Cette thèse est consacrée aux algorithmes de morphologie mathématique qui peuvent considérer les pixels dune image comme un flux de données. Nous allons démontrer quun grand nombre dalgorithmes de morphologie mathématique peuvent être décrits comme un flux de données traversant des unités dexécution. Nous verrons que cette approche peut aussi fonctionner sur des processeurs génériques possédant un jeu dinstructions multimédia ou sur des cartes graphiques. Pour décrire les algorithmes en flux de données, nous proposons dutiliser le langage fonctionnel Haskell, ce qui nous permettra de décrire les briques de base de la construction des algorithmes de morphologie mathématique. On applique ces briques dans la description des algorithmes les plus couramment utilisés (dilatation/érosion, opérations géodésiques, fonction distance et nivellements) ce qui facilitera le portage de ces algorithmes sur plusieurs plate-formes. Nous proposons pour la construction des algorithmes
Il existe toujours au moins un opérateur utilisant un processus aléatoire, au minimum pour la construction de la population initiale et pour la mutation, mais souvent pour la sélection et la reproduction également. Selon les méthodes, on met laccent sur lun ou lautre des opérateurs. Une pratique courante reste de maintenir suffisamment longtemps la « diversité génétique » de la population, afin déviter une convergence prématurée. Quand un algorithme évolutionnaire utilise une procédure de recherche locale à chaque individu, il est appelé « algorithme mémétique ». Dans la terminologie historique, on cherche à maximiser la valeur de la fonction objective, à laide dopérateurs montrant des comportements dexploitations ou dexploration. Ces termes correspondent aux notions dintensification et à la diversification, plutôt utilisés dans le domaine des métaheuristiques, où lon cherche en général à minimiser la valeur de la fonction objectif. Néanmoins, ces deux ...
Lalgorithme de Warshall, parfois appelé algorithme de Roy-Warshall est un algorithme agissant sur un graphe. Il permet de construire la fermeture transitive dun graphe orienté ou non orienté, cest-à-dire de construire un deuxième graphe sur le même ensemble de sommet, avec une arc dun sommet u à un sommet v, si et seulement si il existe un chemin dans le graphe original de u à v. Cet algorithme donne donc des informations sur les composantes connexes ou fortement connexes dun graphe. Lalgorithme doit son nom à Stephen Warshall (en) qui la publié en 1962, et il a été décrit également par Bernard Roy en 1959. Robert W. Floyd a publié dans les Communications of the ACM lalgorithme en quatre lignes (Algorithm 96) en même temps que son algorithme de calcul des plus courts chemins (Algorithm 97) connu sous le nom dalgorithme de Floyd-Warshall. À partir de la matrice dadjacence C dun graphe G, lalgorithme calcule la matrice dadjacence C* de la fermeture transitive du ...
We study polynomial time complexity of type 2 functionals. For that purpose, we introduce a first order functional stream language. We give criteria, named well-founded, on such programs relying on second order interpretation that characterize two variants of type 2 polynomial complexity including the Basic Feasible Functions (BFF). These charac- terizations provide a new insight on the complexity of stream programs. Finally, we adapt these results to functions over the reals, a particular case of type 2 functions, and we provide a characterization of polynomial time complexity in Recursive Analysis.
penalized learning problems and the algorithm for solving group-lasso learning problems. These algorithm take advantage of a majorization-minimization trick to make each update simple and efficient. The algorithms also enjoy a proven convergence property. To demonstrate the generality of our algorithms, we further extend these algorithms on a class of elastic net penalized large margin classification methods and the elastic net penalized Coxs proportional hazards model. These algorithms have been implemented in three R packages gglasso, gcdnet and fastcox, which are publicly available from the Comprehensive R Archive Network (CRAN) at http://cran.r-project.org/web/packages. On simulated and real data, our algorithms consistently outperform the existing software in speed for computing penalized models and often delivers better quality solutions.. ...
