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GATE 10 Monte Carlo particle transport simulation: I. Development and new features
No full textInternational audienceWe present GATE version 10, a major evolution of the open-source Monte Carlo simulation application for medical physics, built on Geant4. This release marks a transformative evolution, featuring a modern Python-based user interface, enhanced multithreading and multiprocessing capabilities, the ability to be embedded as a library within other software, and a streamlined framework for collaborative development. In this Part 1 paper, we outline GATE’s position among other Monte Carlo codes, the core principles driving this evolution, and the robust development cycle employed. We also detail the new features and improvements. Part 2 will focus on the architectural innovations and technical challenges. By combining an open, collaborative framework with cutting-edge features, such a Monte Carlo platform supports a wide range of academic and industrial research, solidifying its role as a critical tool for innovation in medical physics
Intrinsic training dynamics of deep neural networks
No full textA fundamental challenge in the theory of deep learning is to understand whether gradient-based training in high-dimensional parameter spaces can be captured by simpler, lower-dimensional structures, leading to so-called implicit bias. As a stepping stone, we study when a gradient flow on a high-dimensional variable implies an intrinsic gradient flow on a lower-dimensional variable , for an architecture-related function . We express a so-called intrinsic dynamic property and show how it is related to the study of conservation laws associated with the factorization . This leads to a simple criterion based on the inclusion of kernels of linear maps which yields a necessary condition for this property to hold. We then apply our theory to general ReLU networks of arbitrary depth and show that, for any initialization, it is possible to rewrite the flow as an intrinsic dynamic in a lower dimension that depends only on and the initialization, when is the so-called path-lifting. In the case of linear networks with the product of weight matrices, so-called balanced initializations are also known to enable such a dimensionality reduction; we generalize this result to a broader class of {\em relaxed balanced} initializations, showing that, in certain configurations, these are the \emph{only} initializations that ensure the intrinsic dynamic property. Finally, for the linear neural ODE associated with the limit of infinitely deep linear networks, with relaxed balanced initialization, we explicitly express the corresponding intrinsic dynamics
Eco-friendly Insulating Materials for Transformers in MVDC and HVDC Power Networks
No full textInternational audienceThis work investigates the viability of natural and synthetic ester liquids as potential alternatives to mineral oil in MVDC and HVDC transformer insulation systems. Finite Element Method simulations (FEM) were performed using the measured dielectric properties of the oils and their impregnated pressboards as input parameters to evaluate their influence on steady state electric field distribution. A comparison on the field distribution under AC and DC condition is performed for the different materials, identifying regions of maximum stress around the corona head and high voltage electrode. The temperature dependence of electrical conductivity values of the materials and their effect on the steady state DC electric field distribution is explored. The higher conductivity of ester liquids when compared to mineral oil provides a more uniform field redistribution between the oil and pressboard, also facilitating the shift of maximum electrical stress from the oil to pressboard. The results support the technical merits of using ester-based insulation material for field stress equalization in HVDC networks
Objectifs publics et stratégies privées : la production de logement en bail réel solidaire (BRS) par les promoteurs immobiliers privés
No full textNational audienc
Planetary health diet with einkorn as a potential preventive strategy to improve interdental microbiota, oral health and quality of life: a pilot clinical trial
No full textInternational audienceBackground: Non-communicable diseases (NCDs) involve chronic inflammatory mechanisms to which periodontal periodontal dysbiosis may contribute. The Planetary Health Diet (PHD), a sustainable plant-based model for NCD prevention remains poorly explored regarding its impact on the interdental microbiota.Objective: To evaluate whether an einkorn-enriched PHD can reduce interdental microbiota dysbiosis and promote oral and general health.Design: BIOQUALIM was a 3-month, single-arm, uncontrolled longitudinal pilot trial conducted under real-life conditions. Participants reduced their meat consumption by 50% and consumed ≥100g/day of whole-grain einkorn. Interdental microbiota, periodontal indices, digestive comfort, and quality of life were assessed at baseline, one and three months.Results: Total bacterial load (p = 0.0236), Tannerella forsythia (p < 0.001) and Treponema denticola (p < 0.001) decreased significantly. Periodontal health improved significantly-probing depth decreased from 1.14 ± 0.70 mm to 0.58 ± 0.51 mm (p < 0.0001) and clinical attachment loss from 1.33 ± 0.73 mm to 0.60 ± 0.57 mm (p < 0.0001). Gingival inflammation decreased by > 60%, and bleeding on probing decreased by >70% (p = 0.0004). Digestive comfort improved-normalized stool frequency (p = 0.0009) and reduced postprandial drowsiness (p = 0.0196). Quality-oflife scores increased significantly (p = 0.039).Conclusion: An einkorn-enriched PHD was associated with improved interdental microbiota, periodontal health, and well-being, supporting a One Health link between sustainable nutrition, oral microbiota modulation and inflammation-related pathways.
