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Academic literature on the topic 'Classification large-échelle'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Classification large-échelle"

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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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Abstract:
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'oc
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Weill, Frédéric. "La prospective territoriale." Mondes en développement N° 206, no. 2 (2024): 13–30. http://dx.doi.org/10.3917/med.206.0013.

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Abstract:
La prospective recouvre un ensemble de concepts, de méthodes et d’outils pour aider les acteurs des territoires à mieux comprendre les grandes transformations à l’œuvre, construire et piloter leurs stratégies. Discipline en constante évolution depuis ses origines dans les années 1940, elle propose aujourd’hui une large palette d’approches et de techniques qui peuvent aider à préparer des décisions qui engagent l’avenir dans un contexte incertain, mais aussi à favoriser la construction collective de futurs souhaitables. Notre environnement est, en effet, marqué par des transformations majeures
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ACCLASSATO, Denis, Fulbert AMOUSSOUGA GERO, and Gilles-Armand SOSSOU. "Analyse du comportement des demandeurs de soins de santé : cas des thérapies a base des médicaments du marché parallèle au Bénin." Revue d’Economie Théorique et Appliquée 1, no. 1 (2011): 159–84. https://doi.org/10.62519/reta.v1n1a9.

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Abstract:
Résumé : Le marché parallèle des médicaments est né de l’incapacité de l’Office Nationale de Pharmacie à remplir dans les années 80 sa mission de fournir des médicaments indispensables à des prix accessibles aux populations déshéritées. Son évolution s’est accélérée ces dernières années. Les stratégies gouvernementales d’amélioration de l’état de santé et de la qualité de vie des populations n’ont pas permis de renverser cette tendance. La présente étude se propose de fournir un cadre de compréhension du fonctionnement de ce marché en identifiant à l’aide d’un modèle Logit les déterminants du
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Milward, David. "Sweating it Out: Facilitating Corrections and Parole in Canada Through Aboriginal Spiritual Healing." Windsor Yearbook of Access to Justice 29 (February 1, 2011): 27. http://dx.doi.org/10.22329/wyaj.v29i0.4479.

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Abstract:
Aboriginal peoples continue to be subjected to drastic over-incarceration. Much of the existing literature explores contemporary adaptations of Aboriginal justice traditions that resemble restorative justice as a solution. There is by comparison a lack of literature that considers searching for solutions during the correctional phase of the justice system, after Aboriginal persons have already been convicted and imprisoned. The objective of this paper is to explore a number of reforms in order to better facilitate rehabilitation, reintegration, and parole for Aboriginal inmates. One is to inve
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Jassionnesse, Christophe. "Réflexions sur la stabilité en section courante des tunnels profonds." Revue Française de Géotechnique, no. 176 (2023): 4. http://dx.doi.org/10.1051/geotech/2024001.

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Abstract:
Le présent article traite de la stabilité en section courante circulaire des tunnels profonds. Le massif rocheux étant vu comme un Milieu continu Équivalent, le critère de résistance est le critère de Hoek et Brown généralisé, avec palier de résistance résiduelle. En s’attachant au cas des tunnels profonds, l’introduction de la gravité dans l’équation d’équilibre conduit à rechercher l’existence d’une pression intérieure d’équilibre. L’existence d’une pression de soutènement minimale s’avère un indicateur pertinent du comportement à l’excavation de type « terrain boulant » (severe caving), se
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Videau, Manon, Maxime Thibault, Denis Lebel, Suzanne Atkinson, and Jean-François Bussières. "Surveillance des substances contrôlées en établissements de santé : une contribution à la gestion de la crise des opioïdes au Canada." Canadian Journal of Hospital Pharmacy 73, no. 2 (2020). http://dx.doi.org/10.4212/cjhp.v73i2.2977.

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Abstract:
RÉSUMÉContexte : La consommation des substances contrôlées et plus particulièrement des opioïdes est un enjeu de santé publique. Le Canada se situe au deuxième rang des plus gros consommateurs d’opioïdes dans le monde. L’utilisation de ces substances est associée à des problèmes de mésusage. À preuve, une crise des opioïdes sévit en Amérique du Nord.Objectifs : Décrire et analyser les tendances de consommation des substances contrôlées au sein d’un établissement de santé de 2003-2004 à 2017-2018. Proposer un outil de surveillance de la consommation des substances contrôlées dans un établisseme
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Lau, Louise, Harkaryn Bagri, Michael Legal, and Karen Dahri. "Comparison of Clinical Importance of Drug Interactions Identified by Hospital Pharmacists and a Local Clinical Decision Support System." Canadian Journal of Hospital Pharmacy 74, no. 3 (2021). http://dx.doi.org/10.4212/cjhp.v74i3.3147.