The inverse of an irreducible sparse matrix is structurally full, so that it is impractical to think of computing or storing it. However, there are several applications where a subset of the entries of the inverse is required. Given a factorization of the sparse matrix held in out-of-core storage, we show how to compute such a subset e ciently, by accessing only parts of the factors. When there are many inverse entries to compute, we need to guarantee that the overall computation scheme has reasonable memory requirements, while minimizing the cost of loading the factors. This leads to a partitioning problem that we prove is NP-complete. We also show that we cannot get a close approximation to the optimal solution in polynomial time. We thus need to develop heuristic algorithms, and we propose: (i) a lower bound on the cost of an optimum solution; (ii) an exact algorithm for a particular case; (iii) two other heuristics for a more general case; and (iv) hypergraph partitioning models for the most general
PC Optimizer Pro peut être facilement effacé au moyen de GridinSoft Trojan Killer pour terminer les processus et se débarrasser des dossiers du disque dur informatique. Plus tard sur, lutilisateur a besoin de restituer les entrées denregistrement faites et amendées de la part de PC Optimizer Pro. Tenez-le dans la tête aussitôt que PC Optimizer Pro dans une manière cachée sinstalle à lordinateur, il commencera à lancer son agression contre votre ordinateur. PC Optimizer Pro présentera toutes les sortes de notifications derreur de système fausses, tous pour vous effrayer dans lachat de cet outil complètement superflu. Ne comptez sur aucune des notes de sécurité fausses lancées par PC Optimizer Pro. Effacez PC Optimizer Pro immédiatement, comme cest un système faux et un système de coquin optimizer. PC Optimizer Pro a été élaboré par les escrocs cyber pour recevoir de plus en plus de fonds des utilisateurs informatiques. PC Optimizer Pro est étendu au moyen de ...
La définition classique des algorithmes en fait des processus déterministes : avec les mêmes données, la même suite dopérations sera exécutée. Il savère que, dans certains cas, introduire de laléa dans la suite dinstructions définissant un algorithme peut savérer bénéfique. Lalgorithme obtenu est alors appelé algorithme stochastique. Dans ce cours, nous étudierons des algorithmes stochastiques essentiels : lalgorithme EM (qui nest pas, stricto sensu, un algorithme stochastique, mais est lié, dans sa conception, à ceux-ci), la méthode de Monte Carlo, léchantillonnage préférentiel, lalgorithme de Hasting-Metropolis et le recuit simulé. Les deux derniers algorithmes appartiennent à la catégorie des algorithmes de type Markov Chain Monte Carlo (MCMC), construits à partir dune chaîne de Markov. Les tâches effectuées par les algorithmes étudiés dans ce cours sont : lestimation de paramètres ou de distributions, le calcul dintégrales ou de quantités ...
Cet article décrit une méthodologie statistique qui permet à lutilisateur dalgorithmes évolutionnaires de configurer correctement les paramètres de ces algorithmes. La méthode se fonde sur un modèle statistique appelé modèle linéaire généralisé. Un tel mo-dè-le permet de piloter les données aléatoires produites par les algorithmes. En particulier, les expériences croisées et passées peuvent être prises en compte efficacement. Les procédures destimation et de test permet-tent dévaluer leffet de la variation des paramètres sur la solution proposée par lalgorithme. À laide de cette méthode, le nombre dessais de simulation correspondant à chaque combinaison de paramètres peut être considérablement réduit. La méthode permet aussi de créer des classes de problèmes pour lesquels le comportement final de lalgorithme est invariant. La constitution de telles classes permet daugmenter la qualité des estimations à un coût de calcul identique.
Les Algorithmes Évolutionnaires (AEs) sont des méthodes de recherche inspirées par la théorie darwinienne de lévolution, travaillant sur une population de solutions potentielles, par itération de phases de sélections et de variations aléatoires. La sélection dune représentation, la définition des paramètres ou lattribution de leurs propres valeurs ont une influence cruciale sur les performances de lalgorithme. Un choix qui ne saccorde pas à la fonction de fitness peut rendre le problème plus difficile à résoudre. Trouver une configuration appropriée pour un AE est donc depuis longtemps un grand défi. Bien que les AEs soient reconnus comme des méthodes compétitives sur des problèmes de grande taille, ils sont sujets à un certain nombre de critiques tel celui du réglage/contrôle des paramètres. Par réglage, nous entendons lapproche qui consiste à trouver des valeurs satisfaisantes pour les paramètres avant lexécution de lalgorithme. Dans cette thèse, nous fournissons
La forme extensive que prend le développement urbain nord-américain est en continuité avec une conception culturelle, mais également économique, de loccupation du territoire. En effet, ce développement est principalement mû vers lextérieur par le déséquilibre entre le coût dentretien et dacquisition des propriétés à lintérieur des villes et la valeur foncière des terrains non développés à la périphérie.. Comme le mettent en évidence Sanford Kwinter et Daniela Fabricius dans « The American City: An Archival Probe »11, dans la deuxième moitié du XXe siècle, des transformations profondes ont eu lieu dans lorganisation de la société nord-américaine. Ces transformations ont eu des répercussions sur la planification du territoire. Laccès à linformation grâce aux technologies de télécommunication a mené à lélimination progressive dagents intermédiaires administrant les documents législatifs encadrant les activités économiques. Avec leur disparition, ...
