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Journal articles on the topic 'Réseau de neurone convolutif'

Author: Grafiati

Published: 25 May 2024

Last updated: 31 July 2025

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1

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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2

MARTIGNAC, François, Guglielmo FERNANDEZ-GARCIA, Thomas CORPETTI, Marie NEVOUX, and Laurent BEAULATON. "Automatisation de l’analyse de données des caméras acoustiques par un réseau de neurones convolutifs." Sciences Eaux & Territoires, no. 47 (March 4, 2025): 7983. https://doi.org/10.20870/revue-set.2025.47.7983.

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Abstract:

Les caméras acoustiques sont des sonars multifaisceaux à très haute fréquence permettent d'obtenir des images de poissons sur lesquelles des caractéristiques morphologiques et comportementales peuvent être extraites. L’utilisation de ces outils en rivière permet une observation du comportement naturel des poissons sans structure porteuse, même en eau turbide. Pour l’heure, l’analyse de ces données passe par une visualisation intégrale des images par des opérateurs, procédure fastidieuse et très coûteuse en temps. Une automatisation du traitement de ces images est donc une avancée indispensable

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3

Vibert, Jean-François, Vincent Lagoueyte, Nicolas Bourrié, Gilles Fortin, and Jean Champagnat. "Modélisation du réseau de neurone à l'origine des rythmes chez l'embryon de poulet." ESAIM: Proceedings 9 (2000): 101–17. http://dx.doi.org/10.1051/proc:2000020.

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4

Jovanović, S., and S. Weber. "Modélisation et accélération de réseaux de neurones profonds (CNN) en Python/VHDL/C++ et leur vérification et test à l’aide de l’environnement Pynq sur les FPGA Xilinx." J3eA 21 (2022): 1028. http://dx.doi.org/10.1051/j3ea/20220028.

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Abstract:

Nous présentons un ensemble de travaux pratiques qui seront dispensés au sein du Master EEA - Électronique Embarquée à l’université de Lorraine dans le cadre des modules Modélisation SystemC et Conception VLSI. Ces TP sont destinés à initier les étudiants à la compréhension, modélisation et conception des réseaux de neurones convolutifs dans des langages de description de matériel au niveau RTL (VHDL, le module Conception VLSI) et dans un langage de haut niveau (C++/SystemC, le module Modélisation SystemC). Ils sont organisés autour d’un ensemble d’outils de modélisation et de synthèse de Ment

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5

Michael, RALIJAONA Ahazia, RAKOTOVAO Ndimbinarimalala Philémon, RALIJAONA Mbolahasina Soanandrianina, and RATIARISON Adolphe Andriamanga. "Simulation Numérique De La Propagation Des Vagues Franchissant Un Obstacle Et Modélisation Des Résultats Obtenus Par Réseau De Neurones Et Neuro-Flou." International Journal of Progressive Sciences and Technologies 34, no. 2 (2022): 15. http://dx.doi.org/10.52155/ijpsat.v34.2.4610.

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Abstract:

Ce travail a pour objectif d’analyser et d’évaluer l’effet de la bathymétrie sur la surface de la mer par la méthode numérique et de modéliser les données de simulations par réseau de neurone et neuro-flou. Les simulations numériques sont effectuées à l’aide du logiciel Ansys Fluent qui utilise la méthode de Volume of Fluid et le modèle de turbulence ; les données sont traitées sur Matlab. Nous avons déterminé sept simulations (M0, M1, M2, M3, M4, M5 et M6). Les résultats ont montré que la morphologie (hauteur maximale) et le comportement (position de la hauteur maximale et position de déferle

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6

Ait Si Selmi, T., F. Müller Fouarge, T. Estienne, et al. "Analyse automatique de la sévérité de l’arthrose sur des radiographies du genou à l’aide de réseaux de neurones convolutifs." Revue du Rhumatisme 89 (December 2022): A128. http://dx.doi.org/10.1016/j.rhum.2022.10.186.

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7

Le Bris, Arnaud, Cyril Wendl, Nesrine Chehata, Anne Puissant, and Tristan Postadjian. "Fusion tardive d'images SPOT-6/7 et de données multi-temporelles Sentinel-2 pour la détection de la tâche urbaine." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 87–97. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.415.

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Abstract:

  La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle tire en effet le meilleur parti des points forts géométriques et sémantiques de ces deux sources. Ce travail s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications calculées respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT-6/7. Ces deux sources sont d'abord

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8

Monnier, J., A. Le Nilias Houmeau, R. Iguernaissi, et al. "Développement d’une « boosted fusion » entre un réseau de neurones à convolution (CNN) et un algorithme intégrant l’aspect chaotique de lésions mélanocytaires pour la détection automatisée du mélanome." Annales de Dermatologie et de Vénéréologie - FMC 2, no. 8 (2022): A51—A52. http://dx.doi.org/10.1016/j.fander.2022.09.040.

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9

Susplugas, V., N. Costa, M. Biotteau, L. Molinier, E. Dufetelle, and X. de Boissezon. "Le projet APSoREN - Amélioration du parcours de soins du patient traumatisé crânien par le développement d'un modèle d'intelligence artificielle en Réseau de neurone appliqué à des jeux de données massives." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 70 (March 2022): S50—S51. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2022.01.045.

