dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
CONCLUSION This article introduces the Modane software that helps to design numerical simulation codes based on the Arcane framework, describing its objectives, its architecture and its functionalities. The development began in September 2011 and the software has been made available to users since April 2012. Since then, it has undergone various fixes and improvements but no major changes. Since mid-2013, the business model is stable: changes mainly concern code generation. Users acknowledge a real efficiency gain: Modane improves overview of the overall architecture of the simulator and a rapid integration of new collaborators. A review is currently underway to quantify the contributions of Modane. It will determine the new features and product strategy to improve its usefulness.
La procédure de passage en chaîne est automatisable au niveau de la délimitation des maillons (antécédent et reprise), mais pas au niveau des attributs qui permettent une caractérisation des relations annotées. Le corpus ANCOR_Centre repose en effet sur une annotation riche de la coréférence et de l'anaphore associative, afin d'autoriser des études linguistiques relativement fines. Le passage semi-automatique au codage en chaîne du corpus est en cours de réalisation dans le cadre d'un projet financé par l'ANR DEMOCRAT (ANR-15-CE38-00XX).
Méthode (Classification des données, métriques) Le lecteur trouvera en annexe 2 une présentation plus complète des méthodes de statistiques utilisées dans cet article. Nous n'entrerons pas ici dans les détails mathématiques et donnerons une description des principales différences avec d'autres méthodes (dont la CHA). Ces méthodes, qui s'appuie t sur les modèles de mélanges, sont disponibles dans MIXMOD, ensemble logiciel, diffusé librement (www. mixmod. org) depuis une quinzaine d4années. La classification par modèles de mélanges de lois de probabilité vise à estimer le modèle sous-jacent, c'est-à-dire les paramètres des lois de probabilités et les proportions de chaque classe. On calcule ainsi la probabilité P ik qu'un individu X i appartienne à la classe C k et on lui affecte la classe C l pour laquelle P il est maximale.
Annexes Annexe 1 : MIXMOD : un ensemble logiciel de classification des données par modèles de mélanges L'algorithme EM (en anglais Expectation-maximisation), proposé par  Dempster et al. (1977) , permet de trouver le maximum de vraisemblance des paramètres de modèles probabilistes. EM se compose de deux étapes :  une étape d'évaluation de l'espérance (E), où l'on calcule l'espérance de la vraisemblance en tenant compte des dernières variables observées  une étape de maximisation (M), où l'on estime le maximum de vraisemblance des paramètres en maximisant la vraisemblance trouvée à l'étape E. On utilise ensuite les paramètres trouvés à l'étape M comme point de départ d'une nouvelle phase d'évaluation de l'espérance (étape E), et l'on itère ainsi. Cet algorithme converge vers un maximum (local) de vraisemblance.
Les algorithmes CEM et SEM sont des variantes de EM en ajoutant entre l'étape E et l'étape M, une troisième étape (dite 'classifiante' pour CEM et 'stochastique' pour SEM) Les composants logiciels mixmodLib : la bibliothèque de calcul. Cette bibliothèque est la pierre angulaire du projet, les autres composants s'appuyant dessus. Elle est constituée d'une centaine de classes C++ et fait l'objet d'une attention particulière tant sur le plan de l'optimisation des performances que de la robustesse. Des classes de « haut niveau » permettent d'interfacer cette bibliothèque à d'autres composants logiciels. mixmodForMatlab. Ce composant logiciel a été développé et diffusé dès 2002 pour permettre d'utiliser les fonctionnalités de Mixmod dans l'environnement scientifique Matlab, assez couramment utilisé dans le milieu de la recherche.
MixmodGUI (Graphical User Interface). A la demande d'utilisateurs peu familiers avec Matlab et aussi pour ne pas être obligé de se doter de cet outil pour bénéficier d'une interface graphique pour Mixmod, mixmodGUI a été développé à partir de 2010. Cette interface graphique, disponible pour Linux et Windows est l'outil le plus simple à prendre en main parmi les composants logiciels Mixmod ais, il faut le p ise , 'i t g e pas toutes les fonctionnalités de mixmodLib. RMixmod. Enfin, pour répondre aux demandes de la communauté de statisticiens habitué à l'environnement scientifique R, le package Rmixmod a été développé à partir de 2012. Comme pour mixmodForMatlab, il s'agit d'un ensemble de fonctions R permettant de profiter de la bibliothèque mixmodLib dans R.
