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使用新Endercript服务器
endcript 2是一款友好的Web服务器，用于以符合方式提取和渲染对第四纪蛋白质结构信息的全面分析。这一重大升级已全面设计，以通过交互式3D可视化提高速度，准确性和USABIL。它需要对我们众所周知的序列比对渲染器Espript的新版本3进行优势，以减少计算时间来处理大量数据。从单个PDB输入或文件中，端目构图显示出与查询同源的蛋白质多种蛋白质对齐的高质量图，并根据残基保守性颜色。此外，还描述了实验二级结构元素以及一组相关的生物物理和结构数据。现在，所有这些信息和更多信息都在交互式3D Pymol表示上映射。多亏了其自适应和严格的算法，专家用户的初学者可以将设置修改为满足他们的需求。endcript也已被升级为开放平台，用于可视化来自外部Biotool Web服务器的多个生化和结构数据，并具有2D和3D表示。endcript 2和es- pript 3分别在http://endscript.ibcp.fr和http://espript.ibcp.fr上免费获得。
Newhall社区中心
芭蕾舞Folklórico级别1：学生将学习Folklórico技术，基本组合步骤和协调（包括裙子工作）。必须能够遵循基本说明。没有10/25、11/29级别的第2级：学生必须展示更高水平的福克斯洛里科技术，基本组合步骤，协调（包括裙子的工作）和编排。必须参加了过去的初学者/级别的L类。参与者将有机会在整个课程中表演（舞蹈独奏会）。没有10/25、11/29冠军青年免费的拳击健身计划。在学习基本的拳击技巧和技巧的同时，进行出色的锻炼，包括打孔，步法，影子拳击和包装工作！在支持性，安全的环境中建立信心和自我纪律。带上自己的手套。将提供给青少年的手工包裹。没有10/23、10/25、11/29、12/13武术健身武术健身是一个有趣而充满活力的课程，非常适合任何希望进行出色锻炼的人。它旨在通过发展武术技能和能力来建立和提高您的自信心。得到动力，健身，结交朋友并获得纪律！没有班级11/30
人类大脑：寻找自然智能
我们都生活在数字时代，其特点是可获得知识的内容和数量不断变化，现在是时候反思和思考铺天盖地的多学科知识和特定领域知识了。是时候寻找自然智慧了。知识获取的节奏无法跟上蘑菇式的知识爆炸。通过解释人类大脑在记忆容量方面的强大，教育工作者可以培养这种特权，并最大限度地利用它来为特定领域或多学科领域构建虚拟存在，这样初学者就可以从零开始，从基础水平逐渐成为指定领域的全能专家。直观地说，这还需要一个功能齐全、准备充分的教师来传播至少骨架知识，以便学习者以后可以用额外的知识来包裹骨架，最终获得健康的身体。关键词：人脑、神经元、数字时代、自然智能、PB、记忆多样性、跨学科、多学科、骨架知识引言我首先强调大脑的重要性，以及它作为知识/信息获取、处理、存储和传播的工具和容器的奇妙之处，以帮助读者和研究人员接受培养一名在其领域知识范围内拥有多才多艺、跨学科和骨架知识的教师的想法。
使用生成语言模型和用户产品评论
摘要 - 本文介绍了一种将技术描述转换为用户友好的体验式描述的方法，同时还突出了原始描述的相关部分。产品描述通常很难没有先验知识。例如，具有相机的初学者无法理解“ ISO灵敏度51,200”之类的技术描述。我们的方法将此描述转化为更相关的短语，例如“即使在晚上捕获清晰的面孔”。我们的方法采用生成语言模型来实现这种体验式描述生成和证据估计。我们的方法首先训练具有成对的产品描述和查看的模型。训练有素的模型在给出产品描述时会生成许多候选体验描述。训练后，我们的方法使用基于消融的方法来估计生成的候选者的明显描述。当删除描述的一部分时，它会检查生成的叙述中的单词频率。例如，当从输入描述中删除“ ISO敏感性”时，诸如“夜”或“清除”之类的术语在评论中变得越来越少。实际评论数据集的主题实验验证了我们方法在产生准确叙述中突出产品功能的有效性。索引术语 - 生成语言模型，标语，slogan