Le but de ce memoire est détudier les voies possibles pour minimiser le sur-coût des communications consécutif à la parallélisation dalgorithmes numériques sur machines parallèles à mémoire distribuée. La première voie explorée consiste à optimiser les schémas de communication des données et résultats mis en oeuvre dans les versions parallèles de noyaux de calcul. Nous proposons notamment de nouveaux algorithmes pour réaliser une transposition de matrices carrées allouées par blocs, sur différentes topologies de réseaux dinterconnexion. Nous avons également étudié le problème de léchange total. Ce schéma de communication se retrouve fréquemment dans les versions parallèles dalgorithmes numériques (comme dans lalgorithme du gradient conjugué). Nous proposons des algorithmes efficaces déchange total pour des topologies toriques. La deuxième voie qui a été explorée consiste à recouvrir les communications par du calcul. Nous avons étudié quelques principes
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Ce mémoire concerne la recherche dun algorithme efficace pour résoudre un problème rencontré dans une méthode dalignement de séquences de protéines. Cette méthode a été développée par lunité de biologie quantitative des Facultés Notre-Dame de la Paix. Ce problème correspond en réalité à un problème doptimisation combinatoire bien connu en théorie des graphes : "La recherche de toutes les cliques maximums dans un graphe G = (V,E)". Une clique dans un graphe G est un sous-graphe complet maximal. Ce problème étant NP-complet, lexistence dun algorithme polynomial pour le résoudre semble improbable. Les algorithmes généralement trouvés dans la littérature solutionnent le problème en un temps raisonnable mais exponentiel. Ils se basent sur des méthodes de recherche avec rebroussement et des méthodes "branch-and-bound". Nous proposons, ici un algorithme, basé également sur ces techniques, mais tout à fait original de par la condition limite ("bound condition") ...
Cet article se situe dans la problématique de la sélection de caractéristiques. Nous proposons une méthode rapide basée sur un algorithme génétique et utilisant la combinaison de classifieurs Adaboost. Lévaluation des individus dans lalgorithme génétique se fait par une fonction de fitness basée sur la combinaison de classifieurs entraînés par Adaboost pour chacune des caractéristiques. Cette méthode est implémentée et testée sur la base des images de chiffres manuscrits MNIST et les résultats montrent la robustesse de notre approche ainsi que ses performances. En moyenne le nombre de caractéristiques est divisé par deux sans pour autant diminuer les taux de reconnaissance des images.
Arbres de décision : est lalgorithme de DM le plus populaire, il est utilisé pour prédire les variables discrètes et continues. Les résultats sont très faciles à comprendre, cest la principale raison qui rend lalgorithme si populaire. Si vous souhaitez prédire des variables continues, vous obtenez des de morceaux formule de régression linéaire multiple avec une formule distincte dans chaque nœud darbre. Lalgorithme utilise les variables dentrée discrètes pour décomposer larbre en nœuds. Un arbre qui prédit les variables continues est un arbre de régression.. Régression linéaire : La Régression linéaire prédit des variables continues seulement, à laide dune seule formule de régression linéaire multiple. Ainsi, les variables dentrée doivent être continues. La Régression linéaire est un cas simple dun arbre de régression, mais cest un arbre sans fractionnements.. Naive Bayes : Compte tenu de chaque État de lattribut prévisible, lalgorithme Naive Bayes ...
