dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Training of the networks To train our networks, we use the STL-10 database  [43]  which consists of 105,000 color images corresponding to the 'train' and 'unlabeled' subsets. The original 96 × 96 images are resized to 64 × 64 using bicubic transform. We create a dataset of hyperspectral images from the RGB images [f r , f g , f b ] ∈ R N×3 by combining the three channels for every wavelength λ as f λ = f r η r λ + f g η g λ + f b η b λ ( 11 ) where η r λ ∈ R, η g λ ∈ R, and η b λ ∈ R are spectral weights, chosen here to represent the spectral sensitivity of the long-, medium-and short-wavelength human photo-receptors, respectively  [44, 45]. As such, we create HSIs with Λ = 10 spectral channels. During training, we simulate the raw data from the hyperspectral dataset according to Eq. (  1 ), where the system gain is set to one and the dark noise is set to zero for simplicity.
Experimental data We consider the single-pixel camera described in  [11]  and the open single-pixel hyperspectral imaging (SPIHIM) dataset  [35]. The SPIHIM dataset contains different objects acquired using 4096 Hadamard patterns of dimension N = 64 × 64 for 2048 spectral channels in the range [317, 1064]. The objects are available for different light intensities corresponding to different neutral densities placed between the illumination lamp and the object. In this work, we select four grayscale objects: the STL-10 cat, the Siemens star resolution target [49], the off-centered Siemens star target, and the LED lamp. For each object, we obtain a high noise dataset by placing a neutral optical density behind the lamp to reduce the light flux. We consider an optical density of 0. 6 for the STL-10 cat and of 1.
Reconstruction from simulated data We evaluate the Tikhonov, DC-UNet-2, DC-UNet-2ch, DC-DL-FSPI, and DC-UNet-3 methods on the (unseen) images of the test set of our hyperspectral database, for three different image intensities α (150, 200 and 500 photons) corresponding to different noise levels. Note that in the case of DC-UNet-2 the input to the postprocessing network has the shape of 1 × 64 × 64, while in the case of DC-UNet-2ch the input to the postprocessing network has the shape of 10 × 64 × 64. Here the first number corresponds to the number of input channels and the last two values correspond to the spatial size. In Table  1 , we report the PSNR, SSIM, FSIM, and SAM obtained from the networks that are trained for the corresponding intensities α. In Fig. 2  we display ground truths and reconstruction results along with the per-channel SSIM for the first and the last channels of simulated hyperspectral cubes acquired with α = 150.
Reconstruction from experimental data Figure  3  and Fig. 4  illustrate the performance of the five methods for recovering the four experimental datasets described in 4. 2. We plot the spectral curves of a small region in Fig. 5. We observe that the inclusion of the artifact correction network in the image domain produces less noisy and smoother images than those provided by the Tikhonov method. Since DC-DL-FSPI and DC-UNet-2 act in the spatial domain, they tend to improve images w. r. t. the Tikhonov method in each spectral channel separately. Despite some remaining artifacts, DC-UNet-2ch and DC-UNet-3 allow to restore sharper image details in all spectral channels with DC-UNet-3 being clearly superior. This is especially noticeable on the border channels -cat face in STL-10 cat, letters in the off-centered Siemens star resolution target, and the Siemens star beams are closer to those of the ground truth images.
PSNR, SSIM, FSIM, and SAM of simulated reconstructed images under various noise levels (the entire HSI α = 150, 200, 500) on the STL-10 dataset. 'Tikhonov' refers to the generalised Tikhonov regularisation (Eq. (6)), 'DC-DL-FSPI' refers to the denoised completion network with a posprocessing network from [22] applied per channel, 'DC-UNet-2' refers to the denoised completion network with the UNet using 2D convolutions applied per channel (Sec. 2. 3), 'DC-UNet-2ch' refers to the denoised completion network with the UNet using 2D convolutions applied to entire HSI, 'DC-UNet-3' refers to the denoised completion network with the UNet using 3D convolutions (Sec. 3. 2). The highest metrics are highlighted in bold.
Acknowledgments The author is indebted to  Mrs Mickaële le Ravalec ,  Pauline Simonnin  and  MM Vincent Artus ,  Alejandro Boschan ,  Ivan Colecchio ,  Fred Delay ,  Marco Dentz ,  André Fourno ,  Philippe Gouze ,  Tri Dat Ngo ,  Alejandro Otero ,  Ludovic Ricard ,  Benjamin Rotenberg  for their useful contributions.