, qui privilégiera les classifications présentant des classes bien séparées défini par : Référence électronique Daniel Joly et Florent Langrognet, « Pertinence du découpage spatial produit par deux méthodes de classification (CHA et MIXMOD). Application aux climats français », Cybergeo : European Journal of Geography [En ligne],Cartographie, Imagerie, SIG, document 761, mis en ligne le 08 janvier 2016, consulté le 11 janvier 2016. URL : http://cybergeo. revues. org/27414 ; DOI : 10. 4000/cybergeo. 27414 'espace climatique de la France continentale a d'abord été segmenté grâce à la classification hiérarchique ascendante (CHA), méthode fondée sur un calcul de distance linéaire. Ensuite, nous avons eu recours à MIXMOD, ensemble logiciel qui propose une méthode de classification basée sur une approche probabiliste dont les principes méthodologiques sont détaillés.
publications prendront la forme adaptée à leur écosystème numérique d'apparition. Un statut sur Facebook et un tweet sur Twitter. Si la publication n'excède pas les 140 caractères (taille limite du message imposée par Twitter) il est impossible de déterminer l'écosystème de rédaction du tweet. Dans le cas où la taille de la publication est supérieure à 140 caractères (puisque c'est autorisé sur Facebook), le tweet qui en résultera sera tronqué et sera terminé par un lien renvoyant à la publication dans son écosystème de rédaction. Toutes les fonctionnalités (liens, hashtags, etc. ) sont actives et fonctionnelles à l'intérieur de leur écosystème d'apparition. Cela veut dire, dans le cas des hashtags notamment, que l'on obtient deux discours différents à partir du message d'origine, puisque la base de données n'est pas commune aux deux environnements.
Les ordinateurs peuvent se connecter entre eux, et les opérateurs deviennent autant d' éléments de réseaux opérationnels interagissant dans le cadre d'un projet global défini pour le système entier. Ce système et ses sous-systèmes, les capteurs, senseurs, transmetteurs, filtres, amplificateurs, analyseurs, afficheurs, etc. participent à la production quasi sans limite de données nouvelles dont l' exploitation est impossible sans d'immenses puissances de calcul. Quels que soient les dispositifs informationnels collaboratifs, ils deviennent tous aujourd'hui producteurs de données à la fois pour leur propre régulation, mais également pour enrichir des bases de données spécialisées ou généralistes, dans un monde de « big data » (C4ISR & Networks 2015), contribuant à une nouvelle forme de « complexité computationnelle » du calcul et de l'information  (Cooper 1994).
Il s'agissait de la même lexicographie que celle appliquée dans la rédaction des DEC, mais avec des contraintes de formalisation qui ont notamment permis d'exploiter les données de la base lexicale sous deux autres formes : 1. l'ouvrage de support à l'apprentissage du vocabulaire Lexique Actif du Français  [69]  -par reformatage manuel des données exportées du DiCo ; 2. la base de données DiCoSQL, consultable en ligne par recherche « formulaire » sur le site de l'Observatoire de linguistique Sens-Texte (OLST) au moyen de l'interface DiCouèbe 20 ou, dans sa version grand public DiCoPop 21 , par compilation automatique des données du DiCo  [70, 71]. Le travail sur le DiCo a permis de mettre en évidence deux faits fondamentaux. Tout d'abord, il est apparu que la Lexicographie Explicative et Combinatoire, de nature éminemment relationnelle, imposait de travailler sur des structures non textuelles si l'on voulait pouvoir dépasser le stage de l'échantillon lexicographique de quelques centaines de vocables.
[47,48]et, du fait de son histoire, possède un double visage et il est présenté par ses créateurs euxmêmes aussi bien comme un modèle formel du lexique mental et un support pour la psycholexicology[45 : 236-238] que comme une base de données destinée, notamment, au traitement automatique des langues : « WordNet is an online lexical database designed for use under program control »[46 : 39]. Il est inutile de faire une énième présentation de WordNet et nous nous contentons d'énumérer ses principales caractéristiques formelles, en nous focalisant sur le WordNet de Princeton (lexique de l'anglais américain) et en nous intéressant tout particulièrement à la structure globale de la ressource. )WordNetcompartimentalisedonc le lexique en parties du discours, certains liens transversaux entre parties du discours -dérivations morphologiques, par exemple[47,48]-étant cependant intégrés.
un modèle taxino- mique du lexique mental. [47,48]et, du fait de son histoire, possède un double visage et il est présenté par ses créateurs euxmêmes aussi bien comme un modèle formel du lexique mental et un support pour la psycholexicology[45 : 236-238] que comme une base de données destinée, notamment, au traitement automatique des langues : « WordNet is an online lexical database designed for use under program control »[46 : 39]. Il est inutile de faire une énième présentation de WordNet et nous nous contentons d'énumérer ses principales caractéristiques formelles, en nous focalisant sur le WordNet de Princeton (lexique de l'anglais américain) et en nous intéressant tout particulièrement à la structure globale de la ressource. )WordNetcompartimentalisedonc le lexique en parties du discours, certains liens transversaux entre parties du discours -dérivations morphologiques, par exemple[47,48]-étant cependant intégrés.
