Prédire l’émergence de cristaux à partir de précurseurs amorphes : l’apprentissage profond révolutionne la science des matériaux Introduction Le processus de cristallisation à partir de matériaux amorphes revêt une importance majeure dans la nature et en laboratoire. Ce phénomène est omniprésent, allant des processus géologiques aux processus biolo...
Explorer les biomarqueurs et les biocapteurs de la cinétose : une nouvelle approche pour résoudre les défis du diagnostic La cinétose (Motion Sickness, MS) est un syndrome communément ressenti par les humains lorsqu’ils sont soumis à des mouvements non naturels provoqués par des moyens de transport ou des environnements de réalité virtuelle (Virtua...
Comment les grands modèles de langage traitent-ils les fausses informations ? — Une étude approfondie basée sur les LLMs À l’ère actuelle où la diffusion d’informations est rapide, la propagation de la désinformation (misinformation) et des fausses informations (fake news) est devenue un défi majeur pour la société. L’essor d’Internet et des réseau...
Exploration approfondie de la stratégie de trading par paires basées sur les secteurs et de la technique innovante de sélection de paires Contexte et objectifs de recherche La stratégie de trading par paires (Pairs Trading Strategy, PTS) est une méthode d’arbitrage financier largement utilisée depuis longtemps, basée sur les performances relatives ...
Une étude sur un nouveau cadre pour résoudre le problème de réinstallation des migrants via l’optimisation multiobjectif évolutive Dans le contexte de la mondialisation accélérée et des dynamiques socio-économiques en constante évolution, le phénomène migratoire est devenu une tendance mondiale incontournable. Que ce soit sous l’angle de l’aide hum...
Recherche sur la navigation coopérative en environnement hybride multi-agents : Une nouvelle méthode d’apprentissage par renforcement basée sur l’apprentissage relationnel par graphe La technologie des robots mobiles connaît un essor grâce au développement du domaine de l’intelligence artificielle, la capacité de navigation restant l’un des axes de...
Méthode de détection d’intrusion pour le trafic de l’Internet industriel des objets basée sur l’apprentissage fédéré assisté par apprentissage profond récurrent par renforcement Contexte académique Le développement rapide de l’Internet industriel des objets (Industrial Internet of Things, IIoT) a apporté une révolution majeure aux systèmes industri...
Étude sur le contrôle optimisé de l’apprentissage par renforcement en temps fixe pour les systèmes non linéaires appliqué au pilote automatique des navires intelligents Ces dernières années, la technologie de conduite autonome intelligente est devenue un sujet brûlant dans le domaine de la commande automatisée. Dans les systèmes non linéaires compl...
Optimisation multiobjectif évolutive basée sur les préférences pour la planification du mélange d’essence Introduction Avec l’évolution constante du marché mondial de l’énergie, la production et le procédé de mélange d’essence font face à des défis croissants. En tant que produit clé de l’industrie pétrolière, le mélange et la planification de l’es...
Analyse approfondie d’un article de recherche : MEMIA: Multilevel Ensemble Membership Inference Attack Introduction au contexte de recherche Avec le développement rapide des technologies numériques, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) ont progressivement pénétré divers domaines tels que la santé, la finance, le comm...