dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Short comments on computational cost A thorough study of the run-times for the proposed method is beyond the scope of this article. The numerical inversion of a discrete cdf or icdf depends only linearly on N , which allows the computation of Wasserstein barycenters for given weights in real time, as can be seen in the demo notebook accompanying the code provided along with this work. Selecting atoms with the greedy algorithm involves solving quadratic systems of the form min ∥AΛ -f∥ 2 with constraints Λ ≥ 0 element-wise and i λ i = 1. A is an N × n matrix with the discrete atoms as its columns, thus n increases with every iteration of the algorithm. Λ is the vector of barycentric weights to be optimized and f is the icdf of the saturation we aim to approximate. As stated, this system has to be solved |M train | times in every iteration and we observe that A T A becomes very ill-conditioned with growing iteration number, see Figure  11  below.
Funding and Acknowledgments This work was initiated and substantially realized during the six weeks of the CEMRACS 2021 event held at CIRM, Luminy. The authors' stay at  CIRM  has been funded by  IFPEN ,  ANR   ADAPT  ( ANR-18-CE46-0001 ),  ANR  project  COMODO  ( ANR-19-CE46-0002 ), and the  Emergences Project  grant " Models and Measures " from the  Paris City Council. The authors would like to thank  Sébastien Boyaval  for fruitful discussions.
Remerciements L'auteur exprime ses vifs remerciements au  Dr. Andrew Young  pour de très nombreux échanges scientifiques depuis l'an 2000. Il le remercie aussi pour son autorisation de réutiliser une de ses figures, ainsi que  Pekka Parviainen ,  Christophe Gervier  et  Marcella Giulia Pace  qui ont donné la permission de reproduire certaines de leurs photographies.
RESUME : Les nano-ordinateurs de type Raspberry Pi ont pris une place importante dans le domaine de l'EEA, que ce soit pour des Interfaces Homme-Machine (IHM), pour le contrôle-commande de systèmes (automatisation simple, fonction pour des services de communication, superviseur domotique…). Les outils disponibles sur ce type de plateforme ainsi que les systèmes d'exploitation sont nombreux. Les langages de programmation disponibles pour l'implémentation des programmes sont également nombreux. Dans ce contexte, Matlab permet notamment ces implémentations. Ce dernier est particulièrement adapté pour la mise en oeuvre de systèmes asservis. Cependant, l'une des difficultés avec une carte Raspberry Pi est l'absence d'entrées et/ou sorties analogiques. Dans ce travail, nous proposons une solution de gestion d'entrées/sorties analogiques pour une fréquence d'échantillonnage de l'ordre de quelques kHz.
INTRODUCTION Dans le cadre de séances de travaux pratiques en automatique, nous utilisons une maquette consacrée à la régulation d'une alimentation à découpage de type Forward. Une carte DSpace intégrée dans un ordinateur de bureau (format PCI), est utilisée pour piloter la commande de l'alimentation. Celle-ci est programmée à l'aide de Matlab et de la chaine de développement associée. Cependant, ce système est malheureusement devenu obsolète sur différents points : pilote et chaine de développement uniquement compatible avec Windows XP, le format PCI n'est plus (ou rarement) disponible sur les ordinateurs récents. Afin de mettre à jour cette maquette en conservant la stratégie de développement Matlab pour programmer une cible de type calculateur, nous aurions pu décider de commander de nouveaux produits du constructeur DSpace.
En dehors du coût important de ce type de solution (quelques dizaines de k€), nous avons souhaité développer une solution sur une cible de type Raspberry Pi (RPi). Les toolbox Rpi (Matlab et Simulink) sont effectivement disponibles depuis plusieurs années dans l'environnement Matlab. Dans  [2] , les auteurs proposent une prise en main progressive de la carte RPi avec Matab, sur plusieurs séances de TP, depuis l'allumage de LEDs au traitement d'images. Des solutions orientées Open Source existent également pour la programmation de la RPi  [3]. Elles sont relativement stables, mais ne proposent pas de fonctions simples de gestion d'entrées ou sorties analogiques puisque celles-ci ne sont pas natives sur la carte. Il est possible d'utiliser les entrées/sorties audio (via le pilote ALSA), comme les auteurs dans  [1] , pour mettre en oeuvre du traitement du signal mais la nature des signaux audio limite l'usage de ces entrées.