Acknowledgements We gratefully acknowledge the support of  ANR Perturbations  and  ANR  GeoDyM as well as the grant APEX PAD attributed by the region PACA. This work has been carried out in the framework of the  Labex Archimède  ( ANR-11-LABX-0033 ) and of the A* MIDEX  project ( ANR-11-IDEX-0001-02 ), funded by the " Investissements d'Avenir" French Government program  managed by the  French National Research Agency (ANR) ".
Modélisation contributionnelle du texte de brevet Le stade ultime de notre projet de modélisation des textes de brevet d'invention est la formalisation, dans une perspective de comparaison, de séries contributionnelles repérées dans les textes du corpus. La constitution du corpus s'est faite à partir d'un choix orienté de textes fournis par la base de données « Brevets » de l'INPI (Disponible sur http://basesbrevets. inpi. fr/fr/accueil. html). Nous avons opéré une extraction représentative (en termes de longueurs, de thématiques scientifiques et de datations) de 113 textes constitués de pdfimages à l'océrisation laborieuse, pour un volume total de 1744 pages au format A4. Nous avons établi le portrait-robot d'un texte issu de notre corpus : écrit en français par un locuteur naturel de la langue (76% des documents), rédigé il y a dix-sept ans (1995 : moyenne des années recensées), comptant environ 16 pages, et relatif au domaine d'application technique « Nécessités courantes de la vie » (12,5% des textes représentés).
Caractéristiques des outils et contraintes incorporées La première observation que l'on peut formuler est que les RSN sont avant tout des outils d'écriture. Ils privilégient la communication écrite à l'inverse d'autres logiciels comme Skype qui facilitent la communication orale. Certes, on peut observer des variations substantielles entre les différentes catégories de réseaux sociaux, en relevant notamment la place beaucoup moins importante que les RSNP attribuent aux images et photos vis-à-vis de RSN plus généralistes qui proposent, par exemple, la gestion d'albums. Mais ce qui ressort de l'examen rapide des caractéristiques de ces logiciels, c'est qu'ils homogénéisent l'expression par la structuration préétablie des informations qu'ils exigent. Cette contrainte exercée sur l'identité numérique a parfaitement été soulignée par  Georges (2011 : 31)  lorsqu'elle a expliqué que « l'identité numérique s'est départie de ses rêves de liberté d'expression pour s'informer dans les cadres de présentation de soi délimités par le système informatique ».
Il convient donc de donner l'ensemble de ces clés de décryptage aux chercheurs. Concernant la demande d'accès à des fonds de financement pour les APC, il faut développer une autre pratique, à savoir l'intégration prévisionnelle des coûts de publication dans les budgets de recherche (au même titre que les missions par exemple) ainsi que la connaissance de fonds de prise en charge comme l'organise la Commission européenne pour ses projets H2020. C'est un changement important car le chercheur est réinvesti d'un rôle plus décisionnel et plus responsable dans les coûts du système éditorial, rôle qui avait été délégué aux bibliothèques jusqu'à présent dans la modalité de l'abonnement.
Dans l'état actuel de notre projet, les attentes sont les suivantes: 1) Affiner notre outil d'enregistrement (GGX) afin de pouvoir aussi enregistrer dans des environnements écologiques comme, par exemple, Word ou Open Office. Pour l'instant, cet outil reste confidentiel. 2) Mettre en place une base de données, étendue, composée d'heures d'enregistrement. Une telle base de données n'existe pas actuellement en langue française. 3) Pouvoir rendre accessible cette base de données sur la plate-forme dédiée (TEMPUS), l'idée étant bien de mettre à disposition des chercheurs des données temporelles variées. 4) Développer les concepts théoriques nécessaires. Et 5) de procéder à des descriptions affinées en littératie débutante et experte.
