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Статті в журналах з теми "Réseaux neuronaux à convolution"

Автор: Grafiati

Опубліковано: 5 квітня 2025

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1

Benyamna, Y., E. Ouiame, C. Zineb, and S. Gallouj. "Performance des réseaux neuronaux convolutifs d’apprentissage profond dans la différenciation entre nævus et mélanome cutané." Annales de Dermatologie et de Vénéréologie - FMC 3, no. 8 (December 2023): A263—A264. http://dx.doi.org/10.1016/j.fander.2023.09.480.

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2

Wendling, Fabrice. "Modélisation des réseaux neuronaux épileptogènes." Neurophysiologie Clinique 48, no. 4 (September 2018): 248. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucli.2018.06.074.

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3

Meunier, Claude. "La physique des réseaux neuronaux." Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive 9, no. 1 (1990): 313–21. http://dx.doi.org/10.3406/intel.1990.890.

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4

Venance, Laurent. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux." L’annuaire du Collège de France, no. 112 (April 1, 2013): 884–86. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.1083.

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5

Venance, Laurent. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux." L’annuaire du Collège de France, no. 114 (July 1, 2015): 1030–32. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.12073.

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6

Venance, Laurent. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux." L’annuaire du Collège de France, no. 115 (November 1, 2016): 913–16. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.12639.

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7

Venance, Laurent. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux." L’annuaire du Collège de France, no. 111 (April 1, 2012): 909–11. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.1706.

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8

Deniau, Jean-Michel. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux." L’annuaire du Collège de France, no. 108 (December 1, 2008): 964–69. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.254.

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9

Venance, Laurent. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux." L’annuaire du Collège de France, no. 113 (April 1, 2014): 947–49. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.2708.

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10

Deniau, Jean-Michel, and Laurent Venance. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux." L’annuaire du Collège de France, no. 109 (March 1, 2010): 1082–86. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.456.

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11

Sauteur, Tania. "Comment les cerveaux humains encodent-ils leurs propres processus d'apprentissage et de mémorisation et comment la topologie du réseau social élargi d'une personne présente-t-elle des schémas neuronaux similaires à ceux de ses ami-e-s et communautés ?" Cortica 2, no. 2 (September 19, 2023): 157–63. http://dx.doi.org/10.26034/cortica.2023.4208.

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Анотація:

Le présent Cortica Journal Club permet d’explorer les fondements sous-jacents de l’apprentissage et de la mémoire, éclairant comment ces processus se reflètent et interagissent avec la topologie des réseaux sociaux élargis. En effet, les cerveaux humains évaluent instinctivement la position des individus au sein de leur réseau social. Les similitudes dans les réponses cérébrales sont corrélées à la force des liens d’amitié, tandis que la compréhension de la structure globale du réseau reflète l'assimilation de topologies à la fois sociales et cognitives. A l’avenir, la combinaison de méthodes expérimentales et informatiques pourrait permettre d'explorer l'évolution des réseaux neuronaux en parallèle de la capacité de comprendre des groupes étendus, afin d’éclairer leurs rôles divers et leurs effets collectifs. L'identification des réseaux neuronaux partagés, agissant comme des guides pour la compréhension des structures tant sociales que non sociales, pourrait grandement enrichir notre compréhension de la cognition collective et de l'évolution culturelle

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12

Giaume, Christian. "Communication jonctionnelle et interactions entre réseaux neuronaux et gliaux." L’annuaire du Collège de France, no. 114 (July 1, 2015): 1008–11. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.12062.

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13

Giaume, Christian. "Communication jonctionnelle et interactions entre réseaux neuronaux et gliaux." L’annuaire du Collège de France, no. 115 (November 1, 2016): 896. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.12619.

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14

Giaume, Christian. "Communication jonctionnelle et interactions entre réseaux neuronaux et gliaux." L’annuaire du Collège de France, no. 111 (April 1, 2012): 911–15. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.1710.

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15

Giaume, Christian. "Communication jonctionnelle et interactions entre réseaux neuronaux et gliaux." L’annuaire du Collège de France, no. 108 (December 1, 2008): 960–63. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.252.

