Bibliografías temáticas / Big Data et algorithmes

Índice

  1. Artículos de revistas
  2. Tesis
  3. Libros
  4. Capítulos de libros
  5. Actas de conferencias
  6. Informes

Literatura académica sobre el tema "Big Data et algorithmes"

Autor: Grafiati
Publicado: 1 de febrero de 2025
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Artículos de revistas sobre el tema "Big Data et algorithmes"

1

Benavent, Christophe. "Big Data, algorithme et marketing : rendre des comptes." Statistique et société 4, no. 3 (2016): 25–35. https://doi.org/10.3406/staso.2016.1009.

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Resumen
Cet article s’intéresse à la question de la mise en oeuvre à vaste échelle d’algorithmes utiles au marketing, et s’intégrant dans une logique de plateforme. Prenant en compte des observations répétées d’externalités négatives produites par les algorithmes : ségrégation, biais de sélection, polarisation, hétérogénéisation, mais aussi leurs faiblesses intrinsèques résultant de la dette technique, de dépendances des données, et du contexte adversial dans lequel ils s’exercent, nous aboutissons à la nécessité d’une redevabilité algorithmique et nous nous questionnons sur la manière dont les algori
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2

Jauréguiberry, Francis. "L’individu hypermoderne face aux big data." Sociologie et sociétés 49, no. 2 (2018): 33–58. http://dx.doi.org/10.7202/1054273ar.

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Resumen
Les big data, le datamining et le profilage, avec l’ensemble des applications d’aide à l’action individuelle et collective qui en découle, suscitent à juste titre des inquiétudes en ce qui concerne, d’une part la protection de la vie privée dans un environnement capteur des faits et gestes de chacun, d’autre part les formes de gouvernance de plus en plus informées par des algorithmes prédictifs. Sans négliger ces dangers, une position presque inverse sera ici défendue sous forme d’hypothèse : loin d’entraîner le déclin de l’autonomie individuelle, de soi comme personne singulière capable de ré
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3

Koch, Olivier. "Les données de la guerre. Big Data et algorithmes à usage militaire." Les Enjeux de l'information et de la communication N° 19/2, no. 2 (2018): 113. http://dx.doi.org/10.3917/enic.025.0113.

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4

Gori, Roland. "La biopolitique à l’ère des algorithmes." Cliniques méditerranéennes 110, no. 2 (2024): 147–65. http://dx.doi.org/10.3917/cm.110.0147.

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Resumen
Michel Foucault a largement montré comment l’herméneutique du sujet moderne le conduisait à une externalisation des dispositifs de « technique de soi », mais que dirait-il aujourd’hui face à une connaissance du sujet par lui-même qui passe par Facebook, les Big Data et le numérique, bref un sujet à l’ère des selfies et de l’intelligence artificielle ? Où en sommes-nous aujourd’hui de la manière de gouverner les humains et des techniques de formation pour leur apprendre à se gouverner eux-mêmes ? Il y a véritablement un nouage entre les manières de se connaître, de se fabriquer comme sujet éthi
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5

Besse, Philippe, Céline Castets-Renard, and Aurélien Garivier. "L’IA du Quotidien peut elle être Éthique ?" Statistique et société 6, no. 3 (2018): 9–31. https://doi.org/10.3406/staso.2018.1083.

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Resumen
Associant données massives (big data) et algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning), la puissance des outils de décision automatique suscite autant d’espoir que de craintes. De nombreux textes législatifs européens (RGPD) et français récemment promulgués tentent d’encadrer les usages de ces outils. Laissant de côté les problèmes bien identifiés de confidentialité des données et ceux d’entrave à la concurrence, nous nous focalisons sur les risques de discrimination, les problèmes de transparence et ceux de qualité des décisions algorithmiques. La mise en perspective détaillée de
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6

Rialle, Vincent. "Du rêve technoscientifique d’hier aux réalités d’aujourd’hui : l’intelligence artificielle pour la santé entre horreur et enchantement." Droit, Santé et Société N° 2, no. 2 (2021): 28–35. https://doi.org/10.3917/dsso.082.0028.

