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Pépite | Traitement numérique d’une empreinte en prothèse amovible complète par l’utilisation du cone beam

Pépite | Traitement numérique d’une empreinte en prothèse amovible complète par l’utilisation du cone beam

Ainsi, il convient préalablement au traitement numérique des empreintes, d’établir une première estimation de l’état de surface des matériaux, et de l’évaluer sans outil mathématique. 4.1 Méthode d’évaluation Comme support de matériau, nous utilisons ici une plaque de résine photopolymérisable (la même que pour les porte-empreintes individuels) découpée en petits carrés. Chaque matériau à empreinte testé y sera ainsi disposé (s’étalant plus ou moins en fonction de la viscosité), puis numérisé au CBCT selon les mêmes paramètres d’acquisition que ceux cités dans la partie 3.3.3.
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Traitement numérique du signal acoustique pour une aide aux malentendants

Traitement numérique du signal acoustique pour une aide aux malentendants

En ce qui concerne les produits dédiés, plusieurs algorithmes de traitement sont parfois implantés d’origine sur la puce et ne sont pas accessibles aux fabricants de prothèses. Ce peut être le cas notamment pour l’analyse/synthèse par banc de filtres. Les capacités de calcul évoquées ci-dessus permettent déjà de réaliser des algorithmes de traitement nécessaires à la réhabilitation. Les prothèses numériques de dernières gé- nération commercialisées offrent en effet de nombreux traitements parmi ceux que nous avons évoqués précédemment : amplification/compression, rehaussement du signal de pa- role, traitement du Larsen, gestion de microphones en réseau et mise en forme du signal. A l’heure actuelle, étant données les capacités de calcul encore réduites dont disposent les prothèses, on peut penser que ces algorithmes ne peuvent pas réaliser ces traitements de manière optimale. Cependant le traitement numérique du signal apporte des solutions très appréciables qui ne pouvaient pas être réalisées en analogique.
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LesModèles à Compartiments en Epidémiologie et le Traitement Numérique par les Ondelettes en deux Dimensions.

LesModèles à Compartiments en Epidémiologie et le Traitement Numérique par les Ondelettes en deux Dimensions.

Chapitre 3 L’approche numérique 1 Introduction et Motivation Il y a une une grande variété de contributions sur l’utilisation des ondelettes et leurs diverses applications dans de nombreuses domaines. Par exemple, en 2000 et 2002, Razzaghi et Yousefi [ 64 , 65 ] ont utilisé les ondelettes de Legendre pour la réso- lution des problèmes variationels et de contôle optimal. Mohammadi et al. [ 54 ] ont développé une matrice opérationnelle de dérivation de ces ondelettes pour résoudre des problèmes de valeurs initiales et aux limites, les mêmes auteurs [ 53 ], ont généralisé cette matrice à une matrice d’ordre fractionnaire au sens de Caputo pour approcher la solution du problème fractionnaire de Torvik Bagley. En 2012 et 2013, les auteurs dans [ 89 , 88 ] ont utilisé l’approche des ondelettes de Legendre pour résoudre les équations intégrales de Fredholm ainsi que pour un problème d’advection homogène et non ho- mogène. Plusieurs contributions récentes [ 21 , 92 ], ont utilisé cette approche pour ré- soudre une classe d’équations aux dérivées fractionnaires. Concernant la résolution des équations aux dérivées partielles, il y a peu de travaux. Dans [ 16 , 77 ], les auteurs se sont intéressés à la résolution d’une équation intégrale de Volterra-Fredholm. L’ap- proche proposée a été encore appliqué par [ 5 ] en 2013 pour la résolution numérique des équations différentielles de type elliptiques. Au cours de l’année 2015, Yin et al. [ 93 ] l’ont appliquée pour la résolution des équations de Klein/Sine-Gordon.
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LesModèles à Compartiments en Epidémiologie et le Traitement Numérique par les Ondelettes en deux Dimensions.

LesModèles à Compartiments en Epidémiologie et le Traitement Numérique par les Ondelettes en deux Dimensions.