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16

Giaume, Christian. "Communication jonctionnelle et interactions entre réseaux neuronaux et gliaux." L’annuaire du Collège de France, no. 113 (April 1, 2014): 938–40. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.2704.

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17

Giaume, Christian. "Communication jonctionnelle et interactions entre réseaux neuronaux et gliaux." L’annuaire du Collège de France, no. 109 (March 1, 2010): 1086–90. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.458.

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18

Ainslie, Andrew, and Xavier Drèze. "Le Data-Mining et l’alternative modèles classiques / réseaux neuronaux." Décisions Marketing 7 (January 1, 1996): 75–83. http://dx.doi.org/10.7193/dm.007.75.83.

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19

Lavergne, Jean. "Prédiction des largeurs dentaires par l'utilisation des réseaux neuronaux." Revue d'Orthopédie Dento-Faciale 31, no. 3 (September 1997): 391–92. http://dx.doi.org/10.1051/odf/1997023.

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20

Lavergne, Jean, and Nicole Gasson. "Les classes II basales étudiées par les réseaux neuronaux." L'Orthodontie Française 79, no. 2 (May 29, 2008): 91–97. http://dx.doi.org/10.1051/orthodfr:2008004.

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21

Bouret, S. "Programmation hormonale des réseaux neuronaux contrôlant la prise alimentaire." Annales d'Endocrinologie 74, no. 4 (September 2013): 241–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.ando.2013.07.025.

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22

Ainslie, Andrew, and Xavier Drèze. "Le data-mining et alternative modèles classiques /réseaux neuronaux." Décisions Marketing N° 7, no. 1 (January 1, 1996): 75–83. http://dx.doi.org/10.3917/dm.07.0075.

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Анотація:

L’extraction de données (“Data-Mining”, littéralement “Forage de Données”) est une nouvelle façon de tirer des informations de grosses bases de données qui gagne actuellement la faveur de grandes entreprises. Après avoir décrit le processus d’extraction de données, les auteurs proposent une méthodologie permettant de combiner les techniques d’extraction de données et l’analyse plus traditionnelle de régression, afin de parvenir à une meilleure compréhension des informations contenues dans une base de données d’entreprise. Deux exemples, l’un tiré de l’industrie automobile et l’autre de l’industrie télévisuelle, viennent illustrer ces concepts.

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23

Madec, Henri. "Systèmes experts et réseaux neuronaux: à propos de la déviance." Travaux neuchâtelois de linguistique, no. 20 (December 1, 1993): 139–53. http://dx.doi.org/10.26034/tranel.1993.2492.

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24

Remzi, M., and B. Djavan. "Réseaux neuronaux artificiels pour la prise de décision en cancérologie urologique." Annales d'Urologie 41, no. 3 (June 2007): 110–15. http://dx.doi.org/10.1016/j.anuro.2007.04.003.

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25

Remzi, M., and B. Djavan. "Réseaux neuronaux artificiels pour la prise de décision en cancérologie urologique." EMC - Urologie 25, no. 2 (2007): 1–5. https://doi.org/10.1016/s0000-0000(07)41089-0.

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26

Venance, Laurent. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux / Dynamics and physiopathology of neuronal networks." L’annuaire du Collège de France, no. 116 (June 15, 2018): 657–59. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.13492.

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27

Venance, Laurent. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux / Dynamics and physiopathology of neuronal networks." L’annuaire du Collège de France, no. 117 (September 1, 2019): 645. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.14783.

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28

Venance, Laurent. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux / Dynamics and physiopathology of neuronal networks." L’annuaire du Collège de France, no. 118 (December 30, 2020): 668–69. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.16178.

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29

Marcelin, Jean-Luc, and Assad Kallassy. "Approximation de calculs éléments finis par réseaux neuronaux: quelques applications en optimisation." Revue Européenne des Éléments Finis 5, no. 4 (January 1996): 443–60. http://dx.doi.org/10.1080/12506559.1996.11509513.

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30

Venance, Laurent. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux / Dynamics and physiopathology of neuronal networks." L’annuaire du Collège de France 121 (2024): 703–4. http://dx.doi.org/10.4000/12kvv.

