Quelques propriétés et limites des sacs de mots visuels

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Quelques propriétés et limites des sacs de mots visuels"

Transcription

1 Quelques propriétés et limites des sacs de mots visuels 1, Vincent Claveau 1, Patrick Gros 2 1 CNRS-IRISA, 2 INRIA Rennes 9 juin 2009

2 Recherche d'images

3 Vocabulaire visuel [SZ03, CDF + 04]

4 Modèle vectoriel [SZ03, CDF + 04]

5 Plan

6 Caltech Caltech images 6 catégories 200 requêtes Caltech images 101 catégories 200 requêtes

7 Nister images 4 images pertinentes par requête 300 requêtes

8 Oxford buildings 5063 images 55 requêtes

9 Plan

10

11 Distance de Minkowski avec k < 1 [AHK01] Réduction des eets de la malédiction de la dimension Robustesse au bruit Ecace sur les vecteurs creux [HR05]

12 - Precision

13 - MAP

14 Plan

15

16

17 locales l1(ti, dj) Term frequency TF tf ( ij 1 + log(tf l2(ti, dj) ij ) if tf ij > 0 Frequency logarithm 0 otherwise ( tf a Augmented + (1 a) ij if tf max (tf l3(ti, dj) kj ) ij > 0 t d normalized frequency k j 0 otherwise ( 1 if tf l4(ti, dj) ij > 0 Binary 0 otherwise l5(ti, dj) DFR-like normalization tf ij lavg l j l6(ti, dj) Squared TF tf 2 ij k1+1 l7(ti, dj) BM25 TF tf ij l withk1 = 1.2, b = 0.75 tf ij.k1(1 b+b. j lavg )

18 globales g 0 (t i ) No weigth 1 g 1 (t i ) Inverse document frequency (IDF) log( N df i ) g 2 (t i ) Probabilistic IDF max(0, log( N df i df i )) g 3 (t i ) Squared IDF log( N df i ) 2 g 4 (t i ) (Mean TF) * IDF tf i log( N df i ) g 5 (t i ) Squared (mean TF) * IDF [tf i log( N df i )] 2

19 - Précision

20 - MAP

21 Plan

22 Limites des sacs de mots visuels Inuence du type d'images utilisé Sur les paramètres à employer Sur l'évaluation Bruit dû à la quantication des descripteurs Faiblesse des algorithmes de clustering Problème des bases d'images très variées

23 Charu C. Aggarwal, Alexander Hinneburg, and Daniel A. Keim. On the surprising behavior of distance metrics in high dimensional space. In Lecture Notes in Computer Science, pages Springer, Gabriela Csurka, Christopher R. Dance, Lixin Fan, Jutta Willamowski, and Cedric Bray. Visual categorization with bags of keypoints. In ECCV: Workshop on Statistical Learning in Computer Vision, Prague, Czech Republic, May Peter Howarth and Stefan Rüger. Fractional distance measures for content-based image retrieval. In In 27th European Conference on Information Retrieval, pages Springer, Josef Sivic and Andrew Zisserman.

24 Video Google: A text retrieval approach to object matching in videos. In Proceedings of ICCV, volume 2, pages , Nice, France, 2003.

Recherche d information en langue arabe : influence des paramètres linguistiques et de pondération de LSA

Recherche d information en langue arabe : influence des paramètres linguistiques et de pondération de LSA RÉCITAL 2005, Dourdan, 6-10 juin 2005 Recherche d information en langue arabe : influence des paramètres linguistiques et de pondération de LSA Siham Boulaknadel (1,2), Fadoua Ataa-Allah (2) (1) LINA FRE

Plus en détail

Recherche d Information(RI): Fondements et illustration avec Apache Lucene. par Majirus Fansi @majirus

Recherche d Information(RI): Fondements et illustration avec Apache Lucene. par Majirus Fansi @majirus 1 Recherche d Information(RI): Fondements et illustration avec Apache Lucene par Majirus Fansi @majirus Résumé Fondements de la Recherche d Information (RI) Noyau de toute application de RI Éléments à

Plus en détail

Reconnaissance de visages 2.5D par fusion des indices de texture et de profondeur ICI 12/12/12

Reconnaissance de visages 2.5D par fusion des indices de texture et de profondeur ICI 12/12/12 Reconnaissance de visages 2.5D par fusion des indices de texture et de profondeur ICI 12/12/12 2 Discrimination Invariance Expressions faciales Age Pose Eclairage 11/12/2012 3 Personne Inconnue Identité

Plus en détail

TRAITEMENT AUTOMATIQUE DES LANGUES. Licence d'informatique 2ème Année Semestre 1. Département d'informatique Université de Caen Basse-Normandie

TRAITEMENT AUTOMATIQUE DES LANGUES. Licence d'informatique 2ème Année Semestre 1. Département d'informatique Université de Caen Basse-Normandie TRAITEMENT AUTOMATIQUE DES LANGUES Licence d'informatique 2ème Année Semestre 1 Département d'informatique Université de Caen Basse-Normandie https://dias.users.greyc.fr/?op=paginas/tal.html Plan Définition

Plus en détail

Comment rendre un site d e-commerce intelligent

Comment rendre un site d e-commerce intelligent Comment rendre un site d e-commerce intelligent Alexei Kounine CEO +33 (0) 6 03 09 35 14 alex@tastehit.com Christopher Burger CTO +49 (0) 177 179 16 99 chris@tastehit.com L embarras du choix Donner envie

