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Titre : Télédétection et modélisation spatiale : Applications à la surveillance et au contrôle des maladies liées aux moustiques Type de document : texte imprimé Auteurs : Annelise Tran (1976-....), Auteur ; Eric Daudé, Auteur ; Thibault Catry (1985-....), Auteur Editeur : Versailles : Éditions Quae Année de publication : 2022, cop. 2022 Collection : Update sciences & technologies, ISSN 1773-7923 Importance : 1 vol. (147 p.) Présentation : ill. en noir et en coul., graph., couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7592-3628-2 Note générale : PPN 266445365 Langues : Français (fre) Tags : Images de télédétection Satellites artificiels en télédétection Moustiques -- Vecteurs de maladies Télédétection Modèles mathématiques Vecteurs de maladies -- Lutte contre Veille sanitaire Épidémiologie Cartographie -- Camargue (Bouches-du-Rhône, France) Cartographie -- Europe Cartographie -- Brésil Cartographie -- Guyane, Département de la (France) Cartographie -- Madagascar Météorologie -- Bangkok (Thaïlande) Données géospatiales Remote-sensing images Artificial satellites in remote sensing Mosquitoes as carriers of disease Remote sensing Mathematical models Vector control Population Surveillance Epidemiology Cartography -- Camargue (France) ABOCARTO (logiciel) Cartographie -- Logiciels Geospatial data Index. décimale : 621.367 8 Technologie de la télédétection Résumé : Les moustiques sont vecteurs de nombreux agents pathogènes responsables de maladies, telles que le paludisme, la dengue, le chikungunya ou la fièvre jaune. Selon l’Organisation mondiale de la santé, ils provoquent plusieurs centaines de milliers de décès chaque année. Ils sont aussi à l’origine de zoonoses, comme la fièvre de la vallée du Rift et la fièvre du Nil occidental. Dans ce contexte, les besoins en outils opérationnels permettant d’orienter les actions de surveillance et de contrôle sont importants, à la fois dans les pays du Sud — les zones tropicales et subtropicales sont les plus touchées par les maladies causées par les moustiques —, mais également dans les pays du Nord, où l’installation de nouvelles espèces comme le moustique-tigre augmente le risque d’émergence de maladies. Pour répondre à ces besoins, les images d’observation de la Terre présentent un fort intérêt : la distribution dans l’espace et la dynamique temporelle des moustiques sont influencées par des variables climatiques (températures, précipitations, humidité) et environnementales (disponibilité de zones en eau, végétation), dont les indicateurs peuvent être dérivés d’images satellite. De nombreuses études récentes ont permis de développer des méthodes innovantes couplant télédétection et modélisation spatiale pour prédire la dynamique spatiale et temporelle des moustiques vecteurs et des maladies associées. Au-delà de l’étude de faisabilité, certaines de ces méthodes ont abouti à des outils et à des chaînes de traitement aujourd’hui opérationnels, utilisés par les acteurs de santé publique et les opérateurs chargés de la lutte antivectorielle. Cet ouvrage, destiné aux étudiants et aux chercheurs comme aux acteurs de santé publique, présente une synthèse de ces travaux de recherche et de ces outils. (4ème de couverture) Note de contenu : Introduction générale (p.11) - Partie 1. Informations spatiales pour la surveillance des moustiques vecteurs et des maladies associées (p.19) - chap. 1 Liens entre moustiques vecteurs et environnement : apport des méthodes de télédétection satellite (p.19) - chap.2 Indices spectraux et classification d'images multispectrales pour la cartographie du risque vectoriel (p.43) - chap.3 Estimation des températures de l'air à partir d'images satellite et de stations météorologiques (p.53) - chap.4 Du recensement au bâtiment : génération de populations synthétiques (p.63) - chap. 5 Texture des images satellite et caractérisation des milieux urbains favorables aux moustiques vecteurs - Partie 2. Analyser et prédire l'effet de variables environnementales sur la distribution et la dynamique des moustiques vecteurs (p.87) - Chap.6 Modèles basés sur les données : cartographier la distribution spatiale des vecteurs (p.87) - chap.7 Modèles fondés sur les connaissances : exemple d'un outil d'évaluation multicritère pour la santé publique (p.99) - chap.8. Arbocarto : un modèle mécaniste fondé sur le cycle de vie des moustiques Aedes (p.109) - Chap. 9 Simulation spatiale du risque de propagation de la dengue à partir de modèles comportementaux vecteurs et h^tes (p.119) - Bibliographies en fin de chapitres. Notes bibliographiques. Glossaire (p.139). Liste des sigles (p.141) - Les auteurs (p.145) Télédétection et modélisation spatiale : Applications à la surveillance et au contrôle des maladies liées aux moustiques [texte imprimé] / Annelise Tran (1976-....), Auteur ; Eric Daudé, Auteur ; Thibault Catry (1985-....), Auteur . - Versailles : Éditions Quae, 2022, cop. 2022 . - 1 vol. (147 p.) : ill. en noir et en coul., graph., couv. ill. en coul. ; 24 cm. - (Update sciences & technologies, ISSN 1773-7923) .