第一年课程目录 - CentraleSupelec |
讲师：Gianluca Quercini 部门：信息部 教学语言：英语、法语 校区：巴黎校区 - 萨克莱校区、雷恩校区、梅斯校区 工作量（HEE）：60 现场小时数（HPE）：36,00 说明 本课程由两部分组成：信息系统和编程。目的是向未来的工程师介绍他们将在整个职业生涯中使用的信息系统，并使他们能够正确地设计和编写计算机程序。一年级学生在这些领域的水平各不相同，这取决于他们以前的经验（有些可能已经参加过编程竞赛）和教育途径。本课程不需要任何高级算法概念。在课程结束时，所有学生都将达到最低的共同准备水平；具有该学科先前知识的高级学生将能够提高他们的技能。工程学课程的三门连续课程有助于培养学生的编程和算法能力。本课程是第一门课程，之后是编码周（两周专门用于设计和实施软件项目）和算法与复杂性。季度编号 SG1 先决条件（就 CS 课程而言） CentraleSupélec 课程无需先决条件，SIP 是工程学课程的第一门计算机科学课程。在课程开始之前，学生必须参加测试以确定他们的 Python 水平：初级、中级或高级。学生将根据其 Python 的初始水平被分配到实验室小组。
一个范式研究自然曲目之外的肌肉活动模式的学习
新颖的肌肉交流pa7erns的用户是运动技能学习的关键方面，例如，当初学者音乐家学习新吉他或钢琴和弦时，可以看到。要研究此过程，在这里，我们引入了一种新的范式，该范式需要快速，同步的频率和延伸。首先，par-Cipant prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-ins-intric figer flim孔和掌pophopophangect围绕的延伸（即和弦）。我们发现，有些和弦极具挑战性，但是Par-Cipant最终可以通过Prac-Ce来实现它们，这表明，肌腱和韧带间造成的硬性困难并没有反映强力的生物力学约束。在第二个实验中，我们发现和弦学习在很大程度上是特定的，并且没有推广到未经训练的和弦。最后，我们探索了哪些因素使一些和弦比其他和弦更加困难。di coulty是由该和弦所要求的肌肉交流pa7ern很好地预测的。与ngly相互困难，与相似的和弦与日常手用所需的肌肉交流pa7ern相似，以及与肌肉交流的整体大小相关。一起，我们的结果表明，这项工作中引入的新范式可能会提供一个有价值的工具来研究人类运动系统中新型肌肉助理Pa7erns的易用性神经过程。
最近的预订 - 领域检索和分类 -
计算机视觉的最新进展允许在生活的每个领域进行广泛的应用，而农业并未遗漏。对于农业食品行业来说，先进技术的使用至关重要。由于深度学习能够从图像中学习强大功能的能力，因此它在几个领域中见证了巨大的应用。水果检测和分类仍然具有挑战性。在研究计算机视觉对水果检测和策略的影响时，我们指出，直到2018年，许多常规的机器学习方法都被利用了，而一些方法利用了深度学习方法用于水果检测和分类。tis促使我们对测量和实施深度学习模型进行水果检测和分类进行了广泛的研究。在本文中，我们深入讨论了许多学者，实际描述符，模型的实现以及使用深度学习来检测和分类水果的挑战。最后，我们总结了先前研究中应用的不同深度学习方法的结果，以进行水果检测和分类。审查涵盖了最近发表的文章的研究，这些文章利用深度学习模型进行水果识别和分类。此外，我们还使用流行的数据集“水果360”从头开始实施了一种深度学习模型，以使农业领域的初学者更容易了解深度学习在农业领域中的作用。
摩西·杰克逊/格兰特中心
