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Classification dynamique d'un flux documentaire : une évaluation statique préalable de l'algorithme GERMEN [article]

Alain Lelu
2008 arXiv   pre-print
Our GERMEN algorithm exhaustively picks up the whole set of density peaks of the data at time t, by identifying the local perturbations induced by the current document vector, such as changing cluster  ...  borders, or new/vanishing clusters.  ...  méthodes de classification non supervisées.  ... 
arXiv:0811.0602v1 fatcat:7aj5yoz7cbealphaznz6hwjpi4

Classification dynamique d'un flux documentaire : une évaluation statique préalable de l'algorithme GERMEN

Alain Lelu, Pascal Cuxac, Joel Johansson
unpublished
Résumé L'extraction non supervisée et incrémentale de classes sur un flot de données (data-stream clustering) est un domaine en pleine expansion.  ...  Notre méthode GERMEN localise de façon exhaustive les maxima du paysage de densité des données à l'instant t, en identifiant les perturbations locales du paysage à t-1 induites par le document présenté  ...  Introduction La classification automatique non supervisée (clustering) forme un domaine de recherche en soi, avec une longue histoire, et de très nombreuses méthodes constituant autant de variations autour  ... 
fatcat:oytjqlzva5cvxeqnw5myvb7f64

Communications orales

2021 Pédagogie médicale  
Conclusion : Cette étude a permis de montrer l'impact que peut avoir le stress sur le comportement des étudiants dans la clinique d'Odontologie Conservatrice-Endodontie (OCE).  ...  Stress, isolement et avenir des étudiants. Santé Homme 2010;405:41-43. 2. Muirhead V. La perception du stress chez les étudiants canadiens en médecine dentaire. JADA 2007;73(4):2-4. 3.  ...  , (iii) une dimension constituée par 10 items décrivant le processus de raisonnement clinique suivi par l'étudiant durant la situation supervisée, (iv) la qualité du dis- cours et l'utilisation de qualificatifs  ... 
doi:10.1051/pmed/2021017 fatcat:x3viphrytnalrcbhxztcn3ao3e

Etat de l'art Fiche équipe Editorial du numéro 9 Etat de l'art Indexation automatique des textes arabes : état de l'art Automatic indexing of Arabic documents: State of the art

D Mammass, H Douzi, Ai J', Lu, Mejri, Mohamed, Zahir, Mohamed Salim, El Bazzi, Taher Zaki, Driss Mammass, Abdelatif Ennaji
unpublished
Nous proposons une catégorisation des travaux selon les approches et les méthodes les plus utilisées en indexation automatique de documents textuels.  ...  Elle permet de représenter les documents par les descripteurs les plus pertinents vis-à-vis de leurs contenus.  ...  La classification des documents textuels présente de nombreux défis et difficultés.  ... 
fatcat:htzvwsoirzbrpmu4ms32cf6yja

Actes des 27 es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances IC 2016 Nathalie Pernelle Présidente du comité de programme Comités Comité d'organisation Avant-propos

Sandra Bringay, Sandra Bringay, Mike Donald, Tapi Nzali, Bertrand Braunschweig, Inria -Rennes Atlantique, Jean-Pierre Evain, Alain Léger, Alain, Université Mille, Bernard Claude, Lyon (+6 others)
unpublished
Ce travail est en partie financé par la DGAl et le Labex Numev 2 (convention ANR-10-LABX-20).  ...  Remerciements Ce travail a bénéficié partiellement d'une aide de l'État gérée par l'Agence Nationale de la Recherche au titre du programme « Investissements d'Avenir » portant la référence ANR-10-LABX-  ...  al., 2011) ; 3) la classification non supervisée de documents qui regroupe les documents dans des thèmes.  ... 
fatcat:xugt3pyogjb6fe4mnkbr2dtily

Agriculture et numérique - Livre Blanc INRIA- INRAE : Tirer le meilleur du numérique pour contribuer à la transition vers des agricultures et des systèmes alimentaires durables

Véronique Bellon Maurel, Frédérick Garcia, Ludovic Brossard, Nathalie Mitton, Alexandre Termier
2022
FAO (2018b) , Initiative de passage à l'échelle supérieure de l'agroécologie, disponible sur http://www.fao.org/3/I9049FR/i9049fr.pdf 10. Éléments robotisés qui collaborent avec l'Homme. Résumé  ...  Clustering. Le clustering (ou classification non supervisée) est une méthode d'apprentissage qui a pour objectif d'identifier des classes pertinentes dans les données.  ...  Approches non supervisées Les approches non supervisées permettent de découvrir certaines structures dans les données, que ce soit des regroupements avec le clustering ou des motifs récurrents avec le  ... 
doi:10.17180/wmkb-ty56 fatcat:ox3stwxmmrhhtfte5pcwih27wm

Atelier "Systèmes d'Information et de Décision pour l'Environnement" (SIDE 2009) Atelier « Systèmes d'Information et de Décision pour l'Environnement » Actes de l'atelier Edités par

Sandro Bimonte, André Miralles, François Pinet, Sandro Bimonte, André Miralles, François Atelier, Sandro Bimonte, Clermont Ferrand, André Miralles, Umr Tetis, François Pinet, Clermont Ferrand
2009 unpublished
Remerciements Les auteurs remercient l'Agence de l'Eau Rhin-Meuse pour son soutien à ce projet, ainsi que les relecteurs de leurs conseils pour améliorer la présentation de ce travail. Bibliographie  ...  Remerciements Le projet AVuPUR est financé par l'ANR 2007 «Vulnérabilité Milieux Climat ». Les images Spot ont été acquises dans le cadre d'un contrat ISIS.  ...  Les modèles sont le plus souvent des automates cellulaires pour la représentation du phénomène de diffusion spatiale, modulés ou non par les caractères géographiques des espaces sur lesquels la diffusion  ... 
fatcat:bd47xy67gnff3hse6afwj3auuy

MajecSTIC 2007 Fascicule n° 2 2007 Conférenciers invités

Philippe Jorrand, Michel Lesourd, Rouen -Ledra
2007 unpublished
D de l'évaporation forcée de l'eau dans un sous-sol poreux saturé . .  ...  Remerciements Ce travail est financé par une bourse BDI cofinancée par le CNRS et la région Basse-Normandie.  ...  Ce travail a été réalisé en collaboration avec Jacques Sakarovitch à l'ENST-Paris et s'inscrit dans la recherche de doctorat de l'auteur, financée par la CAPES Foundation (gouvernement brésilien).  ... 
fatcat:vqjcrh4t25hy7aqfgj65ibebsu