Relevant bibliographies by topics / Modèle en masses neurales

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Modèle en masses neurales'

Author: Grafiati
Published: 14 December 2024
Last updated: 19 July 2025

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Journal articles on the topic "Modèle en masses neurales"

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Ballouhey, Quentin, Laurence Richard, Laurent Fourcade, et al. "Étude des dérivés des crêtes neurales dans un modèle murin d’atrésie intestinale." Morphologie 101, no. 335 (2017): 188. http://dx.doi.org/10.1016/j.morpho.2017.07.073.

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2

Falek, L., H. Teffahi, and A. Djeradi. "Simulation d’un modèle de la source vocale et détermination des paramètres de commande." Canadian Journal of Physics 87, no. 2 (2009): 111–16. http://dx.doi.org/10.1139/p08-104.

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Abstract:
Nous présentons une étude paramétrique d’un modèle de la source vocale, connu comme modèle à deux masses. Ce modèle nous a permis de caractériser la fréquence fondamentale de la source en fonction de la pression des poumons et la tension des cordes vocales. Les résultats d’une telle étude contribuent à une meilleure connaissance de la réponse d’un modèle des cordes vocales désormais classique.
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3

Remaud, Sylvie, and Barbara Demeneix. "Les hormones thyroïdiennes régulent le destin des cellules souches neurales." Biologie Aujourd'hui 213, no. 1-2 (2019): 7–16. http://dx.doi.org/10.1051/jbio/2019007.

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Abstract:
Les hormones thyroïdiennes (HT) sont essentielles pour le bon fonctionnement du cerveau tout au long de la vie des vertébrés, dès les stades précoces du neuro-développement. Des études épidémiologiques ont montré l’importance des HT de la mère pendant les premiers mois du développement fœtal : une déficience précoce en HT maternelles entraîne à long terme des altérations du développement cognitif et du comportement social de l’enfant. L’apport des modèles animaux, non seulement les modèles mammifères mais également les modèles alternatifs (poisson zèbre, xénope, poulet), a permis de décrypter
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4

El It, Fatima, Laurence Faivre, Christel Thauvin-Robinet, Antonio Vitobello, and Laurence Duplomb. "Des organoïdes cérébraux pour la compréhension et la thérapie des maladies génétiques rares avec troubles neurodéveloppementaux." médecine/sciences 40, no. 8-9 (2024): 643–52. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2024100.

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Abstract:
Les maladies génétiques associées à des troubles neurodéveloppementaux (TND) regroupent plusieurs maladies pour lesquelles peu de traitements sont proposés. L’impossibilité d’accéder à des échantillons de cerveaux humains pour des études ex vivo, et les divergences entre l’homme et les modèles animaux rendent nécessaires de nouvelles approches de recherche. L’organoïde cérébral, une structure en trois dimensions, auto-organisée, et générée à partir de cellules souches pluripotentes induites, permet de reproduire les étapes de développement du cerveau humain, de la prolifération des cellules so
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Teffahi, H., and S. Kherouf. "Effets du couplage source–conduit vocal sur le modèle à deux masses." Canadian Journal of Physics 88, no. 9 (2010): 657–62. http://dx.doi.org/10.1139/p10-047.

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Abstract:
Nous présentons une simulation de la source vocale, connue comme modèle à deux masses. Ce modèle simule le fonctionnement des cordes vocales humaines. Une étude qualitative des effets du couplage source–conduit sur la forme et le spectre de l’onde de débit de la glotte est entreprise. Cette simulation va permettre de mieux cerner le processus acoustique de production de la parole.
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Sauvage, Stéphane, Nadine Locoge, Hervé Plaisance, Patrice Coddeville, and Jean-Claude Galloo. "Identification et contribution des sources de HCNM en zone rurale." Pollution atmosphérique, NS 2 (September 1, 2010): 131–42. http://dx.doi.org/10.54563/pollution-atmospherique.7121.