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Resumen
L’Intelligence Artificielle dans le domaine de la Santé (IAS) connaît aujourd’hui des développements et un questionnement exceptionnels. Cet article les présente en deux volets. Celui, d’abord, des années d’éveil de l’IAS, qui retrace son assise historique, scientifique et idéologique, laquelle repose sur la figure de l’« expert » et la toute-puissance du raisonnement purement logico-déductif. Celui ensuite de la bascule vers l’intelligence artificielle de masse actuelle, qui repose sur une puissance computationnelle phénoménale et omniprésente, et juxtapose d’impressionnants progrès médicaux
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Viglino, Manon. "La présomption d’innocence à l’ère du numérique." Revue de la recherche juridique, no. 2 (January 5, 2021): 1039–63. http://dx.doi.org/10.3917/rjj.190.1039.

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Resumen
Les nouvelles technologies se développent, les formes d’intelligence artificielle se perfectionnent. Algorithmes, Big Data et justice prédictive sont aujourd’hui au cœur des débats sur l’avenir de la justice. Loin de dénier les progrès permis par ces nouvelles technologies et les bénéfices des infinies possibilités qu’elles offrent, il convient toutefois d’en souligner les dangers. En particulier, à l’heure de leur officialisation et de leur développement, il semble indispensable de veiller au respect des droits et libertés les plus fondamentaux. En particulier, dans le cadre pénal, la présomp
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Berriche, Amira, Dominique Crié, and Michel Calciu. "Une Approche Computationnelle Ancrée : Étude de cas des tweets du challenge #Movember en prévention de santé masculine." Décisions Marketing N° 112, no. 4 (2024): 79–103. http://dx.doi.org/10.3917/dm.112.0079.

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Resumen
• Objectif L’objectif de cette étude est de présenter l’approche méthodologique computationnelle ancrée qui repose sur une démarche d’interprétation par les chercheurs des thèmes détectés par les algorithmes d’intelligence artificielle (IA) puis de l’appliquer au cas #Movember. • Méthodologie Une classification non supervisée par LDA et une analyse de sentiment ont été réalisées sur 144 906 tweets provenant de différents pays participants (France, Italie, Belgique, Australie, USA, UK, Arabie Saoudite, etc.). • Résultats Les résultats montrent que le processus de l’engagement individuel au mouv
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Nazeer, Mohammed Yaseer, and Mohammad Tarik Nadir. "Data Deluge Dynamics: Tracing the Evolution and Ramifications of Big Data Phenomenon." International Journal of Research and Innovation in Social Science VIII, no. V (2024): 2147–56. http://dx.doi.org/10.47772/ijriss.2024.805157.

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Resumen
This paper presents a comprehensive review of the evolution, methodologies, challenges, and implications of Big Data in various domains. Big Data has emerged as a critical resource, offering unprecedented opportunities for decision-making, innovation, and societal advancement. The analysis delves into the historical trajectory of Big Data, examining its evolution from the early 2000s to its current status as a cornerstone of contemporary data-driven practices. Drawing on seminal works by Chen et al. (2014), Manyika et al. (2011), and Kitchin (2014), the review highlights the fundamental charac
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Polton, Dominique. "Les données de santé." médecine/sciences 34, no. 5 (2018): 449–55. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/20183405018.

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Resumen
En matière de santé comme dans d’autres secteurs, une masse croissante de données numérisées provenant de diverses sources est disponible et exploitable. C’est l’un des domaines où le potentiel du Big data apparaît très prometteur, avec de multiples innovations au bénéfice des patients et du système (accélération de la recherche et développement, connaissance des maladies, des facteurs de risque, médecine personnalisée, aide au diagnostic et au traitement, rôle accru des patients, pharmacovigilance, etc.), même si des inquiétudes s’expriment aussi vis-à-vis des impacts sociétaux, économiques e
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Tesis sobre el tema "Big Data et algorithmes"

1

Ho, Zhen Wai Olivier. "Contributions aux algorithmes stochastiques pour le Big Data et à la théorie des valeurs extrèmes multivariés." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2018. http://www.theses.fr/2018UBFCD025/document.

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Resumen
La thèse comporte deux parties distinctes. La première partie concerne des modèles pour les extrêmes multivariés.On donne une construction de vecteurs aléatoires multivariés à variations régulières. La construction se base sur une extension multivariée d'un lemme de Breiman établissant la propriété de variation régulière d'un produit $RZ$ de variable aléatoire avec $R$ positive à variation régulière et $Z$ positive suffisamment intégrable. En prenant $mathbf{Z}$ multivarié et suffisamment intégrable, on montre que $Rmathbf{Z}$ est un vecteur aléatoire à variations régulières et on caractérise
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2

Bach, Tran. "Algorithmes avancés de DCA pour certaines classes de problèmes en apprentissage automatique du Big Data." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2019. http://www.theses.fr/2019LORR0255.