Plus en détail

Master4Light. Caractérisation Optique et Electrique des Sources Lumineuses. Equipement 2-en-1 : source de courant et spectrophotomètre

Master4Light. Caractérisation Optique et Electrique des Sources Lumineuses. Equipement 2-en-1 : source de courant et spectrophotomètre DSF-M4L-Rev2.0-04/12 Master4Light Equipement 2-en-1 : source de courant et spectrophotomètre Interface graphique logicielle, connexion USB Configuration personnalisable : laboratoire et in-situ http://www.majantys.com

Plus en détail

Apprentissage Automatique

Apprentissage Automatique Apprentissage Automatique Introduction-I jean-francois.bonastre@univ-avignon.fr www.lia.univ-avignon.fr Définition? (Wikipedia) L'apprentissage automatique (machine-learning en anglais) est un des champs

Plus en détail

Lamia Oukid, Ounas Asfari, Fadila Bentayeb, Nadjia Benblidia, Omar Boussaid. 14 Juin 2013

Lamia Oukid, Ounas Asfari, Fadila Bentayeb, Nadjia Benblidia, Omar Boussaid. 14 Juin 2013 Cube de textes et opérateur d'agrégation basé sur un modèle vectoriel adapté Text Cube Model and aggregation operator based on an adapted vector space model Lamia Oukid, Ounas Asfari, Fadila Bentayeb,

Plus en détail

Jean-Philippe Préaux http://www.i2m.univ-amu.fr/~preaux

Jean-Philippe Préaux http://www.i2m.univ-amu.fr/~preaux Colonies de fourmis Comment procèdent les colonies de fourmi pour déterminer un chemin presque géodésique de la fourmilière à un stock de nourriture? Les premières fourmis se déplacent au hasard. Les fourmis

Plus en détail

Monitoring elderly People by Means of Cameras

Monitoring elderly People by Means of Cameras Nuadu project Technologies for Personal Hearth Seminar, June 4th, 2009 Monitoring elderly People by Means of Cameras Laurent LUCAT Laboratory of Embedded Vision Systems CEA LIST, Saclay, France 1 Summary

Plus en détail

Singapore Schools Green Mark Scheme on Indoor Air Quality

Singapore Schools Green Mark Scheme on Indoor Air Quality Singapore Schools Green Mark Scheme on Indoor Air Quality Teo Ai Lin, Evelyn (Dr) Associate Professor Department of Building National University of Singapore BCA Green Mark (version 4.0) 2007 Version

Plus en détail

Apprentissage symbolique et statistique à l ère du mariage pour tous

Apprentissage symbolique et statistique à l ère du mariage pour tous Apprentissage symbolique et statistique à l ère du mariage pour tous Stéphane Canu asi.insa-rouen.fr/enseignants/~scanu RFIA 2014, INSA Rouen 2 juillet 2014 Apprentissage : humain vs. machine Les apprentissages

Plus en détail

Laboratoire 4 Développement d un système intelligent

Laboratoire 4 Développement d un système intelligent DÉPARTEMENT DE GÉNIE LOGICIEL ET DES TI LOG770 - SYSTÈMES INTELLIGENTS ÉTÉ 2012 Laboratoire 4 Développement d un système intelligent 1 Introduction Ce quatrième et dernier laboratoire porte sur le développement

Plus en détail

Algorithmes pour la planification de mouvements en robotique non-holonome

Algorithmes pour la planification de mouvements en robotique non-holonome Algorithmes pour la planification de mouvements en robotique non-holonome Frédéric Jean Unité de Mathématiques Appliquées ENSTA Le 02 février 2006 Outline 1 2 3 Modélisation Géométrique d un Robot Robot

Plus en détail

Analyse des réclamations d allocataires de la CAF : un cas d étude en fouille de données

Analyse des réclamations d allocataires de la CAF : un cas d étude en fouille de données Analyse des réclamations d allocataires de la CAF : un cas d étude en fouille de données Sabine Loudcher, Julien Velcin, Vincent Forissier, Cyril Broilliard et Philippe Simonnot Laboratoire ERIC, Université

Plus en détail

Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04

Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04 Bases de données documentaires et distribuées Cours NFE04 Introduction a la recherche d information Auteurs : Raphaël Fournier-S niehotta, Philippe Rigaux, Nicolas Travers prénom.nom@cnam.fr Département

Plus en détail

Intégration de la dimension sémantique dans les réseaux sociaux

Intégration de la dimension sémantique dans les réseaux sociaux Intégration de la dimension sémantique dans les réseaux sociaux Application : systèmes de recommandation Maria Malek LARIS-EISTI maria.malek@eisti.fr 1 Contexte : Recommandation dans les réseaux sociaux

Plus en détail

Multi-catégorisation de textes juridiques et retour de pertinence

Multi-catégorisation de textes juridiques et retour de pertinence Multi-catégorisation de textes juridiques et retour de pertinence Vincent Pisetta, Hakim Hacid et Djamel A. Zighed article paru dans G. Ritschard et C. Djeraba (eds), Extraction et gestion des Connaissances

Plus en détail

IdR Trading et Microstructure CA Cheuvreux. Charles-Albert Lehalle

IdR Trading et Microstructure CA Cheuvreux. Charles-Albert Lehalle IdR Trading et Microstructure CA Cheuvreux Charles-Albert Lehalle 2010-2014 Crédit Agricole Cheuvreux Kepler Cheuvreux L objectif de cette IdR «trading et microstructure des marchés» est de stimuler la

Plus en détail

Mesure agnostique de la qualité des images.

