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Colloques

le (38m28s)

Comment évaluer l'empreinte locale des activités de rech. scient. d'excellence en sciences de la mer - Kevin Charles (CIST2014)

2e colloque international du CIST, Paris, 27-28 mars 2014 Fronts et frontières des sciences du territoire / Frontiers and boundaries of territorial sciences- Session parallèle F-3 - Indicateurs territoriaux Intervention en français de Kevin Charles (AMURE) sur "Excellence "off shore" ou territorialisée. Comment évaluer l'empreinte locale des activités de recherche scientifique d'excellence en sciences de la mer" (Kevin Charles, Hervé Thouément, Erwann Charles et François Rivoal).Lire le résumé long (pdf) : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01353448/documentCollège international des sciences du territoire / International College of Territorial Sciences (CIST)http://www.cist.cnrs.fr http://cist2014.sciencesconf.org
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Conférences

le (46m27s)

Consommation ou sobriété : comment notre cerveau nous permet de choisir ?

Au cours de cet exposé nous verrons comment les connaissances actuelles sur le fonctionnement cérébral et la prise de décision permettent d’expliquer comment se font les choix, leur diversité et ce qui les module. Notamment, nous discuterons l’interface entre les processus de motivation et d’émotion ainsi que l’influence des facteurs sociaux.Sylvie Granon est professeur de Neuroscience à l’université Paris-Saclay. Titulaire d’une thèse de Neuroscience à Marseille et d’un postdoctorat à Cambridge, elle a exercé son métier de chercheur à l’Institut Pasteur pendant 10 ans avant d’établir son équipe de recherche (“Neurobiologie de la prise de décision”) à l’université Paris sud en ...
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Séminaires

le (52m43s)

Climate change and machine learning

With the increasing deployment of machine learning (ML) technologies across society, it is important to understand in which ways ML may accelerate or impede climate progress, and how various stakeholders can guide those developments. On the one hand, ML can facilitate climate change mitigation and adaptation strategies within a variety of sectors, such as energy, manufacturing, agriculture, forestry, and disaster management. On the other hand, ML can also contribute to rising greenhouse gas emissions through applications that benefit high-emitting sectors or drive increases in consumer demand, as well as via energy use associated with ML itself. In this talk, we ...
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