus élémentaires de pensée à partir de réseaux neuraux distribués, à contre-pied des approches néophrénologiques ;– illustrer comment ce type d’approche permet l’étude de l’architecture neurobiologique des processus de prise de décision chez l’homme ;– montrer l’intérêt des modèles bayésiens pour comprendre l’émergence des idées délirantes dans la schizophrénie.
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Nohair, Mohamed, André St-Hilaire e Taha B. Ouarda. "Utilisation des réseaux de neurones et de la régularisation bayésienne en modélisation de la température de l’eau en rivière". Revue des sciences de l'eau 21, n. 3 (2 ottobre 2008): 373–82. http://dx.doi.org/10.7202/018783ar.
Abstract (sommario):
Résumé Dans ce travail, nous avons élaboré un modèle de prédiction des variations de la température d’un cours d’eau en fonction de variables climatiques, telles que la température de l’air ambiant, le débit d’eau et la quantité de précipitation reçue par le cours d’eau. Les réseaux de neurones statiques ont été utilisés pour approximer la relation entre ces différentes variables avec une erreur moyenne de 0,7 °C. Par ailleurs, nous proposons un modèle de prédiction de l’évolution de la température de l’eau à court et moyen termes pour les jours (j + i, i = 1,2,..). Deux méthodes ont été appliquées : la première, de type itérative, utilise la valeur estimée du jour j pour prédire la valeur de la température de l’eau au jour j + 1; la seconde méthode, beaucoup plus simple à mettre en oeuvre, consiste à estimer la température de tous les jours considérés en une seule fois. L’optimisation de la fonction de coût par l’algorithme de Levenberg-Marquardt, disponible dans l’outil « réseaux de neurones » de MATLAB a permis d’améliorer nettement la performance des modèles. Des résultats très satisfaisants sont alors obtenus en testant la validité du modèle par la validation croisée avec des erreurs moyennes de prédiction à sept jours de 1,5 °C.
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Seigneuric, Alix. "L’intersubjectivité : le point de vue des neurosciences et de la psychologie cognitive". Perspectives Psy 58, n. 2 (aprile 2019): 154–63. http://dx.doi.org/10.1051/ppsy/2019582156.
Abstract (sommario):
Cet article se propose d’apporter l’éclairage des sciences cognitives et de la psychologie cognitive sur la question de l’intersubjectivité. La découverte des neurones miroirs chez le singe macaque dans les années 1990 constitue un événement majeur ouvrant de nouvelles perspectives de recherche sur l’intersubjectivité et la cognition sociale chez l’être humain. Les travaux se sont ainsi efforcés d’identifier l’existence de tels systèmes miroirs chez l’être humain et de préciser leur rôle et leur fonctionnement. En prenant appui sur de nombreux résultats exploitant les techniques de neuroimagerie, plusieurs modèles ont été proposés notamment celui de la « simulation incarnée » développé par Gallese dans les années 2000. La simulation incarnée, sous-tendue par les neurones miroirs, est décrite comme relevant d’un ensemble de mécanismes implicites et automatiques de résonance par réactivation des systèmes neuronaux d’un individu à partir de ce qu’il perçoit chez un autre individu. Ce système jouerait un rôle majeur dans la compréhension des actions et des émotions d’autrui et serait également impliqué dans la compréhension du langage. Par ailleurs son fonctionnement serait dépendant de variables individuelles et situationnelles. Cet aspect est illustré ici par deux exemples, l’un pris dans le domaine de la compréhension des émotions et l’autre, celui de la compréhension des textes.
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Hoinville, Thierry, Patrick Hénaff e Stéphane Delaplace. "Étude sur l'intérêt des modèles biologiques de réseaux de neurones pour la synthèse de rythmes locomoteurs adaptatifs". Journal Européen des Systèmes Automatisés 41, n. 3-4 (10 giugno 2007): 413–36. http://dx.doi.org/10.3166/jesa.41.413-436.
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Rynkiewicz, Joseph, Marie Cottrell, Morgan Mangeas e Jian-Feng Yao. "Modèles de réseaux de neurones pour l'analyse des séries temporelles ou la régression - Estimation, identification, méthode d'élagage SSM". Revue d'intelligence artificielle 15, n. 3-4 (1 dicembre 2001): 317–32. http://dx.doi.org/10.3166/ria.15.317-332.