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Abstract:
Les composés hydrocarbonés non méthaniques (HCNM) jouent un rôle prépondérant dans la chimie de l’atmosphère puisqu’ils interviennent en tant que précurseurs de la formation de polluants secondaires comme l’ozone ou les aérosols organiques secondaires. Disposant d’une base de données conséquente d’au moins cinq années de mesures systématiques de 46 HCNM sur trois sites de l’observatoire MERA (Mesure et Évaluation en zone Rurale de la pollution Atmosphérique à longue distance), le modèle sources-récepteur PMF (Positive Matrix Factorization) a été appliqué pour mettre en évidence des association
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7

Kistler, Max. "Réduction fonctionnelle et réduction logique." Philosophiques 27, no. 1 (2002): 27–38. http://dx.doi.org/10.7202/004938ar.

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Abstract:
RÉSUMÉ Kim attribue aux émergentistes un modèle de « réduction logique » dans lequel la prédiction ou l’explication d’une occurrence de la propriété réduite ne requiert, outre des informations sur le niveau réducteur, que des principes logiques et mathématiques. Sur la base de cette interprétation, je conteste deux thèses de Kim. La première concerne la légitimité du modèle émergentiste de réduction. J’essaie de montrer, à l’aide de l’exemple de l’addition des masses, que l’adoption de la réduction logique rendrait irréductibles certaines propriétés qui sont clairement réductibles. La deuxième
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Majdoub, R., J. Gallichand, and J. Caron. "Modélisation du lessivage des bromures dans des cases lysimétriques par la méthode numérique des lignes." Revue des sciences de l'eau 14, no. 4 (2005): 465–88. http://dx.doi.org/10.7202/705428ar.

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Abstract:
La modélisation du transport des solutés dans un milieu non-saturé repose habituellement sur l'équation de dispersion-advection (EDA). Un modèle numérique (TSOL) a été développé en couplant l'EDA avec l'équation de Richards et en incluant le prélèvement de l'eau par les plantes. La résolution numérique a été effectuée par la méthode numérique des lignes (MNL) qui présente une grande simplicité de programmation et résulte en une très bonne précision numérique. La précision de TSOL a été testée avec les résultats d'un modèle d'éléments finis (HYDRUS), et avec des données expérimentales (profils
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Schaub, Jean-Frédéric. "La Crise Hispanique de 1640 Le modèle des « révolutions périphériques » en question (note critique)." Annales. Histoire, Sciences Sociales 49, no. 1 (1994): 219–39. http://dx.doi.org/10.3406/ahess.1994.279254.

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Abstract:
L'histoire politique de l'Ancien Régime se donne pour objet l'étude des modalités de production d'une sphère publique à l'échelle de l'ensemble de la société. Le laboratoire français est peut-être le plus trompeur. En effet, si l'on en juge par la plupart des histoires récentes du XVIIe siècle, l'image lavissienne de Louis XIV est toujours d'actualité et la faveur dont jouit l'œuvre de Tocqueville accuse le trait : l'absolutisme, à côté de la tyrannie symbolisée par la Révocation, c'est d'abord l'archéologie des masses de granit institutionnelles de la France.
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Gallinari, F., S. Elmaleh, and R. Ben Aïm. "Influence de la dissipation énergetique sur l'efficacité de la flottation à air dissous : analogie avec la floculation." Revue des sciences de l'eau 9, no. 4 (2005): 485–98. http://dx.doi.org/10.7202/705263ar.

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Abstract:
Les flottateurs à air dissous sont classiquement dimensionnés à partir de deux paramètres: le rapport mA/mS des masses d'air et de solides en présence et le temps de contact entre phases. Une série d'essais effectués sur cinq différentes unités continues ou discontinues montre que ces seules variables opératoires ne suffisent pas à déterminer l'efficacité. De plus, l'extrapolation des données obtenues sur un floculateur discontinu conduirait à des besoins en air dissous considérables pouvant limiter le développement industriel. La dissipation d'énergie, habituellement négligée, peut être quant
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Dissertations / Theses on the topic "Modèle en masses neurales"

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Kuchenbuch, Mathieu. "Modélisation computationelle de l'épilepsie avec crises focales migrantes du nourrisson." Thesis, Rennes 1, 2019. http://www.theses.fr/2019REN1B062.

