Merging several separate data acquisition systems at GANIL

International audienceThe Grand Accélérateur National d'Ions (GANIL) as a National User's facility must answer to the problems of synchronization for the coupling of resident and external acquisition systems. For this a solution made up of a C-size VXI electronics called CENTRUM and a software named MERGER was adopted. The technique used for synchronization is based on the distribution of a 32-bit event number or a 48-bit timestamp. The tagged events sent by the various acquisition systems on the network are assembled by MERGER in a single event and sent for the analysis and storag

Associer sylviculture et pâturage en forêt de production. Le cas du mélézin des Alpes du sud

Décrit la pérennité des peuplements et la stabilité de la ressource pastorale, la forêt communale de Saint-Vincent-les-Forts (04) et son mélézin, l'aménagement forestier du mélézin et son exploitation pastorale initiale et la réorganisation de la gestion pastorale et ses premiers résultats

NEDA—NEutron Detector Array

The NEutron Detector Array, NEDA, will form the next generation neutron detection system that has been designed to be operated in conjunction with γ-ray arrays, such as the tracking-array AGATA, to aid nuclear spectroscopy studies. NEDA has been designed to be a versatile device, with high-detection efficiency, excellent neutron-γ discrimination, and high rate capabilities. It will be employed in physics campaigns in order to maximise the scientific output, making use of the different stable and radioactive ion beams available in Europe. The first implementation of the neutron detector array NEDA with AGATA 1π was realised at GANIL. This manuscript reviews the various aspects of NEDA

The new neutron multiplicity filter NEDA and its first physics campaign with AGATA

A new neutron multiplicity filter NEDA, after a decade of design, R&D and construction, was employed in its first physics campaign with the AGATA spectrometer. Properties and performance of the array are discussed

Apprentissage auto-supervisé pour la détection d'actions illégales lors de la surveillance du trafic maritime

International audienceLa surveillance du trafic maritime est confrontée à des difficultés très importantes dans la détection des activités illégales en mer. Dans cet article, nous présentons les premiers résultats d'une méthode d'apprentissage autosupervisé qui vise à déceler les déconnexions volontaires du système d'identification des navires. En traitant les données provenant de quatre satellites de surveillance norvégiens, notre modèle d'apprentissage vise l'identification de navires soupçonnés d'activités illégales telles que la pêche dans des zones protégées ou bien le franchissement de zones d'exclusion économique en temps réel. Dans cet article, nous présentons une approche fondée sur des techniques d'apprentissage auto-supervisé, et expérimentée à partir de données réelles