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高度自动化汽车中的避障 - 南特 - LS2N
方法来协助驾驶员控制车辆。目前，该方法正在考虑用于制定手动和自动驾驶模式之间平稳过渡的策略。本文有两个目标。首先，它提出采用现有的触觉共享控制策略来实现手动和自动驾驶模式之间的转换，并在驾驶模拟器上对真实驾驶员评估这种方法。其次，它提出在避障环境中评估四种不同的过渡曲线。第一个曲线是从自动驾驶模式逐渐过渡到共享控制模式，然后在越过障碍物后从共享控制模式再次过渡到自动驾驶模式。第二个曲线是从自动驾驶模式逐渐过渡到手动模式。第三个曲线是从自动驾驶模式到手动模式的二元过渡。最后，在第四种条件下，驾驶员超越自动驾驶模式。这些过渡曲线在驾驶模拟器上以曲线和直线进行评估。结果首先验证了使用触觉共享控制策略来执行手动和自动驾驶模式之间的转换。自动化系统和驾驶员提供的扭矩分配与预期共享水平的进展相对应。其次，无论是在转向性能还是主观评价方面，渐进式过渡都比二元过渡和自动驾驶模式的覆盖更具优势。
人类胚胎发育的计算建模
上下文本论文由I-Site（科学，创新，领土和经济，法国大学的卓越标签）（Nantes Excellence Traightoire）https://next-isite.fr/资助。特别是在上下文中促进工程科学与健康之间的互动。博士候选人将整合Laboratoire de Science duNumériquede Nantes（LS2N，https://www.ls2n.fr/）的组合团队，该团队将Nantes在计算机科学和网络学方面的研究专业知识融合在一起，以开发数字科学，包括其他学科和社交挑战的数字科学。LS2N Combi（组合和生物信息学）团队开发了算法和数学方法，用于研究生物学引起的问题。团队的主要研究主题专注于比较基因组学和系统生物学。博士合同将在法国工程学校（Grandeécoled'Ingnieur）内持有，Centrale Nantes（https://www.ec-nantes.fr/）。这将为博士学位候选人提供该机构内实际会议的可能性。本博士学位论文的开始日期已编程至2024年9月。
将人类智能与人工智能相结合，提供基于医疗实践的预测
a 法国南特大学 b CHU de Nantes，移植与免疫学研究中心、INSERM、UMR 1064、ATIP-Avenir、F-44000 南特，法国 c Département Automatique、Productique et Informatique、IMT Atlantique、CNRS、LS2N、UMR CNRS 6004，法国南特 d Clinique des各位，CHU de Nantes，INSERM，CIC 1413，Pôle Hospitalo- Universitaire 11：Santé Publique，南特，法国 e Centrale Nantes，CNRS，LS2N，UMR CNRS 6004，南特，法国 摘要。大量医疗数据的可用性以及数据科学的进步使人工智能（AI）算法成为应对复杂疾病个性化临床决策挑战的最具针对性的工具。如果数据集完整并反映了整个目标人群，并且算法提供了可靠的预测模型，那么这些算法超越了个人从现有数据实时预测未来事件的能力。然而，从数据输入到输出决策的过程对医生来说并不明显。这个“黑匣子”问题导致人们对这些模型的可靠性感到不适、担忧和争议，从而限制了它们的采用[1]。这项研究旨在增强对复杂疾病过程的预测，并促进采用基于人工智能的医疗系统。我们提出了一种新方法，该方法基于混合预测模型的开发，利用计算能力、高质量的医疗数据和与医生的互动，尤其是他们的直觉推理。这种方法将医生整合到预测模型的创建过程中，特别是在训练算法的数据预处理阶段。我们建议使用基于医生推理的聚类，而不是使用患者特征的原始值并由算法执行自动聚类。然而，出于可接受性的原因，深入了解医疗实践对于设计决策支持工具至关重要。我们已开始将这种新方法应用于多发性硬化症 (MS) [2]。MS 是一种影响中枢神经系统的慢性疾病，具有多因素病理生理学和异质性病程。通过与 MS 医生的互动（访谈、观察）和文献 [3-5]，我们确定了控制 MS 病程的相关因素。我们将这些因素的值转换为 1 通讯作者，IMT Atlantique，自动化、生产和信息部门，4 Rue Alfred Kastler，44300 Nantes，法国；电子邮件：Chadia.ed-driouch@ls2n.fr。
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英国英国牛津大学亚历山德罗·阿巴特大学，法国Alessandro Astolfi帝国学院和Univ。巴西UFRGS，比利时卢旺大学，弗朗西·布兰奇尼大学，意大利意大利乌迪恩大学，法国，阿莱斯德罗·博洛斯科大学，意大利瓦伦蒂纳·布雷斯蒂娜·布雷斯基·布雷斯基·埃因德·埃因德尔大学，荷兰荷兰塞浦路斯大学塞浦路斯大学塞浦路斯大学塞浦路斯大学的S -Ming Cao大学荷兰理工学院 Samuel Coogan 美国佐治亚理工学院 Andrea Cristofaro Sapienza 意大利罗马大学 Jamal Daafouz 法国洛林大学 Denis Efimov 法国里尔国家信息与自动化研究所 Farhad Farokhi 澳大利亚墨尔本大学 Francesco Ferrante 意大利佩鲁贾大学 Antonella Ferrara 法国帕维亚大学 Giancarlo Ferrari-Trecate 瑞士洛桑联邦理工学院 Mirko Fiacchini 法国格勒诺布尔阿尔卑斯大学 CNRS Rolf Findeisen 德国达姆施塔特工业大学 Marcelo Fragoso LNCC / MCT 巴西 Giulia Giordano 意大利特伦托大学 Antoine Girard L2S 法国 Rafal Goebel 美国芝加哥洛约拉大学 Alexandre Goldsztejn 法国南特中央理工大学 LS2N Christoforos N. Hadjicostis 塞浦路斯大学