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Abstract:
L’épilepsie avec crises focales migrantes du nourrisson se caractérise par l’apparition de crises focales avant 6 mois qui s’intensifient jusqu’à une phase d’orage où il y a des crises migrantes. Les mutations gain-defonction du gène KCNT1 sont les principales mutations responsables de cette épilepsie. Nous nous sommes intéressés à une cohorte de patients ayant une mutation du gène KCNT1 et cette épilepsie afin de mieux comprendre ce syndrome en vue de le modéliser. D’abord, nous avons précisé la clinique de ces patients, notamment le mauvais devenir à long terme, la forte mortalité, la microc
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Condy, Carine. "La distractibilité : bases neurales, pharmacologie et modèles expérimentaux." Paris 6, 2007. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00808982.

Full text
Abstract:
La distractibilité est un syndrome qui se caractérise par une réactivité exagérée d’un individu vis-à-vis de son environnement. Il a été démontré que des atteintes limitées au cortex préfrontal dorsolatéral (CPFDL) sont responsables d’un tel syndrome chez l’homme. Ce trouble peut être quantifié par un test spécifique et sensible appelé « test des antisaccades ». Ce syndrome se rencontre dans de nombreuses pathologies neurodégénératives telles que la Paralysie supranucléaire progressive (PSP) ou encore psychiatriques telles que la schizophrénie. L’objectif de cette recherche est de tenter de mi
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Condy, Carine. "LA DISTRACTIBILITE : BASES NEURALES, PHARMACOLOGIE ET MODELES EXPERIMENTAUX." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00808982.

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Abstract:
La distractibilité est un syndrome qui se caractérise par une réactivité exagérée d'un individu vis-à-vis de son environnement. Il a été démontré que des atteintes limitées au cortex préfrontal dorsolatéral (CPFDL) sont responsables d'un tel syndrome chez l'homme. Ce trouble peut être quantifié par un test spécifique et sensible appelé " test des antisaccades ". Ce syndrome se rencontre dans de nombreuses pathologies neurodégénératives telles que la Paralysie supranucléaire progressive (PSP) ou encore psychiatriques telles que la schizophrénie. L'objectif de cette recherche est de tenter de mi
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Nugroho, Dwiyoga. "La marée dans un modèle de circulation générale dans les mers indonésiennes." Thesis, Toulouse 3, 2017. http://www.theses.fr/2017TOU30089/document.

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Abstract:
Les mers Indonésiennes sont le siège de très fort courants de marée qui interagissent avec la topographie pour créer des ondes internes à la fréquence de la marée que l'on appelle marée interne. Certaines d'entres elles, vont se propager et se dissiper dans l'océan intérieur. Le mélange associé provoque la remontée d'eau plus froide et plus riche en nutriments en surface qui influence le climat tropical et toute la chaine des écosystèmes marins. Surveiller les ressources marines est l'objectif du projet INDESO, dont cette thèse fait partie. Prendre en compte le mélange induit par la marée inte
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Koch-Larrouy, Ariane. "Transformation des masses d'eau dans les mers indonésiennes." Paris 6, 2007. http://www.theses.fr/2007PA066621.

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Abstract:
L’objectif de cette thèse est de déterminer, de représenter et de quantifier les processus responsables de la très forte transformation des masses d’eau dans les mers indonésiennes. L’approche consiste à utiliser un modèle de circulation générale océanique forcé, en constante comparaison avec les observations. La première étape de ce travail de construire une nouvelle paramétrisation fondée sur des considérations physiques et contrainte par l’énergie de la marée interne. Elle permet de reproduire les masses d’eau dans chacun des sous-bassins des mers indonésiennes en bon accord avec les observ
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Kalantari, Saman. "Introduction de fonctionnalités de changements d'états topologiques dans le formalisme de modélisation et de simulation CORDIS-ANIMA." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENS004.