Les méthodes de résolution de ces modèles en particulier et les équations diffé- rentielles en général, ont connu un énorme progrès dans les dernières décennie. Ces méthodes consistent à obtenir des solutions approximatives d’un problème donné et en particulier le problème de réaction-diffusion. Les méthodes les plus couramment utilisées sont la méthode des différences finies [ 37 ], la méthode des volumes finies [ 8 ], la méthode des éléments finies [ 26 ] et plus récemment les méthodes fondées sur les ondelettes [ 50 , 51 ]. Dans ce travail, notre intérêt porte sur ces dernières méthodes, car la théorie des ondelettes reste un domaine relativement recent et émergent dans la re- cherche mathématique. Ces dernières années, les ondelettes ont trouvé leur chemin dans différents domaines de la science et de l’ingénierie. De plus, les ondelettes ont de nombreuses applications dans la théorie de l’approximation et ont été largement utilisées dans le contexte de l’analyse numérique. Plusieurs ondelettes [ 1 , 4 , 21 , 40 , 88 ] ont été utilisées pour étudier des problèmes de plus grande complexité de calcul et se sont avérées des outils puissants, pour explorer une nouvelle direction dans la réso- lution des équations différentielles ou intégrales. Par exemple, la méthode des onde- lettes de Legendre a été utilisée par plusieurs auteurs, en 2000, par Razzaghi et Yousefi [ 64 ] pour résoudre des problèmes variationnels. En 2002, les mêmes auteurs l’ont ap- pliquée, pour la résolution d’un problème de contrôle optimal [ 65 ]. Elle a été encore introduite en 2011 et en 2015, pour la résolution d’un problème fractionnaire [ 41 , 53 ]. En 2013, Imran Aziz et al. [ 5 ] ont utilisé la méthode des ondelettes de Legendre bidi- mensionnelle pour la résolution des problèmes elliptiques, en 2015, Roodaki et al. [ 77 ] l’ont présentée pour la résolution des équations intégrales de Fredholm.
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RECONNAISSANCE DES FORMES ET CARTOGRAPHIE DES NAPPES D'HYDROCARBURES PAR TRAITEMENT NUMÉRIQUE D'IMAGES DE TELEDETECTION

RECONNAISSANCE DES FORMES ET CARTOGRAPHIE DES NAPPES D'HYDROCARBURES PAR TRAITEMENT NUMÉRIQUE D'IMAGES DE TELEDETECTION

On dispose, au départ, de la représentation initiale de l'image réelle de la nappe d'huile telle que nous l'avons décrite au chapitre III. On dispose, en outre, d[r]

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Systèmes de détection digitaux par traitement numérique des impulsions X-dur pour des applications spatiales

Systèmes de détection digitaux par traitement numérique des impulsions X-dur pour des applications spatiales

Wehe, Incomplete charge collection in an {HPGe} double-sided strip detector, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Ass[r]

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Accélération du traitement numérique de l'équation de helmholtz par équations intégrales et parallélisation.

Accélération du traitement numérique de l'équation de helmholtz par équations intégrales et parallélisation.

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignemen[r]

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Traitement numérique des images

Traitement numérique des images

Figure 3.14: Exemple d’extrapolation d’un signal. L’image de droite est l’image extrapolée avec quelques 3% des coefficients spectraux seulement. La démarche habituelle d’extrapolation consiste à construire d’abord une approximation ou une interpolation du signal sur son support à partir d’un modèle. Les fonctions de décomposition mises en œuvre lors de l’approximation sont ensuite étendues hors support en conservant les coefficients des fonctions exprimées à l’intérieur du domaine de départ. La littérature propose bien des techniques d’interpolation et d’approximation: surfaces-splines, méthode de S HÉPARD , techniques d’éléments finis, etc. La méthode d’extrapolation de texture que nous avons mise au point part des mêmes principes: elle évalue les paramètres significatifs de la texture sur le segment de départ et le reproduit tout autour bien que, à cette fois, le traitement ne se fasse plus dans le plan spatial mais dans le domaine spectral.
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2004 — Implémentation d'une méthode de reconnaissance de la parole sur le processeur de traitement numérique du signal TMS320C6711

2004 — Implémentation d'une méthode de reconnaissance de la parole sur le processeur de traitement numérique du signal TMS320C6711

Nous avons présenté dans ce dernier chapitre, la méthode de réalisation d'un système de reconnaissance vocale, c'est une méthode basée essentiellement sur le seuillage de 1 '[r]