Structures de données séquentielles : listes, piles, files, vecteurs. Manipulation des structures de données séquentielles : insertion, recherche et retrait déléments. Algorithmes de tri. Arbres binaires. Algorithmes de recherche dans un arbre. Mise en œuvre des arbres équilibrés. Files de priorité. Structures de données pour manipulation de texte. Algorithmes de filtrage de chaînes de caractères. Implémentation de graphes. Algorithmes de parcours de graphes. Ensembles ...
The unequal-areas facility layout problem is concerned with finding the optimal arrangement of a given number of non-overlapping indivisible departments with unequal area requirements within a facility. We present an improved optimization-based framework for efficiently finding competitive solutions for this problem. The framework is based on the combination of two mathematical optimization models. The first model is a nonlinear approximation of the problem that establishes the relative position of the departments within the facility, and the second model is an exact convex optimization formulation of the problem that determines the final layout. Aspect ratio constraints on the departments are taken into account by both models. Our computational results show that the proposed framework is computationally efficient and consistently produces competitive, and often improved, layouts for well-known instances from the literature as well as for new large-scale instances with up to 100 departments. ...
AJAX et PHP comment construire des application Web réactives AJAX et PHP comment construire des applications web réactives Alfresco utiliser et administrer une solution de gestion de contenu dentreprise Algorithmes [Texte imprimé] notions de base Algorithmes en Java avec plus de 1000 exercices Algorithmes en langage C cours et exercices Algorithmes et architectures systoliques Algorithmes et complexité Algorithmes et structures de données avec Ada , C++ et Java Algorithmes et structures de données cours et exercices corrigés en langage C Algorithmes et structures de données génériques cours et exercices corrigés en langage C Algorithmes numérique et non numérique,T2 Algorithmes numérique.T.2 analyse et mise en oeuvre ;. https://www.fichier-pdf.fr/2019/04/17/liste-des-ouvrages-inf/. 17/04/2019 www.fichier-pdf.fr. ...
La ville de Chicago a mis en place un algorithme prédictif très élaboré dans le but de faire baisser ses chiffres sur la délinquance.
En simulation numérique, la discrétisation des problèmes aux limites nous amène à résoudre des systèmes algébriques de grande dimension. Parmi les voies dinvestigation et compte tenu de lévolution actuelle des architectures des ordinateurs, la parallélisation des algorithmes est une solution naturelle pour résoudre ces problèmes. Or lorsquon exploite des calculateurs parallèles, les temps dattente dus à la synchronisation entre les processus coopérants deviennent pénalisants ; cette perte de temps savère dautant plus considérable en présence de déséquilibre de charge. Les algorithmes parallèles asynchrones permettent denvisager de minimiser les pertes de temps dus la synchronisation, sans faire appel aux techniques déquilibrage de charge. Ce sont des algorithmes itératifs dans lesquels les composantes du vecteur itéré sont réactualisées en parallèle, dans un ordre arbitraire et sans synchronisation. Les restrictions imposées aux algorithmes sont très ...
Anomaly detection is not only a useful preprocessing step for training machine learning algorithms. It is also a crucial component of many real-world applications, from various fields like finance, insurance, telecommunication, computational biology, health or environmental sciences. Anomaly detection is also more and more relevant in the modern world, as an increasing number of autonomous systems need to be monitored and diagnosed. Important research areas in anomaly detection include the design of efficient algorithms and their theoretical study but also the evaluation of such algorithms, in particular when no labeled data is available -- as in lots of industrial setups. In other words, model design and study, and model selection. In this thesis, we focus on both of these aspects. We first propose a criterion for measuring the performance of any anomaly detection algorithm. Then we focus on extreme regions, which are of particular interest in anomaly detection, to obtain lower false alarm rates.