椅子锻炼 / [SADC] 上午 10:00-10:30 与 Deloach 教练一起进行坐姿伸展和锻炼。锻炼身体的同时，还可以开怀大笑。聚餐（午餐）/ [S] [SADC] 上午 11:30-12:30 享用健康、均衡的餐点。桌上游戏和计算机实验室 / [S] 上午 9:00-下午 3:00 每周艺术和手工艺 / [SADC] [S] 周一和周三上午 10:30-11:30 让我们发挥创造力！在保持精细动作技能的同时，完成各种手工艺项目。老年人安全 / [SADC] 周一上午 10:00 – 11:30 与 Landy 先生一起学习针对老年人的家庭安全知识。主题包括家庭疏散、消防安全、应急计划等。计算机课程 1.0/[SADC] 星期二 12:30pm – 1:45pm 初级计算机课程。学习使用计算机硬件和导航基础知识。 计算机课程 2.0/[SADC] 星期三 12:30pm – 1:45pm 中级计算机课程。学习使用互联网和搜索引擎。 钩针/缝纫俱乐部 [S] 星期二 12:30p.m.-2:00p.m. 教职人员主导的活动，将教授参与者钩针和缝纫技术并制作各种纺织品 营养/[SADC] 星期二 10:00am-11:00am 健康食品演示。使用营养宾果游戏测试您对营养事实的了解。 时事/[SADC] 星期四 10:30am – 11:30am 与教练 Deloach 一起热烈讨论当今所有热门话题。将探讨从世界事务到当地事件的各种主题。
学习协议中经验的动态
许多关于运动学习的研究都研究了学习行为的动态，并表明学习过程是非线性，自组织和位置的。与这一研究趋势保持一致，颁发范式中的研究集中于学习者的生活经验，以了解其如何塑造他们的意图，行动和看法。因此，对体验和行为评估的联合分析可能有助于解释学习动力学（例如，稳定状态之间的过渡）。该案例研究的目的是分析初学者登山者在学习方案中的表现（即，攀登势）的动态。该协议在5周内包括10个攀登会议。在会议期间，登山者不得不攀登“控制路线”（CR）（即从未改变的路线）和“变体”（即，在其中进行了空间布局的空间布局，经过修改）。每次会议结束后，通过自我对照访谈收集现象学数据。从言语中，对登山者的意图，行动和看法进行了主题分析，以检测其经验的一般维度。使用四个攀登效果的指标：攀岩时间（CT），固定比率（IR），髋部轨迹的几何指数（GIE）评估了行为数据（登山者的表现）。我们的结果强调了登山者在不变和新颖的环境中的生活经验和表演的动力。CR上的动力学以四种经历新颖性的方式以四个关键发作和变体上的动力学为特征。我们的结果围绕三个点进行了讨论：（i）登山者在意图，行动和看法方面对他制定的影响的定义； （ii）如何通过动态现象学综合来识别定义； （iii）表征动力学的三种效果：挑战，隐喻和感知的阐述。
美国课程手册（计算机科学课程）- CentraleSupelec |
讲师：Guillaume Mainbourg 部门：DÉPARTEMENT INFORMATIQUE 教学语言：英语、法语 校区：巴黎校区 - 萨克莱、雷恩校区、梅斯校区 工作量（HEE）：60 现场小时数（HPE）：36,00 说明 SIP 课程旨在培养未来的工程师理解和掌握他们在职业生涯中会遇到的 IT 工具和信息系统，以及正确设计和编写程序的能力。 该课程由两部分组成：信息系统和编程，使用 Python 语言。 在编程和算法方面，三门连续的课程帮助学生培训。 这是第一门 SIP 课程，接下来是两周的编程（编码周）和算法与复杂性课程。 一年级学生在这些领域的水平差异很大，因为他们之前的课程（预备班包括“MP Option Info”、其他大学等）和个人编程品味不同（有些学生已经参加过编程竞赛）。本课程不要求任何算法方面的高级概念。但是，所有学生必须验证最低共同水平，最先进的学生将能够进一步学习。学生在三门课程结束时能够编写的程序将对 CS 的其他课程、实验室有用，而且在第一级，对校园和公司的学生俱乐部也很有用。季度编号 SG1 先决条件（就 CS 课程而言）无先决条件