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Artigos de revistas 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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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Bouazizi, E., R. Naeck, D. D’amore, et al. "Modélisation numérique de la fragmentation du sommeil par Réseau de neurones artificiels." Revue des Maladies Respiratoires 32 (January 2015): A210. http://dx.doi.org/10.1016/j.rmr.2014.10.305.

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Lek, S., I. Dimopoulos, M. Derraz, and Y. El Ghachtoul. "Modélisation de la relation pluie-débit à l'aide des réseaux de neurones artificiels." Revue des sciences de l'eau 9, no. 3 (2005): 319–31. http://dx.doi.org/10.7202/705255ar.

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Identifier tous les processus physiques élémentaires du cycle hydrologique qui peuvent avoir lieu dans un bassin versant et attribuer à chacun d'eux une description analytique permettant la prévision conduisent à des structures complexes employant un nombre élevé de paramètres difficilement accessibles. En outre, ces processus, même simplifiés, sont généralement non linéaires. Le recours à des modèles à faible nombre de variables, capables de traiter la non-linéarité, s'avère nécessaire. C'est dans cette optique que nous proposons une méthode de modélisation de la relation pluie et débit basée

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Gaborit, E., G. Pelletier, P. A. Vanrolleghem, and F. Anctil. "Simulation du débit de la rivière Saint-Charles, première source d’eau potable de la ville de Québec." Canadian Journal of Civil Engineering 37, no. 2 (2010): 311–21. http://dx.doi.org/10.1139/l09-139.

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Sur le bassin versant de la rivière Saint-Charles, il est nécessaire de mieux gérer l’eau, d’un point de vue quantitatif et qualitatif. Or la prise de décisions peut être aidée par la modélisation hydrologique. Ce travail porte sur la mise en place du modèle semi-distribué de qualité de l’eau SWAT (« soil and water assessment tool ») sur ce bassin versant urbain et relativement montagneux, et sur l’évaluation de sa capacité à simuler les débits. Cette première approche est comparée à deux autres, reposant pour l’une sur l’utilisation du modèle hydrologique global GR4J, et pour l’autre sur l’em

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Karidioula, Daouda, Djedjro Clément Akmel, Nogbou Emmanuel Assidjo, and Albert Trokourey. "Modélisation du séchage solaire de fèves de cacao par le Réseau de Neurones Artificiel." International Journal of Biological and Chemical Sciences 12, no. 1 (2018): 195. http://dx.doi.org/10.4314/ijbcs.v12i1.15.

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Nohair, Mohamed, André St-Hilaire, and Taha B. Ouarda. "Utilisation des réseaux de neurones et de la régularisation bayésienne en modélisation de la température de l’eau en rivière." Revue des sciences de l'eau 21, no. 3 (2008): 373–82. http://dx.doi.org/10.7202/018783ar.

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Résumé Dans ce travail, nous avons élaboré un modèle de prédiction des variations de la température d’un cours d’eau en fonction de variables climatiques, telles que la température de l’air ambiant, le débit d’eau et la quantité de précipitation reçue par le cours d’eau. Les réseaux de neurones statiques ont été utilisés pour approximer la relation entre ces différentes variables avec une erreur moyenne de 0,7 °C. Par ailleurs, nous proposons un modèle de prédiction de l’évolution de la température de l’eau à court et moyen termes pour les jours (j + i, i = 1,2,..). Deux méthodes ont été appli

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Johannet, Anne, Alain Mangin, and Bernard Vayssade. "Modélisation d'un système karstique par réseaux de neurones : simulation des débits du karst du Baget, France." Collection EDYTEM. Cahiers de géographie 7, no. 1 (2008): 51–62. http://dx.doi.org/10.3406/edyte.2008.1054.

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Johannet, Anne, Virgile Taver, Line Kong-A-Siou, et al. "Les réseaux de neurones artificiels pour la modélisation hydrodynamique des aquifères karstiques : présentation générale et illustrations." Karstologia : revue de karstologie et de spéléologie physique 60, no. 1 (2012): 45–59. http://dx.doi.org/10.3406/karst.2012.2728.

