Décomposition empirique multimodale bidimensionnelle modifiée pour l'analyse d'images

Cet article présente une nouvelle approche d'analyse d'images par une décomposition empirique multimodale bidimensionnelle (BEMD). Cette décomposition, obtenue par un processus bidimensionnel dénommé « sifting process », permet d'extraire des structures à différentes échelles et fréquences spatiales, comportant des modulations en amplitude et en fréquence. Le « sifting process » est réalisé en utilisant d'une part la reconstruction morphologique pour analyser les fréquences, et d'autre part les fonctions radiales de base (RBF) pour l'interpolation de surfaces. Nous avons modifié l'algorithme original de « sifting process » pour permettre une pseudo décomposition passe-bande d'images par l'intermédiaire de critères d'échelle et de forme. Son efficacité est démontrée sur des images et en particulier des images de textures. De plus, la décomposition multimodale empirique bidimensionnelle, dans sa version classique et modifiée, ouvre une voie prometteuse pour la réduction de bruit et l'extraction de textures

Apport des fonctions spheroidales pour l'estimation des paramètres d'une cible radar.

L'objectif de cet article est de montrer comment il est possible d'augmenter la discrimination de contributeurs proches à partir d'un fichier de mesures en utilisant une méthode basée sur l'analyse harmonique. On sait que par une transformée de Fourier, le pouvoir de discrimination est au mieux de 1/n, où n est le nombre .d'échantillons. La méthode proposée utilise une batterie de filtres sphéroïdaux et permet d'obtenir une résolution égale à 2/N où N est la taille de la F.F.T

Carboxylic acid derivatives via catalytic carboxylation of unsaturated hydrocarbons: whether the nature of a reductant may determine the mechanism of CO2 incorporation?

International audienceApplication of CO2 as a renewable feedstock and C1 building block for prodn. of commodity and fine chems. is a highly challenging but obvious industry-relevant task. Of particular interest is the catalytic coupling of CO2 with inexpensive unsatd. hydrocarbons (olefins, dienes, styrenes, alkynes), providing direct access to carboxylic acids and their derivs. Although not brand new for the scientific community, it is still a complete challenge, as no truly effective catalytic system has been reported to date. In this Perspective, we discuss the available exptl., theor. and mechanistic data for such homogeneously catalyzed carboxylation processes. A special focus is placed on the understanding of the key elementary steps and of some thermodn. and kinetic constraints

Estimation du flux optique sur une sequence d'images echocardiographiques

Nous présentons dans cet article une méthode fondée sur l'estimation du flux optique qui permet d'obtenir une cartographie des mouvements myocardiques. Une pré-segmentation des régions mobiles de l'image est tout d'abord réalisée au moyen d'un critère spatio-temporel. Ensuite un vecteur mouvement est estimé en chaque point des régions mobiles ainsi définies. Le calcul du flux optique est réalisé grâce à une méthode itérative initialisée par l'amplitude du mouvement dans la direction perpendiculaire aux contours myocardiques. La méthode proposée est générale pourvu que des hypothèses de stabilité de la luminance au cours du temps et de continuité de mouvement soient respectées

Promontofixation : quelles prothèses choisir ? Étude expérimentale et clinique

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Branch and bound for piecewise linear neural network verification

The success of Deep Learning and its potential use in many safety-critical applications has motivated research on formal verification of Neural Network (NN) models. In this context, verification involves proving or disproving that an NN model satisfies certain input-output properties. Despite the reputation of learned NN models as black boxes, and the theoretical hardness of proving useful properties about them, researchers have been successful in verifying some classes of models by exploiting their piecewise linear structure and taking insights from formal methods such as Satisifiability Modulo Theory. However, these methods are still far from scaling to realistic neural networks. To facilitate progress on this crucial area, we exploit the Mixed Integer Linear Programming (MIP) formulation of verification to propose a family of algorithms based on Branch-and-Bound (BaB). We show that our family contains previous verification methods as special cases. With the help of the BaB framework, we make three key contributions. Firstly, we identify new methods that combine the strengths of multiple existing approaches, accomplishing significant performance improvements over previous state of the art. Secondly, we introduce an effective branching strategy on ReLU non-linearities. This branching strategy allows us to efficiently and successfully deal with high input dimensional problems with convolutional network architecture, on which previous methods fail frequently. Finally, we propose comprehensive test data sets and benchmarks which includes a collection of previously released testcases. We use the data sets to conduct a thorough experimental comparison of existing and new algorithms and to provide an inclusive analysis of the factors impacting the hardness of verification problems

Hemocompatibilty of new ionic polyurethanes: influence of carboxylic group insertion modes

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