Examples with "algorithms.The" and their translation in Frans
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Developments have been made in order to improve the existing algorithms.The second question is related to the determination of the input model parameters, which should be consistent with the well data.
Des développements ont été réalisés pour améliorer les algorithmes existants.La deuxième question concerne la détermination des paramètres d'entrée du modèle, qui doivent être cohérents avec les données de puits.
In the fifth chapter, we propose a method that accelerates the convergence of such algorithms.The approaches built in the previous chapters are appropriate for liquid markets that use an order book mechanism.
Dans le cinquième chapitre, nous proposons une méthode permettant d'accélérer la convergence de tels algorithmes.Les approches considérées dans les chapitres précédents sont adaptées pour des marchés liquides utilisant le mécanisme du carnet d'ordres.
Experiments on real-world signals show that those approaches are more accurate than standard sub-optimal algorithms and faster than optimal algorithms.The second contribution of this thesis consists in two supervised algorithms for automatic calibration.
Les expériences numériques effectuées sur des séries temporelles réelles montrent que ces méthodes gloutonnes sont plus précises que les méthodes sous-optimales standards et plus rapides que les algorithmes optimaux.La seconde contribution de cette thèse comprend deux algorithmes supervisés de calibration automatique.
And the third solution is a mixed-integer linear programming model we developed to optimize the key parameters that are used in the smart sampling algorithms.The originality of this thesis lies in the industrial implementation of the general solutions we proposed.
Et la troisième solution est un programme linéaire mixte en nombres entiers que nous avons développé pour optimiser les paramètres clés qui sont utilisés dans les algorithmes d'échantillonnage dynamique.L'originalité des travaux de cette thèse se trouve dans l'industrialisation des différentes solutions que nous avons proposées.
This thesis aims to improve and ease the pre-treatment and comprehension of these big amount of data by using unsupervised machine learning algorithms.The first part of this thesis is dedicated to a state-of-the-art of clustering and biclustering algorithms and to an introduction to big data technologies.
Cette thèse vise à améliorer et faciliter le pré-traitement et la compréhension de grands volumes de données en fournissant des algorithmes d'apprentissage non supervisés.
Our approach extends the use of semantic knowledge to allstages of the processing, including the guidance of the individual data-driven processing algorithms.The complete solution consists in a multi-stage iterative concept based on three factors: the modeledknowledge, the package of algorithms, and a classification engine.
Notre solution constitue un concept multi-étape itératif sur la base de trois facteurs : la connaissance modélisée, un ensemble d'algorithmes de traitement, et un moteur de classification.
General purprose processors (GPP) evolving towards parallelism and emerging architectures such as GPU allow large acceleration possibilities than can be applied to these algorithms.The main goal of the thesis is to evaluate the acceleration than can be obtained for two reconstruction algorithms on these architectures.
L'évolution multicoeurs des processeurs généralistes (GPP), ainsi que l'arrivée de nouvelles architectures comme les GPU rendent maintenant possible l'accélération de ces algorithmes.Le but de cette thèse est d'évaluer les possibilités d'accélération de deux algorithmes de reconstruction sur ces architectures.
This study will serve as a building block for both algorithms.The SE algorithm is based on the WLS algorithm and the augmented matrix method.
Cette étude servira de brique de base pour les deux algorithmes.L'algorithme d'EE s'appuie sur l'algorithme des WLS et de la méthode de la matrice augmentée.
Andere resultaten
It is also used as a preliminary step of many algorithms.This dissertation deals with the algorithmic aspects of modular decomposition.
Elle est aussi utilisée comme étape préliminaire à nombreux d'algorithmes.Dans ce mémoire, nous nous intéressons au calcul de la décomposition modulaire.
This study is then harnessed to providea method for selecting a priori models constituting multiple-model algorithms.Then we present non-parametric Bayesian models (BNP) using the Dirichlet process to estimatemodel noise statistics.
Cette étude est alors mise à profit pour proposer une méthode de sélection a priori des modèles constituant des algorithmes à modèles multiples.Puis, nous présentons des modèles Bayésiens non-paramétriques (BNP) utilisant les processus de Dirichlet pour estimer les statistiques du bruit de modèle.
Kinetic parameters were estimated using a minimization method based on a genetic algorithm.The synthesis chosen in this study is the radical polymerization of butyl methacrylate in various organic solvents.
La synthèse choisie dans cette étude est la polymérisation radicalaire du méthacrylate de butyle dans différents solvants organiques.
The modified Dijkstra algorithm gives us a set as solutions serving of initial population for the genetic algorithm.The modelling of the transport system is represented by multi-zones architecture.
L'algorithme de Dijkstra modifié nous donne un ensemble de solutions servant de population initiale pour l'algorithme génétique.La modélisation du réseau de transport est représentée par une architecture multi-zones.
At fixed smoothing parameters, the regression parameters are estimated by maximizing the penalized likelihood by an inner Newton-Raphson algorithm.The good properties of this approach in terms of statistical performance and numerical stability were then demonstrated through simulation.
A paramètres de lissage fixés, les paramètres de régression sont estimés par maximisation de la vraisemblance pénalisée par un algorithme de Newton-Raphson dit interne.Les bonnes propriétés de cette approche en termes de performances statistiques et de stabilité numérique ont ensuite été démontrées par simulation.
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