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HARINAIVO, A., H. HAUDUC e I. TAKACS. "Anticiper l’impact de la météo sur l’influent des stations d’épuration grâce à l’intelligence artificielle". Techniques Sciences Méthodes 3 (20 marzo 2023): 33–42. http://dx.doi.org/10.36904/202303033.
Abstract (sommario):
Le changement climatique a pour conséquence l’apparition de forts événements pluvieux de plus en plus fréquents, occasionnant de fortes variations de débit et de concentrations à l’influent des stations d’épuration. La connaissance des risques d’orage et des débits potentiels plusieurs heures ou plusieurs jours en avance permettrait d’anticiper les adaptations opérationnelles pour préparer la station et protéger les différents ouvrages des risques de défaillance. Dans cette étude, les données météorologiques (pluies, température, vents, humidités, précipitations…) et l’historique des données d’influent de la station sont utilisés pour entraîner un algorithme d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour prédire les débits entrants sur la station jusqu’à une semaine en avance. Trois jeux de données journalières et horaires, de 1 à 3 ans, sont utilisés pour entraîner un modèle de Forêt aléatoire à 30 arbres, un modèle LSTM (long short-term memory) et un modèle GRU (gate recurrent unit) à trois couches de 100 neurones suivis chacun d’un dropout de 20 % et une couche de sortie entièrement connectée. Les données sont préalablement nettoyées pour supprimer les valeurs aberrantes et sont réparties à 80 % pour les données pour l’apprentissage et 20 % pour les données de test afin d’obtenir des modèles avec les meilleures prédictions. Les algorithmes utilisés dans cette étude sont simples et détectent bien les pics. La durée de l’entraînement sur les données de trois ans se fait en moins de deux minutes pour la Forêt aléatoire et en moins d’une demi-heure pour les réseaux de neurones LSTM et GRU. Les résultats montrent que les données horaires et la prise en compte de l’effet de l’historique par l’utilisation des réseaux de neurones récurrents LSTM et GRU permettent d’obtenir une meilleure prédiction des débits d’influent. Les séries de données plus longues permettent également un meilleur apprentissage des algorithmes et une meilleure prédiction du modèle.
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Laïdi, Maamar, e Salah Hanini. "Approche neuronale pour l’estimation des transferts thermiques dans un fluide frigoporteur diphasique". Journal of Renewable Energies 15, n. 3 (23 ottobre 2023): 513–20. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v15i3.340.
Abstract (sommario):
La propriété associative des réseaux neurologiques artificiels et de leur capacité inhérente d’apprendre et identifier des rapports fortement non linéaires et complexes, les trouve idéalement convenus à une étendue des applications large dans le domaine du froid direct et indirect. Cet article traite les applications potentielles des réseaux neurones artificiels dans la particularité des problèmes thermiques soulevés par l’utilisation des fluides frigoporteurs diphasiques, tels que les coulis de glace (mélange de solutions binaires aqueuses et de cristaux de glace) dans les installations de distribution du froid. L’utilisation de ce type d’installation permet de diminuer, les quantités des fluides frigorigènes traditionnels, ainsi que les problèmes qu’ils engendrent, de réduire les volumes de stockage et les consommations d’électricité. La stratégie d’obtention du RN s'articule sur l'élaboration d'un programme sur MATLAB, comportant plusieurs boucles où on fait varier les algorithmes d’apprentissages, les fonctions d’activations, le nombre de couches cachées et le nombre de neurones dans chaque couche, afin de minimiser la fonction du coût sous contrainte d’une erreur relative fixée. Le modèle neuronal conçu a permis d’une part de reproduire avec une très bonne précision les données expérimentales tirées directement de littérature et d’autre part une estimation meilleure et plus précise des valeurs calculées par rapport aux modèles classiques (basé sur la formulation générale de la méthode enthalpique) des transferts thermiques dans le cas des solutions binaires dispersées sous forme d’émulsions ou de mini-émulsions subissant un changement de phase tirées directement de littérature.
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Michael, RALIJAONA Ahazia, RAKOTOVAO Ndimbinarimalala Philémon, RALIJAONA Mbolahasina Soanandrianina e 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, n. 2 (5 ottobre 2022): 15. http://dx.doi.org/10.52155/ijpsat.v34.2.4610.