Mesure agnostique de la qualité des images. Mesure agnostique de la qualité des images. Application en biométrie Christophe Charrier Université de Caen Basse-Normandie GREYC, UMR CNRS 6072 Caen, France 8 avril, 2013 C. Charrier NR-IQA 1 / 34 Sommaire

Plus en détail

Grégoire de Lassence. Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved.

Grégoire de Lassence. Copyright 2006, SAS Institute Inc. All rights reserved. Grégoire de Lassence 1 Grégoire de Lassence Responsable Pédagogie et Recherche Département Académique Tel : +33 1 60 62 12 19 gregoire.delassence@fra.sas.com http://www.sas.com/france/academic SAS dans

Plus en détail

Extraction de caractéristiques visuelles d'images médicales pour la recherche par similitude et l'aide au diagnostic

Extraction de caractéristiques visuelles d'images médicales pour la recherche par similitude et l'aide au diagnostic Extraction de caractéristiques visuelles d'images médicales pour la recherche par similitude et l'aide au diagnostic Jérôme Palayret 1,2, Auréline Quatrehomme 1,2, Denis Hoa 1, William Puech 2 IMAIOS,

Plus en détail

Filtrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales

Filtrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales Filtrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales Adriana Climescu-Haulica Laboratoire de Modélisation et Calcul Institut d Informatique et Mathématiques Appliquées de

Plus en détail

" # $ % % & ' ( ) * +,! '()*+ *, + ' +' + ' ' -+ - +.+. /0 / 1 0 12 1 1 2 34+ 4 1 +. 50 5 * 0 4 * 0 6! "##$ % &!

 # $ % % & ' ( ) * +,! '()*+ *, + ' +' + ' ' -+ - +.+. /0 / 1 0 12 1 1 2 34+ 4 1 +. 50 5 * 0 4 * 0 6! ##$ % &! "# $ %%& ' ( )*+, '()*+,'+''-++.+/0112134+1.50*406 "##$ %& 8CC "#$%& ' ( )* +,-./ 0 123 456+7 3 7-55-89.*/ 0 +3 *+:3 ;< =3 3-3 8 0 23 >-8-3 >5? //*/*0;* @A: *53,,3 / * $/ >B+? - 5, 2 34*56 7 /+#** //8

Plus en détail

Prof. PhD Mathias J. Rossi

Prof. PhD Mathias J. Rossi Prof. PhD Mathias J. Rossi Contact Professor, PhD Firstname Mathias Jacques Family Name Rossi Adresse School of Business Administration Fribourg Ch. du Musée 4 City 1700 Fribourg Country Switzerland Phone

Plus en détail

Utilisation des Points d Intérêts Couleurs pour le Suivi d Objets

Utilisation des Points d Intérêts Couleurs pour le Suivi d Objets Utilisation des Points d Intérêts Couleurs pour le Suivi d Objets Pierre Gabriel, Jean-Bernard Hayet, Justus Piater et Jacques Verly Université de Liège, Département d Électricité, Électronique et Informatique

Plus en détail

Plan 1/9/2013. Génération et exploitation de données. CEP et applications. Flux de données et notifications. Traitement des flux Implémentation

Plan 1/9/2013. Génération et exploitation de données. CEP et applications. Flux de données et notifications. Traitement des flux Implémentation Complex Event Processing Traitement de flux de données en temps réel Romain Colle R&D Project Manager Quartet FS Plan Génération et exploitation de données CEP et applications Flux de données et notifications

Plus en détail

Master d Informatique M1 Université Paris 7 - Denis Diderot Travail de Recherche Encadré Surf Bayesien

Master d Informatique M1 Université Paris 7 - Denis Diderot Travail de Recherche Encadré Surf Bayesien Master d Informatique M1 Université Paris 7 - Denis Diderot Travail de Recherche Encadré Surf Bayesien Denis Cousineau Sous la direction de Roberto di Cosmo Juin 2005 1 Table des matières 1 Présentation

Plus en détail

Evaluation des modèles non-linéaires à effets mixtes

Evaluation des modèles non-linéaires à effets mixtes Evaluation des effets mixtes INSERM UMR738 GDR Statistiques et Santé, 20 octobre 2009 Pharmacométrie Définition modélisation des données obtenues lors d essais cliniques sur des médicaments développement

Plus en détail

Big$data,$le$Web$et$tout$ça $ De$quel$volume$parleDton$?$ Surcharge$d informa>on$ Introduction à la fouille de texte Master Informatique 1 ère année

Big$data,$le$Web$et$tout$ça $ De$quel$volume$parleDton$?$ Surcharge$d informa>on$ Introduction à la fouille de texte Master Informatique 1 ère année Université*Lumière*Lyon*2* *Faculté*de*Sciences*Economiques*et*Ges;on* KHARKIV*Na;onal*University*of*Economic* Introduction à la fouille de texte Master Informatique 1 ère année Julien Velcin http://mediamining.univ-lyon2.fr/velcin

