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Dissertations / Theses on the topic 'Apprentissage par instances multiples'

Author: Grafiati

Published: 25 May 2024

Last updated: 31 July 2025

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1

Lerousseau, Marvin. "Weakly Supervised Segmentation and Context-Aware Classification in Computational Pathology." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG015.

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Abstract:

L’anatomopathologie est la discipline médicale responsable du diagnostic et de la caractérisation des maladies par inspection macroscopique, microscopique, moléculaire et immunologique des tissus. Les technologies modernes permettent de numériser des lames tissulaire en images numériques qui peuvent être traitées par l’intelligence artificielle pour démultiplier les capacités des pathologistes. Cette thèse a présenté plusieurs approches nouvelles et puissantes qui s’attaquent à la segmentation et à la classification pan-cancer des images de lames numériques. L’apprentissage de modèles de segme

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2

Guillaumin, Matthieu. "Données multimodales pour l'analyse d'image." Phd thesis, Grenoble, 2010. http://www.theses.fr/2010GRENM048.

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Abstract:

La présente thèse s'intéresse à l'utilisation de méta-données textuelles pour l'analyse d'image. Nous cherchons à utiliser ces informations additionelles comme supervision faible pour l'apprentissage de modèles de reconnaissance visuelle. Nous avons observé un récent et grandissant intérêt pour les méthodes capables d'exploiter ce type de données car celles-ci peuvent potentiellement supprimer le besoin d'annotations manuelles, qui sont coûteuses en temps et en ressources. Nous concentrons nos efforts sur deux types de données visuelles associées à des informations textuelles. Tout d'abord, no

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3

Guillaumin, Matthieu. "Données multimodales pour l'analyse d'image." Phd thesis, Grenoble, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00522278/en/.

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Abstract:

La présente thèse s'intéresse à l'utilisation de méta-données textuelles pour l'analyse d'image. Nous cherchons à utiliser ces informations additionelles comme supervision faible pour l'apprentissage de modèles de reconnaissance visuelle. Nous avons observé un récent et grandissant intérêt pour les méthodes capables d'exploiter ce type de données car celles-ci peuvent potentiellement supprimer le besoin d'annotations manuelles, qui sont coûteuses en temps et en ressources. Nous concentrons nos efforts sur deux types de données visuelles associées à des informations textuelles. Tout d'abord, no

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4

Zribi, Abir. "Apprentissage par noyaux multiples : application à la classification automatique des images biomédicales microscopiques." Thesis, Rouen, INSA, 2016. http://www.theses.fr/2016ISAM0001.

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Abstract:

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de diagnostic assisté par ordinateur pour la localisation subcellulaire des protéines dans les images microscopiques. L'objectif est la conception et le développement d'un système de classification automatique permettant d'identifier le compartiment cellulaire dans lequel une protéine d'intérêt exerce son activité biologique. Afin de surmonter les difficultés rencontrées pour discerner les compartiments cellulaires présents dans les images microscopiques, les systèmes décrits dans la littérature proposent d'extraire plusieurs descripteurs associés à une c

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5

Gaudel, Romaric. "Paramètres d'ordre et sélection de modèles en apprentissage : caractérisation des modèles et sélection d'attributs." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00549090.

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Abstract:

Nous nous intéressons à la sélection de modèle en apprentissage automatique, sous deux angles différents. La première partie de la thèse concerne les méthodes à noyau relationnel. Les méthodes à noyau permettent en principe de s'affranchir de la représentation des instances, et de combler le fossé entre apprentissage relationnel et apprentissage propositionnel. Cette thèse s'intéresse à la faisabilité de cet objectif dans un cas particulier : les problèmes à instances multiples, qui sont considérés comme un intermédiaire entre les problèmes propositionnels et les problèmes relationnels. Concrè

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6

Duminy, Nicolas. "Découverte et exploitation de la hiérarchie des tâches pour apprendre des séquences de politiques motrices par un robot stratégique et interactif." Thesis, Lorient, 2018. http://www.theses.fr/2018LORIS513/document.