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Abstract:
Background: Drug–drug interactions (DDIs) may cause adverse drug events, potentially leading to hospital admission. Clinical decision support systems (CDSSs) can improve decision-making by clinicians as well as drug safety. However, previous research has suggested that pharmacists are concerned about discrepancies between CDSSs and common clinical practice in terms of severity ratings and recommended actions for DDIs. Objectives: The primary objective was to characterize the level of agreement in terms of DDI severity ranking and actions recommended between the local CDSS and pharmacists. The
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Moussaoui, Abderrahmane. "Violence." Anthropen, 2019. http://dx.doi.org/10.17184/eac.anthropen.123.

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Abstract:
Le terme violence qualifie un certain nombre de manifestations allant de l’altercation verbale jusqu’aux destructions de masse, en passant par l’agression physique, le viol, le meurtre, la torture, les mutilations, etc. Infligées ou subies, discontinues ou constantes, localisées ou endémiques, accidentelles ou motivées, ces expressions de la violence se compliquent encore par leur caractère tantôt privé, tantôt public, assumé et revendiqué ou dissimulé et renié. La violence est si protéiforme qu’elle ne cesse de voir les discriminants de sa catégorisation et les grilles de classification se dé
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Dissertations / Theses on the topic "Classification large-échelle"

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Maggiori, Emmanuel. "Approches d'apprentissage pour la classification à large échelle d'images de télédétection." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017AZUR4041/document.

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Abstract:
L’analyse des images satellite et aériennes figure parmi les sujets fondamentaux du domaine de la télédétection. Ces dernières années, les avancées technologiques ont permis d’augmenter la disponibilité à large échelle des images, en comprenant parfois de larges étendues de terre à haute résolution spatiale. En plus des questions évidentes de complexité calculatoire qui en surgissent, un de plus importants défis est l’énorme variabilité des objets dans les différentes régions de la terre. Pour aborder cela, il est nécessaire de concevoir des méthodes de classification qui dépassent l’analyse d
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Babbar, Rohit. "Machine Learning Strategies for Large-scale Taxonomies." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENM064/document.

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Abstract:
À l'ère de Big Data, le développement de modèles d'apprentissage machine efficaces et évolutifs opérant sur des Tera-Octets de données est une nécessité. Dans cette thèse, nous étudions un cadre d'apprentissage machine pour la classification hiérarchique à large échelle. Cette analyse comprend l'étude des défis comme la complexité d'entraînement des modèles ainsi que leur temps de prédiction. Dans la première partie de la thèse, nous étudions la distribution des lois de puissance sous-jacente à la création des taxonomies à grande échelle. Cette étude permet de dériver des bornes sur la complex
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Paulin, Mattis. "De l'apprentissage de représentations visuelles robustes aux invariances pour la classification et la recherche d'images." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAM007/document.

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Abstract:
Ce mémoire de thèse porte sur l’élaboration de systèmes de reconnaissance d’image qui sont robustes à la variabilité géométrique. La compréhension d’une image est un problème difficile, de par le fait qu’elles sont des projections en deux dimensions d’objets 3D. Par ailleurs, des représentations qui doivent appartenir à la même catégorie, par exemple des objets de la même classe en classification, peuvent être visuellement très différentes. Notre but est de rendre ces systèmes robustes à la juste quantité de déformations, celle-ci étant automatiquement déterminée à partir des données. Nos deux
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Gerald, Thomas. "Representation Learning for Large Scale Classification." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS316.

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Abstract:
Ces précédentes décennies ont vu l'essor des nouvelles technologies simplifiant le partage de l'information. Aujourd'hui, une importante part des données est accessible pour un grand nombre d'utilisateurs. Dans cette thèse, nous proposons d'étudier les problématiques d'annotations de documents avec comme objectif à posteriori de faciliter l'accès à l'information à partir des mots clefs retrouvés. On s'intéressera au domaine de la classification extrême qui caractérise la tâche d'annotation automatique dès lors que le nombre d'étiquettes est important. De nombreuses difficultés découlent de la
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Akata, Zeynep. "Contributions à l'apprentissage grande échelle pour la classification d'images." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENM003/document.