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Abstract:
Dans cette recherche, nous étudions les problèmes de modélisation de discontinuités topologiques d'objets physiques déformables. Parmi toutes les discontinuités topologiques possibles, nous nous intéressons à celles que nous avons qualifiées de « discontinuités de 1 vers N » dans le contexte de la modélisation physique. Entrent dans cette catégorie les phénomènes de fractures, de cassures, de déchirures et de fissures. De nombreux travaux se sont intéressés à la modélisation et la simulation de ce type de phénomènes. Plusieurs méthodes ont été proposées, à partir de systèmes de modélisation di
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Pla, Patrick. "Les cellules embryonnaires souches sauvages et mutantes : un nouveau modèle de la migration et de la différenciation de crêtes neurales." Paris 11, 2003. http://www.theses.fr/2003PA112124.

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Abstract:
Lors du développement embryonnaire des Vertébrés, les cellules de crête neurale (NCC) troncales qui migrent sur la voie dorso-ventrale donnent naissance aux neurones et aux cellules gliales du système nerveux périphérique. Les NCC qui migrent sur la voie dorso-latérale sont les mélanoblastes et donnent naissance aux mélanocytes. Pour mieux connaitre les mécanismes moléculaires déterminant l'orientation vers la voie de migration dorso-latérale, nous avons développé un modèle cellulaire qui utilise les cellules embryonnaires souches (ES) de souris, des cellules totipotentes issues de la masse ce
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Dugault, Edouard. "Etude du transport et de l'évolution physico-chimique de masses d'air européennes au-dessus de l'Atlantique Nord sous des conditions anticycloniques." Paris 6, 2002. http://www.theses.fr/2002PA066518.

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Vallet, Anais. "Etude de la balance Excitatiοn/Ιnhibitiοn de régiοns cérébrales impliquées dans une tâche de cοntrôle inhibiteur : mοdélisatiοn de dοnnées οbtenues en Ιmagerie par Résοnance Μagnétique fοnctiοnnelle et inversiοn". Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMC014.

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Abstract:
En psychologie, le contrôle inhibiteur est un mécanisme cognitif qui permet de stopper une ré-ponse motrice, émotionnelle ou cognitive non adaptée pour la réalisation d’un but désiré. Au niveaucérébral, le contrôle inhibiteur est associé au fonctionnement en réseau de régions cérébrales, quipeut être mesuré à partir du signal BOLD en IRMf. Des régions de contrôle préfrontales abaissentl’activité BOLD de régions cibles. L’IRMf permet de mesurer de manière indirecte l’activité desneurones. Comment peut-on alors inférer à partir de données d’IRMf des propriétés excitatriceset inhibitrices (E/I) n
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Maire, Cecile. "Fonction des facteurs de transcription Olig1 et Olig2 dans les cellules souches neurales du système nerveux central : Etude d'un modèle de souris transgéniques d'expression inductible." Paris 5, 2007. http://www.theses.fr/2007PA05D030.

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Abstract:
L'objectif de ma thèse a été de définir l'impact de la sur-expression des facteurs de transcription Olig sur la différenciation des cellules souches neurales en oligodendrocyte dans un modèle de souris transgénique. L'expression des transgènes est induite par la doxycycline dans les cellules souches nestine+. Au cours du développement, l'expression forcée de Olig1 ou Olig2 induit une genèse ectopique d'oligodendrocytes. De plus, la sur-expression de Olig2 bloque la spécification des interneurones V3. En post-natal, la sur-expression de Olig2 dans les zones germinatives provoque une myélinisati
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Books on the topic "Modèle en masses neurales"

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Butyrskiy, Evgeniy, and Alexandr Matveev. Mathematical modeling of systems and processes. Strategy of the Future, 2022. http://dx.doi.org/10.37468/book_011222.

