Avec le développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle (IA), les réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Networks, ANNs) ont obtenu des réalisations significatives dans de multiples domaines. Cependant, les méthodes traditionnelles d’entraînement des réseaux de neurones, en particulier l’algorithme de rétropropagat...

Contexte académique Dans l’environnement médical actuel, l’imagerie médicale joue un rôle crucial dans le diagnostic des maladies, la planification des traitements et la gestion de la santé. Cependant, les méthodes traditionnelles d’analyse d’images médicales présentent de nombreux défis, tels que le surajustement (overfitting), les coûts de calcul...

Avec la popularité croissante des biobanques de population à grande échelle, le potentiel des données de séquençage du génome entier (Whole Genome Sequencing, WGS) dans la recherche sur la santé humaine et les maladies a été considérablement renforcé. Cependant, les énormes besoins en calcul et en stockage des données WGS posent des défis majeurs a...

Contexte Les équations différentielles fractionnaires (Fractional Differential Equations, FDEs) sont une généralisation du calcul traditionnel, permettant des ordres de dérivation et d’intégration non entiers. Ce cadre mathématique présente des avantages uniques pour décrire des comportements dynamiques complexes, en particulier dans l’étude des sy...

Introduction Ces dernières années, l’utilisation de méthodes numériques pour résoudre les équations aux dérivées partielles (Partial Differential Equations, PDEs) a joué un rôle crucial dans divers domaines tels que l’ingénierie et la médecine. Ces méthodes ont montré des résultats significatifs dans des applications telles que l’optimisation topol...