Plus en détail

Apprentissage statistique dans les graphes et les réseaux sociaux

Apprentissage statistique dans les graphes et les réseaux sociaux Apprentissage statistique dans les graphes et les réseaux sociaux Patrick Gallinari Collaboration : L. Denoyer, S. Peters Université Pierre et Marie Curie AAFD 2010 1 Plan Motivations et Problématique

Plus en détail

Safe Browsing: to Track, Censor and Protect

Safe Browsing: to Track, Censor and Protect Safe Browsing: to Track, Censor and Protect Thomas Gerbet, Amrit Kumar, Cédric Lauradoux 26 mars 2015 Google Safe Browsing Mise en service en 2008 pour les navigateurs : Google Chrome Mozilla Firefox Apple

Plus en détail

Introduction à la Recherche d information

Introduction à la Recherche d information Introduction à la Recherche d information M. Boughanem bougha@irit.fr http://www.irit.fr/~mohand.boughanem Université Paul Sabatier de Toulouse Laboratoire IRIT 1 Plan Introduction à la Recherche d information

Plus en détail

Définition et diffusion de signatures sémantiques dans les systèmes pair-à-pair

Définition et diffusion de signatures sémantiques dans les systèmes pair-à-pair Définition et diffusion de signatures sémantiques dans les systèmes pair-à-pair Raja Chiky, Bruno Defude, Georges Hébrail GET-ENST Paris Laboratoire LTCI - UMR 5141 CNRS Département Informatique et Réseaux

Plus en détail

Deadline(s): Assignment: in week 8 of block C Exam: in week 7 (oral exam) and in the exam week (written exam) of block D

Deadline(s): Assignment: in week 8 of block C Exam: in week 7 (oral exam) and in the exam week (written exam) of block D ICM STUDENT MANUAL French 2 JIC-FRE2.2V-12 Module Change Management and Media Research Study Year 2 1. Course overview Books: Français.com, niveau intermédiaire, livre d élève+ dvd- rom, 2ième édition,

Plus en détail

MAD: une plateforme mobile pour l annotation de document vers la classification

MAD: une plateforme mobile pour l annotation de document vers la classification MAD: une plateforme mobile pour l annotation de document vers la classification Benjamin Duhtil, Vincent Courboulay, Mickael Coustaty and Jean- Marc Ogier * * L3I, University of La Rochelle Av Michel Crepeau,

Plus en détail

Identite. Free Reporting Software

Identite. Free Reporting Software LIGHT PIXEL Identite Lancée en 2004, Light Pixel Web Design est une agence web spécialisée dans la création de site internet. Light Pixel Web Design est une agence de création web en Roumanie. Compétences

Plus en détail

Distinguer les requêtes pour améliorer la recherche d information XML

Distinguer les requêtes pour améliorer la recherche d information XML Lyon - France Distinguer les requêtes pour améliorer la recherche d information XML Kurt Englmeier ***, Gilles Hubert *, Josiane Mothe *,** *Institut de Recherche en Informatique de Toulouse Equipe SIG/EVI

Plus en détail

Nouvelles propositions pour la résolution exacte du problème de sac à dos bi-objectif unidimensionnel en variables binaires

Nouvelles propositions pour la résolution exacte du problème de sac à dos bi-objectif unidimensionnel en variables binaires Nouvelles propositions pour la résolution exacte du problème de sac à dos bi-objectif unidimensionnel en variables binaires Julien Jorge, Xavier Gandibleux Laboratoire d Informatique de Nantes Atlantique

Plus en détail

Glossaire suivi SEO. Glossaire suivi SEO. Document : Suivi SEO. Projet : Date : 18/02/15. Version : 1

Glossaire suivi SEO. Glossaire suivi SEO. Document : Suivi SEO. Projet : Date : 18/02/15. Version : 1 Glossaire suivi SEO Document : Projet : Glossaire suivi SEO Suivi SEO Date : 18/02/15 Version : 1 G4interactive SAS 53, rue des deux communes 93100 Montreuil, France contact@myposeo.com Table des matières

Plus en détail

20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013. 20 ans du SIAD -"Big Data par l'exemple" -Julien DULOUT

20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013. 20 ans du SIAD -Big Data par l'exemple -Julien DULOUT 20 ans du Master SIAD de Toulouse - BigData par l exemple - Julien DULOUT - 22 mars 2013 20 ans du SIAD -"BigData par l'exemple" -Julien DULOUT Qui a déjà entendu parler du phénomène BigData? Qui a déjà

Plus en détail

MODELE A CORRECTION D ERREUR ET APPLICATIONS

MODELE A CORRECTION D ERREUR ET APPLICATIONS MODELE A CORRECTION D ERREUR ET APPLICATIONS Hélène HAMISULTANE Bibliographie : Bourbonnais R. (2000), Econométrie, DUNOD. Lardic S. et Mignon V. (2002), Econométrie des Séries Temporelles Macroéconomiques

Plus en détail

La classification automatique de données quantitatives

La classification automatique de données quantitatives La classification automatique de données quantitatives 1 Introduction Parmi les méthodes de statistique exploratoire multidimensionnelle, dont l objectif est d extraire d une masse de données des informations