Un driver pour ADC/DAC est disponible au téléchargement (Fig 11). Cependant, il n'est prévu que pour ces 2 composants : ADS1115 et MCP4725. Mais depuis plusieurs versions de Matlab, ces projets ne peuvent être mis en oeuvre facilement. En effet, ce driver utilise la librairie « WiringPi » qui nécessite de configurer l'option '-lwiringpi' à la compilation. Ce qui nécessite la commande « xmakefilesetup » qui n'est plus disponible sous Matlab.
1 1 Secure Shell Dans ces conditions, il faut donc ajouter des circuits annexes à l'aide des bus SPI ou I 2 C. Nous avons fait le choix d'utiliser des composants compatibles SPI car après quelques essais, ils se sont avérés plus rapides que les versions I 2 C. Dans la partie 2, nous rappelons le principe de mise en oeuvre d'une carte RPi avec Matlab. La partie 3, présente la maquette de régulation d'alimentation à découpage utilisée ainsi que l'interface créée pour la RPi. Dans la partie 4, nous montrons la mise en oeuvre du régulateur, ainsi que les limites de cette solution. Après la conclusion, nous proposons quelques pistes d'amélioration.
L'objectif de cette étude est de proposer une carte du risque thermique nocturne en relation avec la vulnérabilité de la population face à l'îlot de chaleur dans l'Eurométropole de Strasbourg (EMS). Dans un premier temps, un indice a été mis au point pour traduire la vulnérabilité de la population urbaine face à la chaleur à travers l'influence de l'exposition, la sensibilité et l'adaptation. Ces trois facteurs ont été estimés pour chaque « Îlot Regroupé pour l'Information Statistique » (IRIS) de l'agglomération, grâce à une combinaison d'une dizaine de variables de substitution (proxy) issues des bases de données de l'INSEE et de l'EMS. Dans un second temps, une carte a été mise au point pour identifier l'intensité de l'îlot de chaleur urbain nocturne (ICU) pour chaque IRIS, en appliquant une méthode qui consiste à relier statistiquement l'intensité de l'ICU à des paramètres morphométriques.
Cette valeur est sensée être proportionnelle à la fragilité de la population face à la chaleur, de sorte que les valeurs élevées d'indice expriment une forte vulnérabilité. De plus, comme évoqué ci-dessus, cet indice doit refléter à la fois l'exposition, la sensibilité et l'adaptation à la chaleur de la population, ce qui signifie que ces trois facteurs doivent s'interpréter à l'identique : une population très exposée, très sensible et dont la capacité d'adaptation est réduite, sera caractérisée par un indice de vulnérabilité élevé. Le premier obstacle à résoudre provient du fait que les facteurs qui composent l'indice de vulnérabilité ne sont pas mesurables directement et qu'ils ne font pas partie des indicateurs disponibles dans les bases de données statistiques françaises. Pour estimer ces facteurs il va falloir passer par l'utilisation de variables de substitution (aussi appelées proxy).
The reconstruction will thus be affected by a model bias. The solver: To generate the snapshots and the reduced models, we have worked with MINARET  [29] , a deterministic solver for reactor physics calculations developed in the framework of the APOLLO3 ® code  [30]. MINARET can solve either the multigroup neutron transport or diffusion problem from Equations (  14 ) and  (15). The numerical scheme to compute the multiplication factor k eff is based on the inverse power method (see, e. g. ,  [15] ). MINARET uses the S N discrete ordinate method to deal with the angular variable, and Discontinuous Galerkin Finite Elements to solve spatially the neutron transport equation  [31]. It applies the Symmetric Interior Penalty Galerkin method (SIPG)  [32, Chapter 4]  for the discretization of the neutron diffusion equation  (15).
1 Les travaux présentés ont été réalisés dans le cadre du projet DeMETeRE (Déploiement de Micro-Environnements Territoriaux pour la Réussite Etudiante), lauréat du PIA4 DemoES (Démonstrateur de l'Enseignement Supérieur) et financé au titre du plan France 2030 (ANR-21-DMES-0011). DeMETeRE est un projet expérimental de l'URCA qui repose sur la création de véritables écosystèmes de formation sur le territoire champardennais, appelés les micro-environnements territoriaux (MET). Le projet s'appuie sur trois livrables :.
