Observation of charge ordering signal in monovalent doped Nd0.75Na0.25-xKxMn1O3 (0 ≤ x ≤ 0.10) manganites

K doping in the compound of Nd0.75Na0.25-xKxMn1O3 (x = 0, 0.05 and 0.10) manganites have been investigated to study its effect on crystalline phase and surface morphology as well as electrical transport and magnetic properties. The structure properties of the Nd0.75Na0.25- xKxMnO3 manganite have been characterized using X-ray diffraction measurement and it proved that the crystalline phase of samples were essentially single phased and indexed as orthorhombic structure with space group of Pnma. The morphological study from scanning electron microscope showed there was an improvement on the grains boundaries and sizes as well as the compactness with K doping suggestively due to the difference of ionic radius. On the other hand, DC electrical resistivity measurement showed all samples exhibit insulating behavior. However, analysis of dlnρ/dT-1 vs. T revealed the clearly peaks could be observed at temperature 210K for x = 0 and the peaks were shifted to the lower temperature around 190 K and 165 K for x = 0.05 and x = 0.1 respectively, indicate the existence of charge ordering (CO) state in the compound. Meanwhile, the investigation on magnetic behavior showed all samples exhibit transition from paramagnetic phase to anti-ferromagnetic phase with decreasing temperature and the TN was observed to shift to lower temperature suggestively due to weakening of CO stat

Natural Intelligence and Artificial Intelligence

peer reviewedCet article présente une approche systémique du concept d’intelligence naturelle en ayant pour objectif de créer une intelligence artificielle. Ainsi, l’intelligence naturelle, humaine et animale non-humaine, est une fonction composée de facultés permettant de connaître et de comprendre. De plus, l'intelligence naturelle reste indissociable de la structure, à savoir les organes du cerveau et du corps. La tentation est grande de doter les systèmes informatiques d’une intelligence artificielle qui devrait avoir une fonction composée des mêmes facultés que celles englobées dans l’intelligence humaine. L'intelligence artificielle doit aussi rester indissociable de la structure, à savoir les organes d'un cerveau artificiel et d'un corps artificiel. En conséquence de quoi, le robot artificiel est la structure idéale pour voir l'émergence d'une intelligence artificielle forte. Notez qu'une intelligence artificielle faible se développe sur des systèmes informatiques par un programme de simulation de l'intelligence. Dans cette communication, des mémoires neuronales programmables seront présentées et simulées.This article presents a systemic approach to the concept of natural intelligence with the aim of creating an artificial intelligence. Thus, the natural intelligence, human and nonhuman animals, is a function composed of faculties to know and understand. In addition, natural intelligence is inseparable from the structure, namely the organs of the brain and body. The temptation is to equip computer systems with artificial intelligence that should have a function composed of the same faculties as those encompassed in human intelligence. The artificial intelligence must also remain inseparable from the structure, namely the organs of an artificial brain and an artificial body. As a result, the artificial robot is the ideal structure to see the emergence of a strong artificial intelligence. Note that a weak artificial intelligence is developed on computer systems by a simulation program of intelligence. In this paper, neural programmable memories will be presented and simulate

A Neural Network Model for Time-Series Forecasting

The paper presents some aspects regarding the use of pattern recognition techniques and neural networks for the activity evolution diagnostication and prediction by means of a set of indicators. Starting from the indicators set there is defined a measure on the patterns set, measure representing a scalar value that characterizes the activity analyzed at each time moment. A pattern is defined by the values of the indicators set at a given time. Over the classes set obtained by means of the classification and recognition techniques is defined a relation that allows the representation of the evolution from negative evolution towards positive evolution. For the diagnostication and prediction the following tools are used: pattern recognition and multilayer perceptron. The paper also presents the REFORME software written by the authors and the results of the experiment obtained with this software for macroeconomic diagnostication and prediction during the years 2003-2010.time-series, pattern recognition, neural networks, multilayer perceptron, diagnostication, forecasting

Système neuronal pour réponses à des questions de compréhension de scène auditives

Le présent projet introduit la tâche "réponse à des questions à contenu auditif" (Acoustic Question Answering-AQA) dans laquelle un agent intelligent doit répondre à une question sur le contenu d'une scène auditive. Dans un premier temps, une base de donnée (CLEAR) comprenant des scènes auditives ainsi que des paires question-réponse pour chacune d'elles est mise sur pied afin de permettre l'entraînement de systèmes à base de neurones. Cette tâche étant analogue à la tâche "réponse à des questions à contenu visuel" (Visual Question Answering-VQA), une étude préliminaire est réalisé en utilisant un réseau de neurones (FiLM) initialement développé pour la tâche VQA. Les scènes auditives sont d'abord transformées en représentation spectro-temporelle afin d'être traitées comme des images par le réseau FiLM. Cette étude a pour but de quantifier la performance d'un système initialement conçu pour des scènes visuelles dans un contexte acoustique. Dans la même lignée, une étude de l'efficacité de la technique visuelle de cartes de coordonnées convolutives (CoordConv) lorsqu'appliquée dans un contexte acoustique est réalisée. Finalement, un nouveau réseau de neurones adapté au contexte acoustique (NAAQA) est introduit. NAAQA obtient de meilleures performances que FiLM sur la base de donnée CLEAR tout en étant environ 7 fois moins complexe