Introduction Ces dernières années, l’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning, RL) a montré son efficacité dans la résolution de diverses tâches complexes. Cependant, de nombreux problèmes de décision et de contrôle du monde réel impliquent plusieurs objectifs conflictuels. L’importance relative de ces objectifs (préférences) doit êtr...
GMConv: Réglage de l’Effective Receptive Field des réseaux neuronaux convolutifs Avant-propos Les réseaux neuronaux convolutifs (Convolutional Neural Networks, CNNs) ont obtenu un succès remarquable dans les tâches de vision par ordinateur grâce à l’utilisation de noyaux de convolution, notamment dans la classification d’images, la détection d’obje...
Particules de type viral ciblant les cellules dendritiques comme vecteurs puissants de vaccins à ARNm Introduction En matière de développement de vaccins, les vaccins à ARNm ont récemment réalisé des progrès significatifs. Les vaccins à ARNm de Moderna et Pfizer/BioNTech contre le COVID-19 sont devenus des exemples de succès, stimulant grandement l...
Prothèse neurologique bilingue dirigée par la représentation de l’articulation corticale Contexte Dans le développement des prothèses neurologiques, les recherches portant sur le décodage du langage à partir de l’activité cérébrale se concentrent essentiellement sur une seule langue. Par conséquent, il reste à élucider dans quelle mesure la product...
L’application des anticorps affichant des vésicules extracellulaires dans le traitement ciblé du cancer Les exosomes (Extracellular Vesicles, EVs) ont été largement étudiés dans divers tissus en tant que vecteurs naturels de livraison et médiateurs de signaux biologiques. Dans cette étude, les chercheurs exploitent ces caractéristiques des EVs pour...
Rapport académique : Une nouvelle technologie IRM permet l’imagerie bioluminescente en détectant l’hémodynamique locale des vaisseaux sanguins sensibles à la lumière Introduction au contexte académique Les sondes bioluminescentes sont largement utilisées pour surveiller des processus biomédicaux et des cibles cellulaires in vivo chez les animaux. C...
Séquençage in situ par paires de haute capacité pour la multi-omique spatiale à résolution subcellulaire Contexte et buts de la recherche Avec le développement continu de la recherche biomédicale, l’application des technologies multi-omiques dans l’étude des fonctions cellulaires et des mécanismes des maladies attire de plus en plus l’attention. Ce...
StrokeClassifier : Un outil d’intelligence artificielle pour la classification étiologique des AVC ischémiques basé sur les dossiers de santé électroniques Contexte du projet et motivation de la recherche La reconnaissance de l’étiologie des accidents vasculaires cérébraux (notamment les accidents ischémiques aigus, AIS) est cruciale pour la préven...
De Nouveaux Aperçus sur le Lien entre le Sommeil et la Mortalité Révélés par l’Analyse de Données d’Accéléromètres de Poignet en Auto-apprentissage Dans la société moderne, le sommeil, en tant qu’activité fondamentale nécessaire à la vie, est d’une importance évidente. Mesurer et classifier avec précision les états sommeil/éveil ainsi que les diffé...
Développement et validation d’un algorithme d’apprentissage automatique à grande échelle pour le diagnostic cardiovasculaire basé sur l’ECG Introduction Les maladies cardiovasculaires (Cardiovascular diseases, CV) constituent depuis longtemps une source majeure de charge de morbidité à l’échelle mondiale. Le diagnostic et l’intervention précoces so...