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Pépite | Techniques de traitement numérique en temps continu appliquées à l'égalisation de canal pour communications millimétriques à faible consommation

Pépite | Techniques de traitement numérique en temps continu appliquées à l'égalisation de canal pour communications millimétriques à faible consommation

Moreover, a programmable digital delay element is proposed as the granular element of the delay line that exploits body biasing to achieve a coarse/fine functionality.. Prototype DFE and[r]

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2004 — Débruitage d'un signal de la parole corrompu par un bruit coloré en utilisant la transformée en ondelettes et implantation sur un processeur de traitement numérique des signaux

2004 — Débruitage d'un signal de la parole corrompu par un bruit coloré en utilisant la transformée en ondelettes et implantation sur un processeur de traitement numérique des signaux

La méthode utilisée consiste à décomposer le signal bruité en paquets d'ondelettes de Daubechies du onzième ordre jusqu'au septième niveau, puis à appliquer le seuillage dou[r]

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Stabilité et formation de jets dans les bulles cavitantes : Développement d'une méthode de chaîne de marqueurs adaptée au traitement numérique des équations de Navier-Stokes avec surfaces libres

Stabilité et formation de jets dans les bulles cavitantes : Développement d'une méthode de chaîne de marqueurs adaptée au traitement numérique des équations de Navier-Stokes avec surfaces libres

ont une in uen e importante. La premi ere partie de ette  etude sera ainsi onsa r ee  a la mise en oeuvre d'une m ethode de r esolution hybride qui tentera de ombiner un traitement pr e is de l'in uen e dynamique de l'interfa e ave une m ethode de suivi de front sur maillage xe. Le but  etant d'obtenir des solutions pr e ises y ompris dans le as de grandes d eformations.

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Traitement numérique des images (transparents)

Traitement numérique des images (transparents)

Niveau du blan Niveau du noir Retour ligne = 12µs Aller ligne = 52µs 0 30 100 (luminan e) Information Vidéo Informations de servi e.. Figure 18: Une ligne du signal de luminan e d'un té[r]

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Optimisation du traitement numérique de signaux générés dans un cristal de ICs

Optimisation du traitement numérique de signaux générés dans un cristal de ICs

5.86 Distribution du ratio d’amplitudes aux première et deuxième éva- luations, obtenue avec les coefficients des formes de référence pour l’expression (5.1) des filtres actifs pour des [r]

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Les systèmes de traitement numérique du signal

Les systèmes de traitement numérique du signal

Les systèmes Radar fonctionnent à des fréquences très élevées Figure 8 et doivent donc traiter de grandes quantités de données en un temps très court, mais les algorithmes mis en œuvre s[r]

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Le traitement par l’historien du bagne colonial de Guyane : méthodologie historique et usage numérique via la plateforme Criminocorpus

Le traitement par l’historien du bagne colonial de Guyane : méthodologie historique et usage numérique via la plateforme Criminocorpus

22 Cet « intellectuel collectif » 34 permet enfin de vulgariser nos travaux et de les rendre accessible à un public non académique qui peut en disposer aisément. Le module d'exposition virtuelle présenté dans cet article offre par exemple une formidable porte d'entrée pour faire découvrir un sujet issu d'une recherche doctorale qui, en l'état, n'est guère susceptible de susciter de l'intérêt au-delà de la seule communauté des chercheurs (hors publication). Ce faisant, en déclinant les résultats de cette recherche sous la forme d'une visite virtuelle, le public peut accéder à une galerie d'images et, s’il le souhaite, à des textes qui les explicitent. Depuis ces textes, et grâce à de nombreux liens hypertextes, il peut ensuite évoluer au gré de modules supplémentaires qui vont l'accompagner tout au long de sa navigation et lui permettre d'atteindre des contenus complémentaires vers lesquels il ne se serait pas forcément orienté initialement. Ce traitement numérique permet de dépasser matériellement les limites fixées à l'accès à nos productions scientifiques et permet de les valoriser auprès d'un plus large public. De ce fait, les multiples déclinaisons en ligne de nos données offrent des possibilités de valorisations singulières et originales. Elles offrent également de nouvelles perspectives de recherche et des modalités de travail très stimulantes pour les chercheurs qui peuvent tout à la fois recycler les données qu’ils ont collectées au cours de leur travail de doctorat (ou autres) et adapter leurs méthodes de recherche aux exigences fixées par les humanités numériques et leurs différents supports.
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Le numérique pour apprendre le numérique ?