Plus en détail

Vérification audiovisuelle de l identité

Vérification audiovisuelle de l identité Vérification audiovisuelle de l identité Rémi Landais, Hervé Bredin, Leila Zouari, et Gérard Chollet École Nationale Supérieure des Télécommunications, Département Traitement du Signal et des Images, Laboratoire

Plus en détail

Optimisation Combinatoire et Colonies de Fourmis Nicolas Monmarche April 21, 1999 Sommaire Inspiration biologiques Ant Colony Optimization Applications TSP QAP Flow Shop Problemes dynamiques 1 Historique

Plus en détail

Anne-Sophie FERNANDEZ

Anne-Sophie FERNANDEZ Anne-Sophie FERNANDEZ Courriel : Anne-sophie.fernandez@umontpellier.fr Fonction : Maître de conférences Biographie Anne-Sophie FERNANDEZ est Maître de Conférences au sein de l Université de Montpellier.

Plus en détail

Propriétés du Document EMA. Résumé

Propriétés du Document EMA. Résumé Propriétés du Document Source du Document FSN OpenPaaS Titre du Document Définition et exploitation d un référentiel de processus collaboratifs : Rapport de synthèse quant aux référentiels existants Module(s)

Plus en détail

Face Recognition Performance: Man vs. Machine

Face Recognition Performance: Man vs. Machine 1 Face Recognition Performance: Man vs. Machine Andy Adler Systems and Computer Engineering Carleton University, Ottawa, Canada Are these the same person? 2 3 Same person? Yes I have just demonstrated

Plus en détail

5. Apprentissage pour le filtrage collaboratif

5. Apprentissage pour le filtrage collaboratif 686 PARTIE 5 : Au-delà de l apprentissage supervisé 5. Apprentissage pour le filtrage collaboratif Il semble que le nombre de choix qui nous sont ouverts augmente constamment. Films, livres, recettes,

Plus en détail

Apports des réseaux sociaux dans les SI

Apports des réseaux sociaux dans les SI Apports des réseaux sociaux dans les SI Une application à la gestion de la relation client Ian Basaille, Lylia Abrouk, Nadine Cullot, Éric Leclercq Laboratoire LE2I - UMR CNRS 6306 Université de Bourgogne

Plus en détail

Application de K-means à la définition du nombre de VM optimal dans un cloud

Application de K-means à la définition du nombre de VM optimal dans un cloud Application de K-means à la définition du nombre de VM optimal dans un cloud EGC 2012 : Atelier Fouille de données complexes : complexité liée aux données multiples et massives (31 janvier - 3 février

Plus en détail

Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe

Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe Graphes et RO TELECOM Nancy A Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe J.-F. Scheid 1 Plan du chapitre I. Définitions 1 Graphe Graphe valué 3 Représentation d un graphe (matrice d incidence, matrice d

Plus en détail

Echantillonnage Non uniforme

Echantillonnage Non uniforme Echantillonnage Non uniforme Marie CHABERT IRIT/INP-ENSEEIHT/ ENSEEIHT/TéSASA Patrice MICHEL et Bernard LACAZE TéSA 1 Plan Introduction Echantillonnage uniforme Echantillonnage irrégulier Comparaison Cas

Plus en détail

Les stratégies de communication des leaders RH

Les stratégies de communication des leaders RH Les stratégies de communication des leaders RH LE PLAN LE PLAN PRÉSENTATION DES ENTREPRISES Identité du secteur RH en France QUELQUES CHIFFRES Les 3 poids lourd du secteur RH en France COMMUNICATION INTERNE

Plus en détail

Bases de données réparties: Fragmentation et allocation

Bases de données réparties: Fragmentation et allocation Pourquoi une base de données distribuée? Bibliographie Patrick Valduriez, S. Ceri, Guiseppe Delagatti Bases de données réparties: Fragmentation et allocation 1 - Introduction inventés à la fin des années

Plus en détail

Guide D installation de l adaptateur téléphonique analogique HandyTone

Guide D installation de l adaptateur téléphonique analogique HandyTone Guide D installation de l adaptateur téléphonique analogique HandyTone Numéro de pièce: 418-02010-10 Version du document: 1.0 Handytone 502 & HandyTone 503 HandyTone 286 & HandyTone 486 Dernière mise à

Plus en détail

Architecture des Systèmes d Information Architecture des Systèmes d Information

Architecture des Systèmes d Information Architecture des Systèmes d Information Plan... Tableaux et tris I3 - Algorithmique et programmation 1 Rappels Nicol Delestre 2 Tableaux à n dimensions 3 Initiation aux tris Tableaux - v2.0.1 1 / 27 Tableaux - v2.0.1 2 / 27 Rappels : tableau

Plus en détail

Lire ; Compter ; Tester... avec R

Lire ; Compter ; Tester... avec R Lire ; Compter ; Tester... avec R Préparation des données / Analyse univariée / Analyse bivariée Christophe Genolini 2 Table des matières 1 Rappels théoriques 5 1.1 Vocabulaire....................................

Plus en détail

MEMOIRE. Présenté par. Pour obtenir DIPLOME. Intitulé : B. Beldjilalii. B. Atmani. Encadreur : F. Barigou. S. Nait Bahloul. M.