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31

Bouaoune, Djahida, and Malika Dahmani-Megrerouche. "Reconstitution de données climatiques pour l’Algérie du Nord : application des réseaux neuronaux." Comptes Rendus Geoscience 342, no. 11 (November 2010): 815–22. http://dx.doi.org/10.1016/j.crte.2010.09.005.

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Venance, Responsable :. Laurent. "Dynamique et physiopathologie des réseaux neuronaux / Dynamics and physiopathology of neuronal networks." L’annuaire du Collège de France, no. 120 (February 13, 2023): 551. http://dx.doi.org/10.4000/annuaire-cdf.18823.

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Ortigue, Stephanie, and Francesco Bianchi-Demicheli. "Interactions entre excitation et désir sexuel: des relations interpersonnelles aux réseaux neuronaux." Revue Médicale Suisse 3, no. 104 (2007): 809–13. http://dx.doi.org/10.53738/revmed.2007.3.104.0809.

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Donadille, C., R. Perisse, and P. H. Prevost. "Utilisation de réseaux neuronaux pour la prévision des courbes de transformation des aciers." Revue de Métallurgie 89, no. 10 (October 1992): 892–94. http://dx.doi.org/10.1051/metal/199289100892.

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Girardeau, Gabrielle. "Rôle des rythmes cérébraux dans la fonction mnésique du sommeil." médecine/sciences 39, no. 11 (November 2023): 836–44. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2023160.

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Анотація:

Le sommeil est crucial pour le renforcement sélectif des souvenirs et la régulation des réseaux neuronaux impliqués dans la formation de la mémoire. Ces fonctions sont sous-tendues par des motifs neuraux spécifiques associés aux différentes phases du sommeil. Dans l’hippocampe, les complexes onde aiguë-ondulation du sommeil à ondes lentes sont associés à des réactivations de l’activité neuronale de l’éveil. En se coordonnant avec les ondes lentes et les fuseaux corticaux, ces réactivations contribuent à la consolidation de la mémoire spatiale. Les ondes lentes sont également un marqueur de l’homéostasie synaptique. La physiologie du sommeil paradoxal et des ondes thêta associées reste à explorer.

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Caulet and Peguin-Feissolle. "Un test d'hétéroscédasticité conditionnelle inspiré de la modélisation en termes de réseaux neuronaux artificiels." Annales d'Économie et de Statistique, no. 59 (2000): 177. http://dx.doi.org/10.2307/20076247.

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Sabil, Abdelkebir, Nathalie Raymond, and Marc Sapene. "Évaluation d’un algorithme utilisant les réseaux neuronaux pour la lecture automatique de la polygraphie." Médecine du Sommeil 17, no. 1 (March 2020): 43–44. http://dx.doi.org/10.1016/j.msom.2019.12.026.

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Jean-Robert, Kamenan Satti, Adja Miessan Germain, Marc Youan Ta, Amani Michel Kouassi, and Amandine Carine Njeugeut Mbiafeu. "Qualité des données hydrométriques prédites par une approche machine learning dans l’évaluation de la ressource en eau au nord de la Cote d’Ivoire." European Scientific Journal, ESJ 20, no. 36 (December 31, 2024): 155. https://doi.org/10.19044/esj.2024.v20n36p155.

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Анотація:

