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Статті в журналах з теми "Réseaux de neurones artiﬁciels"

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Автор: Grafiati

Опубліковано: 23 вересня 2022

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1

-BORNE, Pierre. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 31. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.074.

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2

-BORNE, Pierre. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 37. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.075.

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3

-Y. HAGGEGE, Joseph. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 43. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.076.

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4

-BENREJEB, Mohamed. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 47. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.077.

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5

-Y. HAGGEGE, Joseph. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 50. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.078.

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6

-BENREJEB, Mohamed. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 55. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.079.

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7

Bélanger, M., N. El-Jabi, D. Caissie, F. Ashkar, and J. M. Ribi. "Estimation de la température de l'eau de rivière en utilisant les réseaux de neurones et la régression linéaire multiple." Revue des sciences de l'eau 18, no. 3 (April 12, 2005): 403–21. http://dx.doi.org/10.7202/705565ar.

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Анотація:

La température de l'eau en rivière est un paramètre ayant une importance majeure pour la vie aquatique. Les séries temporelles décrivant ce paramètre thermique existent, mais elles sont moins nombreuses et souvent courtes, ou comptent parfois des valeurs manquantes. Cette étude présente la modélisation de la température de l'eau en utilisant des réseaux de neurones et la régression linéaire multiple pour relier la température de l'eau à celle de l'air et le débit du ruisseau Catamaran, situé au Nouveau-Brunswick, Canada. Une recherche multidisciplinaire à long terme se déroule présentement sur ce site. Les données utilisées sont de 1991 à 2000 et comprennent la température de l'air de la journée en cours, de la veille et de l'avant-veille, le débit ainsi que le temps transformé en série trigonométrique. Les données de 1991 à 1995 ont été utilisées pour l'entraînement ou la calibration du modèle tandis que les données de 1996 à 2000 ont été utilisées pour la validation du modèle. Les coefficients de détermination obtenus pour l'entraînement sont de 94,2 % pour les réseaux de neurones et de 92,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui donne un écart-type des erreurs de 1,01 C pour les réseaux de neurones et de 1,05 C pour la régression linéaire multiple. Pour la validation, les coefficients de détermination sont de 92,2 % pour les réseaux de neurones et de 91,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui se traduit en un écart-type des erreurs de 1,10 C pour les réseaux de neurones et de 1,25 C pour la régression linéaire multiple. Durant la période d'étude (1991-2000), le biais a été calculé à +0,11 C pour le modèle de réseaux de neurones et à -0,26 °C pour le modèle de régression. Ces résultats permettent de conclure qu'il est possible de prévoir la température de l'eau de petits cours d'eau en utilisant la température de l'air et le débit, aussi bien avec les réseaux de neurones qu'avec la régression linéaire multiple. Les réseaux de neurones semblent donner un ajustement aux données légèrement meilleur que celui offert par la régression linéaire multiple, toutefois ces deux approches de modélisation démontrent une bonne performance pour la prédiction de la température de l'eau en rivière.

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8

Mézard, Marc, and Jean-Pierre Nadal. "Réseaux de neurones et physique statistique." Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive 9, no. 1 (1990): 213–45. http://dx.doi.org/10.3406/intel.1990.884.

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9

Jelassi, Khaled, Najiba Bellaaj-Merabet, and Bruno Dagues. "Estimation du flux par réseaux de neurones." Revue internationale de génie électrique 7, no. 1-2 (April 30, 2004): 105–31. http://dx.doi.org/10.3166/rige.7.105-131.

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10

Laks, Bernard. "Réseaux de neurones et syllabation du français." Linx 34, no. 1 (1996): 327–46. http://dx.doi.org/10.3406/linx.1996.1440.

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11

Robert, C., A. Limoge, P. Karasinski, and J. F. Gaudy. "Réseaux de neurones et électroencéphalogramme : fructueuse association." ITBM-RBM 23, no. 2 (April 2002): 93–101. http://dx.doi.org/10.1016/s1297-9562(02)80021-3.

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12

Fénelon, VS, Y. Le Feuvre, and P. Meyrand. "Neuromodulation et ontogenèse des réseaux de neurones moteurs." médecine/sciences 16, no. 6-7 (2000): 839. http://dx.doi.org/10.4267/10608/1742.

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13

Lavergne, Jean, Olivier Lavergne, and Fernand Kimmel. "Les réseaux de neurones dans la décision orthodontique." Revue d'Orthopédie Dento-Faciale 29, no. 4 (December 1995): 545–56. http://dx.doi.org/10.1051/odf/1995029.