ISBN : 978-2-7592-3628-2
PPN 266445365
Langues : Français (fre)
Tags : Images de télédétection Satellites artificiels en télédétection Moustiques -- Vecteurs de maladies Télédétection Modèles mathématiques Vecteurs de maladies -- Lutte contre Veille sanitaire Épidémiologie Cartographie -- Camargue (Bouches-du-Rhône, France) Cartographie -- Europe Cartographie -- Brésil Cartographie -- Guyane, Département de la (France) Cartographie -- Madagascar Météorologie -- Bangkok (Thaïlande) Données géospatiales Remote-sensing images Artificial satellites in remote sensing Mosquitoes as carriers of disease Remote sensing Mathematical models Vector control Population Surveillance Epidemiology Cartography -- Camargue (France) ABOCARTO (logiciel) Cartographie -- Logiciels Geospatial data Index. décimale : 621.367 8 Technologie de la télédétection Résumé : Les moustiques sont vecteurs de nombreux agents pathogènes responsables de maladies, telles que le paludisme, la dengue, le chikungunya ou la fièvre jaune. Selon l’Organisation mondiale de la santé, ils provoquent plusieurs centaines de milliers de décès chaque année. Ils sont aussi à l’origine de zoonoses, comme la fièvre de la vallée du Rift et la fièvre du Nil occidental. Dans ce contexte, les besoins en outils opérationnels permettant d’orienter les actions de surveillance et de contrôle sont importants, à la fois dans les pays du Sud — les zones tropicales et subtropicales sont les plus touchées par les maladies causées par les moustiques —, mais également dans les pays du Nord, où l’installation de nouvelles espèces comme le moustique-tigre augmente le risque d’émergence de maladies. Pour répondre à ces besoins, les images d’observation de la Terre présentent un fort intérêt : la distribution dans l’espace et la dynamique temporelle des moustiques sont influencées par des variables climatiques (températures, précipitations, humidité) et environnementales (disponibilité de zones en eau, végétation), dont les indicateurs peuvent être dérivés d’images satellite. De nombreuses études récentes ont permis de développer des méthodes innovantes couplant télédétection et modélisation spatiale pour prédire la dynamique spatiale et temporelle des moustiques vecteurs et des maladies associées. Au-delà de l’étude de faisabilité, certaines de ces méthodes ont abouti à des outils et à des chaînes de traitement aujourd’hui opérationnels, utilisés par les acteurs de santé publique et les opérateurs chargés de la lutte antivectorielle. Cet ouvrage, destiné aux étudiants et aux chercheurs comme aux acteurs de santé publique, présente une synthèse de ces travaux de recherche et de ces outils. (4ème de couverture) Note de contenu : Introduction générale (p.11) - Partie 1. Informations spatiales pour la surveillance des moustiques vecteurs et des maladies associées (p.19) - chap. 1 Liens entre moustiques vecteurs et environnement : apport des méthodes de télédétection satellite (p.19) - chap.2 Indices spectraux et classification d'images multispectrales pour la cartographie du risque vectoriel (p.43) - chap.3 Estimation des températures de l'air à partir d'images satellite et de stations météorologiques (p.53) - chap.4 Du recensement au bâtiment : génération de populations synthétiques (p.63) - chap. 5 Texture des images satellite et caractérisation des milieux urbains favorables aux moustiques vecteurs - Partie 2. Analyser et prédire l'effet de variables environnementales sur la distribution et la dynamique des moustiques vecteurs (p.87) - Chap.6 Modèles basés sur les données : cartographier la distribution spatiale des vecteurs (p.87) - chap.7 Modèles fondés sur les connaissances : exemple d'un outil d'évaluation multicritère pour la santé publique (p.99) - chap.8. Arbocarto : un modèle mécaniste fondé sur le cycle de vie des moustiques Aedes (p.109) - Chap. 9 Simulation spatiale du risque de propagation de la dengue à partir de modèles comportementaux vecteurs et h^tes (p.119) - Bibliographies en fin de chapitres. Notes bibliographiques. Glossaire (p.139). Liste des sigles (p.141) - Les auteurs (p.145) Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-SA-009032 TRA-03 Ouvrages / Books OCA Bib. Géoazur Sophia-Antipolis SA-Salle-A213-Ouvrages Sorti jusqu'au 31/12/2025 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-NI-009405 009405 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Salle de lecture-Ouvrages Sorti jusqu'au 18/12/2025
Titre : Discrete dynamical systems Type de document : texte imprimé Auteurs : James T. Sandefur, Auteur Editeur : Oxford : Clarendon Press Année de publication : 1990 Importance : xiii-445 p. Format : 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-19-853383-2 Note générale : ISBN-10 : 0-19-853383-7 (rel.). - 0-19-853384-5 (br.) .- PPN 021572488 Langues : Anglais (eng) Tags : Systèmes, Analyse de Modèles mathématiques Dynamique différentiable Systèmes, Théorie des Chaos (théorie des systèmes) Chaotic behavior in systems System analysis Mathematical models Differentiable dynamical systems System theory Index. décimale : 515.39 Systèmes dynamiques (mathématiques), systèmes hamiltoniens , la théorie du chaos Note de contenu : Bibliogr. p. [427] Index Discrete dynamical systems [texte imprimé] / James T. Sandefur, Auteur . - Oxford : Clarendon Press, 1990 . - xiii-445 p. ; 25 cm.