L'écoulement des rivières revêt un intérêt particulier dans la gestion rationnelle des ressources en eau. Son estimation permet d'évaluer quantitativement la disponibilité des ressources en eau, ainsi que de prévenir des catastrophes naturelles telles que les inondations et les sécheresses. Ces estimations, généralement effectuées à l'aide de méthodes statistiques d'apprentissage automatique, sont parfois biaisées, entraînant des écarts par rapport aux observations in situ. Ainsi, cette étude a pour objectif d'evaluer la qualité des données de débit de la rivière Bagoé prédites par des réseaux neuronaux, afin d'aider les décideurs dans leurs projets de développement durable. Pour ce faire, deux modèles basés sur des réseaux neuronaux ont été développés pour prévoir les variations des débits mensuels de la rivière Bagoé aux instants t et t+3 respectivement. Les modèles sont validés en utilisant le critère de Nash (%), le coefficient de corrélation de Pearson (R), le rapport du débit maximal et le critère de robustesse. Les résultats obtenus indiquent que les modèles neuronaux développés expliquent plus de 82 % des débits mensuels de la rivière Bagoé. Ces derniers varient respectivement de 0,002 m3s-1 à 300,12 m3s-1, avec une moyenne de 31,10 m3s-1 en calibration, et de 0,002 m3s-1 à 243,32 m3s-1, avec une moyenne de 31,29 m3s-1 en validation. Cependant, des décalages dans des débits extrêmes ont été observés à la fois en calibration et en validation. River flow is of particular interest in the rational management of water resources. Their estimation enables quantitative assessment of water resource availability, as well as anticipation of natural disasters such as floods and droughts. These estimates, generally made using statistical methods or machine learning, are sometimes biased, resulting in variations that differ from those observed in situ. This study aims to evaluate the quality of flow data predicted by neural networks for the Bagoé River to support sustainable development planning. To achieve this, two neural network-based models were developed to forecast variations in monthly flows in the Bagoé River at time t and time t+3 respectively. The models are validated using the Nash criterion (%), Pearson's correlation coefficient (R), the maximum flow ratio and the robustness criterion. The results obtained indicate that the neural models developed expressed more than 82% of the monthly flows of the Bagoé River. These ranged respectively from 0.002 m3s-1 to 300.12 m3s-1, with an average of 31.10 m3s-1 in calibration, and 0.002 m3s-1 to 243.32 m3s-1, with an average of 31.29 m3s-1 in validation. However, some shifts in extreme flows were observed in both calibration and validation.

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Henchi, Kamel, Mario Fafard, Martin Talbot, and David Langis. "L’application des réseaux neuronaux artificiels pour l’identification et la détection de l’endommagement dans les ponts." Revue Européenne des Éléments Finis 7, no. 1-3 (January 1998): 257–72. http://dx.doi.org/10.1080/12506559.1998.11690478.

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40

Raus, Rachele, Michela Tonti, Tania Cerquitelli, Luca Cagliero, Giuseppe Attanasio, Moreno La Quatra, and Salvatore Greco. "L’analyse du discours et l’intelligence artificielle pour réaliser une écriture inclusive : le projet EMIMIC." SHS Web of Conferences 138 (2022): 01007. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/202213801007.

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Анотація:

Cet article présente le projet E-MIMIC, une application qui vise à éliminer les préjugés et la non-inclusion dans les textes administratifs rédigés dans les pays européens, à commencer par ceux qui sont rédigés dans les langues romanes. Il présente une méthodologie conçue à partir de critères discursifs inspirés de l’analyse du discours française et utilisés pour étiqueter un corpus de documents institutionnels, qui sont utilisés pour l’apprentissage profond des réseaux neuronaux. Des architectures de modélisation profonde du langage sont exploitées pour identifier automatiquement les extraits de texte non inclusifs, suggérer des formes alternatives et produire des reformulations inclusives. Une évaluation préliminaire menée sur un ensemble de données de référence pour la langue italienne montre des résultats prometteurs, qui poussent à finaliser l’application et à la réaliser également pour d’autres langues, tel le français.

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Boyer, André, Faranak Farzaneh, and Andrea Pitrone. "La créativité de l’intelligence humaine augmentée par l’IA." Management & Sciences Sociales N° 36, no. 1 (May 28, 2024): 117–33. http://dx.doi.org/10.3917/mss.036.0117.

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Анотація:

L’article examine la créativité sous l’angle de l’intelligence artificielle (IA) et de son interaction avec la créativité humaine. Traditionnellement perçue comme une faculté exclusivement humaine, la créativité a été redéfinie avec l’avènement de l’IA, en particulier grâce aux progrès en apprentissage profond et en réseaux neuronaux. Ce développement a engendré un débat académique sur la capacité créative de l’IA, avec des opinions variées parmi les chercheurs . L’impact de l’IA sur la créativité organisationnelle est notable, particulièrement en termes d’innovation et d’avantages concurrentiels. Mais le cœur du débat repose sur la question de la créativité intrinsèque de l’IA et son interaction avec la créativité humaine. L’étude vise à comparer et comprendre la créativité humaine et celle de l’IA, ainsi qu’à analyser leur interaction pour obtenir une créativité combinée, dont nous examinons finalement les perspectives de développement .