Filtre à particules type PRO2000 Le filtre à particules PF10 P3 est utilisé pour la protection des particules dangereuses et radioactives, solides et liquides,
La biologie des organismes est la source dinspiration de nombreuses m taheuristiques. Ainsi, les th ories de l volution ont inspir les algorithmes volutionnaires, les ph nom nes de suivi de piste chez les fourmis ont conduit l laboration des algorithmes de colonies de fourmis, l tude de lorganisation de groupes danimaux a donn naissance aux m thodes doptimisation par essaims particulaires. Il existe, en outre, dautres algorithmes, moins connus que ceux que nous venons de citer, qui d coulent de la biologie : en particulier, des algorithmes inspir s du fonctionnement du syst me immunitaire, des algorithmes pour lallocation dynamique de t ches, sappuyant sur des de mod les dorganisation du travail chez les fourmis, des algorithmes de classification sugg r s par les bancs de poissons.. Une contribution importante de la biologie dans ce domaine vient de la th orie de lauto-organisation, qui permet danalyser les propri t s de plusieurs m taheuristiques issues des m taphores biologiques. ...
Cet article présente lutilisation dun algorithme génétique pour interpréter de un signal bruité soumis à des contraintes particulières : laccélération linéaire dun smartphone. Jy explique comment jessaye den améliorer la cohérence à laide dun algorithme génétique, pertinent pour son…
Sous quelle forme est délivré lalgorithme ?. Il sagit de 1 fichier PDF, qui sera délivré par e-mail après lachat.. Y aura-t-il des mises à jour ?. A priori lalgorithme est excellent tel quil est, il ny aura probablement pas de mise à jour.. Mais si cétait le cas, ces mises à jour vous seront gratuitement envoyées par e-mail.. Je narrive pas à installer lalgorithme. Cest tellement simple que ça métonnerait… mais je reste toujours joignable à tout moment, comme toujours !. Si vraiment vous ny arrivez pas, je peux même linstaller pour vous.. Pour le backtest ou le trading réel, comment les gains sont-ils réinvestis ?. La formule vous est détaillée dans les PDF joints.. En automatique, les gains sont automatiquement réinvestis si vous le souhaitez, ou non.. Lalgorithme ouvre-t-il et ferme-t-il les positions automatiquement ?. NON car la stratégie sapplique sur lindice S&éP500, mais il faut prendre position manuellement à louverture le matin (09 heures), sur ...
Algorithme Cv Wiring Diagram Online,algorithme cv wiring diagram basics, algorithme cv wiring diagram maker, create algorithme cv wiring diagram,
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Début août, le réseau social n°1 au monde, a annoncé une mise à jour de son algorithme de « sujets intéressants » sur les fils dactualités de ses utilisateurs. Internautes Facebook Il y a deux catégories dinternautes : les habitués Facebook et les utilisateurs ponctuels. Ces derniers ratent régulièrement des images ou nouvelles intéressantes, car les dates de publication sont lointaines et malgré le succès quelles ont pu avoir, ces publications ne sont plus prioritaires sur le fil dactualité. Certains « post » sont également zappé car ils ne sont pas postés par des amis proches ou des gens avec qui vous interagissez beaucoup... Le nouvel algorithme devrait changer cela, et met en avant les objets les plus pertinents afin de leur offrir une visibilité optimale. Lalgorithme Avant, il existait la méthode de tri « à la une », mais ce système est maintenant remplacé par une remontée des publications par ordre de popularité (nombre de
Des chercheurs se sont intéressés aux photographies dInstagram pour entraîner leur algorithme à identifier des signes de dépression chez leurs auteurs.. Andrew G. Reece et Christopher M. Danforth ont sélectionné un échantillon de 166 personnes et de toutes les photographiques, auxquelles ils ont soumis des outils de machine learning. Le but ? Identifier les premiers signes de dépression. Comment sy sont-ils pris ? En passant les 43 950 photos postées par ces 166 personnes au crible de leur algorithme.. Pour analyser ces photos et y identifier des schémas récurrents symptomatiques de la dépression, ils ont décortiqué les valeurs des filtres Instagram que les utilisateurs appliquaient à leurs photos. Saturation, balance des couleurs, teinte générale, présence ou non de visages… Le tout conjugué à des données extérieures appelées méta-données (nombre de publications et de likes notamment). La psychologie des couleurs nest pas un concept nouveau. Parce quelles ...