Abstract (sommario):
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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Gaborit, E., G. Pelletier, P. A. Vanrolleghem e 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, n. 2 (febbraio 2010): 311–21. http://dx.doi.org/10.1139/l09-139.
Abstract (sommario):
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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El Bitar, N., e D. Le Bars. "Douleur et thermorégulation Les effets ambivalents de la morphine". Douleur et Analgésie 31, n. 1 (marzo 2018): 35–61. http://dx.doi.org/10.3166/dea-2018-0002.
Abstract (sommario):
La queue et les pattes postérieures des rongeurs sont à la fois des organes cibles très utilisées pour effectuer des tests dans les modèles de douleur aiguë ou chronique et essentiels à leur thermorégulation. C’est ainsi que la queue et les pattes d’un rat placé dans des conditions de neutralité thermique sont l’objet de variations cycliques de vasomotricité. Administrée par voie intraveineuse, la morphine provoque, de façon dose-dépendante et naloxone-réversible, une vasoconstriction dont il résulte une hyperthermie. Les courbes dose-réponse sont abruptes dans la plage 0,5– 1 mg/kg. Le blocage fonctionnel de la région bulbaire rostroventrale par une micro-injection de muscimol bloque les vasoconstrictions, y compris celles évoquées par la morphine. Les neurones on et off enregistrés dans la région bulbaire rostroventrale sont activés et inhibés par des stimulus nociceptifs thermiques, respectivement. Ils sont aussi impliqués dans la régulation des variations de vasomotricité de la queue et des pattes. La morphine inhibe et active brutalement l’activité des neurones on et off, respectivement, tout en augmentant la latence du tail-flick (TFL), le test de nociception le plus communément utilisé en tant que modèle animal de douleur aiguë. En utilisant un modèle qui prend en compte la puissance de la source de chaleur radiante, la température de la peau initiale, la température corporelle et la distance de conduction du nerf périphérique, on peut conclure que l’augmentation du temps de réaction provoqué par la morphine est principalement liée à la vasoconstriction qu’elle déclenche. Cette conclusion a été vérifiée directement : lorsque la température de la queue est maintenue constante, on peut démontrer, avec un paradigme particulier qui permet d’analyser en termes psychophysiques le tailflick en réponse à des variations aléatoires de chaleur radiante nociceptive, que le seuil de la réaction et sa latence psychophysique sont faiblement augmentés (1,5 °C ; 40 ms) par 4 mg/kg de morphine. Lorsque la TFL est mesurée de façon conventionnelle, de tels effets sont marginaux par rapport aux effets indirects générés par la vasoconstriction. Bien que l’augmentation d’un temps de réaction à la chaleur (e.g. tail-flick, withdrawal ou hot-plate tests) soit généralement interprétée en termes d’analgésie, les données présentes mettent en doute la validité d’utiliser ces approches pour construire un index de douleur.
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Aristizábal, Maria Clara. "Evaluación asimétrica de una red neuronal: aplicación al caso de la inflación en Colombia". Lecturas de Economía, n. 65 (29 ottobre 2009): 73–116. http://dx.doi.org/10.17533/udea.le.n65a2641.
Abstract (sommario):
El objetivo de este trabajo es explorar la relación no lineal entre el dinero y la inflación en Colombia a través de una red neuronal artificial, utilizando información mensual de la variación del Índice de Precios al Consumidor y del agregado monetario M3, desde enero de 1982 hasta febrero de 2005. Las redes neuronales artificiales aparecen como una excelente alternativa para las autoridades monetarias de contar con los mejores modelos para pronosticar la inflación y guiar sus decisiones de política. El presente artículo incorpora algunas innovaciones en la modelación del dinero e inflación que permiten generar pronósticos más confiables, debido a que el modelo se aproxima con mayor exactitud a la realidad. Palabras Clave: red neuronal artificial, no linealidad, unidad escondida, función de activación, rolling de pronósticos, función de pérdida asimétrica. Clasificación JEL: D87, C53. Abstract: The objective of the present work is to explore the non-linear relationship between money and inflation in Colombia through an artificial neural network using monthly information for the variation of the consumer price index and the monetary aggregate M3 since January 1982 through February 2005. Artificial neural networks turn up as an excellent alternative for monetary authorities to count on the best models to forecast inflation and guide their policy decisions. This article incorporates some innovations in money and inflation modeling that allow to generate more reliable forecasts given that the model approximates reality with greater accuracy. Keywords: artificial neural network, non-linearity, hidden unit, activation function, rolling test, asymmetric lost function. JEL classification: D87, C53. Résumé: L’objectif de ce travail consiste à explorer la relation non linéaire entre la quantité de monnaie et l’inflation en Colombie à travers la technique des réseaux de neurones artificiels. Nous utilisons les statistiques mensuelles concernant la variation de l’indice des prix à la consommation et l’agrégat monétaire M3 entre janvier 1982 et février 2005. Les réseaux neuronaux artificiels constituent une excellente alternative pour les autorités monétaires en vue d’améliorer leurs modèles qui servent à anticiper l’inflation. Cet article intègre quelques nouveautés dans la modélisation de la quantité de monnaie et l’inflation. Cette modélisation permet d’établir des prévisions plus précises car elle se rapproche avec plus d’exactitude de la réalité économique. Mots clés: Réseaux de neurones artificiels, unité cachée, fonction d’activation, Rolling test, fonction de perte asymétrique. Classification JEL: D87, C53.