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Michel-Flutot, Pauline, and Stéphane Vinit. "La stimulation magnétique répétée pour le traitement des traumas spinaux." médecine/sciences 38, no. 8-9 (August 2022): 679–85. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2022108.

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Анотація:

Les traumas spinaux induisent des déficits moteurs et sensoriels. La mise au point de thérapies visant à rétablir les fonctions altérées à la suite d’une lésion de la moelle épinière est donc nécessaire. La stimulation magnétique répétée (SMr) est une thérapie innovante et non invasive utilisée pour moduler l’activité de réseaux neuronaux dans diverses maladies neurologiques, telles que la maladie de Parkinson, ou psychiatriques, telles que le trouble bipolaire. Son utilisation chez les personnes atteintes de traumas spinaux pourrait avoir des effets fonctionnels bénéfiques. Des études réalisées in vitro, in vivo et ex vivo ont permis de comprendre en partie les mécanismes sous-jacents à la modulation de l’activité neuronale induite par les protocoles de SMr. Son utilisation dans des modèles précliniques de lésion médullaire a de plus montré des effets bénéfiques fonctionnels. Ainsi, la SMr pourrait potentialiser la récupération des fonctions perdues après un trauma spinal.

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Foucart, Jean-Michel, Luc Gillibert, Augustin Chavanne, and Xavier Ripoche. "Le Deep Learning en orthodontie : vers une relation patient-praticien repensée…" Revue d'Orthopédie Dento-Faciale 55, no. 1 (February 2021): 73–87. http://dx.doi.org/10.1051/odfen/2021006.

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Анотація:

Depuis une dizaine d’année, l’Intelligence artificielle (IA) transforme progressivement les pratiques, la médecine aussi bien que l’orthodontie n’échappent pas à cette règle. Dès lors, se pose la question de la place de cette technologie au sein de la pratique quotidienne; et ce à toutes les étapes de la prise en charge thérapeutique. Cette technologie simplifie l’analyse du nombre croissant de données de plus en plus complexes dont nous disposons, notamment à travers le scanner optique intra-oral, le scanner facial ou la radiographie 3D. Pour savoir l’exploiter, il est nécessaire d’en connaître ses différents principes. L’objectif de ce travail est, après avoir introduit les bases du Deep Learning qui s’appuie les réseaux neuronaux virtuels, d’aborder quelles sont les applications actuelles de cette technologie en médecine bucco-dentaire et en orthodontie. La connaissance des dernières recherches et des derniers résultats obtenus permet alors d’envisager la future relation praticien-machine dans le cadre d’une approche personnalisée et repensée autour du patient.

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Buhnila, Ioana, Georgeta Cislaru, and Amalia Todirascu. "Analyse qualitative et quantitative des « hallucinations » générées automatiquement dans un corpus de reformulations médicales." SHS Web of Conferences 191 (2024): 11001. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/202419111001.

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Анотація:

Notre étude porte sur les « hallucinations », des productions langagières générées par des outils d’intelligence artificielle de type générateurs de textes, productions qui ne correspondent pas à ce qu’il est attendu de l’outil. Nous testons l’hypothèse selon laquelle il est possible de discerner des patrons langagiers dans ces générations inadéquates. Nous menons des analyses quantitatives et qualitatives des données, selon plusieurs entrées : le degré d’adéquation grammaticale et sémantique des séquences générées, les relations sémantiques, les fonctions sémantico-pragmatiques et les discrépances combinatoires. Nos analyses montrent que les outils de génération textuelle procèdent à de généralisations abusives en mettant en exergue des patrons dont la portée n’est pas validée par l’usage. D’un point de vue informatique, les « hallucinations » soulèvent des questions quant au paramétrage des modèles langagiers exploités par les réseaux neuronaux et la génération statistique. D’un point de vue linguistique, nos observations soulèvent la question de l’interface entre les usages purement linguistiques et leurs différents contextes sur le terrain des pratiques langagières qui ancrent ces patterns dans l’usage.

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Bossu, Jean-Louis, and Sébastien Roux. "Les modèles animaux d’étude de l’autisme." médecine/sciences 35, no. 3 (March 2019): 236–43. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2019036.