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Abstract:

Il y a actuellement des efforts pour faire opérer des robots dans des environnements complexes, non bornés, évoluant en permanence, au milieu ou même en coopération avec des humains. Leurs tâches peuvent être de types variés, hiérarchiques, et peuvent subir des changements radicaux ou même être créées après le déploiement du robot. Ainsi, ces robots doivent être capable d'apprendre en continu de nouvelles compétences, dans un espace non-borné, stochastique et à haute dimensionnalité. Ce type d'environnement ne peut pas être exploré en totalité, le robot va devoir organiser son exploration et d

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7

Pouilly-Cathelain, Maxime. "Synthèse de correcteurs s’adaptant à des critères multiples de haut niveau par la commande prédictive et les réseaux de neurones." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASG019.

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Abstract:

Cette thèse porte sur la commande des systèmes non linéaires soumis à des contraintes non différentiables ou non convexes. L'objectif est de pouvoir réaliser une commande permettant de considérer tout type de contraintes évaluables en temps réel.Pour répondre à cet objectif, la commande prédictive a été utilisée en ajoutant des fonctions barrières à la fonction de coût. Un algorithme d'optimisation sans gradient a permis de résoudre ce problème d'optimisation. De plus, une formulation permettant de garantir la stabilité et la robustesse vis-à-vis de perturbations a été proposée dans le cadre d

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8

Sanabria, Rosas Laura Melissa. "Détection et caractérisation des moments saillants pour les résumés automatiques." Thesis, Université Côte d'Azur, 2021. http://www.theses.fr/2021COAZ4104.

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Abstract:

Le contenu vidéo est présent dans un nombre toujours plus grand de domaines, tant scientifiques que commerciaux. Le sport, en particulier le football, est l'une des industries qui a le plus investi dans le domaine de l'analyse vidéo, en raison de la popularité massive de ce sport. Bien que plusieurs méthodes de l'état de l'art utilisent des heuristiques pour générer des résumés de matchs de football, elles ont prouvé que de multiples modalités aident à détecter les meilleures actions du match. D'autre part, le domaine du résumé vidéo à usage général a progressé rapidement, offrant plusieurs ap

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9

Hajri, Salah Eddine. "L’amélioration des performances des systèmes sans fil 5G par groupements adaptatifs des utilisateurs." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLC029/document.

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Abstract:

5G est prévu pour s'attaquer, en plus d'une augmentation considérable du volume de trafic, la tâche de connecter des milliards d'appareils avec des exigences de service hétérogènes. Afin de relever les défis de la 5G, nous préconisons une utilisation plus efficace des informations disponibles, avec plus de sensibilisation par rapport aux services et aux utilisateurs, et une expansion de l'intelligence du RAN. En particulier, nous nous concentrons sur deux activateurs clés de la 5G, à savoir le MIMO massif et la mise en cache proactive. Dans le troisième chapitre, nous nous concentrons sur la p

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10

Ben-Fares, Maha. "Apprentissage de représentation non supervisé de flux de données textuelles." Electronic Thesis or Diss., CY Cergy Paris Université, 2024. http://www.theses.fr/2024CYUN1316.

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Abstract:

Cette thèse présente des méthodes innovantes pour le regroupement de flux de données textuelles et introduit également un système d'identification des textes générés par l'IA. Cette méthode de détection de l'IA peut être utilisée indépendamment ou comme étape de prétraitement pour filtrer les documents entrants, en supprimant le contenu généré par l'IA et en préservant l'authenticité et la validité de l'information.Plus précisément, nous développons un système de classification qui distingue entre le texte écrit par des humains et celui généré par l'IA. Pour ce faire, cette méthode utilise une

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Grard, Matthieu. "Generic instance segmentation for object-oriented bin-picking." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSEC015.

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Abstract:

Le dévracage robotisé est une tâche industrielle en forte croissance visant à automatiser le déchargement par unité d’une pile d’instances d'objet en vrac pour faciliter des traitements ultérieurs tels que la formation de kits ou l’assemblage de composants. Cependant, le modèle explicite des objets est souvent indisponible dans de nombreux secteurs industriels, notamment alimentaire et automobile, et les instances d'objet peuvent présenter des variations intra-classe, par exemple en raison de déformations élastiques.Les techniques d’estimation de pose, qui nécessitent un modèle explicite et su

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Blain, Alexandre. "Reliable statistical inference : controlling the false discovery proportion in high-dimensional multivariate estimators." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG083.