ISBN : 978-0-19-853383-2
ISBN-10 : 0-19-853383-7 (rel.). - 0-19-853384-5 (br.) .- PPN 021572488
Langues : Anglais (eng)
Tags : Systèmes, Analyse de Modèles mathématiques Dynamique différentiable Systèmes, Théorie des Chaos (théorie des systèmes) Chaotic behavior in systems System analysis Mathematical models Differentiable dynamical systems System theory Index. décimale : 515.39 Systèmes dynamiques (mathématiques), systèmes hamiltoniens , la théorie du chaos Note de contenu : Bibliogr. p. [427] Index Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-NI-007791 007791 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Salle de lecture-Ouvrages Disponible
Titre : Comment le sais-tu ? : Raisonner au quotidien avec la méthode scientifique Type de document : texte imprimé Auteurs : Estelle Blanquet (1974-....), Auteur ; Roland Lehoucq (1965-....), Auteur ; Morgane Parisi (1986-....), Illustrateur Editeur : [Montreuil] [France] : La Ville brûle Année de publication : 2025 Importance : 1 vol. (63 p.) Présentation : ill. en couleurs, couverture illustrées en couleurs Format : 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-36012-232-5 Note générale : PPN 291257496
Langues : Français (fre) Tags : Raisonnement -- Ouvrages pour la jeunesse Sciences -- Méthodologie -- Ouvrages pour la jeunesse Expertise Expérience Reproductibilité (sciences) Modèles mathématiques Certitude Croyance (philosophie) Reasoning? -- Juvenile literature Science -- Methodology -- Juvenile literature Expertising Mathematical models Reproducible research Science -- Experiments Certainty Belief and doubt Index. décimale : 153.4 Intuition, jugement, pensée, raisonnement, réflexion, valeur (connaissance, savoir) Résumé : Comment sais-tu ce que tu sais ? Es-tu sûr·e de ce que tu crois savoir ? À qui peux-tu te fier ? Comment trier les informations ? Contrairement à ce que certaines personnes aimeraient te faire croire, tout ne se vaut pas. La démarche scientifique, que tu vas découvrir dans cet ouvrage, va te permettre de renforcer ton esprit critique et de le mettre en Å“uvre dans ta vie de tous les jours. Dans un monde où il reste tant à découvrir, tant de questions à se poser et tant de défis à surmonter, ne serait-ce que pour maintenir la planète habitable, nous espérons que ce petit livre t’aidera à faire les meilleurs choix possibles pour toi-même et pour le monde. (site web de l'éditeur) Comment le sais-tu ? : Raisonner au quotidien avec la méthode scientifique [texte imprimé] / Estelle Blanquet (1974-....), Auteur ; Roland Lehoucq (1965-....), Auteur ; Morgane Parisi (1986-....), Illustrateur . - [Montreuil] (France) : La Ville brûle, 2025 . - 1 vol. (63 p.) : ill. en couleurs, couverture illustrées en couleurs ; 21 cm.