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10

Monnier, J., J. Collenne, R. Iguernaissi, et al. "Détection automatisée du mélanome. Développement d’un algorithme combinant une approche inspirée de l’analyse du dermatologue fondée sur la caractérisation de l’asymétrie du mélanome et un ensemble de réseaux de neurones à convolution." Annales de Dermatologie et de Vénéréologie - FMC 3, no. 8 (2023): A54. http://dx.doi.org/10.1016/j.fander.2023.09.032.

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11

Nguyen, K. L., A. Almhdie-Imjabbar, H. Toumi, R. Jennane, and E. Lespessailles. "Combinaison de la texture trabéculaire osseuse et des réseaux de neurones convolutifs pour la prédiction de la progression de la gonarthrose : données des cohortes de l’OsteoArthritis Initiative (OAI) et de la Multicenter Osteoarthritis Study (MOST)." Revue du Rhumatisme 87 (December 2020): A90. http://dx.doi.org/10.1016/j.rhum.2020.10.153.

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12

Maulin, Maëva, Nicolas Estre, David Tisseur, et al. "Défloutage de projections tomographiques industrielles hautes énergies à l’aide d’un réseau de neurones convolutifs." e-journal of nondestructive testing 28, no. 9 (2023). http://dx.doi.org/10.58286/28481.

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La fabrication additive, métallique en particulier, est en plein essor, mais les pièces ainsi produites peuvent présenter des défauts tels que des anomalies d'impression, de la rétention de poudre ou des fissures. Pour contrôler l'intégrité de ces pièces, la tomographie par transmission haute résolution reste la méthode de référence. Cependant, pour inspecter des pièces massives et fortement absorbantes, la tomographie haute énergie avec un accélérateur linéaire d'électrons est nécessaire. Le Laboratoire de Mesures Nucléaires du CEA IRESNE dispose d'un tomographe haute énergie et a souhaité am

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13

Guellal, Amar, Chérif Larbès, and Linda Hassaine. "Une nouvelle approche MLI basée sur le principe des réseaux de neurone pour la commande des onduleurs." Journal of Renewable Energies 15, no. 1 (2023). http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v15i1.300.

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Abstract:

Les onduleurs sont des convertisseurs statiques continu/alternatif qui assurent des échanges d’énergie entre une source et une charge. Ces onduleurs sont utilisés pratiquement dans toutes les applications photovoltaïques (autonomes, hybrides et connectées au réseau). Les techniques de modulation de largeur d'impulsion (MLI) sont primordiales aux bonnes performances des onduleurs. Le but de ce travail est de démontrer un nouvel algorithme MLI en temps réel basé sur le principe des réseaux de neurone qui présente une précision de calcul pratiquement égale à celle de la technique de Patel et al.,

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Taieb, Dalila, and Essia Hamdi. "Modélisation spatio-temporelle de la dispersion du dioxyde de soufre près d’un site industriel: Réseau de neurone & bio-indicateur." Journal of Renewable Energies 17, no. 3 (2023). http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v17i3.460.

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Abstract:

Cet article propose un état de l’art sur la modélisation basée sur l’utilisation des méthodes numériques et géostatiques pour la prévision spatio-temporelle de la pollution atmosphérique en SO2 dans la région du Gabès (Sud-Est Tunisien). Les outils numériques en mettant l’accent sur un modèle non linéaire, les réseaux de neurones sont applicables aux données horaires (2012) en SO2 fournies par l’Agence Nationale de Protection de l’Environnement (ANPE) pour faire la paramétrisation de SO2 en fonction des facteurs externes, ainsi que la prévision des concentrations horaires d’un jour de plus. Le

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AICHA, MRHARI, and DINAR YASSINE. "INTELLIGENCE ARTIFICIELLE : ATOUT OU LEURRE POUR L'INTELLIGENCE ECONOMIQUE ?" February 22, 2020. https://doi.org/10.5281/zenodo.3679440.

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Abstract:

Dans cette ère de guerre économique ou la concurrence fait rage, les entreprises doivent composées avec des milliards de données qui les bombardent quotidiennement. Certes, elles cachent beaucoup d’opportunités, mais difficilement exploitable.  Les entreprises bien structurés, grâce à l’intelligence économique, ont développé leurs façons de collecter, stocker et traiter les informations en vue de les exploiter en temps opportuns. Toute fois l’homme, quelque que soit son niveau d’inte

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TALHARTIT, Imad, Abdelhadi IFLEH, and KABBOURI Mounime EL. "Prédire les cours des actions à l'aide d'algorithmes de machine Learning : « Étude comparative entre les réseaux LSTM (Long Short-Term Memory) simples et les LSTM optimisés par des algorithmes génétiques »." African Scientific Journal Vol 03, N°25 (2024). https://doi.org/10.5281/zenodo.13388410.

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Abstract:

<strong>Résumé </strong> Ces dernières années, les chercheurs se sont intéressés à l’utilisation de techniques avancées telles que l’apprentissage automatique pour prédire les cours des actions. L'informatique joue un rôle essentiel dans cette exploration, permettant aux analystes d'explorer des modèles non linéaires et complexes pour prédire les fluctuations du marché. En raison des développements technologiques, les outils basés sur l'intelligence artificielle tels que l

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