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Froger, Nicolas. "Potentialités thérapeutiques des neurostéroïdes en psychiatrie". Biologie Aujourd’hui 213, n. 3-4 (2019): 131–40. http://dx.doi.org/10.1051/jbio/2019023.
Abstract (sommario):
Les neurostéroïdes constituent une famille de molécules synthétisées par le cerveau, représentée par les hormones stéroïdes elles-mêmes, mais également par certains de leurs précurseurs et métabolites. Ils ont des propriétés neuroactives en stimulant des voies de signalisation non génomiques, spécifiques des neurones. Trois types de neurostéroïdes ont été identifiés selon les voies qu’ils activent, à savoir (i) les neurostéroïdes inhibiteurs, (ii) les neurostéroïdes excitateurs et (iii) les neurostéroïdes microtubulaires. Les neurostéroïdes inhibiteurs activent les récepteurs ionotropiques GABA-A, tandis que les neurostéroïdes excitateurs inhibent les courants GABAergiques et stimulent la neurotransmission glutamatergique (soit directement en activant les récepteurs NMDA, soit indirectement via la stimulation des récepteurs sigma-1). Enfin, les neurostéroïdes microtubulaires sont capables de se lier aux protéines associées aux microtubules, comme MAP2, pour favoriser la croissance des microtubules, et in fine la plasticité neuronale. En regard de leurs actions pharmacologiques, certains neurostéroïdes ont fait l’objet d’études cliniques pour le traitement de maladies psychiatriques. C’est le cas de l’alloprégnanolone, le principal neurostéroïde inhibiteur, qui a montré une efficacité dans le traitement de la dépression du post-partum et de l’anxiété. Contrairement à leurs dérivés sulfatés qui n’ont jamais été testés en clinique, la DHEA (déhydroépiandrostérone) et la prégnénolone ont montré des effets antidépresseurs et antipsychotiques. Cependant, la surproduction éventuelle d’hormones provoquée par leur métabolisation a conduit à développer des dérivés de synthèse non métabolisables. C’est le cas du composé MAP4343, un dérivé de la prégnénolone, qui a montré des effets de type antidépresseur dans différents modèles animaux. Il fait actuellement l’objet d’un développement clinique pour le traitement de la dépression.
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Guilloux, Jean-Philippe, Thi Mai Loan Nguyen e Alain M. Gardier. "La kétamine : un neuropsychotrope au mécanisme d’action innovant". Biologie Aujourd’hui 217, n. 3-4 (2023): 133–44. http://dx.doi.org/10.1051/jbio/2023026.