Introduction L'objectif du projet ADS-B proposer à l'ENSEIRB-MATMECA est d'afficher en temps réel avec MATLAB (avec une latence égale à la durée du buffer d'acquisition) sur une carte (type Google Map) les trajectoires des avions survolant l'école et ses environs à l'instar des trackers 1 disponibles sur Internet. Pour cela, nous mettons à disposition des étudiants des radio-logicielles 2 , une interface permettant de piloter les radio-logicielles depuis MATLAB et un document technique présentant les couches physique et Media Access Control (MAC) du standard ADS-B. Ce projet est pluridisciplinaire : il fait intervenir des étudiants de 3 ème année du département Électronique et des étudiants en 2 ème année du département Télécommunications. En effet, outre le décodage et l'interprétation du flux binaire des signaux captés par les radio-logicielles, les étudiants doivent également concevoir une antenne adaptée à la réception des signaux ADS-B.
La capacité La capacité est notée CA (pour CApacity). Elle est codée sur 3 bits et représente un sous-type de trame envoyée. Nous ne nous préoccuperons pas de sa signification. L'adresse OACI de l'appareil L'OACI définit entre autre une immatriculation pour les aéroports, aérodromes et appareils volants. Dans les trames ADS-B, l'adresse OACI de l'appareil (parfois notée AA pour Aircraft Address) est codée sur 24 bits. Chaque appareil possède une adresse unique tout au long de sa vie, quelle que soit sa compagnie ou son plan de vol. Dans ce projet, il est primordial de pouvoir décoder correctement cette adresse car elle servira à connaître de quel appareil proviennent les données décodées. Cette adresse sert aussi pour trouver un avion dans les bases de données des tours de contrôles, ou des RADARs virtuel (tels que http://planefinder.
Les bits de parités Les bits de parités sont issus d'un Code à Redondance Cyclique (CRC) de 24 bits dont le polynôme générateur est donné ci-dessous p(x) = x 24 + x 23 + x 22 + x 21 + x 20 + x 19 + x 18 + x 17 + x 16 + x 15 + x 14 + x 13 + x 12 + x 10 + x 3 + 1. Le codage CRC rajoute 24 bits au message initial, ces bits servant à détecter d'éventuelles erreurs lors du décodage des messages. Le but principal de ce projet n'étant pas de programmer un détecteur d'erreur basé sur les CRC, les étudiants utilisent les fonctions MATLAB dédiées à cet effet : crc. detector qui sert à construire un détecteur CRC à partir du polynôme générateur, detect méthode d'un objet de type crc. detector afin de détecter la présence d'erreurs.
Travail à réaliser Le travail que nous demandons aux étudiants dans cette partie, consiste à développer une fonction MATLAB qui convertit un message binaire en registre afin de pouvoir en extraire les données sur les appareils concernés. Afin de rendre synthétique leur code MATLAB, nous leur demandons de représenter un registre par une structure possédant les champs format (contenant DF), adresse (contenant AA), type (contenant le Format Type Code-FTC), nom (contenant le nom de l'appareil), altitude (contenant l'altitude), timeFlag (contenant l'indicateur de temps UTC), cprFlag (contenant l'indicateur Compact Position Reporting (CPR)), latitude (contenant la latitude) et longitude (contenant la longitude). La façon la plus simple d'initialiser cette structure est de l'écrire sous la forme suivante.
Partie 3 -Affichage temps réel des trajectoires et mise en compétition des étudiants Pour cette dernière partie, nous fournissons à chaque binôme d'étudiants une radio-logicielle (voir figure  9 ), ainsi qu'une archive contenant : -l'interface permettant de contrôler la radio-logicielle USRP avec MATLAB, -un code MATLAB permettant d'afficher les trajectoires décodées sur une carte extraite depuis "Google maps" (ce code est issu  de [3] ). Ainsi, à partir des codes fournis les étudiants doivent adapter leurs précédents algorithmes afin de décoder en temps réel les trajectoires des avions captés par la radio-logicielle. Afin de valider les trajectoires qu'ils décodent, ils doivent les comparer avec celles affichées sur les "trackers" disponible sur Internet (par exemple : www. flightradar24.
com/). En plus de juger les élèves ingénieurs sur leur capacité à adapter leurs codes pour décoder les trajectoires, nous les mettons en compétitions sur la rapidité d'exécution de leurs algorithmes et sur la portée maximale de détection. Dans notre cas, nous disposions de suffisamment de radio-logicielles pour équiper la totalité des binômes. Cependant, la fin du projet peut également être menée avec une seule radio-logicielle. Pour cela, nous avons développé un programme MATLAB qui permet d'exécuter les codes des Les étudiants interagissent avec ce programme en lui fournissant des codes à exécuter dans un dossier spécifique ; ce dossier est partagé avec l'enseignant sur un espace de stockage type Dropbox. Au début du tour d'un étudiant, le programme principal lit le code présent dans le dossier et l'exécute.