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Abstract:
La construction d'algorithmes classifiant des images à grande échelle est devenue une t^ache essentielle du fait de la difficulté d'effectuer des recherches dans les immenses collections de données visuelles non-etiquetées présentes sur Internet. L'objetif est de classifier des images en fonction de leur contenu pour simplifier la gestion de telles bases de données. La classification d'images à grande échelle est un problème complexe, de par l'importance de la taille des ensembles de données, tant en nombre d'images qu'en nombre de classes. Certaines de ces classes sont dites "fine-grained" (s
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Doan, Thanh-Nghi. "Large scale support vector machines algorithms for visual classification." Thesis, Rennes 1, 2013. http://www.theses.fr/2013REN1S083/document.

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Abstract:
Nous présentons deux contributions majeures : 1) une combinaison de plusieurs descripteurs d’images pour la classification à grande échelle, 2) des algorithmes parallèles de SVM pour la classification d’images à grande échelle. Nous proposons aussi un algorithme incrémental et parallèle de classification lorsque les données ne peuvent plus tenir en mémoire vive<br>We have proposed a novel method of combination multiple of different features for image classification. For large scale learning classifiers, we have developed the parallel versions of both state-of-the-art linear and nonlinear SVMs.
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Leveau, Valentin. "Représentations d'images basées sur un principe de voisins partagés pour la classification fine." Thesis, Montpellier, 2016. http://www.theses.fr/2016MONTT257/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au problème de la classification à « grain fin » qui est une tâche de classification particulière où les classes peuvent être visuellement distinguables seulement à partir de détails subtils et où le contexte agit souvent comme une source de bruit. Ce travail est principalement motivé par le besoin de concevoir des représentations d'images plus « fines » pour adresser de telles tâches de classification qui nécessitent un encodage d’informations discriminantes très fines et localisées. L'originalité principale de notre approche est d’intégrer dans u
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Mensink, Thomas. "Learning Image Classification and Retrieval Models." Thesis, Grenoble, 2012. http://www.theses.fr/2012GRENM113/document.

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Abstract:
Nous assistons actuellement à une explosion de la quantité des données visuelles. Par exemple, plusieurs millions de photos sont partagées quotidiennement sur les réseaux sociaux. Les méthodes d'interprétation d'images vise à faciliter l'accès à ces données visuelles, d'une manière sémantiquement compréhensible. Dans ce manuscrit, nous définissons certains buts détaillés qui sont intéressants pour les taches d'interprétation d'images, telles que la classification ou la recherche d'images, que nous considérons dans les trois chapitres principaux. Tout d'abord, nous visons l'exploitation de la n
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Mathieu, Jordane. "Modèles d'impact statistiques en agriculture : de la prévision saisonnière à la prévision à long terme, en passant par les estimations annuelles." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEE006/document.

Full text
Abstract:
En agriculture, la météo est le principal facteur de variabilité d’une année sur l’autre. Cette thèse vise à construire des modèles statistiques à grande échelle qui estiment l’impact des conditions météorologiques sur les rendements agricoles. Le peu de données agricoles disponibles impose de construire des modèles simples avec peu de prédicteurs, et d’adapter les méthodes de sélection de modèles pour éviter le sur-apprentissage. Une grande attention a été portée sur la validation des modèles statistiques. Des réseaux de neurones et modèles à effets mixtes (montrant l’importance des spécifici
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Mathieu, Jordane. "Modèles d'impact statistiques en agriculture : de la prévision saisonnière à la prévision à long terme, en passant par les estimations annuelles." Electronic Thesis or Diss., Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEE006.

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Abstract:
En agriculture, la météo est le principal facteur de variabilité d’une année sur l’autre. Cette thèse vise à construire des modèles statistiques à grande échelle qui estiment l’impact des conditions météorologiques sur les rendements agricoles. Le peu de données agricoles disponibles impose de construire des modèles simples avec peu de prédicteurs, et d’adapter les méthodes de sélection de modèles pour éviter le sur-apprentissage. Une grande attention a été portée sur la validation des modèles statistiques. Des réseaux de neurones et modèles à effets mixtes (montrant l’importance des spécifici
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