On aborde classiquement lanalyse en moyenne dalgorithmes en sintéressant à la complexité mesurée en nombre de comparaisons. On a alors des résultats de complexité du type "tel algorithme est en $O(n \log n)$ en moyenne" (par exemple Quicksort pour citer un des plus connus). Ces affirmations se basent sur des hypothèses spécifiques -- que les comparaisons entre les données (ou clés), pour les deux premiers, et les comparaisons entre symboles pour le troisième ont un coût unitaire -- et elles ont le mérite évident de présenter un tableau facile à assimiler de la complexité des algorithmes de tri. Cependant, ces hypothèses simplificatrices sont de fait discutables: elles ne permettent pas de comparer précisément les avantages et inconvénients dalgorithmes reposant sur des principes différents (i.e., ceux qui comparent les clés et ceux qui utilisent une représentation sous forme de suite de symboles) dune manière qui soit totalement satisfaisante à la fois du point de ...
La dernière fois on a vu une façon simplement dévaluer le contenu du sac à dos. Aujourdhui on met en place lalgorithme génétique proprement dit: sélection, croisement, mutation, etc. Jai mis le code complet de lalgorithme sur Github. Celui-ci est basé sur ce quon a fait jusquici pour le
Résumé de larticle Le mot algorithme introduit récemment dans le programme de seconde, vient du nom du mathématicien arabe Al Khuwartzmi auteur du premier algorithme connu. Il ne cache pas une science compliquée, mais il indique seulement lenchaînement des actions nécessaires à laccomplissement dune tâche. Lauteur veut nous convaincre, que nous faisons tous depuis longtemps des algorithmes, en général sans le savoir. Il en donne des exemples sous forme de schémas ou organigrammes pour la (...)
La modélisation utilisée est fondée sur une combinaison dalgorithmes statistiques et neuronaux enrichie de développements spécifiques. Notre objectif est de choisir la meilleure approche pour générer des prévisions pour chaque cas donné. Le meilleur modèle est sélectionné automatiquement, en effectuant une analyse résiduelle.. Les utilisateurs ne sont pas responsables de lalgorithme choisi et lusage opérationnel ne nécessite pas dêtre mathématicien ou statisticien. Les utilisateurs notamment dans la phase de tunning doivent être des experts dans le domaine du risque pour optimiser la qualité des résultats grâce à la combinaison de leurs expertises avec les algorithmes mathématiques de BXF Risque.. BXF Risque permet ainsi de générer une performance prédictive optimale. BXF Risque sadapte au contexte en temps réel aux changements de lenvironnement interne et externe sans intervention humaine directe . (algorithme auto - apprenant). Les algorithmes utilisés sont ...
Algorithmes Combinatoires Decomposition modulaire : Algorithmes Combinatoires (1) Decomposition modulaire Christophe PAUL (CNRS - LIRMM) November 4, 2009 graphes de comparabilite decomposition en coupes graphes reconnaissance des graphes de cercles definitions theoreme de decomposition modulaire ??xy ? classe de forc¸age de ??xy algorithme de erhenfeucht decomposition modulaire
Dans SQL Server 2008, la configuration par défaut de lalgorithme de gestion de clusters Microsoft a été modifiée de façon à utiliser la normalisation z-score par défaut. La finalité de cette modification est de réduire leffet dattributs susceptibles de présenter des grandeurs importantes et de nombreuses valeurs hors norme. En général, la normalisation z-score améliore les résultats du clustering. Toutefois, cela peut modifier les résultats du clustering sur les distributions non normales. Les clients qui migrent des solutions à partir dune version antérieure de Analysis Services vers Analysis Services SQL Server 2008 peuvent également remarquer que les modèles de clustering produisent maintenant des résultats différents. Pour plus dinformations, consultez Références techniques relatives à lalgorithme de gestion de clusters Microsoft. ...
Dans SQL Server 2008, la configuration par défaut de lalgorithme de gestion de clusters Microsoft a été modifiée de façon à utiliser la normalisation z-score par défaut. La finalité de cette modification est de réduire leffet dattributs susceptibles de présenter des grandeurs importantes et de nombreuses valeurs hors norme. En général, la normalisation z-score améliore les résultats du clustering. Toutefois, cela peut modifier les résultats du clustering sur les distributions non normales. Les clients qui migrent des solutions à partir dune version antérieure de Analysis Services vers Analysis Services SQL Server 2008 peuvent également remarquer que les modèles de clustering produisent maintenant des résultats différents. Pour plus dinformations, consultez Références techniques relatives à lalgorithme de gestion de clusters Microsoft. ...