Abstract (sommario):
La kétamine, un antagoniste non compétitif du récepteur N-méthyl-D-aspartate (R-NMDA) du glutamate, possède un effet antidépresseur rapide (dès 24 h post-dose) et prolongé (jusqu’à une semaine) dans la dépression résistante au traitement par des antidépresseurs « classiques » et dans les modèles rongeurs d’anxiété/dépression. Les arguments concernant ses mécanismes cellulaires et moléculaires sous-tendant son activité antidépressive viennent principalement d’études animales. Des débats persistent cependant sur le remodelage structurel des neurones frontocorticaux/hippocampiques et sur le rôle des neurotransmetteurs excitateurs/inhibiteurs impliqués dans cet effet comportemental observé chez l’animal. Les modifications neurochimiques et comportementales se maintiennent 24 h après l’administration de la kétamine, bien au-delà de sa demi-vie d’élimination plasmatique. L’avancée des connaissances sur les conséquences du blocage du R-NMDA permet de préciser les mécanismes sous-jacents impliquant (i) l’activation des récepteurs AMPA du glutamate, qui déclenche une cascade d’évènements intracellulaires dépendants de la cible mécanistique de la rapamycine, (ii) le facteur neurotrophique dérivé du cerveau et (iii) la synthèse de protéines synaptiques facilitant la plasticité synaptique (nombre d’épines dendritiques, synaptogenèse). Les cellules pyramidales glutamatergiques du cortex préfrontal médian sont principalement impliquées dans les effets thérapeutiques de la kétamine. La présente revue se concentre sur les anomalies des systèmes de neurotransmetteurs associées aux troubles dépressifs caractérisés, leur impact potentiel sur les circuits neuronaux et les effets bénéfiques de la kétamine. Les résultats d’études précliniques récentes devraient aider à orienter les futures études pour mieux préciser le mécanisme d’action des antidépresseurs d’action rapide et permettre ainsi le développement de nouvelles thérapies plus efficaces.
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Valeau, Patrick, e Robert Trommsdorff. "Les liens entre engagement et comportements de subordination organisationnelle : une analyse comparative des modèles à trois et quatre dimensions par les régressions linéaires et les réseaux de neurones". Revue de gestion des ressources humaines 91, n. 1 (2014): 43. http://dx.doi.org/10.3917/grhu.091.0043.
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Poisbeau, P. "Pharmacologie des anxiolytiques". European Psychiatry 30, S2 (novembre 2015): S8. http://dx.doi.org/10.1016/j.eurpsy.2015.09.032.
Abstract (sommario):
La cible principale des anxiolytiques est le récepteur-canal GABAA. Constitué de 5 sous-unités protéiques (majoritairement 2 alpha, 2 bêta, 1 gamma dans le système nerveux), il devient perméable aux ions chlorures après fixation d’au moins deux molécules d’acide gamma-aminobutyrique (GABA). Certains anxiolytiques, comme les benzodiazépines ou l’étifoxine, sont des modulateurs allostériques : ils augmentent cette perméabilité et renforcent ainsi l’inhibition des neurones qui expriment le récepteur GABAA. Le site de liaison des benzodiazépines est bien connu. À distance du site agoniste pour le GABA, il se situe à l’interface entre les sous-unités alpha gamma du récepteur. Notons que le zolpidem, une molécule non benzodiazépinique, se fixe également sur ce site avec une très haute affinité. Dans la classe des anxiolytiques, le chlorhydrate d’étifoxine (laboratoire Biocodex, Gentilly, France) occupe une place intéressante. L’étifoxine n’est pas une benzodiazépine et se fixe sur les sous-unités bêta du récepteur (bêta 2 > bêta 3). Ceci pourrait expliquer pourquoi son activité anxiolytique n’est pas associée à des manifestations indésirables comme la sédation, les troubles mnésiques et la tolérance fonctionnelle. Ainsi, lors de l’arrêt des traitements aucune pharmacodépendance n’est observée. L’étifoxine exerce également une action originale sur la mitochondrie en renforçant les systèmes cellulaires de neuroprotection et en favorisant la production d’un anxiolytique endogène, l’alloprégnanolone. L’alloprégnanolone est à ce jour le plus puissant stimulateur endogène connu de la fonction inhibitrice du récepteur GABAA. Nos travaux récents chez l’animal montrent les effets de cette double action sur les troubles anxieux et dépressif induits par la douleur neuropathique. Ils mettent également en évidence l’intérêt de la molécule pour soulager les symptômes douloureux périphériques dans de nombreux modèles de douleurs.
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Xu, Rebecca Xu, Lyndsay M. Murray M. Murray Murray, Yves De Repentigny De Repentigny e Rashmi Kothary Kothary. "Assessment of motor neuron pathology and potential compensatory mechanisms in phenotypically normal mice with reduced Survival Motor Neuron levels." Journal of Student Science and Technology 8, n. 1 (1 aprile 2015). http://dx.doi.org/10.13034/jsst.v8i1.42.