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Abstract:
The monograph considers the fundamentals of systems theory and mathematical modeling using the principles of the systems approach. In the monograph, much attention is paid to set-theoretic, dynamic, as well as aggregative and combined models. Based on the group-theoretical approach, a generalization of the theory of signals, their characteristics are considered, their classification and some theorems are carried out. A separate chapter is devoted to mathematical models of signal interaction with the propagation medium. The monograph also considers mathematical models of stochastic signal proce
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Wendling, Fabrice, and Fernando H. Lopes da Silva. Dynamics of EEGs as Signals of Neuronal Populations. Edited by Donald L. Schomer and Fernando H. Lopes da Silva. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780190228484.003.0003.

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Abstract:
This chapter gives an overview of approaches used to understand the generation of electroencephalographic (EEG) signals using computational models. The basic concept is that appropriate modeling of neuronal networks, based on relevant anatomical and physiological data, allows researchers to test hypotheses about the nature of EEG signals. Here these models are considered at different levels of complexity. The first level is based on single cell biophysical properties anchored in classic Hodgkin-Huxley theory. The second level emphasizes on detailed neuronal networks and their role in generatin
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Book chapters on the topic "Modèle en masses neurales"

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"Neuron Models and Neural Masses." In Neural Nets and Chaotic Carriers. IMPERIAL COLLEGE PRESS, 2010. http://dx.doi.org/10.1142/9781848165915_0011.

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Balabin, Helena, Antonietta Gabriella Liuzzi, Jingyuan Sun, Patrick Dupont, Rik Vanderberghe, and Marie-Francine Moens. "Investigating Neural Fit Approaches for Sentence Embedding Model Paradigms." In Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, 2023. http://dx.doi.org/10.3233/faia230267.

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Abstract:
In recent years, representations from brain activity patterns and pre-trained language models have been linked to each other based on neural fits to validate hypotheses about language processing. Nonetheless, open questions remain about what intrinsic properties of language processing these neural fits reflect and whether they differ across neural fit approaches, brain networks, and models. In this study, we use parallel sentence and functional magnetic resonance imaging data to perform a comprehensive analysis of four paradigms (masked language modeling, pragmatic coherence, semantic comparison, and contrastive learning) representing linguistic hypotheses about sentence processing. We include three sentence embedding models for each paradigm, resulting in a total of 12 models, and examine differences in their neural fit to four different brain networks using regression-based neural encoding and Representational Similarity Analysis (RSA). Among the different models tested, GPT-2, SkipThoughts, and S-RoBERTa yielded the strongest correlations with language network patterns, whereas contrastive learning-based models resulted in overall low neural fits. Our findings demonstrate that neural fits vary across brain networks and models representing the same linguistic hypothesis (e.g., GPT-2 and GPT-3). More importantly, we show the need for both neural encoding and RSA as complementary methods to provide full understanding of neural fits. All code used in the analysis is publicly available: https://github.com/lcn-kul/sentencefmricomparison.
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Oshkhunov, Muaed M., Sergey I. Dosko, and Aleksey Kh Tlibekov. "Solving Problems of Deformable Solid Mechanics by the Method of Dynamic Particles." In Advances in Transdisciplinary Engineering. IOS Press, 2024. http://dx.doi.org/10.3233/atde240665.

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Abstract:
A general method for solving all types of problems of “Solid mechanics” is given. A unified algorithm is proposed for solving the main types of problems of deformable solid mechanics: classical theory of elasticity, physically and geometrically nonlinear problems, dynamic problems of elasticity theory. A model of heat transfer in media with finite velocities is also proposed. The essence of the approach is to replace a continuous deformable medium with a system of interacting particles equivalent in physical and mechanical properties. The interaction potential between neighboring particles for an elastic isotropic continuous medium is determined by the Young’s modulus, Poisson’s ratio, or their analogues for heat transfer problems. The problems that must be solved for the effective use of a new method for solving problems of solid mechanics are outlined. Such a model is similar to dynamic models with concentrated masses, represented by systems of linear (or nonlinear) differential equations, algorithms and numerical methods for solving which are well known. However, it is necessary to ensure the accuracy of numerical integration and reduce the number of computational operations. It is proposed to use neural networks to solve large systems of ordinary differential equations. A mathematical analysis of the methods of separating a continuous medium and placing masses at points in an uneven grid of dynamic particles and a method for selecting a damping coefficient proportional to the velocity of movement of a material point is required.
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Ahmed, Fahim, Md Fahim, Md Ashraful Amin, Amin Ahsan Ali, and AKM Mahabubur Rahman. "Improving the Performance of Transformer-Based Models Over Classical Baselines in Multiple Transliterated Languages." In Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, 2024. http://dx.doi.org/10.3233/faia240972.