Acknowledgments: The authors would like to thank  C. Cailhol  of  ISAE-SUPAERO  for his help with measurements. The authors would also like to thank the  Région Occitanie and ENAC  for their financial support. © 2021 The Authors. Electronics Letters published by  John Wiley & Sons Ltd  on behalf of The Institution of Engineering and Technology This is an open access article under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits use, distribution and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Received:  16 April 2021  Accepted: 11 May 2021 doi:  10. 1049/ell2. 12234.
a réalisé de solides avancées dans l'identification et la structuration de bases de données pertinentes permettant de générer proto-métabolisme 13  d'un territoire donné  (Grillot et al. , 2021). La consommation alimentaire finale reste toutefois un domaine à approfondir pour le rôle qu'elle joue dans le métabolisme, tant en matière de demande alimentaire qu'en termes d'émissions de déchets. Tout ceci milite pour un élargissement du spectre d'investigation de l'agronome, avec un renforcement des collaborations avec d'autres disciplines et des acteurs territoriaux impliqués à différents niveaux du système agri-alimentaire. Enfin, un des défis de cette approche, qui peut constituer une limite forte, réside dans la volonté de tenir ensemble l'analyse de la dimension matérielle et celle de la dimension sociale, qui nécessite de considérer des déterminants émanant d'autres échelles territoriales (par exemple les politiques publiques françaises et européennes).
Remerciements Ce travail a bénéficié d'une aide de l' Etat gérée par l'Agence Nationale de la Recherche au titre du programme Investissements d'Avenir (LabEx BASC  ;  ANR-11-LABX-0034 ). Nous remercions également les deux relecteurs de la revue ainsi que Barbara Redlingshöfer pour leurs conseils avisés sur la version préliminaire de l'article.
, K} the set of predicted labels, L(k, l) := L kl corresponds to the loss, or the cost, of predicting the class l whereas the real class is k. Let ∆ := {δ : X → Ŷ} be the set of all possible classifiers. Dealing with imbalanced datasets. The risk of classification errors (1) can be written as (see  [5] ) r (δ) = k∈Y πk Rk (δ) , (2) where π := [π 1 ,. , πK ] corresponds to the class proportions of the training set, such that for all k ∈ Y, πk := 1 m i∈I 1 {Yi=k} , and where Rk (δ) corresponds to the empirical class-conditional risk associated with class k, defined by Rk (δ) : = l∈ Ŷ L kl PS (δ(X i ) = l | Y i = k). (3) In  (3) , PS (δ(X i ) = l | Y i = k) corresponds to the empirical probability for the decision rule δ to predict the class l given that the true class is k on the set S of samples.
Let S = {(Y i , X i ) , i ∈ I } be a test dataset containing m test instances and for which the class proportions π = [π 1 ,. , π K ] are unknown. The classifier δ π fitted on the training set S is then used to predict the classes Y i of the test samples i ∈ I from their associated attributes X i ∈ X. To simplify our explanation, we assume that PS coincides with PS , i. e. , there is no probability shift between the training set and the test set. Hence, our attention is focused on the prior shift, i. e. , π is different from π. As explained in  [5] , the risk of classification errors, with respect to the fitted classifier δ π , as a function of π , is r (π , δ π ) = k∈Y π k Rk (δ π ). (4) Since the Rk (δ π )'s do not depend on π , the risk (4) is clearly a linear function with respect to π.
Hence, when the distribution of the priors is uncertain and changes in time, the risk of classification errors is expected to evolve linearly. This is an important issue since we generally do not know when and why prior probability shifts may occur. Note that we have r (δ π ) = r (π, δ π ). The maximum value of r (π , δ π ) that can be reached is M (δ π ) := max k∈Y Rk (δ π ). This issue is therefore especially highlighted when the class-conditional risks are imbalanced. An illustration of this issue is given in Figure  2  in Appendix A. The task of learning a robust classifier with respect to uncertain prior distributions is therefore necessary. This task is in the field of Bayesian Robustness  [12]  for Machine Learning. Reminder on the minimax criterion. Training with imbalanced datasets and dealing with prior probability shifts share a common trait, namely the sensitivity to imbalanced class-conditional risks.
Contributions. In this paper, we provide a new algorithm to compute the box-constrained minimax classifier  (8)  in the context of discrete or beforehand discretized features. In section 2, we develop the procedure for solving the minimax optimization problem  (8). This procedure is based on a projected subgradient algorithm, which computes the least favorable prior over the polyhedral constraint  (7). The convergence of this algorithm is established. In section 3, we illustrate on a real public database the performance of the box-constrained minimax classifier with respect to the box-constraint bounds. Finally, section 4 concludes the paper.
