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Publikováno v:
Mouvements et Enjeux Sociaux, Iss 128, Pp 19-44 (2023)
Cette étude propose à l’IMF ALPHA, ainsi surnommée pour des raisons d’anonymat et de respect de sa politique de confidentialité, une approche et un outil efficace pour fiabiliser davantage son processus d’octroi des prêts, jugé insuffisam
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/02ac779444604cc38b8baceabf0165aa
Autor:
Ohl, Louis
La sténose de la valve aortique (SA) est une maladie chronique progressive dont la prévalence risque de tripler dans les décennies à venir en Amérique du Nord et par conséquent ses impacts en santé et économie. À l'heure actuelle, aucun méd
Externí odkaz:
https://hdl.handle.net/20.500.11794/145905
Le bilan des données surfaciques est basé sur une collecte auprès de différents organismes. Une harmonisation des données cartographiques a été effectuée afin d’obtenir une valeur surfacique par masse d’eau, par année et par espèce de z
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_________7::f4d370de8150d8ba1cd13aae2f566275
https://archimer.ifremer.fr/doc/00812/92418/
https://archimer.ifremer.fr/doc/00812/92418/
Autor:
Gower, J.C.
Publikováno v:
Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics). 1971, Vol. 20 Issue 2, p195. 3p.
Autor:
Akpo, Talagbe Gabin
Dans cette thèse, nous proposons un modèle multivarié pour la modélisation des données en grappes. Le modèle proposé, que nous nommons "d-copule échangeable", permet d'écrire la distribution jointe de nd variables aléatoires mesurées sur n
Externí odkaz:
https://hdl.handle.net/20.500.11794/103023
Publikováno v:
IEEE geoscience and remote sensing magazine
IEEE geoscience and remote sensing magazine, In press, 10 (3), pp.256-278. ⟨10.1109/MGRS.2022.3169947⟩
IEEE geoscience and remote sensing magazine, In press, 10 (3), pp.256-278. ⟨10.1109/MGRS.2022.3169947⟩
International audience; Machine learning algorithms have demonstrated impressive results for land cover mapping from hyperspectral data. To enhance the generalization capabilities of statistical models, Active Learning methods guide the annotation of
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::8f84860df365b12e4ed861b178c8bbc1
https://hal.laas.fr/hal-03676575
https://hal.laas.fr/hal-03676575
Publikováno v:
IEEE geoscience and remote sensing magazine
IEEE geoscience and remote sensing magazine, In press, 10 (3), pp.256-278. ⟨10.1109/MGRS.2022.3169947⟩
IEEE geoscience and remote sensing magazine, In press, 10 (3), pp.256-278. ⟨10.1109/MGRS.2022.3169947⟩
International audience; Machine learning algorithms have demonstrated impressive results for land cover mapping from hyperspectral data. To enhance the generalization capabilities of statistical models, Active Learning methods guide the annotation of
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______4074::51489e5570600e23f03d9013549bc512
https://hal.laas.fr/hal-03676575v1/file/al_comparative_review.pdf
https://hal.laas.fr/hal-03676575v1/file/al_comparative_review.pdf
Publikováno v:
Arctic, 2004 Mar 01. 57(1), 80-93.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/40512597
Publikováno v:
Humanistica 2021-Colloque de l'Association francophone des humanités numériques
Humanistica 2021-Colloque de l'Association francophone des humanités numériques, May 2021, Rennes, France. pp.81-83
Humanistica 2021
Humanistica 2021, May 2021, Rennes, France. pp.81-83
Humanistica 2021-Colloque de l'Association francophone des humanités numériques, May 2021, Rennes, France. pp.81-83
Humanistica 2021
Humanistica 2021, May 2021, Rennes, France. pp.81-83
International audience; Cette communication a pour but de présenter le rôle des techniques relevant de l'intelligence artificielle et du traitement du langage naturel dans la mise au point d'algorithmes de détection semi-automatique des expérienc
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::8278d95e89353bc272b53752c7e18ef6
https://hal-univ-lemans.archives-ouvertes.fr/hal-03230027
https://hal-univ-lemans.archives-ouvertes.fr/hal-03230027