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Abstract:

La sélection de variables sous contrôle statistique est un problème fondamental rencontré dans divers domaines où les praticiens doivent évaluer l'importance des variables d'entrée par rapport à un résultat d'intérêt. Dans ce contexte, le contrôle statistique vise à limiter la proportion de fausses découvertes, c'est-à-dire la proportion de variables sélectionnées qui sont indépendantes du résultat d'intérêt. Dans cette thèse, nous développons des méthodes visant à assurer un contrôle statistique dans des contextes de grande dimension tout en conservant la puissance statistique. Nous présenton

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Couetoux, Adrien. "Monte Carlo Tree Search for Continuous and Stochastic Sequential Decision Making Problems." Thesis, Paris 11, 2013. http://www.theses.fr/2013PA112192.

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Abstract:

Dans cette thèse, nous avons étudié les problèmes de décisions séquentielles, avec comme application la gestion de stocks d'énergie. Traditionnellement, ces problèmes sont résolus par programmation dynamique stochastique. Mais la grande dimension, et la non convexité du problème, amènent à faire des simplifications sur le modèle pour pouvoir faire fonctionner ces méthodes.Nous avons donc étudié une méthode alternative, qui ne requiert pas de simplifications du modèle: Monte Carlo Tree Search (MCTS). Nous avons commencé par étendre le MCTS classique (qui s’applique aux domaines finis et détermi

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Nguyen, Van-Thai. "AI-based maintenance planning for multi-component systems considering different kinds of dependencies." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2023. http://www.theses.fr/2023LORR0070.

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Abstract:

Le maintien en condition opérationnel de systèmes industriels reste un challenge important en regard des dépendances multiples entre composants (ex. dépendance économique, stochastique et structurelle) et du grand nombre de variables de décision en maintenance à optimiser.Pour faire face à ce défi, cette thèse vise à proposer une approche d'optimisation de la maintenance basée sur l'intelligence artificielle permettant de prendre en compte différents types de dépendances entre composants. En particulier, l'approche de maintenance proposée intègre un modèle de prédiction basé sur des réseaux de

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Kachouri, Rostom. "Classification multi-modèles des images dans les bases Hétérogènes." Phd thesis, Université d'Evry-Val d'Essonne, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00526649.

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Abstract:

La reconnaissance d'images est un domaine de recherche qui a été largement étudié par la communauté scientifique. Les travaux proposés dans ce cadre s'adressent principalement aux diverses applications des systèmes de vision par ordinateur et à la catégorisation des images issues de plusieurs sources. Dans cette thèse, on s'intéresse particulièrement aux systèmes de reconnaissance d'images par le contenu dans les bases hétérogènes. Les images dans ce type de bases appartiennent à différents concepts et représentent un contenu hétérogène. Pour ce faire, une large description permettant d'assure

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Hamza, Anis Amazigh. "Improving cooperative non-orthogonal multiple access (CNOMA) and enhancing the physical layer security (PLS) for beyond 5G (B5G) and future eHealth wireless networks." Electronic Thesis or Diss., Valenciennes, Université Polytechnique Hauts-de-France, 2023. http://www.theses.fr/2023UPHF0006.

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Abstract:

La cinquième génération de réseaux cellulaires (5G) a été une véritable révolution des technologies du réseau d'accès radio et du réseau mobile de base, se présentant comme la génération de rupture qui permet la cohabitation d'applications et usages extrêmement diversifiés, unifiés au sein d'une même technologie. Néanmoins, la 5G n'est qu'un début : de nouveaux scénarios et défis émergent. Par conséquent, la communauté des chercheurs prépare le terrain pour les systèmes cellulaires au-delà de la 5G (B5G). À cet égard, plusieurs technologies habilitantes sont étudiées. Outre la radio intelligen

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