Numerical experiments Database description. For illustrating the interest of our box-constrained minimax classifier, we applied our algorithm on the real public Framingham database  [34]. The objective of the Framingham study is to predict the development of a Coronary Heart Disease (CHD) within 10 years based on d = 15 clinical and biological features (7 categorical and 8 numeric). In this paper, we do not study the effects of the discretization of continuous features, and we consider the discretized attributes as built in  [1, 2]. This database contains K = 2 classes, with class 2 corresponding to individuals who have developed a CHD, and class 1 corresponding to the others. For this database, 3,658 patients have been followed for 10 years. Among these patients, 85% did not developped a CHD, while 15% developped a CHD within 10 years.
In other words, the dataset is imbalanced: π = [0. 85, 0. 15], which complicates the task of well predicting a CHD based on the labeled learning observations. For this experiment, let us consider the L 0-1 loss function, such that L 11 = L 22 = 0, and L 12 = L 21 = 1. Procedure of the experiment and results. In the following, let π := argmax π∈S V (π) be the least favorable priors over the simplex S, and thus let δ B π be the minimax classifier δ M solution of (  5 ). The box-constrained minimax classifier δ B π solution of (  8 ) aims to find a trade-off between achieving an acceptable global risk and balancing the class-conditional risks with respect to the box-constraint  (6). In other words, the box-constrained minimax classifier δ B π is designed to find a trade-off between the discrete Bayes classifier δ B π (13) associated with the class proportions of the training set π, and the minimax classifier δ B π.
Thus, when β = 0, B 0 = {π}, hence U 0 = {π} and π = π. When β = 1, π ∈ B 1 , hence π ∈ U 1 and π = π. Note that the minimax classifier δ B π was trained using our Algorithm 1 when considering U = S, and for this particular case the projection onto the simplex S was performed using the algorithm provided in  [33]. The procedure of our experiment is the following: we performed a 10-fold cross-validation, that is we randomly split the main dataset such that 90% of the instances composed training set and the 10% staying instances belong to the test set. We repeated ten times this splitting, and at each repetition of this cross-validation, we ranged β from 0 to 1 so that we increased the box-constraint radius, and we measured V (π ) and ψ δ B π , where ψ : ∆ → R + such that, for all δ ∈ ∆, ψ(δ) := max k∈Y Rk (δ) -min k∈Y Rk (δ), (23) In other words, the criterion ψ aims to measure how a given classifier δ ∈ ∆ performs for balancing the class-conditional risks.
Conclusion This paper presents the optimization procedure for computing a box-constrained minimax classifier in the context of discrete or discretized features with multiple classes, a positive loss function, and some dependencies between the features. This minimax classifier aims to address the issues of imbalanced datasets and prior probability shifts. Our method is in the field of Γ-minimaxity and Bayesian Robustness for Machine Learning. Our approach is designed for considering independent bounds on the class proportions, which can be easily and rationally provided by the experts from the application domain, and which allow us to find a trade-off between minimizing the maximum of the class conditional risks, and achieving an acceptable global risk of errors, based on the interest or the knowledge of the experts.
Principes Bien que leurs tâches puissent être très diverses, les différentes approches de machine learning partagent des étapes communes pour l'entraînement d'un algorithme : (i) constitution de la base de données avec extraction, sélection, et prétraitement de l'information, (ii) apprentissage et (iii) validation du modèle entraîné (Fig. 1 )  [8]. Dans le cas de la prédiction de la réponse à un traitement, l'apprentissage est classiquement « supervisé ». L'algorithme cherche à prédire une variable explicite (catégorielle pour les tâches de classification, ou continue pour les tâches de régression) à partir de variables d'entrées. Il est classiquement entraîné sur un premier jeu de données (training set) et optimisé sur un deuxième jeu de données (validation set), bien que des méthodes de validation croisée à partir de plusieurs partitions du jeu de données initial (« cross-validation ») soient souvent utilisées lorsqu'une cohorte indépendante est indisponible ou la quantité de données est trop faible  [9].
Il peut également arriver qu'une solution donnée par un algorithme soit en rapport avec la résolution d'un mauvais problème. On pourra noter comme exemple extrême qu'un algorithme prédisait le risque d'un cancer cutané en se basant sur la présence ou non d'une réglette sur la photographie  [23]. Cela est une des conséquences de biais inattendus inhérents à la constitution des bases de données, et peut être difficilement détectable dans le cas d'algorithmes où les variables sélectionnées et leurs relations avec la prédiction ne sont pas explicites et dont l'interprétabilité est faible (effet « boîte noire »). Ce point illustre l'importance des données indépendantes pour évaluer la robustesse des algorithmes et limiter ce genre de biais. Par ailleurs, la question de la transparence des algorithmes d'intelligence artificielle est ainsi un enjeu important, soulevant des questions d'éthiques et de responsabilités dans les prises de décisions influencées par ces algorithmes.