Full text
Abstract:
Social media users express their feelings, experiences, ideas, and stories with little or no regard for the conventions of traditional grammar. Online discourse, by its very nature, is rife with transliterated text along with code-mixing and code-switching. Transliteration is heavily featured due to the ease of inputting romanized text with standard keyboards over native scripts. Due to its ubiquity, it is a critical area of study to ensure NLP models perform well in real-world scenarios. In this paper, we analyze the performance of various language models, Tiny Large Language models, TF-IDF and Bag-of-Words feature extraction-based classical ML models, as well as zero-shot classification with ChatGPT on romanized/transliterated social media text. We chose the tasks of sentiment analysis and offensive language identification and we carried out experiments for three different languages, namely Bangla, Hindi, and Arabic, for six datasets. To our surprise, we discovered across multiple datasets that the non-neural methods perform very competitively with fine-tuned transformer-based mono/multilingual language models, tiny large language models, and ChatGPT for classification tasks in transliterated text. These classical models train in seconds using only a fraction of the computing power, and thus the carbon footprint, required by language models. We demonstrate TF-IDF and BoW-based classifiers achieve performance within around 3% of fine-tuned LMs and could thus be considered as a strong baseline for transliterated text-based NLP tasks. Additionally, we investigated various mitigation strategies such as translation and augmentation via the use of ChatGPT, as well as Masked Language Modelling to dataset-specific pretraining for language models. Depending on the dataset and language, employing those mitigation techniques yields a 2-3% further improvement in accuracy and macro-F1 above baseline.
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Conference papers on the topic "Modèle en masses neurales"

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Hernandez-Lopez, Juanita, and Wilfrido Gomez-Flores. "Predicting the BI-RADS Lexicon for Mammographie Masses Using Hybrid Neural Models." In 2020 17th International Conference on Electrical Engineering, Computing Science and Automatic Control (CCE). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/cce50788.2020.9299155.

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Atlinar, Ferhat, Tugberk Ayar, Abdurrahim Darrige, Shaza AlQays, Ahmet Bagci, and Mehmet Fatih Amasyali. "Masked Word Prediction with Statistical and Neural Language Models." In 2020 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/asyu50717.2020.9259862.

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Sampaio, Wener B., Edgar M. Diniz, Aristofanes C. Silva, and Anselmo C. de Paiva. "Detection of Masses in Mammograms Using Cellular Neural Networks, Hidden Markov Models and Ripley's K Function." In 2009 16th International Conference on Systems, Signals and Image Processing. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/iwssip.2009.5367756.

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Guo, Quan, Hossein Rajaby Faghihi, Yue Zhang, Andrzej Uszok, and Parisa Kordjamshidi. "Inference-Masked Loss for Deep Structured Output Learning." In Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/382.

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Abstract:
Structured learning algorithms usually involve an inference phase that selects the best global output variables assignments based on the local scores of all possible assignments. We extend deep neural networks with structured learning to combine the power of learning representations and leveraging the use of domain knowledge in the form of output constraints during training. Introducing a non-differentiable inference module to gradient-based training is a critical challenge. Compared to using conventional loss functions that penalize every local error independently, we propose an inference-mas
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Le, Franck, Mudhakar Srivatsa, Krishna Kesari Reddy, and Kaushik Roy. "Using Graphical Models as Explanations in Deep Neural Networks." In 2019 IEEE 16th International Conference on Mobile Ad Hoc and Sensor Systems (MASS). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/mass.2019.00041.

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Schachinger, Gabriel, Matthias Blaickner, and Georg Brandmayr. "Self-Supervised Pretraining for Railway Sound Classification." In 31st International Conference on Neural Information Processing. Tuwhera, 2025. https://doi.org/10.24135/iconip3.