Abstract (sommario):
Spinal muscular atrophy (SMA) is a destructive pediatric neuromuscular disorder caused by low survival motor neuron (Smn) protein levels due to mutations and deletions within the survival motor neuron 1 (SMN1) gene. Motor neurons are the main pathological targets, and along with neuromuscular junctions (NMJs), they play an early significant role in the pathogenesis of SMA. Previous studies demonstrate that a pathological reduction in Smn levels can lead to significant remodeling defects in both the outgrowth of axonal sprouts and in the nerve-directed clustering of AChRs in mouse models. However, whether this pathological reduction in Smn leads to ubclinical features has not been investigated. Here, we have employed the Smn2B/2B and Smn+/- mouse models to study whether similar SMA pathology is present sub-clinically, and if so whether there is any compensation present. We show a decrease in the motor neuron number in the mouse models, no change in myelin thickness and modest NMJ pathology in both mouse models. Additionally, compensation through the expansion of the motor unit size is suggested.L’amyotrophie spinale (AMS) est un trouble neuromusculaire pédiatrique destructif causé par le niveau bas de protéine du neurone de moteur de survie (NMS) en raison des mutations et des effacements dans le neurone de moteur de survie 1 gène (NMS1). Des neurones du moteur sont les cibles pathologiques principales, et ce, avec des jonctions neuromusculaires (JNMs), ils jouent, en avance, un rôle significatif dans la pathogénie de AMS. Des études précédentes démontrent qu’une réduction pathologique de niveaux de NMS peut mener aux défauts importants de réorganisation tant dans l’excroissance axonale que dans l’agrégation du récepteur de l’acétylcholine (AChR) sous la terminaison nerveuse dans des modèles de souris. Cependant, si cette reduction pathologique de NMS mène aux caractéristiques infracliniques n’a pas été à l’étude. Ici, nous avons employé le NMS2B/2B et NMS +/- des modèles de souris afin de déterminer si une pathologie semblable à l’AMS est présente infracliniquement, ainsi s’il y a présence de quelconque compensation. Nous montrons une diminution dans le nombre des neurones du moteur dans les modèles de souris, aucun changement de l’épaisseur du myelin et une pathologie modeste de JNM dans les deux modèles de souris. De plus, une compensation par l’expansion de la taille d’unité du moteur est suggérée.
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Lazli, Lilia, e Mohamed Tayeb Laskri. "A New Data Fusion Method for Hybrid MMC/RNA Learning : Application to Automatic Speech Recognition". Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 3, Special Issue... (2 settembre 2005). http://dx.doi.org/10.46298/arima.1842.
Abstract (sommario):
International audience It is well known that traditional Hidden Markov Models (HMM) systems lead to a considerable improvement when more training data or more parameters are used. However, using more data with hybrid Hidden Markov Models and Artificial Neural Networks (HMM/ANN) models results in increased training times without improvements in performance. We developed in this work a new method based on automatically separating data into several sets and training several neural networks of Multi-Layer Perceptrons (MLP) type on each set. During the recognition phase, models are combined using several criteria (based on data fusion techniques) to provide the recognized word. We showed in this paper that this method significantly improved the recognition accuracy. This method was applied in an Arabic speech recognition system. This last is based on the one hand, on a fuzzy clustering (application of the fuzzy c-means algorithm) and of another share, on a segmentation at base of the genetic algorithms. De nombreuses expériences ont déjà montré qu'une forte amélioration du taux de reconnaissance des systèmes MMC (Modèles de Markov Cachés) traditionnels est observée lorsque plus de données d'apprentissage sont utilisées. En revanche, l'augmentation du nombre de données d'apprentissage pour les modèles hybrides MMC/RNA (Modèles de Markov cachés/Réseaux de Neurones Artificiels) s'accompagne d'une forte augmentation du temps nécessaire à l'apprentissage des modèles, mais pas ou peu des performances du système. Pour pallier cette limitation, nous rapportons dans ce papier les résultats obtenus avec une nouvelle méthode d'apprentissage basée sur la fusion de données. Cette méthode a été appliquée dans un système de reconnaissance de la parole arabe. Ce dernier est basé d'une part, sur une segmentation floue (application de l'algorithme c-moyennes floues) et d'une autre part, sur une segmentation à base des algorithmes génétiques.