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Christophe de la Taille
- CMS HGCAL项目（CERN）的电子协调员（自2015年以来） - Calice International合作的电子协调员（2003-2023） - CNRS Extreme Instrumenteration Instrumenteration Instrumenteration Intermogrigartiy Interdirgipary Program的科学协调员（2012-2014）（2012-2014） - EUDAID/AIDAS AIDAS AIDAID AIDAS/AIDAEV AIDAVAS/AIDAS20202020202020202020年2月20日（ Atlas Lar Calorimeter的电子召集人（1994-2003）
简历 Christophe Mauriet - 武装部队部
1990年毕业于波尔多政治学院，获得法学学位；1995年毕业于国家行政学院后，进入内政部行政总督察局工作；他将负责公共政策评估任务和行政机构审计。
Yris Brice Wandji Piugie、Joël Di Manno、Christophe Rosenberger、Christophe Charrier。人工智能如何用于行为识别？2021 年网络世界国际会议 (CW)，2021 年 9 月，法国卡昂。�hal-03281104�
摘要 — 如今，用户与计算机系统交互。行为生物识别包括分析用户交互以进行识别和验证应用程序。这种方法对于增强安全性和改善用户体验非常有用，并且还涉及许多隐私问题。在本文中，我们解决了考虑用户行为的用户识别问题。经典机器学习方法对此类数据的效率如何？深度学习方法呢？我们在两种行为模式上说明了这项工作，即使用智能手机的人类活动和笔记本电脑上的击键动态。由于大多数行为生物识别模式的准确率低于形态学模式，我们考虑了两种可以表示为时间序列的这些模式的方法：经典机器学习和深度学习技术。我们打算表明，许多算法可以在不同模式下获得非常好的性能，而无需对所考虑的模式进行任何特定的调整。通过这种比较分析，我们可以表明行为生物识别技术可用于安全应用（即谁在访问公司信息系统），但可能会引起隐私问题，因为用户在浏览互联网时可能会被识别。
Guillaume Ursat，Morgane Corda，Julien Ryard，Christophe Guillet，Caroline Guigou，Cindy Tissier，Alexis Bozorg Bozorg Grayeli-Virli-Virtual-Virtual-Reality-ealthanced Man
过去曾尝试过用于医师培训的替代方法，例如使用人体模型来训练紧急居民，以进行Omron等人所说的头部冲动测试。（13）。尽管尚未发布结果，但该摘要为我们提供了有关使用外部工具来提高知识和信心（或舒适）的潜在附加价值的提示。MacDougall等人开发了另一个用于头部脉冲测试的训练工具。在2012年[Avor（iPhone和iPad应用程序）。1.1 Ed。 Apple App Store：自由信息技术]，用于培训和理解虚拟头脉冲测试（14）。 该应用程序代表了医生了解半圆形赤字和对追赶扫视的影响，但不允许操纵培训的有因果关系的重要理论工作支持。1.1 Ed。Apple App Store：自由信息技术]，用于培训和理解虚拟头脉冲测试（14）。该应用程序代表了医生了解半圆形赤字和对追赶扫视的影响，但不允许操纵培训的有因果关系的重要理论工作支持。
塞德里克·苏尔、克里斯托夫·布斯凯、罗曼·埃斯皮诺萨、让-路易·德纳布尔。通过动物和人工智能改善人类的集体决策。 2021.�hal-03299087v3�
网络科学同行社区 doi：https://doi.org/10.24072/pci.networksci.100002 摘要 虽然集体决策（例如投票系统）是人类社会的基础，但正如过去的气候政策所表明的那样，它可能会导致效率低下的决策。当前的系统因其考虑选民需求和知识的方式而受到严厉批评。集体决策是人类社会的核心，但也发生在动物群体中，主要是当动物需要选择何时何地移动时。在这些社会中，动物在群体成员的需求和自身需求之间取得平衡，并依赖每个人的（部分）知识。我们认为，非人类动物和人类有着相似的集体决策过程，其中包括议程设置、审议和投票。人工智能领域最近的研究试图改善人类群体的决策，有时受到动物决策系统的启发。我们在这里讨论了我们的社会如何从动物行为学和人工智能的最新进展中受益，以改善我们的集体决策系统。关键词：集体决策、投票、民主、代表性、机器学习
Guillaume Lecointre，Annabelle Aish，NadiaAméziane，Tarik Chekchak，Christophe Goupil等。重新审视大自然的“统一模式”：一种生物学