Full text
Abstract:
This study addresses the limitations of labeled data in railway sound classification by investigating unsupervised pretraining for representation learning. It proposes a two-phase approach involving self-supervised learning (SSL) on a large, unlabeled dataset, followed by supervised finetuning. Two SSL methods are compared: masked autoencoder (MAE) reconstruction and contrastive triplet embedding, using a ResNet-50 encoder. The MAE approach attempts to reconstruct masked segments of sound data, while the contrastive method enhances learning by distinguishing between different samples. In tests
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Noé, Italo T., Lucas H. L. Costa, and Talles H. Medeiros. "Masked Faces: Overcoming Recognition Challenges with Transfer Learning in CNNs." In Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2023. http://dx.doi.org/10.5753/kdmile.2023.232907.

Full text
Abstract:
Amidst the coronavirus pandemic, the use of masks has become one of the main ways to prevent and control the spread of this virus. However, masks impacted the performance of several face recognition models, by reducing visible features in images. The objective of this work is to present a model of convolutional neural networks with transfer learning capable of classifying thirty individuals regardless of the use of masks. The model was trained in a dataset with real images of masks and another with the insertion of computationally simulated masks and the accuracy results obtained were greater
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Matos, Ariadne N., and Paulo E. Ambrósio. "Extração de Características de Imagens Mamográficas Baseada em Técnicas de Aprendizado Profundo." In Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde. Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2022. http://dx.doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2022.222423.

Full text
Abstract:
Apesar dos constantes avanços no combate ao câncer de mama, ainda é uma das principais causas no óbito de mulheres. A partir do avanço tecnológico, as técnicas de deep learning podem auxiliar na detecção e classificação dos nódulos, o que contribui com o diagnóstico. Apresentamos, neste artigo a proposta e a construção uma rede neural convolucional juntamente com técnicas de regularização denominada MiDNet para extração de características de imagens mamográficas. O modelo foi validado com o conjunto de dados da base CBIS DDSM e Mini DDSM, obtendo índices de acurácia com 98 por cento para difer
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Ge, Zhaojie, Weiming Liu, Zhile Wu, Mei Cai, and Ping Zhao. "Gesture Recognition and Master-Slave Control of a Manipulator Based on sEMG and CNN-GRU." In ASME 2022 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.1115/imece2022-94788.

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Abstract:
Abstract Surface electromyography signal (sEMG) is the bioelectric signal accompanied by muscle contraction. In gesture recognition, sEMG is a non-invasive, efficient and fast recognition method. For patients with hand amputation, their upper limb EMG signals can be collected, and these EMG signals correspond to the patient’s hand movement intention. Therefore, by wearing the prosthetic hand integrated with the EMG signal recognition module, patients with hand amputation can also make gestures meet their needs of daily life. In this paper, gesture recognition is carried out based on sEMG and d
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Ji, Jinlong, Xuhui Chen, Qianlong Wang, Lixing Yu, and Pan Li. "Learning to Learn Gradient Aggregation by Gradient Descent." In Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/363.

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Abstract:
In the big data era, distributed machine learning emerges as an important learning paradigm to mine large volumes of data by taking advantage of distributed computing resources. In this work, motivated by learning to learn, we propose a meta-learning approach to coordinate the learning process in the master-slave type of distributed systems. Specifically, we utilize a recurrent neural network (RNN) in the parameter server (the master) to learn to aggregate the gradients from the workers (the slaves). We design a coordinatewise preprocessing and postprocessing method to make the neural network
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Reports on the topic "Modèle en masses neurales"

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Semerikov, Serhiy O., Illia O. Teplytskyi, Yuliia V. Yechkalo, and Arnold E. Kiv. Computer Simulation of Neural Networks Using Spreadsheets: The Dawn of the Age of Camelot. [б. в.], 2018. http://dx.doi.org/10.31812/123456789/2648.