Enfin, plus récemment, la « dosiomique » consistant en l'extraction d'indices à partir de cartes tridimensionnelles de distributions de doses a également montré des résultats intéressants pour la prédiction de la survie  [74, 75]. Wu et al. ont évalué à partir de 237 patients issus de la base de données publique The Cancer Imaging Archive des signatures radiomiques et dosiomiques de patients traités par rirradiation pour un cancer de la tête et du cou pour prédire les patients à faible ou haut risque de récidive locorégionale  [75]. L'étude montre que l'ajout d'indices dosiomiques dans leur signature permettait de différencier les groupes de survie (p = 0,025) contrairement au modèle « radiomique seul » (p = 0,37).
En effet, il nous a fallu plus d'un an pour avoir la première version du robot. De plus les IstiABots ne sont pas parfaits (connecteur parfois capricieux, batterie difficilement accessible). Mais ces inconvénients sont au final largement compensés par les avantages à réaliser nos robots : 28. https://github. com/rguyonneau/Self-Balancing-Robot-Python-Simulator -Gain d'expérience concernant la réalisation de robots. Il s'avère que depuis le premier IstiABot, nous avons largement augmenté la quantité de robots conçus et réalisé en interne (figure  14 ). Nous sommes de plus en plus efficaces dans leurs réalisations ; -Les étudiants sont impliqués dans le processus. L'objectif de réalisation d'un robot s'avère être moteur concernant les motivations des étudiants. -Valorisation des outils de productions disponibles au sein de l'école ; -Mise à disposition de démonstrateurs pour présenter l'école (journées portes ouvertes, salons étudiants.
Remerciements Merci à  Philippe Lucidarme pour son aide lors de la conception du robot et pour ses schémas de cartes. Merci à Baptiste Hamard pour son travail sur l'implémentation du PID et à Vincent Cueille pour la première implémentation de l'algorithme de cartographie basée sur le framework ROS. Enfin, merci au département SAGI (Systèmes Automatisés et Génie Informatique ) de Polytech Angers qui a subventionné les robots.
Webographie -Le github de Polytech Angers Mecatronique Club https://github. com/PolytechAngersMecatroniqueClub/pa_slam: l'algorithme de SLAM présenté dans l'article, ce dépôt contient une démonstration qui devrait fonctionner "out of the box" https://github. com/PolytechAngersMecatroniqueClub/IBallBBOT: une simulation d'un ball balancing robot en python https://github. com/PolytechAngersMecatroniqueClub/IBBOT: le code Arduino de notre robot "pendule inversé" https://github. com/PolytechAngersMecatroniqueClub/Tutorials: Plusieurs tutoriels (un tutoriel pour l'assemblage du robot, une aide pour programmer le bus CAN sur l'ATMega et un tutoriel pour configurer et utiliser la  Raspberry Pi ).
A ce stade de la progression, il est possible d'introduire des problèmes liés à la recherche scientifique et au développement d'algorithmes complexes. Dans la partie suivante de ce document, deux exemples de résultats pédagogiques sont détaillés : Voici un exemple de progression : -En supposant le robot fonctionnel, il est aisé de le faire se mouvoir par programmation Arduino. L'utilisation de Scratch pour Arduino permettra le contrôle du robot même par des élèves n'ayant jamais appris la programmation. Dans la même philosophie, il est possible d'obtenir facilement les valeurs des capteurs et de commencer à développer des algorithmes de déplacements simples ; 12. https://www. microchip. com/wwwproducts/en/en010405 13. https://www. microchip. com/wwwproducts/en/ATmega32M1 14. https://github.
Solid-phase carbon, nitrogen, and sulfur contents Solid-phase sediment samples were analyzed to determine the weight percent of CaCO 3 , total organic carbon (TOC), total nitrogen (TN), and total sulfur (TS) (Figure  F24 ). In Holes U1550A and U1550B, sampling frequency was approximately one sample per 9. 5 m core (Table  T12 ). For Hole U1550A, the core description team selected samples from primary and secondary sedimentary components, whereas for Hole U1550B, material was subsampled from the community gas (COMGAS) whole-round core for correlation to other biogeochemical data to be generated during onshore analyses. Trends observed in Holes U1550A and U1550B are combined for discussion below. The CaCO 3 content is less than 5 wt% in the uppermost 12 m of sediment. From 12 to 200 mbsf, it is higher and fluctuates between 5 and 10 wt%.