MEMOIRE. Présenté par. Pour obtenir DIPLOME. Intitulé : B. Beldjilalii. B. Atmani. Encadreur : F. Barigou. S. Nait Bahloul. M. DEPARTEMENTT D'INFORMATIQUE MEMOIRE Présenté par B ARIGOU Baya Naouel Pour obtenir LE DIPLOME DE MAGISTER Spécialitéé Informatique Option : Automatique Informatique Intitulé : DÉTECTION DE COURRIELS INDÉSIRABLES

Plus en détail

Recherche visuo-textuelle d images sur le Web améliorée par sélection de la dimension

Recherche visuo-textuelle d images sur le Web améliorée par sélection de la dimension Recherche visuo-textuelle d images sur le Web améliorée par sélection de la dimension Sabrina Tollari*, Hervé Glotin** * Université Pierre et Marie Curie-Paris6, UMR CNRS 766-LIP6 ** Université du Sud

Plus en détail

Codage vidéo par block matching adaptatif

Codage vidéo par block matching adaptatif Traitement et analyse d'images(39) Codage vidéo par block matching adaptatif Abdelhamid Djeffal Département d informatique Université Mohamed Khider BISKRA, ALGERIE Abdelhamid_Djeffal@yahoo.fr Zine Eddine

Plus en détail

Adaptation du modèle de langue pour le tri des réponses dans les BD

Adaptation du modèle de langue pour le tri des réponses dans les BD Adaptation du modèle de langue pour le tri des réponses dans les BD Abdelhamid CHELLAL * Mohand BOUGHANEM * Karima AMROUCHE ** *Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, 118 route de Narbonne

Plus en détail

Réplication adaptative sur les réseaux P2P

Réplication adaptative sur les réseaux P2P Réplication adaptative sur les réseaux pair à pair 10 mars 2006 1 Introduction 2 Réseaux pair à pair et tables de hachage distribuées 3 Le protocole app-cache 4 Le protocole LAR 5 Tests de performance

Plus en détail

Fondation Mérieux 22 avril 2009. Un projet Fondateur. J. Breton Thésame

Fondation Mérieux 22 avril 2009. Un projet Fondateur. J. Breton Thésame Fondation Mérieux 22 avril 2009 Un projet Fondateur J. Breton Thésame MA.. Le Dain - GSCOP Un projet novateur sur Un projet novateur le montage / la gouvernance / les objectifs / les finalités 2 Un projet

Plus en détail

I.1 Introduction. I.2 La recherche d information. I.2.1 Définitions

I.1 Introduction. I.2 La recherche d information. I.2.1 Définitions I.1 Introduction La Recherche d Information (RI) peut être définie comme une activité dont la finalité est de localiser et de délivrer un ensemble de documents à un utilisateur en fonction de son besoin

Plus en détail

CURRICULUM VITAE. CHAMP DE SPÉCIALISATION Économie financière. Économétrie financière. Économétrie.

CURRICULUM VITAE. CHAMP DE SPÉCIALISATION Économie financière. Économétrie financière. Économétrie. CURRICULUM VITAE Nom: Bruno Feunou Citoyenneté: Canadien Langues: Bangam, Bandjoun, Français, Anglais Adresse: Duke University Department of Economics 213 Social Sciences Building Durham, NC 27708, US

Plus en détail

Mesures de temps de propagation de groupe sur convertisseurs de fréquence sans accès aux OL

Mesures de temps de propagation de groupe sur convertisseurs de fréquence sans accès aux OL Mesures de temps de propagation de groupe sur convertisseurs de fréquence sans accès aux Comment mesurer le temps de propagation de groupe sur des convertisseurs de fréquence dans lesquels le ou les oscillateurs

Plus en détail

Introduction aux algorithmes MapReduce. Mathieu Dumoulin (GRAAL), 14 Février 2014

Introduction aux algorithmes MapReduce. Mathieu Dumoulin (GRAAL), 14 Février 2014 Introduction aux algorithmes MapReduce Mathieu Dumoulin (GRAAL), 14 Février 2014 Plan Introduction de la problématique Tutoriel MapReduce Design d algorithmes MapReduce Tri, somme et calcul de moyenne

Plus en détail

Les modes de recherche sur le Web 2.0

Les modes de recherche sur le Web 2.0 Les modes de recherche sur le Web 2.0 1 Sommaire 1. Contexte 2. Le collaboratif : les moteurs thématiques 3. La syndication des résultats de recherche 4. Les connaissances : des moteurs 2 1 1. Moteurs

Plus en détail

Application Form/ Formulaire de demande

Application Form/ Formulaire de demande Application Form/ Formulaire de demande Ecosystem Approaches to Health: Summer Workshop and Field school Approches écosystémiques de la santé: Atelier intensif et stage d été Please submit your application

Plus en détail

Conception systematique d'algorithmes de detection de pannes dans les systemes dynamiques Michele Basseville, Irisa/Cnrs, Campus de Beaulieu, 35042 Rennes Cedex, bassevilleirisa.fr. 1 Publications. Exemples

Plus en détail

ANGULAR JS AVEC GDE GOOGLE

ANGULAR JS AVEC GDE GOOGLE ANGULAR JS AVEC GDE GOOGLE JUIN 2015 BRINGING THE HUMAN TOUCH TO TECHNOLOGY 2015 SERIAL QUI SUIS-JE? ESTELLE USER EXPERIENCE DESIGNER BUSINESS ANALYST BRINGING THE HUMAN TOUCH TO TECHNOLOGY SERIAL.CH 2

