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DeConDFFuse : Predicting Drug-Drug Interaction using joint Deep Convolutional Transform Learning and Decision Forest fusion framework
No full textIn Drug-Drug-Interaction (DDI), the task is to predict the (adverse) effect of administering two drugs simultaneously. Currently, the techniques proposed in this direction are generally based on either shallow learning paradigms like Random Decision Forest (RDF), Logistic Regression (LR), Support Vector Machines (SVM), etc., or deep Convolutional Neural Networks (CNNs). However, specific works combine traditional machine learning (ML) algorithms such as RDF, LR, SVM, and deep learning paradigms such as CNNs in a piecemeal fashion which might not be optimal. Hence, the present work proposes a framework that presents a joint end-to-end solution. We propose a Siamese-like architecture with two processing channels' networks based on deep convolutional transform learning. Common fused representations as well as channel-wise representations are learnt, in addition with the transform across them. The final representation is passed to a decision forest to give final predictions. The proposed method is thus a supervised end-to-end multi-channel fusion framework that (i) learns unique and interpretable filters in contrast with CNNs, and (ii) jointly learns and optimizes decision forest in contrast with state-of-the-art piecemeal approach. We apply this technique to identify DDIs among 1059 drugs from the DrugBank database showing superiority of our method compared to the state-of-the-art(s)
Les enjeux de la gouvernance en Outre-mer : l’exemple des politiques publiques de la ville et de l’emploi à La Réunion
No full textPlan de gestion des données du RIIG (Recueil informatisé des inscriptions gauloises) ANR RIIG 19-CE27-0003
No full textPlan de gestion des données à 24 mois Version 2 • janvier 2022 RIIG ANR19-CE27-0003 Recueil informatisé des inscriptions gauloises Édition, contexte archéologique, analyse linguistique, étude socio-linguistique. coordonné par Coline Ruiz Darasse UMR 5607 Université Bordeaux-Montaigne Le projet ANR JCJC RIIG vise à une editio maior et pérennisée des inscriptions en langue gauloise du territoire français connues à ce jour, à la mise à jour et à la modernisation des éditions précédentes, à la publication renouvelée de chaque inscription avec une contextualisation précise, à la préparation d'une analyse sociolinguistique, et à la mise à disposition d'une bibliographie archéologique et linguistique actualisées. Commencé en janvier 2020, il est actuellement à mi-parcours
Mission archéologique française du bassin de l’Indus (Pakistan). Rapport quadriennal 2019-2022 et projet 2023-2026.: Dossier pour la Commission consultative des recherches archéologiques à l’étranger du Ministère de l’Europe et des Affaires étrangères
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Evaluation de l'effet de la mise à jour du modèle d'émission de N 2 O : IPCC 2006 > 2019 sur les émissions de N 2 O et l'impact Changement Climatique des ICV Agribalyse
No full textCaves coopératives et portage foncier: quels choix de gouvernance ?
No full textLe document fait une synthèse de la démarche du projet Coop'Portage et de ses résultats, résultats qui constituent un outil d'aide à la réflexion pour les caves coopératives envisageant une action de portage foncier
ESA Climate Change Initiative Root Zone Soil Moisture Product: Deliverable D7.1 Study Report
No full textThis document forms the deliverable D7.1, version 2.0, ESA CCI R&D CCN 1; Study Report, Task 1 Root Zone Soil Moisture Product (RZSM) and was compiled for the ESA Climate Change Initiative Plus Soil Moisture Project (ESRIN Contract No: 4000126684/19/I-NB: ”ESA CCI+ Phase 1 New R&D on CCI ECVS Soil Moisture”) under Contract Change Notice 1 (CCN 1). For more information on the CCI programme of the European Space Agency (ESA) see https://climate.esa.int/en/