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Resumen
De nos jours, le Big Data est devenu essentiel et omniprésent dans tous les domaines. Par conséquence, il est nécessaire de développer des techniques innovantes et efficaces pour traiter la croissance rapide du volume des masses de données. Nous considérons les problèmes suivants dans le contexte de Big Data : la sélection de groupes de variables pour la régression logistique multi-classes, la réduction de dimension par t-SNE (« t-distributed Stochastic Neighbor Embedding « en anglais) et l'apprentissage en profondeur pour la classification non-supervisée (« Deep Clustering « en anglais). Nous
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3

Chuchuk, Olga. "Optimisation de l'accès aux données au CERN et dans la Grille de calcul mondiale pour le LHC (WLCG)." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4005.

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Resumen
La Grille de calcul mondiale pour le LHC (WLCG) offre une infrastructure informatique distribuée considérable dédiée à la communauté scientifique impliquée dans le Grand Collisionneur de Hadrons (LHC) du CERN. Avec un stockage total d'environ un exaoctet, le WLCG répond aux besoins de traitement et de stockage des données de milliers de scientifiques internationaux. À mesure que la phase du High-Luminosity LHC (HL-LHC) approche, le volume de données à analyser augmentera considérablement, dépassant les gains attendus grâce à l'avancement de la technologie de stockage. Par conséquent, de nouvel
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4

Défossez, Gautier. "Le système d'information multi-sources du Registre général des cancers de Poitou-Charentes. Conception, développement et applications à l'ère des données massives en santé." Thesis, Poitiers, 2021. http://theses.univ-poitiers.fr/64594/2021-Defossez-Gautier-These.

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Resumen
Les registres du cancer sont au plan international l’outil de référence pour produire une vision exhaustive (non biaisée) du poids, de la dynamique et de la gravité du cancer dans la population générale. Leur travail de classification et de codage des diagnostics selon des normes internationales confère aux données finales une qualité spécifique et une comparabilité dans le temps et dans l’espace qui les rendent incontournables pour décrire l’évolution et la prise en charge du cancer dans un environnement non contrôlé. Leur travail repose sur un processus d’enquête rigoureux dont la complexité
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5

Brahem, Mariem. "Optimisation de requêtes spatiales et serveur de données distribué - Application à la gestion de masses de données en astronomie." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLV009/document.

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Resumen
Les masses de données scientifiques générées par les moyens d'observation modernes, dont l’observation spatiale, soulèvent des problèmes de performances récurrents, et ce malgré les avancées des systèmes distribués de gestion de données. Ceci est souvent lié à la complexité des systèmes et des paramètres qui impactent les performances et la difficulté d’adapter les méthodes d’accès au flot de données et de traitement.Cette thèse propose de nouvelles techniques d'optimisations logiques et physiques pour optimiser les plans d'exécution des requêtes astronomiques en utilisant des règles d'optimis
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6

Jlassi, Aymen. "Optimisation de la gestion des ressources sur une plate-forme informatique du type Big Data basée sur le logiciel Hadoop." Thesis, Tours, 2017. http://www.theses.fr/2017TOUR4042.

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Resumen
L'entreprise "Cyres-group" cherche à améliorer le temps de réponse de ses grappes Hadoop et la manière dont les ressources sont exploitées dans son centre de données. Les idées sous-jacentes à la réduction du temps de réponse sont de faire en sorte que (i) les travaux soumis se terminent au plus tôt et que (ii) le temps d'attente de chaque utilisateur du système soit réduit. Nous identifions deux axes d'amélioration : 1. nous décidons d'intervenir pour optimiser l'ordonnancement des travaux sur une plateforme Hadoop. Nous considérons le problème d'ordonnancement d'un ensemble de travaux du typ
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7

Saffarian, Azadeh. "Algorithmes de prédiction et de recherche de multi-structures d'ARN." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00832700.

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Resumen
L'ARN (acide ribonucléique) est une molécule ubiquitaire qui joue plusieurs rôles fondamentaux au sein de la cellule: synthèse des protéines avec les ARN messagers, activité catalytique ou implicationdans la régulation, les ARN non-codants. Les nouvelles technologies de séquençage à haut-débit permettent de produire des milliards de séquences à moindre coût, posant de manière cruciale la question de l'analyse de ces données. L'objectif de cette thèse est de définir de nouvelles méthodes computationnelles pour aider à l'analyse de ces séquences dans le cas des ARN non-codants. Dans cette perspe
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8

Phan, Duy-Hung. "Algorithmes d'aggrégation pour applications Big Data." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2016. http://www.theses.fr/2016ENST0043.