Plus en détail

n.paradoxa online, issue 3 May 1997

n.paradoxa online, issue 3 May 1997 n.paradoxa online, issue 3 May 1997 Editor: Katy Deepwell 1 Published in English as an online edition by KT press, www.ktpress.co.uk, as issue 3, n.paradoxa: international feminist art journal http://www.ktpress.co.uk/pdf/nparadoxaissue3.pdf

Plus en détail

Entreprise et Big Data

Entreprise et Big Data Entreprise et Big Data Christophe Favart Chef Architecte, SAP Advanced Development, Business Information Technology Public Juin 2013 Agenda SAP Données d Entreprise Big Data en entreprise Solutions SAP

Plus en détail

http ://www.labri.fr/perso/bugeau/

http ://www.labri.fr/perso/bugeau/ Aurélie Bugeau Etat civil Date de Naissance 17 septembre 1982 à Nantes (44) Nationalité Française Situation familiale Mariée, deux enfants Adresse professionnelle LaBRI, Université Bordeaux, 351 cours

Plus en détail

escan Entreprise Edititon Specialist Computer Distribution

escan Entreprise Edititon Specialist Computer Distribution escan Entreprise Edititon Specialist Computer Distribution escan Entreprise Edition escan entreprise Edition est une solution antivirale complète pour les entreprises de toutes tailles. Elle fournit une

Plus en détail

Objectifs. Clustering. Principe. Applications. Applications. Cartes de crédits. Remarques. Biologie, Génomique

Objectifs. Clustering. Principe. Applications. Applications. Cartes de crédits. Remarques. Biologie, Génomique Objectifs Clustering On ne sait pas ce qu on veut trouver : on laisse l algorithme nous proposer un modèle. On pense qu il existe des similarités entre les exemples. Qui se ressemble s assemble p. /55

Plus en détail

Enjeux mathématiques et Statistiques du Big Data

Enjeux mathématiques et Statistiques du Big Data Enjeux mathématiques et Statistiques du Big Data Mathilde Mougeot LPMA/Université Paris Diderot, mathilde.mougeot@univ-paris-diderot.fr Mathématique en Mouvements, Paris, IHP, 6 Juin 2015 M. Mougeot (Paris

Plus en détail

Plus courts chemins, programmation dynamique

Plus courts chemins, programmation dynamique 1 Plus courts chemins, programmation dynamique 1. Plus courts chemins à partir d un sommet 2. Plus courts chemins entre tous les sommets 3. Semi-anneau 4. Programmation dynamique 5. Applications à la bio-informatique

Plus en détail

Université de XY University of XY. Faculté XY Faculty of XY

Université de XY University of XY. Faculté XY Faculty of XY Université de XY University of XY Faculté XY Faculty of XY Le présent supplément au diplôme suit le modèle élaboré par la Commission européenne, le Conseil d'europe et l'unesco/cepes. Le supplément vise

Plus en détail

Démonter)le)moteur) ) de)recherche. Jian%Yun(Nie DIRO h0p://www.iro.umontreal.ca/~nie/ nie@iro.umontreal.ca

Démonter)le)moteur) ) de)recherche. Jian%Yun(Nie DIRO h0p://www.iro.umontreal.ca/~nie/ nie@iro.umontreal.ca Démonter)le)moteur) ) de)recherche Jian%Yun(Nie DIRO h0p://www.iro.umontreal.ca/~nie/ nie@iro.umontreal.ca Moteur(de(recherche( ( Search(Engine(journal(h"p://www.searchenginejournal.com/247eye7popping7

Plus en détail

RIF@PARIS-SACLAY. Pascale Betinelli CEA LIST. Demi-journée d'information ECHORD++ 20 avril 2015 - M.E.N.E.S.R

RIF@PARIS-SACLAY. Pascale Betinelli CEA LIST. Demi-journée d'information ECHORD++ 20 avril 2015 - M.E.N.E.S.R European Clearing House for Open Robotics Development Plus Plus RIF@PARIS-SACLAY Pascale Betinelli CEA LIST Demi-journée d'information ECHORD++ 20 avril 2015 - M.E.N.E.S.R 1 Experiments Robotics Innovation

Plus en détail

État de l art sur les Systèmes de Recommandation

État de l art sur les Systèmes de Recommandation Nicolas Béchet nicolas.bechet@inria.fr Projet AxIS de l INRIA, dans le cadre du projet Addictrip Résumé Ce document fait état des différents types de systèmes de recommandation de la littérature. Nous

Plus en détail

Youssef LYHYAOUI Ingénieur Java/J2EE, SOA, ESB, Web services 31 ans Statut : Indépendant SITUATION ACTUELLE

Youssef LYHYAOUI Ingénieur Java/J2EE, SOA, ESB, Web services 31 ans Statut : Indépendant SITUATION ACTUELLE Youssef LYHYAOUI Ingénieur Java/J2EE, SOA, ESB, Web services 31 ans Statut : Indépendant Adresse Personnelle : 3, allée du Roussillon 91300 Massy Téléphone : (+33) 06 78 37 34 82 E-mail : youssef.lyhyaoui@spartup.com

