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Bibliografias temáticas / Modélisation des neurones

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Literatura científica selecionada sobre o tema "Modélisation des neurones"

Autor: Grafiati

Publicado: 25 de maio de 2024

Última modificação: 31 de julho de 2025

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Artigos de revistas sobre o assunto "Modélisation des neurones"

1

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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Resumo:

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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2

Yao, Marcel Konan, Djedro Clément Akmel, Kouamé Lazare Akpetou, Albert Trokourey, Kouassi Benjamin Yao, and Nogbou Emmanuel Assidjo. "Modélisation de l'évolution spatiotemporelle du phosphore minéral dans une baie lagunaire hypereutrophe tropicale : la baie lagunaire de Tiagba (Côte d'Ivoire)." Revue des sciences de l’eau 30, no. 3 (2018): 247–58. http://dx.doi.org/10.7202/1044250ar.

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Resumo:

Ce travail décrit une nouvelle approche de la prédiction de l'évolution spatio-temporelle du phosphore minéral dans les eaux de surface, particulièrement dans la baie lagunaire de Tiagba. L'originalité de cette étude réside dans l'utilisation des réseaux de neurones artificiels, précisément du perceptron multicouche, comme outil de modélisation. Deux approches de l'évolution spatio-temporelle de ce nutriment dans cette baie ont été étudiées : sa modélisation statique et sa modélisation dynamique. Ainsi, il a été utilisé deux bases de 3 966 et 4 627 données respectivement pour sa modélisation s

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3

Collin, Antoine, Dorothée James, Coralie Monpert, et al. "Modélisation de la bathymétrie par Pléiades Neo en baie de Saint-Malo: transfert radiatif et réseaux de neurones." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection 226, no. 1 (2024): 11–19. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2024.683.

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Resumo:

Malgré l’intérêt croissant pour la cartographie des fonds marins, seul un quart d’entre eux a pu être levé fidèlement à une résolution de l’ordre du km (30 arc-secondes). Ceci s’explique par les lourds coûts engendrés par les campagnes par bateau (sonar) et/ou par avion (lidar). Ainsi, la bathymétrie dérivée de satellite connaît un essor considérable depuis deux décennies. En fer de lance, l’imagerie multispectrale à très haute résolution spatiale de Pléiades Neo dispose de 6 bandes (4 visibles, 1 red edge, et 1 infrarouge) pourvues d’une résolution spatiale de 1,2 m, surclassant ainsi l’image

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4

Dechemi, N., T. Benkaci, and A. Issolah. "Modélisation des débits mensuels par les modèles conceptuels et les systèmes neuro-flous." Revue des sciences de l'eau 16, no. 4 (2005): 407–24. http://dx.doi.org/10.7202/705515ar.

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La modélisation pluie-débit au pas de temps mensuel, a été étudiée par le biais de quatre modèles qui appartiennent à deux catégories, les modèles conceptuels (modèles à réservoirs), et les modèles basés sur les réseaux de neurones, et la logique floue Les modèles conceptuels mensuels utilisés sont les modèles de Thornthwaite et Arnell et le modèle GR2M, ainsi que deux modèles représentés par les réseaux de neurones à apprentissage supervisé et le modèle neuro-flou qui combine une méthode d'optimisation neuronale et une logique floue. Une application de ces modèles a été effectuée sur le bassi

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5

Bélanger, M., N. El-Jabi, D. Caissie, F. Ashkar, and J. M. Ribi. "Estimation de la température de l'eau de rivière en utilisant les réseaux de neurones et la régression linéaire multiple." Revue des sciences de l'eau 18, no. 3 (2005): 403–21. http://dx.doi.org/10.7202/705565ar.

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Resumo:

La température de l'eau en rivière est un paramètre ayant une importance majeure pour la vie aquatique. Les séries temporelles décrivant ce paramètre thermique existent, mais elles sont moins nombreuses et souvent courtes, ou comptent parfois des valeurs manquantes. Cette étude présente la modélisation de la température de l'eau en utilisant des réseaux de neurones et la régression linéaire multiple pour relier la température de l'eau à celle de l'air et le débit du ruisseau Catamaran, situé au Nouveau-Brunswick, Canada. Une recherche multidisciplinaire à long terme se déroule présentement sur

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6

Hugget, Alain, and Patrick Sébastian. "Modélisation de séchoirs à tapis. Utilisation des réseaux de neurones." Revue Générale de Thermique 35, no. 417 (1996): 599–614. http://dx.doi.org/10.1016/s0035-3159(96)80023-7.