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Resumen
Les bases de données traditionnelles sont confrontées à des problèmes de scalabilité et d'efficacité en raison d’importants volumes de données. Ainsi, les systèmes de gestion de base de données modernes, tels que Apache Hadoop et Spark, peuvent désormais être distribués sur des clusters de milliers de machines: ces systèmes sont donc devenus les principaux outils pour le traitement des données à grande échelle. De nombreuses optimisations ont été développées pour les bases de données conventionnelles, cependant celles-ci ne peuvent être appliquées aux nouvelles architectures et modèles de prog
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9

Malekian, Hajar. "La libre circulation et la protection des données à caractère personnel sur Internet." Thesis, Paris 2, 2017. http://www.theses.fr/2017PA020050.

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La protection des données à caractère personnel (DCP) constitue un droit fondamental autonome au sein de l’Union européenne (article 8 de la Charte des droits fondamentaux de l’Union européenne). En outre, la libre circulation de ces données et des services de la société de l’information, notamment des plateformes en ligne, est primordiale pour le développement de l’économie numérique dans le cadre du marché unique numérique européen. C’est dans ce contexte qu’un point d’équilibre entre la libre circulation et la protection des DCP fait l’objet du cadre juridique européen et français en matièr
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Kopylova, Evguenia. "Algorithmes bio-informatiques pour l'analyse de données de séquençage à haut débit." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00919185.

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Nucleotide sequence alignment is a method used to identify regions of similarity between organisms at the genomic level. In this thesis we focus on the alignment of millions of short sequences produced by Next-Generation Sequencing (NGS) technologies against a reference database. Particularly, we direct our attention toward the analysis of metagenomic and metatranscriptomic data, that is the DNA and RNA directly extracted for an environment. Two major challenges were confronted in our developed algorithms. First, all NGS technologies today are susceptible to sequencing errors in the form of nu
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Más fuentes

Libros sobre el tema "Big Data et algorithmes"

1

Davenport, James Harold. Calcul formel: Systèmes et algorithmes de manipulations algébriques. Masson, 1987.

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Avenati, Olaf. Datalogie: Formes et imaginaires du numérique. Éditions Loco, 2016.

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3

Divay, Michel. Algorithmes et structures de donne es ge ne riques: Cours et exercices corrige s en langage C. 2nd ed. Dunod, 2004.

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Italy) International Conference "Law Via the Internet" (2018 Florence. Knowledge of the law in the big data age. IOS Press, 2019.

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5

Marcuse, Groupe. La liberté dans le coma: Essai sur l'identification électronique et les motifs de s'y opposer. Éditions La Lenteur, 2012.

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6

Menger, Pierre-Michel, and Simon Paye, eds. Big data et traçabilité numérique. Collège de France, 2017. http://dx.doi.org/10.4000/books.cdf.4987.

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7

IAFRATE. Intelligence Artificielle et Big Data. ISTE Editions Ltd., 2018.

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Monino, Jean-Louis. Big Data, Open Data et Valorisation des Données. ISTE Editions Ltd., 2016.

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SEDKAOUI. Econo de Partage et le Big Data Analyc: L'Economie de Partage et le Big Data Analytics. ISTE Editions Ltd., 2019.

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UM, Yannick, and Joel NGUENA. Cohabitation des Technologies de Business Intelligence et de Big Data: Devenez développeur Business Intelligence et Big Data Par la Pratique. Independently Published, 2018.

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Capítulos de libros sobre el tema "Big Data et algorithmes"

1

Liu, Zheng, and Hao Wang. "Research on Process Diagnosis of Severe Accidents Based on Deep Learning and Probabilistic Safety Analysis." In Springer Proceedings in Physics. Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-1023-6_54.

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Resumen
AbstractSevere accident process diagnosis provides data basis for severe accident prognosis, positive and negative effect evaluation of Severe Accident Management Guidelines (SAMGs), especially to quickly diagnose Plant Damage State (PDS) for operators in the main control room or personnel in the Technical Support Center (TSC) based on historic data of the limited number of instruments during the operation transition from Emergency Operation Procedures (EOPs) to SAMGs. This diagnosis methodology is based on tens of thousands of simulations of severe accidents using the integrated analysis prog
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2

Azrour, Mourade, Mohammed Ouanan, Yousef Farhaoui, and Azidine Guezzaz. "Security Analysis of Ye et al. Authentication Protocol for Internet of Things." In Studies in Big Data. Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-12048-1_9.

