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 Avec l’avènement de l’ère de l’information, les circuits intégrés (Integrated Circuits, ICs) sont devenus la force motrice du progrès technologique. Cependant, les plateformes traditionnelles de photonique intégrée (comme le silicium, le nitrure de silicium, etc.) présentent de nombreuses limitations en termes de propriétés maté...

Le nitrure de carbone (Carbon Nitride, CN), en tant que matériau semi-conducteur bidimensionnel de type n, démontre un potentiel considérable dans les applications de conversion d’énergie pilotée par la lumière et les applications environnementales grâce à son excellente activité photocatalytique et sa stabilité. Cependant, malgré ses performances ...

Entropie d’erreur minimale quantifiée complexe avec points de référence : théorie et application dans la régression de modèle Contexte académique Dans les domaines de l’apprentissage automatique et du traitement du signal, la présence de bruit non gaussien peut souvent nuire à la performance des modèles. L’erreur quadratique moyenne (Mean Squared E...

Détection des comportements anormaux dans les vidéos de surveillance basée sur un réseau auto-encodeur à mémoire probabiliste Contexte académique Dans les systèmes de surveillance intelligents, la détection des comportements anormaux est une fonction cruciale, largement utilisée dans des domaines tels que la lutte contre le terrorisme, le maintien ...