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14

Soumireu-Mourat, Bernard. "Réseaux de Neurones et mémoire : rôle de l’hippocampe." Journal de la Société de Biologie 195, no. 4 (2001): 351–54. http://dx.doi.org/10.1051/jbio/2001195040351.

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15

Cohard, Philippe. "Big data analytics : réseaux de neurones et mapreduce." Management des technologies organisationnelles (MTO) N° 9, no. 2 (June 1, 2019): 149–64. http://dx.doi.org/10.3917/mto.009.0149.

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16

Palluat, Nicolas, Daniel Racoceanu, and Noureddine Zerhouni. "Utilisation des réseaux de neurones temporels pour le pronostic et la surveillance dynamique. Etude comparative de trois réseaux de neurones récurrents." Revue d'intelligence artificielle 19, no. 6 (December 1, 2005): 913–50. http://dx.doi.org/10.3166/ria.19.913-950.

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17

Lavergne, Jean, and Jos Dibbets. "Les réseaux de neurones et l'étude de l'architecture faciale." Revue d'Orthopédie Dento-Faciale 30, no. 3 (September 1996): 369–79. http://dx.doi.org/10.1051/odf/1996029.

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18

-GLORENNEC, Pierre-Yves. "Réseaux de neurones et logique floue pour la transitique." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 06 (1995): 26. http://dx.doi.org/10.3845/ree.1995.062.

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19

Achour, Naoura, Redouane Toumi, and Nacer M'sirdi. "Construction de cartes d'environnements par des réseaux de neurones." Journal Européen des Systèmes Automatisés 37, no. 4 (April 30, 2003): 527–49. http://dx.doi.org/10.3166/jesa.37.527-549.

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20

Dussart, Christian. "La technologie des réseaux neurones au coeur du marketing interactif." Décisions Marketing 7 (January 1, 1996): 93–95. http://dx.doi.org/10.7193/dm.007.93.95.

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21

Nargeot, Romuald, Guillaume Radecki, Ileana O. Jelescu, Denis Le Bihan, and Luisa Ciobanu. "L’imagerie fonctionnelle des neurones individuels au sein de réseaux complexes." médecine/sciences 31, no. 1 (January 2015): 15–17. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/20153101004.

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22

Hugget, Alain, and Patrick Sébastian. "Modélisation de séchoirs à tapis. Utilisation des réseaux de neurones." Revue Générale de Thermique 35, no. 417 (October 1996): 599–614. http://dx.doi.org/10.1016/s0035-3159(96)80023-7.

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23

KOSTEK, B. "Application des réseaux de neurones pour l'analyse de l'articulation musicale." Le Journal de Physique IV 04, no. C5 (May 1994): C5–597—C5–600. http://dx.doi.org/10.1051/jp4:19945127.

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24

Coulibaly, Paulin, François Anctil, and Bernard Bobée. "Prévision hydrologique par réseaux de neurones artificiels : état de l'art." Canadian Journal of Civil Engineering 26, no. 3 (June 1, 1999): 293–304. http://dx.doi.org/10.1139/l98-069.

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Анотація:

Artificial neural networks (ANN) are a novel approximation method for complex systems especially useful when the well-known statistical methods are not efficient. The multilayer perceptrons have been mainly used for hydrological forecasting over the last years. However, the connectionist theory and language are not much known to the hydrologist communauty. This paper aims to make up this gap. The ANN architectures and learning rules are presented to allow the best choice of their application. Stochastic methods and the neural network approach are compared in terms of methodology steps in the context of hydrological forecasting. Recent applications in hydrology are documented and discussed in the conclusion.Key words: artificial neural networks, hydrological forecasting, stochastic models, multilayer perceptrons.

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Roblin, E., P. Cournède, and S. Michiels. "Prédiction de survie avec réseaux de neurones et mesures d'incertitude." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 70 (May 2022): S84—S85. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2022.03.116.

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Dechemi, N., T. Benkaci, and A. Issolah. "Modélisation des débits mensuels par les modèles conceptuels et les systèmes neuro-flous." Revue des sciences de l'eau 16, no. 4 (April 12, 2005): 407–24. http://dx.doi.org/10.7202/705515ar.

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Анотація:

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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Yagoub, Mustapha C. E. "Optimisation des performances de modules multipuces Modélisation par réseaux de neurones." Annales des Télécommunications 59, no. 9-10 (September 2004): 1092–117. http://dx.doi.org/10.1007/bf03179712.