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7

Yagoub, Mustapha C. E. "Optimisation des performances de modules multipuces Modélisation par réseaux de neurones." Annales des Télécommunications 59, no. 9-10 (2004): 1092–117. http://dx.doi.org/10.1007/bf03179712.

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8

Belatel, Mimi, and Abdelghani Ouazeta. "Modélisation et identification par les réseaux de neurones d’un système énergétique éolien à base d’une génératrice asynchrone." Journal of Renewable Energies 20, no. 2 (2023): 195–208. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v20i2.620.

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L’objectif de ce travail est de modéliser les principaux composants du système énergétique éolien, essentiellement la génératrice asynchrone (GAS) et la turbine éolienne, ainsi que le développement d’un outil d’identification et d’optimisation, tel que les réseaux de neurones (ANN’s) pour l’étude de la quantité de charge de l’unité de stockage d’un système énergétique éolien autonome. La modélisation et l’identification de toute la chaîne de conversion est une phase importante pour pouvoir déterminer les caractéristiques optimales du système éolien.

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9

Khellaf-Haned, Hadja Faîza, and Mohamed Tayeb Laskri. "Une Approche Connexionniste Pour Le Traitement Automatique Des Structures Syntaxiques De La Langue Arabe Basées Sur Le Formalisme Néo-khalilien." AL-Lisaniyyat 9, no. 2 (2004): 69–84. https://doi.org/10.61850/allj.v9i2.231.

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Les techniques utilisant les réseaux de neurones tentent d’imiter la structure connexionniste du système nerveux pour en tirer les avantages concernant principalement les capacités d’apprentissage, de généralisation, de robustesse, de tolérance aux pannes et pos-sibilité de traitement parallèle. Cette étude entre dans le cadre de développement d'un système connexionniste pour l'analyse des structures syntaxiques de la langue arabe basées sur le formalisme linguistique néo-khalilien. Elle s’inscrit dans le domaine multidisciplinaire des sciences cogni-tives, intégrant ainsi la modélisation math

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10

Bouazizi, Emna, Roomila Naeck, Daniel D’Amore, et al. "Modélisation numérique de la fragmentation du sommeil par réseau de neurones artificiels." Médecine du Sommeil 12, no. 1 (2015): 22–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.msom.2015.01.010.

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Mais fontes

Teses / dissertações sobre o assunto "Modélisation des neurones"

1

Yonaba, Harouna. "Modélisation hydrologique hybride : réseau de neurones - modèle conceptuel." Thesis, Université Laval, 2009. http://www.theses.ulaval.ca/2009/26583/26583.pdf.

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2

Michel, Christophe. "Modélisation mathématique de l'activité électrophysiologique des neurones auditifs primaires." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00808610.

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En réponse à une stimulation sonore, la cellule ciliée interne libère du glutamate qui va activer des récepteurs distribués sur le bouton post-synaptique. Les courants post-synaptiques vont ensuite dépolariser la terminaison périphérique des neurones auditifs primaires, et initier le déclenchement d'un potentiel d'action. Tandis que la connaissance des mécanismes pré-synaptiques a considérablement progressé ces 10 dernières années, les mécanismes responsables de l'initiation des potentiels d'action sont encore méconnus. Dans cette étude, nous avons déterminé les conductances ioniques nécessair

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3

Douence, Vincent. "Circuits et systèmes de modélisation analogique de neurones biologiques." Bordeaux 1, 2000. http://www.theses.fr/2000BOR10596.

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Resumo:

L'objectif de cette these est la realisation de calculateurs analogiques bases sur des modeles neurophysiologiques de type hodgkin et huxley. Ces simulateurs sont batis autour d'asics (application specific integrated circuits) analogiques specifiquement concus pour resoudre ces equations. Construits avec une approche modulaire, ils permettent la simulation realiste en temps reel et continu de l'activite electrophysiologique de neurones biologiques. Afin de garder une souplesse d'utilisation maximale, les parametres des modeles et les interconnexions de ses differents elements sont programmable

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4

Hodara, Pierre. "Systèmes de neurones en interactions : modélisation probabiliste et estimation." Thesis, Cergy-Pontoise, 2016. http://www.theses.fr/2016CERG0854/document.

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On étudie un système de particules en interactions. Deux types de processus sont utilisés pour modéliser le système. Tout d'abord des processus de Hawkes. On propose deux modèles pour lesquels on obtient l'existence et l'unicité d'une version stationnaire, ainsi qu'une construction graphique de la mesure stationnaire à l'aide d'une décomposition de type Kalikow et d'un algorithme de simulation parfaite.Le deuxième type de processus utilisés est un processus de Markov déterministe par morceaux (PDMP). On montre l'ergodicité de ce processus et propose un estimateur à noyau pour la fonction de ta

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5

Bouchereau, Maxime. "Modélisation de phénomènes hautement oscillants par réseaux de neurones." Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024URENS034.