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3

Otmani, Ayoub, and Taoufik Benkaraache. "Towards a Strategy of Knowledge Management Within the Agence Nationale de la Conservation Foncière du Cadastre et de la Cartographie (ANCFCC)." In Studies in Big Data. Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-12048-1_30.

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4

Tseng, Yi-Fan, and Chun-I. Fan. "Cryptanalysis on the Anonymity of Li et al.’s Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption Scheme." In Security with Intelligent Computing and Big-data Services. Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-76451-1_10.

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5

Cáceres, Santiago, Francisco Valverde, Carlos E. Palau, et al. "Towards Cognitive Ports of the Future." In Technologies and Applications for Big Data Value. Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-78307-5_20.

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Resumen
AbstractIn modern societies, the rampant growth of data management technologies—that have access to data sources from a plethora of heterogeneous systems—enables data analysts to leverage their advantages to new areas and critical infrastructures. However, there is no global reference standard for data platform technology. Data platforms scenarios are characterized by a high degree of heterogeneity at all levels (middleware, application service, data/semantics, scalability, and governance), preventing deployment, federation, and interoperability of existing solutions. Although many initiatives
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Charvolin, Florian. "Chapitre 5. Le numérique et les big data : de la promesse à la réalité." In Les Sciences participatives au secours de la biodiversité. Éditions Rue d’Ulm, 2019. http://dx.doi.org/10.4000/11syz.

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7

Tseng, Yi-Fan. "Cryptanaylsis to Sowjanya et al.’s ABEs from ECC." In 2021 International Conference on Security and Information Technologies with AI, Internet Computing and Big-data Applications. Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-05491-4_29.

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8

Stielike, Laura. "Migration Multiple? Big Data, Knowledge Practices and the Governability of Migration." In Research Methodologies and Ethical Challenges in Digital Migration Studies. Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-81226-3_5.

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Resumen
AbstractThis chapter explores the big-data-based production of knowledge on migration. Following Mol (2002) and Scheel et al. (2019), it is analysed how migration and migrants are enacted through big-data-based research papers. The emerging sub-discipline of big-data-based migration research enacts migration and migrants in multiple ways that open up possibilities to rethink migration. However, this multiplicity of migration is held together by reference to three migration narratives—demography, integration and humanitarianism—which stand in stark contrast to these alternative enactments, as t
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Dubruel, Noémie. "Le développement des médicaments à usage humain à l’aune du Big Data et de l’IA : quels nouveaux risques et enjeux de protection ?" In Espace européen des données de santé et IA. Presses de l’Université Toulouse Capitole, 2025. https://doi.org/10.4000/13vcp.

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10

Grall, Matthieu. "CNIL (Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés) and Analysis of Big Data Projects in the Health Sector." In Healthcare and Artificial Intelligence. Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-32161-1_29.

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Actas de conferencias sobre el tema "Big Data et algorithmes"

1

Lu, Zongyu, Zhenxin Jiang, Zhe Wu, Xianzhi Song, Shanlin Ye, and Zihao Liu. "A Novel Rock Drillability Characterization and Prediction Method Based on Drilling Big Data and Unsupervised Clustering Algorithm." In 57th U.S. Rock Mechanics/Geomechanics Symposium. ARMA, 2023. http://dx.doi.org/10.56952/arma-2023-0394.

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ABSTRACT Rock drillability measures the ability of rock to resist damage by the drill bit. Accurate evaluation of rock drillability is crucial for understanding formation properties and selecting appropriate drill bits and drilling parameters. However, many existing intelligent evaluation methods for rock drillability mainly rely on supervised learning algorithms, which require a large number of rock core samples for drillability analysis data as labels. Core acquisition is difficult and expensive. To address this issue, this study proposes a method for continuous formation drillability evalua
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Marrone, Teresa, and Pierpaolo Testa. "Brand algorithms and social engagement in digital era." In 13th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (AHFE 2022). AHFE International, 2022. http://dx.doi.org/10.54941/ahfe1002562.

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Resumen
The world we live in today is pervaded by digital, the net is increasingly present and mixes the dimensions of the physical and the virtual, changing the way we understand, decide and evaluate things and also the way we do business. Artificial intelligence (AI) and related technologies are transforming the way we think and do marketing and the way companies relate to consumers and society.Internet has assumed a key role in nurturing innovation within business ecosystems. AI, big data and Internet of things (IoT) are key drivers of the current revolution in the way of communicating and relating
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Sandunil, K., Z. Bennour, H. Ben Mahmud, and A. Giwelli. "Effects of Tuning Hyperparameters in Random Forest Regression on Reservoir's Porosity Prediction. Case Study: Volve Oil Field, North Sea." In 57th U.S. Rock Mechanics/Geomechanics Symposium. ARMA, 2023. http://dx.doi.org/10.56952/arma-2023-0660.