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Razafimandimby, Fabrice, Claude Rakotoarisoa Jean, Jimmy Bona Michel Rakotoniriana, and Nirinarison Razafinjaka Jean. "MODÉLISATION PRÉDICTIVE DE LA DÉFORESTATION LIÉE À LA CONSOMMATION ÉNERGÉTIQUE DES ALAMBICS D'YLANG-YLANG À NOSY-BE (2024-2035)." American Journal of Innovative Research & Applied Sciences. 19, no. 6 (2024): 19–23. https://doi.org/10.5281/zenodo.14270463.

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<strong>RÉSUME </strong>   <strong>Introduction</strong> À Nosy-Be, l'exploitation d'huile essentielle d'ylang-ylang, crucial pour l'économie locale, repose majoritairement sur l'utilisation du bois pour alimenter les alambics, ce qui contribue de manière significative à la déforestation. Ce phénomène s'intensifie avec la croissance démographique, mettant en péril les ressources forestières de l'île. <strong>Objectif</strong> : Cette étude vise à modéliser l'impact de cette consomm

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Aristizábal, Maria Clara. "Evaluación asimétrica de una red neuronal: aplicación al caso de la inflación en Colombia." Lecturas de Economía, no. 65 (October 29, 2009): 73–116. http://dx.doi.org/10.17533/udea.le.n65a2641.

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El objetivo de este trabajo es explorar la relación no lineal entre el dinero y la inflación en Colombia a través de una red neuronal artificial, utilizando información mensual de la variación del Índice de Precios al Consumidor y del agregado monetario M3, desde enero de 1982 hasta febrero de 2005. Las redes neuronales artificiales aparecen como una excelente alternativa para las autoridades monetarias de contar con los mejores modelos para pronosticar la inflación y guiar sus decisiones de política. El presente artículo incorpora algunas innovaciones en la modelación del dinero e inflación q

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Gayon, P. H., A. Pina, I. Ahmed, and A. Faraj. "Modélisation de la viscosité des fluides de gisement : Apport de la PLS bootstrap et des réseaux de neurones." Oil & Gas Science and Technology - Revue de l'IFP 63, no. 5 (2008): 629–43. http://dx.doi.org/10.2516/ogst:2008024.

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Fakhr-Eddine, K., M. Cabassud, M. V. Lann, and J. P. Couderc. "Application des réseaux de neurones à la modélisation des réacteurs de LPCVD: dépôt de silicium dopé in situ au bore." Chemical Engineering Journal 72, no. 2 (1999): 171–82. http://dx.doi.org/10.1016/s1385-8947(98)00153-3.

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Heddam, Salim, Abdelmalek Bermad, and Noureddine Dechemi. "Modélisation de la dose de coagulant par les systèmes à base d’inférence floue (ANFIS) application à la station de traitement des eaux de Boudouaou (Algérie)." Revue des sciences de l’eau 25, no. 1 (2012): 1–17. http://dx.doi.org/10.7202/1008532ar.

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La coagulation est l’une des étapes les plus importantes dans le traitement des eaux. La difficulté principale est de déterminer la dose optimale de coagulant à injecter en fonction des caractéristiques de l’eau brute. Un mauvais contrôle de ce procédé peut entraîner une augmentation importante des coûts de fonctionnement et le non-respect des objectifs de qualité en sortie de la station de traitement. Le sulfate d’aluminium (Al2SO4.18H2O) est le réactif coagulant le plus généralement utilisé. La détermination de la dose de coagulant se fait au moyen de l’essai dit de « Jar Test » conduit en l

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Mallet, L. "∑njeux de la πsychiatrie ℂomputationnelle". European Psychiatry 30, S2 (2015): S50—S51. http://dx.doi.org/10.1016/j.eurpsy.2015.09.143.