Yandex a lancé le nouvel algorithme Vladivostok qui favorise les sites mobiles sur la version smartphone du moteur. Le nom de cet algorithme vient du nom de la capitale de lExtrême-Orient russe. Cest dans cette ville, selon Yandex, qua été enregistré la plus importante utilisation de linternet mobile. Pour linstant, lalgorithme Vladivostok fonctionne seulement en Russie, mais dans les prochains […]. ...
Les algorithmes sont amenés à remplir le rôle de la machine à vapeur : linnovation capable dexploiter le potentiel des données et de transformer toutes les activités humaines.. Source : Journaldunet.com ...
Google utilise un nouveau algorithme qui favorise les sites adaptés au mobile. Beaucoup de sites perderontb ainsi près de un greand pourcentage de leurs traffic sils ne sont à jour pour le mobiles.. Google a mis à disposition un test à destination des gestionnaires qui veulent savoir si leur site est "mobile-friendly". Le moteur de recherche propose également un guide des bonnes pratiques. La nouvelle version de lalgorithme ajoute une fonction "temps réel", ce qui permettra aux développeurs de voir immédiatement tout changement de larchitecture du site pris en compte.. Adapter son site web aux appareils mobiles a toutefois un coût : entre 10.000 et 15.000 euros, pour proposer à lutilisateur une version mobile et rester dans la course du référencement Google, chiffre "les Echos".. ...
Apr s avoir remport la bataille contre les sites de spams et les fermes de contenus travers multiples mises jour de son algorithme Panda, Google s attaque maintenant aux sites caract res publicitaires.Le g ant de la recherche vient d annoncer une nouvelle mise jour de l algorithme de pertinence de son moteur de recherche afin de p naliser les sites qui pr sentent trop de publicit s.D sormais, l algorithme de Google examinera les contenus des sites Web et p nalisera ceux qui affichent tr...
A tree decomposition of a graph is a way to represent it as a tree by preserving some connectivity properties of the initial graph. Tree decompositions have been widely studied for their algorithmic applications, in particular using dynamic programming approach. In this thesis, we study tree decompositions satisfying various constraints and design algorithms to compute them in some graph classes. We then use tree decompositions or specific graph properties to solve several problems related to routing. The thesis is divided into two parts. In the first part, we study tree decompositions satisfying some properties. In Chapter 2, we investigate minimum size tree decompositions, i.e., with minimum number of bags. Given a fixed k 4, we prove it is NP-Hard to compute a minimum size decomposition with width at most k in the class of graphs with treewidth at least 4. We design polynomial time algorithms to compute minimum size tree decompositions in some classes of graphs with treewidth at most 3 (including
Rappel Quand peut-on parler dun algorithme récurrent Quelle est la différence entre un algorithme récurrent et un algorithme récursif Quest ce quune matrice
Météo contrastée pour les algorithmes ! Intervenant ce mardi soir lors de la présentation des programmes du groupe M6 pour la saison 2017/2018, le patron de sa régie David Larramendy annonçait avec une satisfaction non dissimulée que le cap des 18 millions dinscrits à 6Play avait été franchi (+3 millions en 6 mois), et revendiquait le bénéfice quil tirait de lexploitation de leurs données dusage en terme de ciblage publicitaire et doptimisation de la programmation ; à lautre extrémité du spectre, le directeur des programmes dARTE Alain le Diberder inaugurait fin août le concept de « numérique bio ». Autrement dit, le refus des « algorithmes complexes dictant au téléspectateur quels programmes regarder » ; sexprimant devant lAssociation des Journalistes Médias, la présidente de France Télévisions Delphine Ernotte tentait, elle, le moyen terme : « les algorithmes, je ne vois pas pourquoi sen priver, mais pas seuls. Notre enjeu, ce nest pas la recommandation, ...