1 System Institute, Evus and Biodiversity, UMR ISYEB 7205 CNRS MNHN SU EPHE UA, National Musé ém Natural History, CP 50, 45 Rue Buffon, 75005 Paris, France 2 Bioblespire-Museum, Direction G é n rale dé e e to research, expertise, valorization and education ( UM国家自然历史，57 Rue Cuvier，CP 17，75005 Paris，法国3号期货研究所，期望的127 Avenue Ledru Rollin，75011 Paris，法国45011，4 eg eg（LIED）的跨学科实验室（LIED）爱丁堡EH14 4AS，英国6结构和Instabilitédesgénommes，UMR 7196-U1154，Mnhn cnrs Inserm，Muséumnationald'Histoire自然人，43 Rue cuvier，75005 Paris，France * nositefe o n of Heriot-Watt University，Heriot-Watt University，Heriot-watt University，Heriot-Watt University，UK 6结构和InstabilitédesgénOmmes，UM1154，75005 PARISE，guillaMe，
最初发表于：Tatout，Christophe； Mougeot，Guillaume；帕里，杰兰特；巴鲁，西莉亚；普拉迪略，莫妮卡；埃文斯（David Evans）（2022 年）。深度（我
本社区资源文件介绍了由 INDEPTH（核域对基因表达和植物性状的影响）COST 行动开发的一系列材料，这些材料通过 INDEPTH 学院提供。最近，人们对表观遗传控制在植物和作物科学中的重要性的理解迅速增长，导致需要共享的高质量资源、标准化协议和开放获取数据存储库。INDEPTH 学院提供一系列大师级教程、标准化协议和教学网络研讨会，以及一个快速发展的存储库，以支持细胞核的成像和空间分析以及用于自动分析的深度学习。这些资源的开发部分是为了应对 COVID-19 大流行，但也受到来自 32 个国家/地区 80 个实验室的约 200 名研究人员的 INDEPTH 社区确定的需求和机会的推动。本社区报告概述了所制作的资源以及它们将如何扩展到 INDEPTH 项目之外，但也旨在鼓励更广泛的社区通过访问这些资源来参与表观遗传学和核结构。
Barbara Zaparoli Cunha、Christophe Droz、Abdelmalek Zine、Stéphane Foulard、Mohamed Ichchou。应用于结构动力学和振动声学的机器学习方法综述。 2022. hal-03563614v2
机器学习 (ML) 的使用已迅速扩展到多个领域，并在结构动力学和振动声学 (SD&V) 中得到了广泛的应用。在前所未有的数据可用性、算法进步和计算能力的推动下，ML 从数据中揭示见解的能力不断增强，增强了决策、不确定性处理、模式识别和实时评估。SD&V 中的三个主要应用利用了这些优势。在结构健康监测中，ML 检测和预测可实现安全操作和优化的维护计划。在主动噪声控制和主动振动控制中，ML 技术可利用系统识别和控制设计。最后，所谓的基于 ML 的替代模型为昂贵的模拟提供了快速替代方案，从而实现了稳健且优化的产品设计。尽管该领域有许多研究成果，但尚未对其进行审查和分析。因此，为了跟踪和了解这些领域的持续整合，本文对 SD&V 分析中的 ML 应用进行了调查，阐明了当前的实施状态和新兴机遇。针对这三个应用，确定了基于科学知识的主要方法、优势、局限性和建议。此外，本文还探讨了数字孪生和物理引导 ML 在克服当前挑战和推动未来研究进展方面的作用。因此，该调查概述了 SD&V 中应用 ML 的现状，并引导读者深入了解该领域的进展和前景。
临时版本 文件…… 2020 年 9 月 防止因使用人工智能而导致的歧视 报告 1 平等和非歧视委员会 报告员：Christophe Lacroix 先生，比利时，社会党、民主党和绿党集团 摘要
4. 人工智能系统的设计和目的也至关重要。为效率、盈利或其他目标而优化的算法，如果没有充分考虑到保障平等和非歧视的需要，可能会造成直接或间接的歧视，包括基于性别、性别特征、年龄、国籍或族裔出身、肤色、语言、宗教信仰、性取向、性别认同、性别特征、社会出身、婚姻状况、残疾或健康状况等各种理由的联想歧视。因此，人工智能系统从一开始就充分尊重平等和非歧视，并在部署前和部署后定期进行严格测试，以确保这些权利得到保障，这一点尤为重要，因为无论这些系统的使用在哪里可能会影响到基本权利的获得。