Changement et auto-théorisation

Éditorial: Informatique et changement de société

Spéculation et auto-stabilisation

L’auto-stabilisation garantit qu’à la fin d’une période de fautes transitoires, un système réparti retrouve de lui-même un comportement correct en un temps fini. La spéculation consiste à garantir que le système soit correct pour toute exécution mais possède des performances significativement meilleures pour un sous-ensemble d’exécutions qui sont supposées plus probables. Un protocole spéculati...

Détection non supervisée d'une sous-population par méthode d'ensemble et changement de représentation itératif

Résumé. L’apprentissage non supervisé a classiquement pour objectif la détection de sous-populations homogènes (classes) sans information a priori sur celles-ci. Les classes sont considérées de manière équivalente. Le problème étudié dans cet article est quelque peu distinct. On s’intéresse uniquement à une sous-population d’intérêt dans l’échantillon étudié que l’on cherche à identifier avec u...

Apprentissage de métrique appliqué à la détection de changement de page Web et aux attributs relatifs

This paper introduces a novel distance metric learning framework. Working with inequality constraints involving quadruplets of images, our approach aims at efficiently modeling similarity for rich or complex semantic label relationships. We study how our metric learning scheme can be exploited in contexts such as detection of important regions in Webpages or recognition with relative attributes...

Changement climatique et toponymie. Étude de la répartition ancienne du hêtre à travers ses traces toponymiques

In this paper we evaluate the feasibility of estimating the previous distribution of a tree species, the beech, from the analysis of toponyms presently in use and referring to this species. Specialists from toponymy, agromomy and geometics have been involved. Toponyms are a precious source of information about past distribution: more than 6100 toponyms referring to beech have been detected. MOT...