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Cette thèse porte sur l’application du Machine Learning à l’étude d’équations différentielles fortement oscillantes. Plus précisément, on s’intéresse à une manière d’approcher de manière précise et avec le moins de calculs possible la solution d’une équation différentielle en s’aidant de réseaux de neurones. Tout d’abord, le cas autonome est étudié, où les propriétés de l’analyse rétrograde et des réseaux de neurones sont utilisés afin d’améliorer des méthodes numériques existantes, puis une généralisation au cas fortement oscillant est proposée afin d’améliorer un schéma numérique d’ordre un

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6

Dubois-Boissier, Marie-Dominique. "Modélisation d'un neurone du striatum." Université Joseph Fourier (Grenoble), 1996. http://www.theses.fr/1996GRE19004.

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7

Meunier, David. "UNE MODÉLISATION ÉVOLUTIONNISTE DU LIAGE TEMPOREL." Phd thesis, Université Lumière - Lyon II, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00198797.

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L'hypothèse du liage temporel par synchronie suscite un intérêt important en neurobiologie, car elle permet d'expliquer comment différentes structures du cerveau peuvent établir entre elles un lien fonctionnel, en rapport avec une fonction cognitive. Cependant, il n'existe pas de modèle permettant de faire communiquer différents groupes de neurones par le biais de leurs émissions. <br /><br />Nous avons développé un modèle de réseau de neurones impulsionnels, dont la topologie est modifiée par un algorithme évolutionniste. Le critère de performance utilisé pour l'algorithme évolutionniste est

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8

Chevallier, Julien. "Modélisation de grands réseaux de neurones par processus de Hawkes." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016AZUR4051/document.

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Comment fonctionne le cerveau ? Peut-on créer un cerveau artificiel ? Une étape essentielle en vue d'obtenir une réponse à ces questions est la modélisation mathématique des phénomènes à l'œuvre dans le cerveau. Ce manuscrit se focalise sur l'étude de modèles de réseaux de neurones inspirés de la réalité.Cette thèse se place à la rencontre entre trois grands domaines des mathématiques - l'étude des équations aux dérivées partielles (EDP), les probabilités et la statistique - et s'intéresse à leur application en neurobiologie. Dans un premier temps, nous établissons les liens qui existent entre

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9

Roudgé, Mathieu. "Modélisation expérimentale par les réseaux de neurones du perçage multi-materiaux." Thesis, Bordeaux 1, 2011. http://www.theses.fr/2011BOR14226/document.

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Les nouvelles avancées dans le domaine de la science des matériaux ont engendré l’apparition de nouvelles problématiques notamment concernant leurs perçages. Dans le cas des structures aéronautiques, l’opération de perçage des panneaux multi-matériaux CFRP/aluminium se situe juste avant l’assemblage final. Les pièces percées ont donc une forte valeur ajoutée. L’intérêt de pouvoir prédire le moment où la qualité du perçage s’approche des bornes des spécifications prend alors tout son sens. La mise en place d’un modèle expérimental multi-matériaux par les réseaux de neurones permet prédire la qu

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10

Berthommier, Frédéric. "Intégration neuronale dans le système auditif : modélisation de réseaux neuronaux temporo-dépendants." Phd thesis, Grenoble 1, 1992. https://theses.hal.science/tel-00342101.

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Mais fontes

Livros sobre o assunto "Modélisation des neurones"

1

Personnaz, L. Réseaux de neurones formels pour la modélisation, la commande et la classification. CNRS Editions, 2003.

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2

Seidou, Ousmane. Modélisation de la croissance de glace de lac par réseaux de neurones artificiels et estimation du volume de la glace abandonnée sur les berges des réservoirs hydroélectriques pendant les opérations d'hiver. INRS--ETE, 2005.

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3

S, Weigend Andreas, and Gershenfeld Neil A, eds. Time series prediction: Forecasting the future and understanding the past : proceedings of the NATO Advanced Research Workshop on Comparative Time Series Analysis, held in Santa Fe, New Mexico, May 14-17, 1992. Addison-Wesley Pub. Co., 1994.

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Trabalhos de conferências sobre o assunto "Modélisation des neurones"

1

Walid, Tazarki, Fareh Riadh, and Chichti Jameleddine. "La Prevision Des Crises Bancaires: Un essai de modélisation par la méthode des réseaux de neurones [Not available in English]." In International Conference on Information and Communication Technologies from Theory to Applications - ICTTA'08. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/ictta.2008.4529985.

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