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28

LOTFI, Siham, and Hicham MESK. "Prévision de Défaillance Des entreprises : Apport des Réseaux de Neurones Artificiels." International Journal of Financial Accountability, Economics, Management, and Auditing (IJFAEMA) 3, no. 3 (June 1, 2021): 70–79. http://dx.doi.org/10.52502/ijfaema.v3i3.53.

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Анотація:

Le principal problème auquel font face les banques lors de la décision de l’octroi de crédit est leur incapacité à déterminer avec certitude si le client va honorer ou non ses engagements. Depuis toujours, cette décision de l’octroi du crédit repose sur l’évaluation préalable de l’agent de crédit. En effet, une détection précoce des difficultés de l’entreprise se fait à l’aide des outils de prévision du risque de défaillance qui s’appuient tous sur l’analyse du passé pour prédire l’avenir de l’entreprise. Cette analyse repose essentiellement sur l’exploitation des états de synthèse de l’entreprise qui restent une source d’informations incontournable pour la détection des difficultés des entreprises. Parmi ces méthodes de prévision, on trouve les réseaux de neurones artificiels. Cette technique est utilisée dans de nombreuses disciplines notamment la médecine, le marketing, la finance et constitue une alternative intéressante aux techniques statistiques traditionnelles pour le traitement des données comme (la régression logistique, analyse discriminante, etc..).

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Kerkeni, N., R. Ben Cheikh, M. H. Bedoui, F. Alexandre, and M. Dogui. "Classification des stades de sommeil par des réseaux de neurones artificiels hiérarchiques." IRBM 33, no. 1 (February 2012): 35–40. http://dx.doi.org/10.1016/j.irbm.2011.12.006.

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Roblin, E., P. Cournède, and S. Michiels. "Développements de réseaux de neurones pour données censurées et prédiction de survie." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 69 (June 2021): S9—S10. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2021.04.011.

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Nohair, Mohamed, André St-Hilaire, and 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, no. 3 (October 2, 2008): 373–82. http://dx.doi.org/10.7202/018783ar.

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Анотація:

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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Lek, S., I. Dimopoulos, M. Derraz, and 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 (April 12, 2005): 319–31. http://dx.doi.org/10.7202/705255ar.

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Анотація:

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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Zemouri, Ryad, Daniel Racoceanu, and Nourredine Zerhouni. "Réseaux de neurones récurrents à fonctions de base radiales : RRFR Application au pronostic." Revue d'intelligence artificielle 16, no. 3 (June 1, 2002): 307–38. http://dx.doi.org/10.3166/ria.16.307-338.

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Ruan, S., P. Vera, P. Decazes, and R. Modzelewski. "RADIOGAN : réseaux de neurones profonds génératifs conditionnels pour la synthétisation d’images TEP au FDG." Médecine Nucléaire 44, no. 2 (March 2020): 105–6. http://dx.doi.org/10.1016/j.mednuc.2020.01.128.

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Amor, Noureddine, Ali Noureddine, and Riad Lakhdar Kherfane. "Détermination de la vitesse de coupe en usinage à l’aide des réseaux de neurones." Matériaux & Techniques 105, no. 3 (2017): 306. http://dx.doi.org/10.1051/mattech/2018008.

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Vazquez, J., M. Zug, D. Bellefleur, B. Grandjean, and 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 (April 12, 2005): 577–95. http://dx.doi.org/10.7202/705367ar.

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Анотація:

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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-Bloch, Gérard. "Les réseaux de neurones pour le contrôle et l'optimisation des processus : deux applications industrielles." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 07 (2001): 31. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2001.074.

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Leone, Gilles, Jocelyn Patinel, and Maurice Milgram. "Détection des symétries par réseaux de neurones formels : utilisation de représentations internes dans l'apprentissage." Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive 19, no. 2 (1994): 217–52. http://dx.doi.org/10.3406/intel.1994.1468.

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Zemouri, Ryad, Daniel Racoceanu, and Nourredine Zerhouni. "Réseaux de neurones récurrents à fonctions de base radiales. Application à la surveillance dynamique." Journal Européen des Systèmes Automatisés 37, no. 1 (January 30, 2003): 49–81. http://dx.doi.org/10.3166/jesa.37.49-81.

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Postadjian, Tristan, Arnaud Le Bris, Hichem Sahbi, and 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 (September 21, 2018): 73–86. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.418.