Hydrocarbon gases Headspace samples were taken from each core to monitor C 1 -C 6 hydrocarbons per the standard safety protocol during drilling  (Pimmel and Claypool, 2001). For Holes U1550A and U1550B, 55 headspace samples were analyzed for their parts per million by volume concentration (Table  T13 ) and then corrected by sample weight and porosity to determine the molar concentration of dissolved hydrocarbons (Table  T14 ). Trends observed in Holes U1550A and U1550B are combined for discussion below. Site U1550 hydrocarbon data are shown in Figure  F25. Methane concentrations are below the detection limit to ~7 mbsf. Below ~7 mbsf, methane concentrations sharply increase to a maximum value of 15. 39 mM at ~18 mbsf and then decrease downhole. A second local maximum of similar magnitude may appear at ~125 mbsf, but because of the oversaturation and rapid degassing of methane in cores brought to the surface, it is not possible to know the true magnitude of  space (Figure  F26 ).
Introduction Des bases de données à l'analyse de réseaux, de la création de corpus en ligne à la fouille de données, les humanités numériques ont contribué à révolutionner les pratiques en sciences humaines et sociales du e siècle en élargissant considérablement l'étendue des approches et questionnements possibles ainsi que l'accessibilité des données aux chercheurs et au public. Pour l'étude de la navigation de l'époque moderne et contemporaine, par exemple, de grandes bases de données sur les expéditions négrières ou la navigation dans la Baltique ont vu le jour, alors que des techniques d'océrisation ont permis la collecte de quantités impressionnantes de données à partir des registres de la Lloyds. Les historiens ont souvent eu recours à ces nouveaux outils pour collecter et gérer leurs données  (Dedinger et Girard 2016).
Nos travaux financés par le programme ANR PORTIC s'inscrivent dans cette perspective. En effet, le e siècle connaît une croissance fulgurante du commerce mondial dont l'armement maritime est la clé de voûte  (Unger 2011). Cette croissance contribue à polariser les espaces économiques, permettant une articulation entre quelques ports majeurs et une multitude de centres moyens et petits, qui assurent une partie importante des trafics de redistribution. En France, à partir des droits prélevés localement, dès 1716 et jusqu'à la Révolution, le Bureau de la balance du commerce dressait les tableaux de commerce  (Charles et Daudin 2011) , organisés dans une base de données par le programme ANR TOFLIT18. Cela donne une vision du commerce extérieur de France qui peut être croisée avec la connaissance de la navigation maritime qu'offre la base de données Navigocorpus  (Dedieu et al.
Localisations extraites de Navigocorpus La base de données Navigocorpus, hébergée par Huma-Num, contient entre autres des informations issues de deux sources historiques relatives à la navigation maritime : l'ensemble des congés pour 1787 et les entrées du port de Marseille. Sans entrer dans le détail, les registres des droits de congés précisent, en sus du port de départ de chaque navire, sa destination et, éventuellement, son port d'attache (dans 59 % des cas environ ). Parmi les lacunes les plus remarquables de la série, se trouvent les congés délivrés en Provence et Languedoc, ainsi que dans une partie des ports bretons. Comme Marseille était à l'époque le principal port français pour le nombre de congés délivré, cette lacune est particulièrement gênante. Nous l'avons partiellement palliée grâce aux registres des entrées du Bu-reau de la santé de Marseille.
Traitement géomatique Le rapport de Chardon a été analysé en détail, car il liste de nombreux petits ports que nous ne trouvions pas dans Geo_general. Nous les avons localisés en utilisant le fond de carte OpenStreetMap (OSM) sous QGIS, un logiciel SIG libre. Chaque port extrait de Chardon a été noté avec la page du rapport de Chardon le mentionnant, et dans l'orthographe qui lui était associée (au total, 86 absents de Geo_general). Le rapport de Chardon suit la côte française, amirauté par amirauté, du Ponant (du Nord au Sud) et du Levant (de l'Est vers l'Ouest) de la France. En le suivant, nous avons profité de l'occasion pour relever les noms de 99 autres localités portuaires (comportant les mots « port de », « havre de » ou « baie de ») sur la carte de Cassini, en utilisant le fond géoréférencé que délivre l'IGN en ligne sur la forme d'un flux WMS.