Contrôle dans l'espace d'état Le contrôle par retour d'état nécessite avant tout de définir les grandeurs représentatives de l'état du système (ici 𝑋 = [θ 𝑝 , θ ̇𝑝, θ ̇𝑤] 𝑇 ) puis d'exprimer son évolution à l'aide des équations dynamiques linéarisées du système. Un cours spécifique d'automatique (4h) introduisant les notions de commandabilité, d'observabilité, la technique de placement de pôle et de calcul des coefficients de rétroaction associés est alors dispensé. Les étudiants utilisent directement ces connaissances pour déterminer leur valeur dans Matlab -d'abord par programmation matricielle puis en utilisant la fonction placepuis pour l'appliquer sur le jumeau Simscape comme présenté sur la figure  7.
La deuxième est due au fait que nous utilisons ce simulateur principalement sur des serveurs de calculs pour réaliser l'optimisation des paramètres de flocking et donc sans visualisation. Ce simulateur est adapté à ce type d'optimisation, la visualisation n'étant utilisée que pour observer un comportement pour un jeu de paramètres donné. Les hyper-paramètres utilisés pour une expérience tels que sa durée 𝑇 ou encore le pas de calcul de la methode d'Euler sont réglables. La distribution des obstacles est quant à elle définie par plusieurs paramètres tels que sa densité 𝐷 qui se mesure de la (2) Accès au projet initial ici : https://github. com/csviragh/robotsim manière suivante : De nombreuses fonctionnalités ont été ajoutées à ce simulateur afin de répondre à nos besoins comme la détection des clusters, en appliquant l'algorithme Depth First Search (DFS) sur le graphe des agents connectés, mais aussi la possibilité de changer à la volée le modèle de flocking ou encore le mode de communication (regular/degraded).
Remerciements Ce travail a été  réalisé dans le cadre du projet « DYNAFLOCK » co-financé par Inria et   AID-DGA  (convention  N°2019 65 0072 0072 00 470 75 01 ). Les expérimentations ont été réalisées avec le support de la plateforme Grid5000, supportée par un groupe d'intérêt scientifique géré par l' INRIA et incluant le CNRS , RENATER et de nombreuses universités ainsi que d'autres organisations (voir https://www. grid5000. fr).
Système de référence et acquisition de données Toutes les expérimentations ont été menées au GIPSA-Lab, un laboratoire de recherche à l'Université Grenoble Alpes. Une de ses salles est équipée d'un système de capture de mouvement de la marque Qualisys. La salle dispose de 9 caméras permettant d'obtenir une grande précision de la position de référence (1mm) ainsi que de l'attitude (angles d'Euler et matrice de rotation). Tous les traitements, de l'étalonnage des caméras à l'extraction des données, sont gérés à l'aide du logiciel Qualysis Track Manager. Le TMI est attaché à une triade de marqueurs, comme illustré dans la figure 10, de sorte que son mouvement puisse être capturé par les caméras pendant les enregistrements. L'évaluation est effectuée avec trois placements de capteurs sur un sujet volontaire : cheville droite, poche avant droite et taille.
Simulations numériques avec des données réelles Pour démontrer la performance du DG-QLEKF en comparaison avec le QLEKF et l'EKF traditionnel, le problème de l'estimation de l'attitude/du biais dans les systèmes de navigation est considéré, tout en utilisant des magnétomètres, gyromètres, et accéléromètres triaxiaux. L'approche d'estimation proposée est évaluée à l'aide de 50 simulations Monte Carlo en utilisant des données de vol réelles de drone, provenant de la base de données Euroc  [35].
Résultats et analyse On utilise la vérité terrain de b g , b a et q true de la base de données Euroc  [35] , ⊤ G, P 0 = 10I 13 , r et q prennent des valeurs séquentielles dans la liste {2, 4, 8}, r = q = 10 -3 , r = q = 10 3 , n ratio = 5, σ w,q = 10 -4 , σ w,g = 10 -3 rad/s, σ w,a = 10 -2 m/s 2 , σ w,m = 10 -4 G, σ v,a = 2 × 10 -2 m/s 2 , σ v,m = 2 × 10 -3 G, β = 100, Q 0 = blkdiag(10 -8 I 4 , 10 -6 I 3 , 10 -4 I 3 , 10 -8 I 3 ), R 0 = blkdiag(4 × 10 -4 I 3 , 4 × 10 -6 I 3 ), et la paire (Q 0 , R 0 ) est utilisée dans l'EKF traditionnel. En termes de QLEKF, M = N = 5, les matrices q Q (i) k et R (j) k sont définies comme une progression géométrique avec un rapport de 10 et Q (3) = Q 0 , R (3) = R 0. La recherche par apprentissage de Q commence à la grille (Q (2) , R (2) ). Pour chaque simulation de Monte Carlo, on a exécuté 360 périodes et 100 pas de temps pour chaque itération.
