Journal of Gender Equality Disability Social Inclusion and Children
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Nonlinear optimization of mixed continuous and discrete variables for black-box simulators
No full textEvaluation du comportement mécanique d’une cellule Li-ion sous courant et à courant nul en fonction de son état de vieillissement
No full textCommon Ancestor Objective Function and Parent Set DAG Metric Container Extension
No full textImplementing Packet Replication and Elimination from/to the RPL root requires the ability to forward copies of packets over different paths via different RPL parents. Selecting the appropriate parents to achieve ultra-low latency and jitter requires information about a node's parents. This document details what information needs to be transmitted and how it is encoded within RPL control packets to enable this functionality. This document also describes Objective Function which take advantage of this information to implement multi-path routing. Status of This Memo This Internet-Draft is submitted in full conformance with the provisions of BCP 78 and BCP 79
Amélioration du placement de tâches pour des solveurs directs creux
No full textIn order to express parallelism, parallel sparse direct solvers take advantage of the elimination tree to exhibit tree-shaped task graphs, where nodes represent computational tasks and edges represent data dependencies. One of the pre-processing stages of sparse direct solvers consists of mapping computational resources (processors) to these tasks. The objective is to minimize the factorization time by exhibiting good data locality and load balancing. The proportional mapping technique is a widely used approach to solve this resource-allocation problem. It achieves good data locality by assigning the same processors to large parts of the elimination tree. However, it may limit load balancing in some cases. In this paper, we propose a dynamic mapping algorithm based on proportional mapping. This new approach, named Steal, relaxes the data locality criterion to improve load balancing. In order to validate the newly introduced method, we perform extensive experiments on the PaStiX sparse direct solver. It demonstrates that our algorithm enables better static scheduling of the numerical factorization while keeping good data locality.Les solveurs parallèles directs creux se servent de l’arbre d’ élimination pour obtenir des graphes de tâches sous forme d’arbres, où les nœuds représentent des tâches de calcul, et les arêtes des dépendances de données. Une des premières étapes de ces solveurs consiste à placer les tâches sur les ressources (les processeurs). Le but est de minimiser le temps de factorisation, en ayant un bon équilibrage de charge et une bonne localité des données. La technique de place-ment proportionnel est utilisée afin d’avoir une bonne localité : un même processeur va traiter une branche de l’arbre d’élimination et il y a peu de communications à faire lors de la factorisation. Cependant, dans certains cas, l’équilibrage de charge n’est pas parfait. Nous proposons un nouvel algorithme dynamique de placement, basé sur le placement proportionnel, qui améliore l’équilibrage de charge au prix d’une légère perte en localité. De nombreuses expériences et simulations sur le solveur direct creux PaStiX permettent de démontrer que notre algorithme permet un meilleur ordonnancement pour la factorisation numérique, tout en gardant une bonne localité des données
Analyse bibliométrique de la publication : "How to use Big Data technologies to optimize operations in Upstream Petroleum Industry"
No full textBien que publiée dans une revue relativement récente (référencée dans WoS comme source émergente), notre publication a eu un impact fort auprès des chercheurs de divers champs disciplinaires tant en sciences humaines qu’en sciences de l’ingénieur. Ceci souligne sa portée pluridisciplinaire dont l’objectif principal est de jouer un rôle de médiation scientifique et technique auprès des chercheurs et professionnels appartenant à un spectre pluridisciplinaire le plus large possible. Un objectif que nous estimons atteint au vu des résultats de cette étude bibliométrique
An efficient algorithm to estimate Covid-19 infectiousness risk from BLE-RSSI measurements
No full textThis report describes an algorithm to predict the Covid-19 infectiousness risk from physical contacts through BLE-RSSI measurements. In order to derive a robust risk estimator, the proposed algorithm relies on known physical wireless propagation effects and on technical properties of current BLE interfaces. The proposed algorithm has been tested on the data acquired by the German teams from the Fraunhofer institute in the PEPP-PT European project. We thank them for sharing their data, for their helpful comments and answers. Our algorithm is currently under evaluation on the French data acquired from May 18 to 20, 2020
Interactions with stakeholders on farm typology
No full textInteractions with stakeholders on farm typology
La liste rouge des espèces menacées en France. Faune vertébrée de Guyane - Poissons d'eau douce (2017): Rapport d'évaluation. Fiches techniques sur les espèces évaluées
No full textEtablie conformément aux critères de l’Union internationale pour la conservation de la nature (UICN), la Liste rouge des espèces menacées en France vise à dresser un bilan objectif du degré de menace pesant sur les espèces de la faune et de la flore à l’échelle du territoire national. Cet inventaire de référence, fondé sur une solide base scientifique et réalisé à partir des meilleures connaissances disponibles, contribue à mesurer l’ampleur des enjeux, les progrès accomplis et les défis à relever pour la France, en métropole et en outre-mer. La Liste rouge des espèces menacées en France s’organise en chapitres taxonomiques (mammifères, plantes vasculaires, etc.) et géographiques (métropole, La Réunion, Guadeloupe, etc.), avec l’ambition de traiter l’ensemble des espèces présentes sur le territoire national