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Resumen
ABSTRACT Ensemble learning is a recent development in machine learning. Random forest regression (RFR) is one such widely utilized ensemble learning algorithm. However, the current literature lacks studies that primarily focus on the effects of hyperparameter tuning in RFR when predicting reservoir properties of hydrocarbon reservoirs. Thus, in this study we investigated the effects of three commonly used hyperparameters; namely, n_estimators, max_features and min_samples_leaf to predict porosity of Volve oil field in North Sea. Four parameters; depth, gamma ray logs, neutron porosity logs and
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Sa, Ning, Ankita Bhaumik, and Tomek Strzalkowski. "Convo-Based Attitude Analysis of Twitter Big Data: A Case Study on Ukraine-Russia War Dataset." In 16th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (AHFE 2025). AHFE International, 2025. https://doi.org/10.54941/ahfe1006033.

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Resumen
Social media has become a popular platform for studying public perceptions and opinions on important global events like elections, pandemics and international conflicts. Previous studies utilized text mining algorithms to analyze individual messages for references to relevant topics and associated sentiment. Such methods overlook the broader context in which these messages appear and as a result fail to capture often intricate relationships between topics, messages, and their authors. More specifically, these methods do not account for social dynamics among the participants in an online discou
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V. B. Jeronymo, Pedro, and Carlos D. Maciel. "Fast Markov Blanket Discovery Without Causal Sufficiency." In Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1663.

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Resumen
Faster feature selection algorithms become a necessity as Big Data dictates the zeitgeist. An important class of feature selectors are Markov Blanket (MB) learning algorithms. They are Causal Discovery algorithms that learn the local causal structure of a target variable. A common assumption in their theoretical basis, yet often violated in practice, is causal sufficiency: the requirement that all common causes of the measured variables in the dataset are also in the dataset. Recently, Yu et al. (2018) proposed the M3B algorithm, the first to directly learn the MB without demanding causal suff
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Du, Yuxuan, Tongliang Liu, Yinan Li, Runyao Duan, and Dacheng Tao. "Quantum Divide-and-Conquer Anchoring for Separable Non-negative Matrix Factorization." In Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-18}. International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2018. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2018/289.

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Resumen
It is NP-complete to find non-negative factors W and H with fixed rank r from a non-negative matrix X by minimizing ||X-WH^Τ ||^2. Although the separability assumption (all data points are in the conical hull of the extreme rows) enables polynomial-time algorithms, the computational cost is not affordable for big data. This paper investigates how the power of quantum computation can be capitalized to solve the non-negative matrix factorization with the separability assumption (SNMF) by devising a quantum algorithm based on the divide-and-conquer anchoring (DCA) scheme [Zhou et al., 2013]. The
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Venkatesan, Sibi, James K. Miller, Jeff Schneider, and Artur Dubrawski. "Scaling Active Search using Linear Similarity Functions." In Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/401.

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Resumen
Active Search has become an increasingly useful tool in information retrieval problems where the goal is to discover as many target elements as possible using only limited label queries. With the advent of big data, there is a growing emphasis on the scalability of such techniques to handle very large and very complex datasets. In this paper, we consider the problem of Active Search where we are given a similarity function between data points. We look at an algorithm introduced by Wang et al. [Wang et al., 2013] known as Active Search on Graphs and propose crucial modifications which allow it
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Krasniuk, Svitlana, and Svitlana Goncharenko. "BIG DATA IN PHILOLOGY." In DÉBATS SCIENTIFIQUES ET ORIENTATIONS PROSPECTIVES DU DÉVELOPPEMENT SCIENTIFIQUE. European Scientific Platform, 2024. http://dx.doi.org/10.36074/logos-20.09.2024.031.

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Gjertsen, Ole, Ryan Mushinski, Preston Wolfram, et al. "IADC Dull Code Upgrade: Photometric Classification and Quantification of the New Dull Codes." In SPE/IADC International Drilling Conference and Exhibition. SPE, 2023. http://dx.doi.org/10.2118/212533-ms.