Le numérique pour apprendre le numérique ?

Pour apprendre à enseigner le numérique, les outils numériques sont vraiment utiles quand ils sont accompagnés, en aval, par des expert.e.s qui se mobilisent pour créer des ressources et, en amont, par des enseignant·e·s qui se mobilisent pour s’en emparer et les vivre collectivement. Et si vous enseignez l’informatique aujourd’hui on continue de vous accompagner. Pascal Guitton et Thierry Viéville.

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Numérique

Numérique

numérique, qui renvoie à la fois au code binaire de l’informatique et aux réalisations qui s’appuient sur celle-ci, qu’il s’agisse du traitement, codage et diffusion des sources ou de leur analyse. Dans l’histoire, désormais longue, des relations entre l’historien et l’ordinateur, il importe de distinguer l’utilisation de ce dernier pour des tâches lourdes et répétitives telles que l’indexation des sources, s’accompagnant, plus récemment, de leur diffusion plus aisée (*TEXTE NUMÉRIQUE), d’un usage plus analytique ou herméneutique, allouant au calcul un rôle central dans la démarche d’analyse (*COMPUTATION), en cherchant notamment à identifier des régularités difficilement perceptibles par l’œil humain. Ce second aspect, à savoir l’exploitation des sources par le calcul, a été pendant longtemps et est peut-être encore le parent pauvre des « humanités numériques », comme cela a de nombreuses fois été déploré, depuis la période d’essor initial (Milic, 1966; Froger, 1968) jusqu’à encore une date assez récente (Busa, 2004).
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Simulation numérique par éléments finis en 3D du comportement thermomécanique au cours du traitement thermique d'aciers : application à la trempe de pièces forgées ou coulées

Simulation numérique par éléments finis en 3D du comportement thermomécanique au cours du traitement thermique d'aciers : application à la trempe de pièces forgées ou coulées

Simulation numérique par éléments finis en 3D du comportement thermomécanique au cours du traitement thermique d’aciers : application à la trempe de pièces forgées ou coulées Charles Ali[r]

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La santé à l’ère du numérique - Apports du Big data et des nouvelles technologies dans la prévention et le traitement de l’addiction aux jeux d’argent en ligne

La santé à l’ère du numérique - Apports du Big data et des nouvelles technologies dans la prévention et le traitement de l’addiction aux jeux d’argent en ligne

Parmi les psychothérapies les plus répandues, la thé- rapie cognitive et comportementale (TCC) semble être particulièrement adaptée au format informatique du fait notamment de son approche pragmatique. Elle a comme principal objectif d’identifier les cogni- tions dysfonctionnelles des joueurs (croyances rigides, notamment celles favorisant les illusions de contrôle) et de les assouplir grâce à une restructuration cogni- tive. La restructuration des croyances des joueurs permettrait une modification durable du comportement de jeu. Carlbring et al. [15] ont été les premiers à évaluer l’efficacité d’un programme de TCC à distance. Leur intervention consistait à proposer pendant huit semaines un soutien psychologique minime via l’envoi de courriels, avec un appel téléphonique hebdomadaire. Les résultats encourageants ont montré des tailles 6 d’effets importantes en fin de traitement avec un main- tien à 6, 18 et 36 mois. Depuis, quelques études ont pu confirmer l’efficacité de la TCC à distance [16-18] . En 2016, Luquiens et al. [19] ont utilisé les données de comptes de joueurs de poker pour évaluer l’efficacité de trois modalités de psychothérapie à distance (retour personnalisé [ou feedback], TCC personnalisée avec thérapeute, TCC sans thérapeute). Une extraction auto- matique des données a eu lieu à l’inclusion, à la fin du traitement (inclusion + 6 semaines) et à distance du traitement (inclusion + 12 semaines). L’analyse de ces données a permis de montrer que les trois modalités psychothérapeutiques étaient plus efficaces que la mise sur liste d’attente (groupe contrôle). De manière 6 taille d’un effet : importance d’un effet.
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