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    Potagers urbains et amendements: Gestion et challenges environnementaux et sanitaires

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    International audienceL’étude visait à évaluer l’intérêt d’amendements organiques et minéraux pour gérer des sols de potagers urbains présentant des contaminations géogènes et/ou anthropiques. Il s’agissait plus spécifiquement d’évaluer le potentiel de ces amendements pour réduire de façon durable la phytodisponibilité des éléments en trace ainsi que l’exposition des jardiniers et de leur famille via l’ingestion de particules de terre ou de légumes autoproduits et les risques sanitaires associés. Pour déterminer l’intérêt global de l’utilisation des 10 amendements testés, leur impact a été évalué sur des aspects environnementaux, agronomiques et d’exposition humaine. L’étude, réalisée sur trois jardins urbains, a montré que chaque situation est unique et qu’une étude spécifique, de l’expérimentation en pots jusqu’au sol en place, est nécessaire afin de sélectionner un amendement adéquat au contexte pédo-géo-climatique du jardin. Cette démarche a été plutôt concluante avec l’apport de compost pour le site présentant principalement une contamination en As et Pb d’origine géogène, mais reste toutefois limitée car n’entraînant pas de réel bénéfice quant à la réduction des expositions et des risques sanitaires pour le jardinier. La démarche d’apporter un ou des amendements sur un site n’est pas opérationnelle pour l’instant et lorsqu’elle est mise en oeuvre, elle doit être réfléchie au cas par cas et selon un programme de surveillance de la qualité des végétaux sur plusieurs années

    Educational resources developed around the ATOLL topics

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    Fast Field Strength Prediction Using Modern Machine Learning in European Cities From Few RF-EMF Measurements: A Neural Tangent Kernel Perspective

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    International audienceThe rapid growth of 5G and 6G networks, with their dense deployments, millimeter wave communications, and dynamic beamforming, necessitates scalable simulation tools for performance evaluation, network design, and electromagnetic field (EMF) exposure assessment. EMF simulations model exposure across frequency, space, and time, typically based on base stations, user devices, and deterministic and empirical models. These simulations are essential for network operators and researchers for network planning, assessing human exposure to RF-EMF, and ensuring compliance with safety regulations considering factors like frequency, power levels, antenna configurations, and the environment, but they often require extensive computational resources and large simulation time. To address this, we propose an infinitely wide convolutional neural network approach for fast and accurate EMF exposure estimation. Remarkably, taking the width of a neural network to infinity allows for improved computational performance. We compute a convolutional neural tangent kernel from the infinite-width network to perform matrix imputation for exposure estimation. Proposed method estimates exposure fields using less than 7% of simulation points and outperforms other machine learning models, predicting exposure levels which fall below the safety limit set by ICNIRP in under 3, 66 × 10−3 seconds

    SHREC 2025: Protein surface shape retrieval including electrostatic potential

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    International audienceThis SHREC 2025 track dedicated to protein surface shape retrieval involved 9 participating teams. We evaluated the performance in retrieval of 15 proposed methods on a large dataset of 11,565 protein surfaces with calculated electrostatic potential (a key molecular surface descriptor). The performance in retrieval of the proposed methods was evaluated through different metrics (Accuracy, Balanced accuracy, F1 score, Precision and Recall). The best retrieval performance was achieved by the proposed methods that used the electrostatic potential complementary to molecular surface shape. This observation was also valid for classes with limited data which highlights the importance of taking into account additional molecular surface descriptors

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