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Abstract:
The article substantiates the necessity to develop training methods of computer simulation of neural networks in the spreadsheet environment. The systematic review of their application to simulating artificial neural networks is performed. The authors distinguish basic approaches to solving the problem of network computer simulation training in the spreadsheet environment, joint application of spreadsheets and tools of neural network simulation, application of third-party add-ins to spreadsheets, development of macros using the embedded languages of spreadsheets; use of standard spreadsheet ad
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Fessel, Kimberly. Machine Learning in Python. Instats Inc., 2024. http://dx.doi.org/10.61700/s74zy0ivgwioe1764.

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Abstract:
This intensive, hands-on workshop offers a deep dive into machine learning with Python, designed for PhD students, professors, and researchers across various fields. Participants will master practical skills in data cleaning, exploratory data analysis, and building powerful machine learning models, including neural networks, to elevate their research. With real-world coding exercises and expert guidance, this workshop will equip you with the tools to turn data into actionable insights.
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Engel, Bernard, Yael Edan, James Simon, Hanoch Pasternak, and Shimon Edelman. Neural Networks for Quality Sorting of Agricultural Produce. United States Department of Agriculture, 1996. http://dx.doi.org/10.32747/1996.7613033.bard.

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Abstract:
The objectives of this project were to develop procedures and models, based on neural networks, for quality sorting of agricultural produce. Two research teams, one in Purdue University and the other in Israel, coordinated their research efforts on different aspects of each objective utilizing both melons and tomatoes as case studies. At Purdue: An expert system was developed to measure variances in human grading. Data were acquired from eight sensors: vision, two firmness sensors (destructive and nondestructive), chlorophyll from fluorescence, color sensor, electronic sniffer for odor detecti
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Roberson, Madeleine, Kathleen Inman, Ashley Carey, Isaac Howard, and Jameson Shannon. Probabilistic neural networks that predict compressive strength of high strength concrete in mass placements using thermal history. Engineer Research and Development Center (U.S.), 2022. http://dx.doi.org/10.21079/11681/44483.

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Abstract:
This study explored the use of artificial neural networks to predict UHPC compressive strengths given thermal history and key mix components. The model developed herein employs Bayesian variational inference using Monte Carlo dropout to convey prediction uncertainty using 735 datapoints on seven UHPC mixtures collected using a variety of techniques. Datapoints contained a measured compressive strength along with three curing inputs (specimen maturity, maximum temperature experienced during curing, time of maximum temperature) and five mixture inputs to distinguish each UHPC mixture (cement typ
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Altstein, Miriam, and Ronald Nachman. Rationally designed insect neuropeptide agonists and antagonists: application for the characterization of the pyrokinin/Pban mechanisms of action in insects. United States Department of Agriculture, 2006. http://dx.doi.org/10.32747/2006.7587235.bard.

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Abstract:
The general objective of this BARD project focused on rationally designed insect neuropeptide (NP) agonists and antagonists, their application for the characterization of the mechanisms of action of the pyrokinin/PBAN (PK-PBAN) family and the development of biostable, bioavailable versions that can provide the basis for development of novel, environmentally-friendly pest insect control agents. The specific objectives of the study, as originally proposed, were to: (i) Test stimulatory potencies of rationally designed backbone cyclic (BBC) peptides on pheromonotropic, melanotropic, myotropic and
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6

Galili, Naftali, Roger P. Rohrbach, Itzhak Shmulevich, Yoram Fuchs, and Giora Zauberman. Non-Destructive Quality Sensing of High-Value Agricultural Commodities Through Response Analysis. United States Department of Agriculture, 1994. http://dx.doi.org/10.32747/1994.7570549.bard.

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Abstract:
The objectives of this project were to develop nondestructive methods for detection of internal properties and firmness of fruits and vegetables. One method was based on a soft piezoelectric film transducer developed in the Technion, for analysis of fruit response to low-energy excitation. The second method was a dot-matrix piezoelectric transducer of North Carolina State University, developed for contact-pressure analysis of fruit during impact. Two research teams, one in Israel and the other in North Carolina, coordinated their research effort according to the specific objectives of the proj
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