ISBN : 978-2-36012-232-5
PPN 291257496
Langues : Français (fre)
Tags : Raisonnement -- Ouvrages pour la jeunesse Sciences -- Méthodologie -- Ouvrages pour la jeunesse Expertise Expérience Reproductibilité (sciences) Modèles mathématiques Certitude Croyance (philosophie) Reasoning? -- Juvenile literature Science -- Methodology -- Juvenile literature Expertising Mathematical models Reproducible research Science -- Experiments Certainty Belief and doubt Index. décimale : 153.4 Intuition, jugement, pensée, raisonnement, réflexion, valeur (connaissance, savoir) Résumé : Comment sais-tu ce que tu sais ? Es-tu sûr·e de ce que tu crois savoir ? À qui peux-tu te fier ? Comment trier les informations ? Contrairement à ce que certaines personnes aimeraient te faire croire, tout ne se vaut pas. La démarche scientifique, que tu vas découvrir dans cet ouvrage, va te permettre de renforcer ton esprit critique et de le mettre en Å“uvre dans ta vie de tous les jours. Dans un monde où il reste tant à découvrir, tant de questions à se poser et tant de défis à surmonter, ne serait-ce que pour maintenir la planète habitable, nous espérons que ce petit livre t’aidera à faire les meilleurs choix possibles pour toi-même et pour le monde. (site web de l'éditeur) Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-NI-011182 011182 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Salle de lecture-Ouvrages Disponible
Titre : Deep learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Ian J. Goodfellow (1987-....), Auteur ; Yoshua Bengio (1964-....), Auteur ; Aaron C. Courville Editeur : Cambridge, Mass. : MIT Press Année de publication : 2016, cop. 2016 Collection : Adaptive computation and machine learning Importance : 1 vol. (XXII-775 p.) Présentation : ill. en noir et en coul., graph., couv. ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-262-03561-3 Note générale : PPN 197682979 Langues : Anglais (eng) Tags : Apprentissage automatique Apprentissage profond Modèles mathématiques Intelligence artificielle Analyse multivariée Probabilités Information, Théorie de l' Monte-Carlo, Méthode de Machine learning Mathematical models Artificial intelligence Multivariate analysis Information theory Probabilities Monte Carlo methods Index. décimale : 006.31 Apprentissage automatique (informatique) Résumé : Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones ; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning. (4e de couverture) Note de contenu : Bibliographie p. [711]-766. - Index p.[767]-775
Sommaire (abrégé) : I- Applied math and machine learning basics (p.27) - 2. Linear algebra (p.29) - 3. Probability and information theory (p.51) - 4. Numerical computation (p.77) - 5. Machine learning basics (p.95) -- II - Deep networks : modern practices (p.161) -- 6. Deep feedforward networks (p.163) - 7. Regularization for deep learning (p.221) -- 8. Optimization for training deep models (p.267) - 9. Convolutional networks (p.321) - 10. Sequence modeling : recurrent and recursive nets (p.363) - 11. Practical methodology (p.409) -- 12. Applications (p.431) -- III- Deep learning research (p.475) - 13. Linear factor models (p.479) - 14. Autoencoders (p.493)- 15. Representation learning (p.517) - 16. Structured probabilistic models for deep learning (p.549) - 17. Monte Carlo methods (p.581) -- 18. Confronting the partition function (p.597) - 19. Approximate inference (p.623) - 20. Deep generative models (p.645) -- Bibliography (p.711-766) -- Index (p.767-775)Deep learning [texte imprimé] / Ian J. Goodfellow (1987-....), Auteur ; Yoshua Bengio (1964-....), Auteur ; Aaron C. Courville . - Cambridge, Mass. : MIT Press, 2016, cop. 2016 . - 1 vol. (XXII-775 p.) : ill. en noir et en coul., graph., couv. ill. en coul. ; 24 cm. - (Adaptive computation and machine learning) .
ISBN : 978-0-262-03561-3
PPN 197682979
Langues : Anglais (eng)
Tags : Apprentissage automatique Apprentissage profond Modèles mathématiques Intelligence artificielle Analyse multivariée Probabilités Information, Théorie de l' Monte-Carlo, Méthode de Machine learning Mathematical models Artificial intelligence Multivariate analysis Information theory Probabilities Monte Carlo methods Index. décimale : 006.31 Apprentissage automatique (informatique) Résumé : Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones ; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning. (4e de couverture) Note de contenu : Bibliographie p. [711]-766. - Index p.[767]-775
Sommaire (abrégé) : I- Applied math and machine learning basics (p.27) - 2. Linear algebra (p.29) - 3. Probability and information theory (p.51) - 4. Numerical computation (p.77) - 5. Machine learning basics (p.95) -- II - Deep networks : modern practices (p.161) -- 6. Deep feedforward networks (p.163) - 7. Regularization for deep learning (p.221) -- 8. Optimization for training deep models (p.267) - 9. Convolutional networks (p.321) - 10. Sequence modeling : recurrent and recursive nets (p.363) - 11. Practical methodology (p.409) -- 12. Applications (p.431) -- III- Deep learning research (p.475) - 13. Linear factor models (p.479) - 14. Autoencoders (p.493)- 15. Representation learning (p.517) - 16. Structured probabilistic models for deep learning (p.549) - 17. Monte Carlo methods (p.581) -- 18. Confronting the partition function (p.597) - 19. Approximate inference (p.623) - 20. Deep generative models (p.645) -- Bibliography (p.711-766) -- Index (p.767-775)Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Nom du donateur OCA-NI-011181 011181 Ouvrages / Books OCA Bib. Nice Mont-Gros NI-Salle de lecture-Ouvrages Sorti jusqu'au 25/02/2026 Etude géothermique des bassins profonds du détroit de Makassar (Indonésie) / Suheimi Nurusman (1986)
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