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La psychiatrie computationnelle est un champ émergent qui, dans le prolongement des évolutions récentes en neurosciences cognitives, cherche à comprendre les pathologies mentales par la modélisation des processus élémentaires de pensée et leurs dysfonctionnements. En explicitant l’implémentation neurobiologique des algorithmes utilisés par le cerveau humain pour choisir, percevoir, ou ressentir… D’une certaine façon, cette nouvelle approche de la physiopathologie psychiatrique a pour ambition de combler le « fossé explicatif » entre cerveau et esprit. L’approche computationnelle se base sur la

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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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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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Lebreuilly, G., L. Briançon, and P. Miche. "Bruit généré par la cavitation : modélisation de bruit de bulles sur un profil bidimensionnel, et reconnaissance du type de cavitation par réseaux de neurones artificiels." La Houille Blanche, no. 4-5 (June 1997): 129–34. http://dx.doi.org/10.1051/lhb/1997045.

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Ben Houad, Mohamed, and Youssef Oubouali. "Prévisions de la liquidité des actions cotées à la bourse des valeurs de Casablanca. Comparaison entre la modélisation ARIMA et les réseaux de neurones NARX." La Revue Gestion et Organisation 10, no. 2 (2018): 83–99. http://dx.doi.org/10.1016/j.rgo.2018.07.001.

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Nohair, Mohamed, Ouafae Britel, Nabil Souaf, Driss Zakarya, Abdelmjid Hafid, and Noura Mallouk. "Application Des Réseaux de Neurones Avec la Régularisation Bayésienne pour la Modélisation de la Synthèse de l’hydroxyapatite Élaborée à Partir du Carbonate de Calcium et de L’acide Phosphorique." Phosphorus, Sulfur, and Silicon and the Related Elements 185, no. 8 (2010): 1772–81. http://dx.doi.org/10.1080/10426500903299877.

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Fleury, Perrine, Line Kong-A-Siou, Anne Johannet, et al. "Crues, partie I : Rôle du karst dans les crues du fleuve Lez." Karstologia : revue de karstologie et de spéléologie physique 62, no. 1 (2013): 41–48. https://doi.org/10.3406/karst.2013.2752.

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Le système karstique du Lez est soumis à une gestion active de fait de son exploitation par pompage en amont de son exutoire principal sur le drain, à un débit supérieur à son débit d'étiage. L'étude de son comportement hydrogéologique en relation avec les débits du fleuve Lez à Montpellier en période de crue a permis de développer un schéma conceptuel de fonctionnement de l'ensemble du système en prenant en considération les interactions entre les écoulements de surface et le fleuve. Ainsi, il est apparu que le système karstique peut jouer le rôle d'écrêteur de crue, en stockant une quantité

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Koffi, Yao Blaise. "Modélisation pluie-débit en région tropicale humide : application des réseaux de neurones sur quatre stations hydrométriques du Bandama Blanc (Bada, Marabadiassa, Tortiya et Bou) situées au Nord de la Côte d'Ivoire. Thèse de l'Universit." Physio-Géo, Volume 3 (January 1, 2009): 1–3. http://dx.doi.org/10.4000/physio-geo.940.

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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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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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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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Giustolisi, O., and D. Laucelli. "Improving generalization of artificial neural networks in rainfall–runoff modelling / Amélioration de la généralisation de réseaux de neurones artificiels pour la modélisation pluie-débit." Hydrological Sciences Journal 50, no. 3 (2005). http://dx.doi.org/10.1623/hysj.50.3.439.65025.

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De Boisboissel, G. "Արհեստական բանականություն. կիրառման նոր ձևերը և ազդեցությունը զորքերի մարտական կառավարման վրա / Artificial intelligence: new uses and impacts on military command and control". Հայկական բանակ / Armenian Army, 2024, 36–70. https://doi.org/10.61760/18290108-ehb24.2-36.

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General information and background on AI 1.1 The three battlefield revolutions The digitisation of the battlefield is a major revolution in combat, which needs to be assessed on a long-term scale as it will profoundly change military operating methods. First of all, it will mean that all the equipment deployed in the field will be interconnected with a tactical bubble that enables secure data exchanges to reduce the fog of war. What is already true for many armoured vehicles* will be true in the future for the dismounted soldier himself, who will be carrying advanced technologies. Processing t

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