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Resumen
Abstract In the world of drilling, the drill bit dull condition contains our best forensic evidence of the drilling assembly's interaction with the formation. Dull grading forensics is the first place to look to identify drilling dysfunction yet commonly overlooked or misunderstood by operators. The drill bit dull condition can be leveraged to learn about the formation, drilling dynamics and drilling practices (Watson et. al. 2022). The IADC bit dull grading classification system received its most recent revision in 1992 and currently consists of an average inner and outer dull grade severity,
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Jin, W., T. Atkinson, G. Neupane, et al. "Influence of Mechanical Deformation and Mineral Dissolution/precipitation on Reservoir Thermal Energy Storage." In 56th U.S. Rock Mechanics/Geomechanics Symposium. ARMA, 2022. http://dx.doi.org/10.56952/arma-2022-2068.

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Resumen
ABSTRACT: Reservoir thermal energy storage (RTES) is a promising technology to balance the mismatch between energy supply and demand. In particular, high temperature (HT) RTES can stabilize the grid with increasing penetration of renewable energy generation. This paper presents the investigation of the mechanical deformation and chemical reaction influences on the performance of HT-ATES for the Lower Tuscaloosa site. Thermo-hydraulic (TH), thermo-hydro-mechanical (THM), and thermo-hydro-chemical (THC) coupled simulations were performed with different operational modes and injection rates for a
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Informes sobre el tema "Big Data et algorithmes"

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Greenberg, Jane, Samantha Grabus, Florence Hudson, et al. The Northeast Big Data Innovation Hub: "Enabling Seamless Data Sharing in Industry and Academia" Workshop Report. Drexel University, 2017. http://dx.doi.org/10.17918/d8159v.

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Resumen
Increasingly, both industry and academia, in fields ranging from biology and social sciences to computing and engineering, are driven by data (Provost & Fawcett, 2013; Wixom, et al, 2014); and both commercial success and academic impact are dependent on having access to data. Many organizations collecting data lack the expertise required to process it (Hazen, et al, 2014), and, thus, pursue data sharing with researchers who can extract more value from data they own. For example, a biosciences company may benefit from a specific analysis technique a researcher has developed. At the same tim
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Saz-Carranza, Angel, Oscar Fernández, Marie Vandendriessche, Javier Franco, and Núria Agell. Citizen Perceptions on EU Security and Defence Integration: A Big Data-based Analysis. EsadeGeo. Center for Global Economy and Geopolitics, 2022. https://doi.org/10.56269/202209/asc.

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Resumen
As European integration has advanced, public opinion on the EU has increasingly come into the spotlight. Yet when it comes to the EU’s Common Security and Foreign Policy (CFSP) and its Common Security and Defence Policy (CSDP), research into acceptability of integration is still “in its infancy” (Biedenkopf et al., 2021, p. 339). Building on an analytical framework of acceptability developed by Michaels & Kissack (2021), this paper sets out to investigate public beliefs and perceptions through big data-based analysis of security-related news published around the world. Our research design
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Warin, Thierry. Not Efficient, Not Optimal: The Biases That Built Global Trade and the Data Tools That Could Fix It. CIRANO, 2025. https://doi.org/10.54932/zihs7852.

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Resumen
À la suite du regain des tensions commerciales et des réajustements géopolitiques — illustrés par la guerre commerciale de 2025 sous la présidence de Trump 2.0 — le discours dominant en matière de politique commerciale soutient que la mondialisation est allée « trop loin », sacrifiant la résilience et la sécurité nationale sur l’autel de l’efficacité économique. Cet article remet en question ce récit en déconstruisant les hypothèses implicites qui le sous-tendent, notamment la croyance selon laquelle le commerce mondial et les chaînes de valeur sont efficients. En mobilisant les littératures e
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Heurich, Manuel, and Anne Demond. Whitepaper: Real World Evidence. Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG, 2024. http://dx.doi.org/10.32745/wp-1.

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Resumen
Als Real World Evidence (RWE) bezeichnet man die gewonnenen medizinischen Erkenntnisse, die aus Beobachtungsstudien und der Darstellung der Versorgungsrealität mit Massendatenquellen (Big Data) gewonnen werden (Behrendt 2019). Sie erlauben im Gegensatz zu randomisierten klinischen Studien häufig eine höhere Generalisierbarkeit (externe Validität) (Ziemssen et al. 2017). Die interne Validität hingegen ist bei der Real World Evidence im Vergleich zu klassischen randomisierten klinischen Studien (interventionelle Studien) als geringer anzusehen, da im Vorfeld der Studien bzw. Beobachtungen keine
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Gruson-Daniel, Célya, and Maya Anderson-González. Étude exploratoire sur la « recherche sur la recherche » : acteurs et approches. Ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche, 2021. http://dx.doi.org/10.52949/24.