En fait, la position de vérité terrain du système Qualysis est utilisée pour calculer la vitesse correspondante. L'optimiseur utilisé pour le processus d'apprentissage est ADAM, avec un taux d'apprentissage initial de 0. 0015, et le modèle est entraîné pour 500 périodes. Pour chaque placement de capteur, quatre trajectoires sont utilisées pour construire l'ensemble d'apprentissage, et la trajectoire restante est destinée aux tests. Notez qu'il reste environ 1% de l'ensemble d'apprentissage pour validation. La formation prend moins de 1hr sur un CPU (Intel Core i7 @1. 9GHz). Cette procédure est répétée 5 fois afin que chaque trajectoire puisse former un jeux de test. Il est à souligner que la base de données d'apprentissage reste très petite (≈ 14min, 9 caractéristiques et ≈ 200000 échantillons) par rapport aux travaux de la littérature [26] qui utilisent de très grandes bases de données d'apprentissage.
Son comportement est fortement dépendant de la taille de fenêtre choisie par l'utilisateur, du seuil de détection, de la nature du détecteur, etc. Pour illustrer ces problèmes, une expérience est menée où un EKF-ZUPT [20]   est appliqué. Deux bases de données sont utilisées, chacune correspondant à une trajectoire de forme triangulaire. Une base où le module magnéto-inertiel est placé sur la taille, et une autre avec le TMI placé sur la cheville. Le détecteur optimal d'hypothèse de position (SHOE) [24]   est choisi, la fenêtre est fixée à 3 et le seuil de détection est de 0. 03 * 10 5. Ces valeurs ont été fixées en s'inspirant de l'approche proposée dans [25]. Dans la figure 8 , les instances où le détecteur ZUPT indique une vitesse nulle sont tracées pour les deux emplacements considérés du module magnéto-inertiel.
, 2019). However, in the Environmental Assessment, the mitigation and adaptation components do not have the same methodological framework. Carbon assessments are, for example, required by sector of activity in order to identify actions to reduce greenhouse gas emissions, while nothing is imposed concerning the adaptation component. Concerning the adaptation to the risk of extreme temperatures in urban areas, this seems consistent with the pace of methodological development for producing spatial knowledge at these fine scales in France  (Hidalgo, 2022). Between 2015 and 2020, the research consortium around the ANR-MApUCE and ADEME-PAENDORA projects implemented new methods for producing data describing the urban surface  (Bocher et al, 2018; Tornay et al. 2017) , which makes it possible to produce microclimatic simulations for any city in France  (Gardes et al.
The characterization of the urbanized and topographic surfaces, therefore, gains a predominant importance in this type of analysis. In Germany, for example, land cover is generally the only data used to obtain a classification of the physical spaces in different "climatopes" representing areas with supposedly distinct local climates (VDI 3787 guidelines). The temperature or thermal stress data are then used to characterize these areas. Wind data is used to define ventilation corridors, fresh air production zones, and wind blockage zones. Conversely, in Hong Kong, because of its complex urban morphology in terms of the density and height of its buildings, other parameters such as the building volume come into play (Urban Climatic Map and Standards for Wind  Environment -Feasibility Study, 2006).
In this sense, modeling data provide a powerful tool that allows systemic (surface-atmosphere) microclimatic diagnoses. The urban database produced during the project facilitates both numerical simulations, and the interpretation and understanding of surface impacts on the surrounding atmosphere. The land use information makes it possible to understand the contours of the urban heat island, and the height and contiguity of the built elements allow for the identification of barriers to wind or, conversely, potential acceleration paths. 11 Another important point of the study was that the co-construction with urban actors was part of the methodological cartographic proposition. Indeed, a strong choice of the project was to develop the proposed methodology with the urban actors in charge of the last PLU redaction, that is to say with the local authorities of Toulouse Metropole and the urban planning agency Aua/T.
Supporting data types 13 Three types of data were used. Urban data describing the urban surface was obtained via the automatic treatment of indicators describing the urban fabric and land use  (Bocher et al. , 2018; Hidalgo et al. 2018). Two categories of climatic information were selected to describe the climate of the Toulouse area. The first refers to the characterization of the meteorological situations experienced by the citizens of Toulouse called Local Weather Types (LWT,  Hidalgo and Jougla, 2018). The second refers to the spatialized microclimate data from numerical simulations. Spatialized climate data were derived during a typical year in Toulouse via numerical modeling using the atmospheric Meso-NH  (Lac et al. , 2018)  and surface SURFEX  (Masson et al. , 2013)  models. The meteorological data of this typical year correspond to the period between March 2004 and February 2005 and are associated with the CAPITOUL field Mapping the urban climate to address summer comfort management in French urba.