Plus en détail

Sélection de Caractéristiques pour le Filtrage de Spams

Sélection de Caractéristiques pour le Filtrage de Spams Sélection de Caractéristiques pour le Filtrage de Spams Kamilia MENGHOUR, Labiba SOUICI-MESLATI Laboratoire LRI, Université Badji Mokhtar, BP 12, 23000, Annaba, Algérie. k_menghour@yahoo.fr, souici_labiba@yahoo.fr

Plus en détail

DESIGN GRAPHIQUE GRAPHIC DESIGN

DESIGN GRAPHIQUE GRAPHIC DESIGN DESIGN GRAPHIQUE GRAPHIC DESIGN HIGHER NATIONAL DIPLOMA EN DESIGN GRAPHIQUE NIVEAU III (BAC + 2) - 120 ECTS Expertises : communication visuelle, identité visuelle, packaging, typographie, illustration,

Plus en détail

Recherche de conversations dans les réseaux sociaux : modélisation et expérimentations sur Twitter.

Recherche de conversations dans les réseaux sociaux : modélisation et expérimentations sur Twitter. Recherche de conversations dans les réseaux sociaux : modélisation et expérimentations sur Twitter. Nawal Ould Amer *,** Philippe Mulhem * Mathias Géry ** * Université de Grenoble Alpes, LIG, F-38000 Grenoble,

Plus en détail

Cours d analyse numérique SMI-S4

Cours d analyse numérique SMI-S4 ours d analyse numérique SMI-S4 Introduction L objet de l analyse numérique est de concevoir et d étudier des méthodes de résolution de certains problèmes mathématiques, en général issus de problèmes réels,

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples

Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples 45 Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples Les espaces vectoriels considérés sont réels, non réduits au vecteur nul et

Plus en détail

Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications. Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be

Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications. Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be Recherche appliquée et transfert technologique q Agréé «Centre Collectif de Recherche» par

Plus en détail

Reconnaissance de gestes : approches 2D & 3D

Reconnaissance de gestes : approches 2D & 3D Reconnaissance de gestes : approches 2D & 3D Maher Mkhinini et Patrick Horain Institut Mines-Télécom/Télécom SudParis Département Électronique et Physique, 9 rue Charles Fourier, 91011 Evry, France Email

Plus en détail

Simulation de point de vue pour la localisation d une caméra à partir d un modèle non structuré

Simulation de point de vue pour la localisation d une caméra à partir d un modèle non structuré Simulation de point de vue pour la localisation d une caméra à partir d un modèle non structuré Pierre Rolin Marie-Odile Berger Frédéric Sur LORIA, UMR CNRS 7503, Université de Lorraine INRIA Nancy Grand

Plus en détail

Ressources lexicales au service de recherche et d indexation des images

Ressources lexicales au service de recherche et d indexation des images RECITAL 2011, Montpellier, 27 juin - 1er juillet 2011 Ressources lexicales au service de recherche et d indexation des images Inga Gheorghita 1,2 (1) ATILF-CNRS, Nancy-Université (UMR 7118), France (2)

Plus en détail

Création intuitive des éléments d un paysage

Création intuitive des éléments d un paysage Création intuitive des éléments d un paysage Marie-Paule Cani Univ. Grenoble-Alpes, CNRS & Inria Organisation du cours «Façonner l imaginaire» Partie 1 : Création numérique 3D Modélisation géométrique

Plus en détail

ArtemiS 12 HEAD Data Portal 2.0 HEAD Recorder 2.0.400

ArtemiS 12 HEAD Data Portal 2.0 HEAD Recorder 2.0.400 Nouvelles fonctionnalités et applications ArtemiS 12 HEAD Data Portal 2.0 HEAD Recorder 2.0.400 Présentation des résultats Avec ArtemiS 12 vous disposez maintenant de nouvelles possibilités de représentation

Plus en détail

Exemple PLS avec SAS

Exemple PLS avec SAS Exemple PLS avec SAS This example, from Umetrics (1995), demonstrates different ways to examine a PLS model. The data come from the field of drug discovery. New drugs are developed from chemicals that

Plus en détail

Utilisation d outils de Visual Data Mining pour l exploration d un ensemble de règles d association

Utilisation d outils de Visual Data Mining pour l exploration d un ensemble de règles d association Utilisation d outils de Visual Data Mining pour l exploration d un ensemble de règles d association Gwenael Bothorel, Mathieu Serrurier, Christophe Hurter To cite this version: Gwenael Bothorel, Mathieu

Plus en détail

Tour d horizon de l apprentissage statistique. from Machine Learning to Big Data Analytics

Tour d horizon de l apprentissage statistique. from Machine Learning to Big Data Analytics Tour d horizon de l apprentissage statistique. from Machine Learning to Big Data Analytics Stéphane Canu asi.insa-rouen.fr/enseignants/~scanu Codeur en Seine 2014, Université de Rouen 27 novembre 2014

Plus en détail

Exercices M1 SES 2014-2015 Ana Fermin (http:// fermin.perso.math.cnrs.fr/ ) 14 Avril 2015

Exercices M1 SES 2014-2015 Ana Fermin (http:// fermin.perso.math.cnrs.fr/ ) 14 Avril 2015 Exercices M1 SES 214-215 Ana Fermin (http:// fermin.perso.math.cnrs.fr/ ) 14 Avril 215 Les exemples numériques présentés dans ce document d exercices ont été traités sur le logiciel R, téléchargeable par

Plus en détail