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[PDF] Top 20 Détection & diagnostic de pannes pour les drones utilisant la machine learning

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Détection & diagnostic de pannes pour les drones utilisant la machine learning

Détection & diagnostic de pannes pour les drones utilisant la machine learning

... accommodate drones in airspace, we examine the present regulatory context from European and international ...of drones is not allowed by Article 8 of the Chicago Convention ...for drones, to which ... Voir le document complet

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Détection & diagnostic de pannes pour les drones utilisant la machine learning

Détection & diagnostic de pannes pour les drones utilisant la machine learning

... Using drones for quicker and cheaper deliveries could be rewarding for ...the drones with ongoing research activities and their widened application ...to drones and their relatively cheap utilization ... Voir le document complet

254

Ajout de résultats de machine learning aux drones agricoles en utilisant un «Companion Computer»

Ajout de résultats de machine learning aux drones agricoles en utilisant un «Companion Computer»

... 8.1. Script et contrôle sur le FCU 8.1.1. Bilan technique Le code rendu à la fin de cette thèse est un prototype réalisé afin de prouver le potentiel d’utilisation de ce genre de technologie embarquée sur un drone. Il ... Voir le document complet

122

Une micropuce de diagnostic hybride pour la détection d’ARN non codants

Une micropuce de diagnostic hybride pour la détection d’ARN non codants

... Pour l’étude des miARN, des collections d’oligonucléotides LNA, prêtes à être fixées sur puces ou déjà associées à leur support, sont disponibles dans le commerce et offrent une spécifi- cité d’hybridation et de ... Voir le document complet

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Détection d’un cut dans une vidéo surveillance en utilisant les techniques du data mining

Détection d’un cut dans une vidéo surveillance en utilisant les techniques du data mining

... II.6.2. Étude de mise en œuvre et de rendement On donne maintenant des détails sur les implémentations HOG et on étudie systématiquement les effets des différents choix sur la performance des décideurs. On va référer les ... Voir le document complet

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Sequence-to-sequence learning for machine translation and automatic differentiation for machine learning software tools

Sequence-to-sequence learning for machine translation and automatic differentiation for machine learning software tools

... Deep learning is a subfield of machine learning that focuses on algorithms that apply series of non-linear operations on the data in order to model high-level ab- stractions more efficiently ...Deep ... Voir le document complet

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Raisonnement sur les modèles : détection et isolation d'anomalies dans les systèmes de diagnostic

Raisonnement sur les modèles : détection et isolation d'anomalies dans les systèmes de diagnostic

... As presented in the introductory chapter, the main objective of this dissertation is to provide Artificial Intelligence and Airbus with means for reasoning about abnormalities in Models [r] ... Voir le document complet

155

Les apports du machine learning dans la synthèse de molécules médicamenteuses

Les apports du machine learning dans la synthèse de molécules médicamenteuses

... du machine learning qui serait lui spécifique au monde de la R&D ...le machine learning peut conduire à son utilisation « aveugle ... Voir le document complet

107

Temporal machine learning for switching control

Temporal machine learning for switching control

... cEdnbHMOUI“G­n K'N-K'cNPGJiRSMOKlc]nHc©diJK MOK'NPqHiRQONGjE®QO£dKV¯UMOe°UVFnHK8QOK'k:QOGJU]E®QPMOK'K'N'«$z£dKpcbHbdiJGJklcQOGJU]E±UVvQO£dGJN¦eK:QO£HU“n GJN¦n GJNPk'qdNPNPKlnGJEQO£HK k:U[r] ... Voir le document complet

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Sélection de Données pour l’Apprentissage des Réseaux de Neurones, Arbres de Décision et les k-PlusProches Voisins : Application en Diagnostic de Pannes

Sélection de Données pour l’Apprentissage des Réseaux de Neurones, Arbres de Décision et les k-PlusProches Voisins : Application en Diagnostic de Pannes

... en diagnostic de défauts Les résultats de diagnostic sur l’ensemble de données TEP montrent que la combinaison de STRASS avec les classifieurs 1-plus proche voisin (IB 1 ) et ... Voir le document complet

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Sécurisation des infrastructures critiques : modélisation des interdépendances, étude des pannes en cascade et recherche d'une méthodologie de détection des propagations des défaillances

Sécurisation des infrastructures critiques : modélisation des interdépendances, étude des pannes en cascade et recherche d'une méthodologie de détection des propagations des défaillances

... la détection des propagations des dé- faillances dans le réseau ...de détection de défaillances dans un réseau distribué, notamment la nécessité d’éviter d’inonder le réseau par des messages destinés uni- ... Voir le document complet

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Data integration in machine learning

Data integration in machine learning

... MULTI-MODAL LEARNING While the feature-extraction based integration principle, illustrated in Figure 4, is incapable of learning the inter­ actions between features rom different sources, the deep neural ... Voir le document complet

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Machine learning for image segmentation

Machine learning for image segmentation

... for learning the segmentation, as it is the case with the Berkeley Segmentation Dataset, an additional possibility is to try to learn a probability of merging for two adjacent regions, which can be used to compute ... Voir le document complet

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Une introduction linguistique pour les données de Machine learning?

Une introduction linguistique pour les données de Machine learning?

... Ces dernières nécessiteraient d’ailleurs probablement de préciser le référentiel utilisé pour la lemmatisation des tokens (Morphalou pour le français contemporain 19, LGeRM pour les état[r] ... Voir le document complet

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Machine learning en finance : vers de nouvelles stratégies ?

Machine learning en finance : vers de nouvelles stratégies ?

... 22 ils s’appuient sur les publications trimestrielles et annuelles des entreprises en étudiant 12 ratios financiers. Le modèle proposé s’avère plus performant que les modèles développés jusqu’alors avec un AUC entre ... Voir le document complet

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Scikit-learn: Machine Learning in Python

Scikit-learn: Machine Learning in Python

... 5. High-level yet Efficient: Some Trade Offs While scikit-learn focuses on ease of use, and is mostly written in a high level language, care has been taken to maximize computational efficiency. In Table 1, we compare ... Voir le document complet

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Graphs in machine learning: an introduction

Graphs in machine learning: an introduction

... 1 Real networks One of the first practical studies on graphs can be dated back to the original work of Moreno [51] in the 30s. Since then, there has been a growing interest in graph analysis associated with strong ... Voir le document complet

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Machine learning for IoT network monitoring

Machine learning for IoT network monitoring

... VI. C ONCLUSION In this work we presented different machine learning based approaches for IoT network monitoring. First, an experimental smart home network was built to generate network traffic data. ... Voir le document complet

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Interprétabilité en Machine Learning, revue de littérature et perspectives

Interprétabilité en Machine Learning, revue de littérature et perspectives

... en Machine Learning, revue de littérature et perspectives Jean-Marie John-Mathews, LITEM, Université Paris-Saclay Les algorithmes d’apprentissage automatique, et particulièrement les réseaux de neurones ... Voir le document complet

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Scikit-learn: Machine Learning in Python

Scikit-learn: Machine Learning in Python

... License BSD GPL BSD BSD BSD GPL -: Not implemented. ⋆: Does not converge within 1 hour. Table 1: Time in seconds on the Madelon data set for various machine learning libraries exposed in Python: MLPy ... Voir le document complet

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