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Анотація:

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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Scavarda, D. "Étude de la variabilité de la gyration du cortex frontal dorso-latéral par un econgrégation de réseaux neuronaux." Neurochirurgie 50, no. 1 (March 2004): 76–77. http://dx.doi.org/10.1016/s0028-3770(04)98321-x.

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Fahim Fahmy, Cherine. "L'Elagage synaptique." Cortica 3, no. 2 (September 21, 2024): 1–20. http://dx.doi.org/10.26034/cortica.2024.6091.

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Hebb (1949) a proposé que la force synaptique entre deux neurones augmente avec l'activité simultanée et que les connexions neuronales persistent si elles sont utilisées. Ce principe, connu sous le nom d'élagage synaptique, est essentiel pour le développement du cerveau. Bien que le câblage de base du cerveau soit génétiquement prédéterminé, son ajustement au cours de la vie est influencé par l'expérience. La maturation cérébrale se produit principalement en réponse aux stimulations environnementales. Les connexions entre neurones, ou synapses, hébergent nos apprentissages, expériences et mémoires. Les synapses évoluent continuellement : certaines se renforcent, d'autres s'affaiblissent ou disparaissent selon leur usage.Le premier élagage synaptique durant l’enfance est crucial pour le bon fonctionnement neuronal. Il élimine les synapses non utilisées pour renforcer celles qui sont fréquemment sollicitées. Ce processus se poursuit pendant l'enfance et l'adolescence, jouant un rôle clé dans la neuroplasticité.Pendant l'adolescence, le cerveau subit une réorganisation majeure, marquée par un deuxième élagage synaptique. Ce processus consiste à éliminer les synapses les moins utilisées pour permettre le développement de synapses plus fonctionnelles. L'élagage synaptique à cette période est influencé par les hormones sexuelles et de stress, qui modifient la structure et la connectivité cérébrale, en particulier dans les zones impliquées dans la prise de décision, la régulation émotionnelle et la cognition sociale. Le stress toxique, sans soutien adéquat, peut nuire au développement cérébral. L'identité se construit grâce à la mémoire autobiographique, influencée par les relations précoces et la qualité des liens entre adultes et enfants. Ces relations affectent la régulation émotionnelle, la cohérence autobiographique et les fonctions exécutives, qui sont essentielles pour un sentiment d'identité et de continuité. Les expériences de la petite enfance posent les bases de l'architecture cérébrale, essentielle pour l'apprentissage et le bien-être. Un stress modéré, dans un environnement soutenant, prépare les enfants à affronter les défis futurs. En conclusion, l'élagage synaptique est fondamental pour le développement cognitif et socio-émotionnel. Il permet de renforcer les connexions neuronales utiles et d'éliminer les inutiles, influençant ainsi la capacité d'adaptation et de résilience tout au long de la vie. Durant l'adolescence, ce processus est particulièrement important pour affiner les réseaux neuronaux en réponse aux défis sociaux et émotionnels propres à cette période. Pendant cette période critique, les connexions neuronales non utilisées sont éliminées, tandis que celles qui sont activement utilisées se renforcent, établissant ainsi les bases des compétences cognitives et socio-émotionnelles tout au long de la vie. En conclusion, l'élagage synaptique est fondamental pour le développement de l'identité et de la pensée, façonnant les réseaux neuronaux en fonction des expériences et des interactions sociales, et influençant la capacité d'adaptation et de résilience face aux défis de la vie.

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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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Pereira, Vijay, Abbas Rohani, Siamak Kheybari, Alessio Ishizaka, and Maria Barbati. "Prévision des prix de vente aux enchères des joueurs de cricket de l’Indian Premier League à l’aide de réseaux neuronaux." Management & Prospective Vol. 41, no. 1 (December 19, 2024): 55–69. https://doi.org/10.3917/g2000.411.0055.

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Aristizábal, Maria Clara. "Evaluación asimétrica de una red neuronal: aplicación al caso de la inflación en Colombia." Lecturas de Economía, no. 65 (October 29, 2009): 73–116. http://dx.doi.org/10.17533/udea.le.n65a2641.

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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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