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Анотація:

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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Leger, Bruno, Jean-Baptiste Lopez-Velasco, and Jean-Manuel Emidio. "Application des réseaux de neurones à la détermination des transferts convectifs sur plaque plane multiperforée." International Journal of Thermal Sciences 41, no. 11 (November 2002): 1089–100. http://dx.doi.org/10.1016/s1290-0729(02)01395-9.

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Weinfeld, Michel. "Intégration ďarchitectures à base de réseaux de neurones formels : un défi pour les technologies submicroniques." Annales des Télécommunications 46, no. 1-2 (January 1991): 142–55. http://dx.doi.org/10.1007/bf02995443.

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El kharki, Omar. "Panorama sur les méthodes de classification des images satellites et techniques d'amélioration de la précision de la classification." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 210 (April 7, 2015): 23–38. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.259.

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Анотація:

Au cours des dernières années, de nombreuses approches avancées de classification, tels que les réseaux de neurones artificiels, arbres de décision, les ensembles flous, etc. ont été largement appliquées à la classification des images satellites. Chaque méthode de classification a son propre mérite. Sélectionner une approche de classification appropriéepour une étude spécifique n'est pas facile. Différents résultats de classification peuvent être obtenus selon le(s) classificateur(s) choisi(s). Dans cet article, nous passons en revue diverses méthodes de classification avec une analyse et étude comparative. Nous présentons également les techniques pour améliorer la précision de la classification de lacouverture terrestre.

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Bouthiba, Tahar, and Jean-Claude Maun. "CRelais à base de réseaux de neurones pour la protection des lignes de transport à THT." Revue internationale de génie électrique 6, no. 3-4 (August 30, 2003): 413–28. http://dx.doi.org/10.3166/rige.6.413-428.

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45

Johannet, Anne, Alain Mangin, and Bernard Vayssade. "Modélisation d'un système karstique par réseaux de neurones : simulation des débits du karst du Baget, France." Collection EDYTEM. Cahiers de géographie 7, no. 1 (2008): 51–62. http://dx.doi.org/10.3406/edyte.2008.1054.

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Johannet, Anne, Virgile Taver, Line Kong-A-Siou, Valérie Borrell, Severin Pistre, Alain Mangin, Bernard Vayssade, Marc Vinches, and Dominique Bertin. "Les réseaux de neurones artificiels pour la modélisation hydrodynamique des aquifères karstiques : présentation générale et illustrations." Karstologia : revue de karstologie et de spéléologie physique 60, no. 1 (2012): 45–59. http://dx.doi.org/10.3406/karst.2012.2728.

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47

Fiordaliso, Antonio. "Une application des réseaux de neurones artificiels MLP à la prévision du prix d'une option négociable." Économie & prévision 127, no. 1 (1997): 47–62. http://dx.doi.org/10.3406/ecop.1997.5836.

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Tighilet, Brahim, Guillaume Rastoldo, and Christian Chabbert. "Le cerveau adulte produit de nouveaux neurones pour restaurer l’équilibre après une perte vestibulaire." médecine/sciences 36, no. 6-7 (June 2020): 581–91. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2020112.

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Анотація:

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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Brien, Robert, Jacqueline Bourdeau, and Johanne Rocheleau. "L’interactivité dans l’apprentissage : la perspective des sciences cognitives." Articles 25, no. 1 (October 17, 2007): 17–34. http://dx.doi.org/10.7202/031991ar.

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Анотація:

Résumé L'article souligne l'importance de l'interactivité dans l'apprentissage en adoptant la perspective des sciences cognitives. Il traite des divers types de connaissances visées par un système d'apprentissage et définit le concept de compétence. Il adopte le point de vue des neurosciences et de la psychologie cognitive pour expliquer le processus de l'acquisition de nouvelles connaissances et de nouvelles compétences. L'apprentissage est conçu dans le sens de la construction de nouveaux réseaux de neurones à partir de ceux que possède déjà l'apprenant. L'article insiste enfin sur l'importance de l'interactivité lors de l'acquisition de nouvelles connaissances et de nouvelles compétences et souligne la pertinence de l'utilisation des systèmes multimédias interactifs comme support à l'apprentissage.

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Leroux, Élodie, Romain Perbet, Luc Buée, and Morvane Colin. "Les vésicules extracellulaires." médecine/sciences 37, no. 12 (December 2021): 1133–38. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2021205.

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Анотація:

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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