Cybergeo: European Journal of Geography , Cartographie, Imagerie, SIG campaign  (Masson et al. , 2008) , which provides sufficient measurements to assess the quality of the simulations  (Kwok et al. , 2019). The atmospheric fields cover the entire territory of the Toulouse Metropole. The horizontal (250 m) and temporal (one map per hour) resolutions allow the spatial and temporal variations of the climatic variables in the territory to be detected. Finally, socio-demographic data from INSEE 2015 grid and BD Sirene 2016, as well as local data on equipment, vegetation, and land use in the Toulouse Metropole.
Data post-processing The atmospheric information accessible via numerical simulations is very rich in terms of the quantity of variables, availability of time steps, and vertical levels. Based on the team meeting discussions, three types of atmospheric information were used to build the analysis maps : firstly, the level of daytime thermal stress, characterized by the Universal Thermal Climate Index 4 (UTCI) indicator at a height of 2 meters above the ground, strongly affects the comfort of city dwellers and makes air conditioning essential in many sectoral activities. Secondly, the influence of the city on the air temperature during the night at a height 2 meters above the ground, characterized by the intensity of the urban heat island (UHI), influences the capacity of buildings to cool down during the night rest hours and therefore affects the health of inhabitants.
The lack of directly exploitable data and the absence of simple tools and accessible methods are the main issues reported, which translate concretely into various problems, including a scarcity of georeferenced data, unsuitable resolution, heterogeneity of the data, restricted access, and irregular updates. Inadequate or lacking in-house skills are combined with a lack of knowledge concerning the tools available (including the MApUCE Orbisgis database, which still has limited visibility), making it difficult to incorporate research methodology studies that are still not sufficiently established and have not been systematized. 40 Not all territories considering the impact of climate hazards have partnerships with expert climate researchers nor do they necessarily have strong in-house expertise in this area, even if an increase in the climate skills of urban actors has been observed.
APPENDIXES Appendix 1: Spatial discontinuities of the mean wind speed In geography and thematic analyses, spatial discontinuities are defined as the separation between two adjacent units. This concept was first mentioned by Roger Brunet in 1967 but was also discussed and developed by other geographers  (Hubert, 1993; Gay, 1995; François and Grasland, 1997). For this study in the context of the atmospheric data, the representation of discontinuities is based on one continuous indicator, the wind speed in meters per second. First, the localization and measurement of disparities between classes was calculated using the R package "Cartography" developed by Lambert and Giraud. For each border, the ratio or the difference of the polygon values was calculated on both sides. In this case, the calculated discontinuities are "static," i.
) and everyone involved in the workshops conducted to co-develop the maps and the recommendations. We also thank  Henry Ibitolu  for his explorative work on the wind analysis during his MURCS Master internship. This research was funded by the  French National Research Agency (Agence Nationale de la Recherche)  under grant # ANR-13-VBDU-004  and by the  Labex SMS  that funded the  GEO-VISU  seminars. We thank  Martha Evonuk, PhD , from Evonuk Scientific Editing (http://evonukscientificediting. com) for editing a draft of this manuscript.
Un indicateur de qualité de l'estimation de la valeur de tension a été proposé permettant, en phase de mesure, de refaire la mesure si celui-ci n'est pas satisfait. La méthode peut alors permettre de constituer rapidement une base de données des valeurs de tension pouvant être traitée ensuite par Machine Learning ou être associée à un jumeau numérique afin de mettre en évidence un éventuel endommagement des câbles de précontrainte extérieure.
Considering the main projects for harnessing tidal energy, over the world, it can be noticed that a lot of technological solutions have been proposed and tested in order to found the optimal ones  [3]. Therefore, it was necessary to develop simulation environments to estimate the marine current turbines efficiency and quantify the potential of generating electricity from these various sites. For that purpose, the paper authors have previously elaborated such an environment  [4, 5]. Indeed, this tool associates model of the resource, hydrodynamic turbine model and electrical generators models in a multi physics approach. These models were integrated in the Matlab-Simulink ® environment as Simulink blocks. This method allows a good modularity of the simulator. This MCT simulator is therefore very useful to estimate the relevance a technological solution for a given site.