Sen suivent alors cinq recommandations quon pourra lire, éberlué, sur le rapport pondu pour loccasion (page 6). Entre la création de cellule de contrôle, de plateforme collaborative et un programme de formation « à lattention des agents opérant un service public utilisant un algorithme », auxquelles sont adjointes les recommandations de développer des réflexions et de la communication sur ces algorithmes, tout semble réuni pour le brouet habituel de fadaises consternantes qui naboutiront, Dieu merci, à rien du tout de concret et permettront à la France déviter une fois encore le ridicule le plus achevé. Malheureusement, Axelle Lemaire semble vouloir sy vautrer : la première recommandation vise en effet à tenter de percer la façon dont Google, Facebook ou Amazon construisent leurs réponses, en créant une communauté de chercheurs et dexperts pour tester et deviner « les algorithmes ». Cest, bien évidemment, parfaitement grotesque.. La réalité est, dune part, que ...
RADIX-2r is a multiple constant multiplication (MCM) algorithm based on the radix-2r arithmetic. It has the merit of being fully predictable, sublinear, and suitable for high speed and low power design.. You can experiment the RADIX-2r algorithm by clicking on the following link:. Multiple Constant Multiplication Algorithm. ...
Présenté dans le cadre de latelier Démystification et application pratique de Macroscope organisé par lAQIII (www.aqiii.org) le 9 janvier 2014. Thèmes: - N…
Auteur: Chiavassa, Guillaume - AuteurAuteur secondaire : Liandrat, Jacques (1959-) - Directeur de thèseCollectivité secondaire: Université dAix-Marseille II - Etablissement de soutenanceType de document: ThèseLangue: françaisPays: FranceÉditeur: [S.l.] : [s.n.], 1997Description: 1 vol. (190 p.) ; 30 cmRésumé: Nous présentons dans cette thèse différents travaux relatifs a lutilisation des bases dondelettes dans les algorithmes de résolution numérique déquations aux dérivées partielles. Dans un premier temps, une construction de bases orthonormées dondelettes satisfaisant a des conditions aux limites homogènes est mise au point. Ces bases peuvent être utilisées pour imposer des conditions aux limites essentielles dans les méthodes de résolution déquations de type Galerkin. Dans un deuxième temps, toutes les étapes dun algorithme adaptatif permettant la résolution déquations paraboliques non-linéaires sont détaillées. Les espaces dapproximation permettant de ...
Dans le cadre de mes ateliers autonomes pour la période 1, je vais mettre en place 1 atelier sur 4 niveaux différents autour des algorithmes à 3 couleurs. Cet article sera complété dans lannée avec les autres algorithmes travaillés petit à petit.. ...
‌Dans le cours Initiez-vous au machine learning, vous avez découvert les fondements de lanalyse de donnée automatisée. Dans ce deuxième cours, vous apprendrez à évaluer vos algorithmes pour les rendre plus performants. De nombreux choix dalgorithmes dapprentissage et de leurs hyperparamètres soffrent aux Data Scientists. La nature du problème à résoudre permet en partie de guider ce choix. Par exemple, on nappliquera pas un algorithme de classification à un problème de régression.. Néanmoins, il est nécessaire de savoir évaluer nimporte quel algorithme dapprentissage sur son jeu de données, en évitant au mieux le biais de sur-apprentissage. Une évaluation rigoureuse des performances dun algorithme est une étape indispensable à son déploiement.. Suivez ce cours pour apprendre à évaluer un modèle dapprentissage supervisé afin de choisir le bon modèle pour votre problème, en évitant de tomber dans un des principaux pièges qui guettent les Data Scientists. ...
k-Nearest Neighbours (k-NN voire KNN ou méthode des k plus proches voisins) : k-NN est un algorithme standard de classification qui repose exclusivement sur le choix de la métrique de classification. Il est "non paramétrique" (seul k doit être fixé) et se base uniquement sur les données dentraînement.. Lidée est la suivante : à partir dune base de données étiquetées, on peut estimer la classe dune nouvelle donnée en regardant quelle est la classe majoritaire des k données voisines les plus proches (doù le nom de lalgorithme). Le seul paramètre à fixer est k, le nombre de voisins à considérer (voir figure).. Les métriques les plus souvent choisies sont la distance usuelle dite euclidienne (comme dans la figure) et la distance de Mahalanobis (qui tient compte de la variance - du point de vue statistique - et de la corrélation entre les données). Bien que lalgorithme puisse fonctionner avec ces métriques par défaut, il est généralement bien meilleur quand il est ...