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Resumen
• Introduction Dans le cadre du deuxième Plan National de la Science Ouverte, le Comité pour la science ouverte a souhaité mener une étude pour la préfiguration d’un Lab de la science ouverte (LabSO) afin de mieux comprendre le périmètre de la recherche sur la recherche (research on research) dans un contexte international. • Objectifs de l’étude : L’étude répond ainsi à trois objectifs : 1. repérer des grands courants de recherche sur la recherche (RoR) dans le paysage plus général de la recherche universitaire en Europe et outre-atlantique, en reconnaître les principaux acteurs institutionne
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Choquette, Gary. PR-000-16209-WEB Data Management Best Practices Learned from CEPM. Pipeline Research Council International, Inc. (PRCI), 2019. http://dx.doi.org/10.55274/r0011568.

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DATE: Wednesday, May 1, 2019 TIME: 2:00 - 3:30 p.m. ET PRESENTER: Gary Choquette, PRCI CLICK DOWNLOAD/BUY TO ACCESS THE REGISTRATION LINK FOR THIS WEBINAR Systems that manage large sets of data are becoming more common in the energy transportation industry. Having access to the data offers the opportunity to learn from previous experiences to help efficiently manage the future. But how does one manage to digest copious quantities of data to find nuggets within the ore? This webinar will outline some of the data management best practices learned from the research projects associated with CEPM.
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Hughes, Jim, Robert Emmot, Nora Murdock, Patrick Flaherty, Evan Raskin, and Wendy Wright. Protocol narrative: Long-term continuous water-quality monitoring at Big South Fork National River and Recreation Area and Obed Wild and Scenic River. National Park Service, 2018. https://doi.org/10.36967/2255929.

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Resumen
This protocol describes the background, rationale, and sampling design for monitoring water quality using continuous sampling at two Appalachian Highlands Inventory and Monitoring Network (APHN) parks: Big South Fork National River and Recreation Area (BISO), and Obed Wild and Scenic River (OBRI). The main goals of this document are: (1) to outline an overall strategy for time series water-quality monitoring that is credible and scientifically rigorous, and (2) to provide a specific set of instructions in the form of standard operating procedures (SOPs) that are sufficiently detailed to ensure
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Diakonova, Marina, Corinna Ghirelli, and Juan Quiñónez. Economic Policy Uncertainty in Central America and the Dominican Republic. Banco de España, 2024. http://dx.doi.org/10.53479/37524.

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The advent of Big Data and computational tools has transformed macroeconomic analysis, introducing real-time, high-frequency text-based indicators such as the economic policy uncertainty (EPU) index pioneered by Baker et al. (2016). However, constructing the EPU index for developing economies remains a challenge, mostly due to limited press coverage. Our study focuses on the Central American region, comprising Costa Rica, El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicaragua, Panama and the Dominican Republic (CAPADR). We construct country-specific EPU indices using a combination of local and regional s
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Daveloui, José Fernando. Redefining Teaching with Artificial Intelligence. Carver University; Universidad Autónoma de Chile, 2025. https://doi.org/10.32457/davelouis220254.

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Four years ago, I accepted the fascinating challenge of teaching a Big Data course. The thematic proposal was intimidating, as it presented an approach devoid of "ready-to-use" tools and, instead, proposed a highly technical approach (Kumar et al., 2022). This required meticulous and mechanical practice that consisted of mastering the Linux operating system, configuring virtual machines, and installing more than half a dozen tools through command line, as well as configuring an endless list of system files (.sh, .ini, etc.). These specialized practices demand considerable time and expertise fr
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Daveloui, José Fernando. Redefiniendo la labor docente con Inteligencia Artificial. Carver University; Universidad Autónoma de Chile, 2025. https://doi.org/10.32457/davelouis202592.

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Hace cuatro años, acepté el fascinante reto de impartir un curso de Big Data. La propuesta temática era intimidante, ya que planteaba un enfoque desprovisto de herramientas “listas para usar” (ready-to-use) y, por el contrario, proponía una aproximación altamente técnica (Kumar et al., 2022). Esta exigía una práctica minuciosa y mecánica que consistía en el dominio del sistema operativo Linux, configuración de máquinas virtuales y la instalación de más de media docena de herramientas a través de línea de comandos, así como la configuración de una interminable lista de archivos del sistema (.sh
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