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Nombre de programmes trouvés : 833
Conférences

le (1h19m8s)

Un regard géométrique sur l’action anthropomorphique

Partant d’une perspective purement mécanique, un système anthropomorphe (un homme ou un robot humanoïde) est un système à la fois redondant et sous-actionné. Il est redondant par rapport à la quasi-totalité des actions qu’il a à effectuer du fait qu’il possède un grand nombre de degrés de liberté (une trentaine de moteurs pour un robot humanoïde, plus de six cents muscles pour un humain). Il y a par exemple plusieurs manière de prendre un même objet. Il est sous-actionné car il ne possède pas de moteur ...
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Conférences

le (1h18m53s)

Scalable personalization infrastructures

The ever-growing amount of data available on the Internet calls for personalization. Yet, the most effective personalization schemes, such as those based on collaborative filtering (CF), are notoriously resource greedy. We argue that scalable infrastructures should rely on P2P design to scale to that increasing number of users, data and dynamics. I will present a novel scalable k-nearest neighbor protocol, which P2P flavor provides scalability by design. This protocol provides each user with an implicit social network composed of users with similar tastes in a given application. ...
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le (1h18m37s)

Morphogénèses chimiques : les réactions créatrices de rythmes et de formes

La réaction chimique ne se limite pas à la seule transformation de réactifs en produits et énergie. Certaines réactions chimiques peuvent aussi donner spontanément naissance à des modulations spatiales (mobiles ou immobiles) de la concentration des espèces impliquées. Ces auto-organisations macroscopiques sont le résultat de l'association entre réaction chimique et la simple diffusion moléculaire de ces espèces. Ainsi naissent soit des ondes propagatives d'activité chimique prenant parfois la forme de spirales, soit des motifs stationnaires s'organisant en bandes parallèles ou bien en réseaux hexagonaux. Ces motifs stationnaires sont couramment qualifiés de " structures de Turing ", d'après le nom du ...
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Label UNT Conférences

le (1h18m19s)

Végétaux : diversité, hybridation

En 1998, le Groupe sur la Phylogénie des Angiospermes (APG) publie une étude phylogénétique des plantes à fleurs en comparant des séquences de l'ADN chloroplastique. Ces taxonomistes moléculaires ne retiennent que les groupes strictement monophylétiques (c'est-à-dire descendant tous d'un ancêtre commun). Autant que possible, ils ont tenu à conserver les noms des ordres et des familles bien connus. Des études portant sur des gènes avec des fonctions différentes, la petite sous-unité de l'ARN ribosomique, le 18S, et les espaceurs internes transcrits, les ITS, ont abouti aux mêmes conclusions. Plus important encore, la classification moléculaire est basée sur des séquences consultables ...
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le (1h18m16s)

Les toxicomanies : l'identité des bases neurobiologiques et les stratégies thérapeutiques

Conférence du 9 février 2000 par Bernard Roques. De tout temps, les hommes, quelques soient les cultures, ont absorbé des substances psychotropes, par conséquent capables de changer leur état de conscience. Ils le font pour de multiples raisons : consommation récréative, souvent rituelle, exaltant le lien social, utilisation compulsive pour échapper à la réalité ou tenter de lui faire face. Toutes ces consommations recouvrent donc la recherche d'une sensation de plaisir. Sur le plan neurobiologique, l'absorption de substances psychotropes licites (alcool, tabac ...) ou illicites (héroïne, cocaïne, cannabis, ecstasy ...) active des réseaux neuronaux désormais bien connus. La dangerosité de ...
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le (1h18m1s)

Self-Supervised Visual Learning and Synthesis

Computer vision has made impressive gains through the use of deep learning models, trained with large-scale labeled data. However, labels require expertise and curation and are expensive to collect. Can one discover useful visual representations without the use of explicitly curated labels? In this talk, I will present several case studies exploring the paradigm of self-supervised learning — using raw data as its own supervision. Several ways of defining objective functions in high-dimensional spaces will be discussed, including the use of General Adversarial Networks (GANs) to learn the objective function directly from the data. Applications of self-supervised learning will be ...
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FMSH
 
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