L'exécution des codes des étudiants est effectuée au sein d'un bloc try. catch, permettant de ne pas arrêter le code principal lorsque le code des étudiants comporte une erreur. Á la fin du tour d'un étudiant, un fichier html est créé contenant : une carte "Google maps" et les trajectoires décodées par l'étudiant, le temps d'exécution pour le décodage d'une trame ainsi qu'un message indiquant si le code s'est exécuté normalement ou un message d'erreur. Ce fichier html permet aux étudiants de développer et d'améliorer leurs codes pendant que le code des autres est en cours d'exécution. Le professeur interagit avec le programme par l'intermédiaire d'un tableau Excel. Ce tableau permet au professeur d'administrer le programme principal ; il permet d'ajouter des étudiants dans la boucle, de sortir des étudiants de la boucle, et de régler le temps d'exécution dédié à chaque étudiant.
Conclusion Permettre aux étudiants de travailler sur de réelles applications a comme intérêt de les sensibiliser à une problématique, qui ne s'enseigne pas mais qui s'apprend par l'expérience, qui est celle consistant à s'apercevoir que les concepts théoriques qui s'appliquent très bien en simulations ne le sont pas systématiquement dans la pratique. Manipuler des signaux réels, permet également de montrer aux étudiants que les hypothèses théoriques de bruit blanc gaussien ou de canal non-sélectif en fréquence sont valides en pratique. Enfin, ce projet comporte un certains nombres d'axes d'améliorations, comme par exemple : -implémenter le codeur et le décodeur de canal pour se passer des fonctions prédéfinies par MATLAB, -implémenter notre propre fonction permettant de faire l'affichage sur une carte, car le nombre d'appel par jour à la fonction "Google maps" est limitée par adresse IP, -implémenter le décodage de toutes les fonctionnalités du standard ADS-B.
Préalablement à son étude de La Route de Cormac McCarthy (2006) -roman emblématique en la matière -, Marc Atallah (2012 : 202) sépare le genre post-apocalyptique « en trois grandes catégories selon le référentiel énonciatif à partir duquel la catastrophe est racontée : la catastrophedéjà-advenue, la catastrophe-vécue et la catastrophe-à-venir. Passé, présent, futur : les régimes de temporalité sont au coeur de l'expérience éprouvée par le lecteur des récits de fin de monde, et donnent naissance à ces effets émotionnels spécifiques que sont la curiosité, la surprise et le suspense ». Cette contribution s'appuie sur un corpus ouvert principalement littéraire et, dans une moindre mesure, cinématographique. À côté de leur mission de promotion de la science-fiction, des sites comme NooSFere 3 et Quarante-Deux 4 en France, ou la Science Fiction and Fantasy Research Database 5 de la Texas a&m University dans le monde anglophone, offrent des bases de données qui permettent de repérer une large variété d'oeuvres, à la fois sur les plans temporel et thématique 6 , et d'accéder aux recensions correspondantes (de même au cinéma, mais de manière plus large, avec l'Internet Movie Databaseimdb).
Des matériaux géologiques de référence ont également été analysés afi n d'enrichir la base de données existante. Cette campagne, qui s'intégrait dans un projet de recherche plus vaste, a permis de démontrer que les objets n'avaient pas été façonnés à partir de matière première issue des gisements géographiquement les plus proches, certains étant distants de plusieurs centaines de kilomètres  3.
Extraction et traitement quantitatif des données Les données générées sont extraites en format EDF (pour ESRF Data Format), permettant ainsi une manipulation aisée par les outils en accès libre tels que PyMCA 11 ou les logiciels « maison » de traitement et/ou de visualisation des données, développés par l'équipe AGLAE pour ses besoins spécifi ques. Au moment de l'extraction, la résolution peut être diminuée, augmentant ainsi la statistique par pixel. Le logiciel AGLAEMap (fi g. 2) permet de rapidement sélectionner et visualiser des données enregistrées par chaque détecteur sur une même zone (PIXE, PIGE, RBS ou IBIL). Le spectre somme correspondant s'affi che sous cette dernière. L'utilisateur peut sélectionner un pic du spectre, la répartition spatiale de l'élément correspondant se met alors automatiquement à jour.
Remerciements L'équipe AGLAE souhaite remercier  Claudine Loisel du LRMH, Julien Colaux de l'Ion Beam Centre de l'université de Surrey ,  Dominique Jousse  et l'équipe  de Thalès. Le projet New AGLAE a été lauréat du programme « Equipex -investissements d'avenir » de l ' Agence Nationale de la Recherche  ( ANR-10-EQPX-22 ) et a également bénéfi cié du soutien fi nancier de  la Ville de Paris et de Rennes Métropole.