Les enjeux de la territorialisation du savoir pour le travail en Maison Familiale et Rurale
No full textInternational audienceHistoriquement, les Maisons Familiales Rurales (MFR) apparaissent comme une réponse à l’inadéquation du système scolaire face aux besoins des jeunes issus du monde agricole. Créées dans les années 1930, elles visent à former localement les futurs agriculteurs en répondant à l’écart entre les formations disponibles et les compétences effectivement requises dans les territoires ruraux. Cette communication interroge les conditions de production du savoir dans les MFR en s'intéressant à l'activité de travail des formateurs. L’analyse ergonomique révèle que la « territorialisation du savoir » est le résultat d'un travail exigeant, souvent invisibilisé par une bureaucratisation croissante des tâches prescrites.L'étude met en évidence les stratégies déployées par les équipes pour connecter les apprentissages théoriques aux pratiques locales du territoire. Ces productions pédagogiques consistent à transformer le vécu technique des apprenants en ressources pour les disciplines scientifiques, ou à créer des dispositifs de médiation forçant la rencontre entre l'espace scolaire et les acteurs du territoire. Si ces initiatives donnent un sens fort à la formation, elles reposent majoritairement sur des régulations individuelles et une surcharge temporelle, générant des risques pour la santé des formateurs et une fragilisation des collectifs de travail.Dans une perspective de transformation, cette communication propose de dépasser le seul constat des risques en intégrant la dimension spatiale comme levier d'action. L'aménagement des lieux de formation est ici pensé comme la conception de supports durables facilitant les circulations et les coordinations nécessaires à l'alternance en plus d'une réponse fonctionnelle. L'enjeu est ainsi de passer d'une territorialisation dépendante de l'engagement des individus à une organisation structurellement capable de soutenir ce travail de lien, en articulant projet pédagogique, analyse du travail et conception architecturale
ON THE FILTERED SPECTRAL ABSCISSA FOR DELAY-DIFFERENCE EQUATIONS AND ITS ROLE IN THE BOUNDARY CONTROL OF HYPERBOLIC PDES
No full textFeedback control systems governed by delay-differential equations of neutral type may be fragile, in the sense that arbitrarily small parametric perturbations and implementation errors of the control may destroy the exponential stability of the target closed-loop system. Such instability problems can be resolved by including a low-pass filter in the control loop, on the condition that the filter itself is not destabilizing. The analysis of this condition for delay-difference equations has recently led to the notion of filtered spectral abscissa. In this paper, we first analyze the filtered spectral abscissa, where we remove the stringent condition of commensurate delays previously made, and we derive novel mathematical and computationally tractable characterizations. Second, we highlight the role of the filtered spectral abscissa in the context of boundary control of first-order hyperbolic partial differential equations, grounded in integral transformations that result in delaydifference equation models with both discrete and distributed delays. In particular, we show that in the situation where reflection terms cannot be robustly canceled out by the control -that is, their direct cancellation would lead to a fragile closed-loop system -a negative filtered spectral abscissa of the delay-difference equation, obtained by removing the distributed delay terms, is the necessary and sufficient condition -in addition to the exponential stability of the target closed-loop system -for the safe inclusion of a filter with sufficiently high cut-off
Des réseaux de neurones sur graphes auto-explicatifs basés sur la logique
No full textInternational audienceLes graphes sont des structures complexes et non euclidiennes qui nécessitent des modèles spécialisés comme les réseaux de neurones sur graphes (Graph Neural Networks, GNNs) pour capturer efficacement les motifs relationnels associés à la variable de classe. Cette complexité intrinsèque rend particulièrement difficile l’explication des décisions prises par les GNNs. La plupart des méthodes actuelles d’intelligence artificielle explicable (XAI) appliquées aux GNNs se concentrent sur l’identification de nœuds influents ou l’extraction de sous-graphes pertinents, sans toutefois clarifier comment ces éléments contribuent réellement à la prédiction finale. Pour dépasser cette limite, les approches à base logique visent à dériver des règles explicites reflétant le raisonnement du modèle. Cependant, les méthodes logiques existantes demeurent majoritairement post-hoc et se limitent à la classification de graphes, laissant un manque important en matière d’architectures intrinsèquement explicables. Dans cet article, nous intégrons le raisonnement logique directement au sein du modèle d’apprentissage sur graphes. Nous introduisons LogiX-GIN, une nouvelle architecture de GNN auto- explicable qui incorpore des couches logiques afin de produire des règles logiques interprétables au cœur même du processus d’apprentissage. Contrairement aux approches post-hoc, LogiX-GIN fournit des explications transparentes, fidèles et cohérentes avec les calculs internes du modèle. Évalué sur plusieurs tâches basées sur des graphes, LogiX-GIN atteint des performances prédictives compétitives tout en explicitant son processus décisionnel. Ces travaux ont été acceptés à NeurIPS 202
Euclid preparation. Galaxy power spectrum modelling in redshift space
No full textInternational audienceAccurate modelling of redshift-space distortions (RSD) is essential for maximizing the cosmological information extracted from large galaxy redshift surveys. In preparation for the forthcoming analysis of the Euclid spectroscopic data, we investigate three approaches to modelling RSD effects on the power spectrum multipoles of mock H emission line galaxies. We focus on two one-loop perturbation theory models -- the effective field theory (EFT) and velocity difference generator () -- which differ in their treatment of the real-to-redshift space mapping on small scales, and a third approach, the BACCO emulator, which adopts a hybrid strategy combining perturbation theory with high-resolution N-body simulations. We assess the ability of these models to recover key cosmological parameters, including the expansion rate , the cold dark matter density parameter , and the scalar amplitude , across four redshift bins spanning . In each bin, we find that and BACCO outperform the EFT model across all scales up to . While BACCO saturates in constraining power at intermediate scales and higher redshift, the model continues to improve parameter constraints beyond . The EFT model, although robust on large scales, exhibits significant parameter biases for , limiting its applicability to Euclid-like H samples. Among the full perturbation theory-based models, the enhanced treatment of small-scale RSD effects in improves cosmological parameter constraints by up to a factor of two
Modélisation des spatialités historiques en réseaux : l’exemple du fait religieux au Moyen-Age
No full textInternational audienceSi le potentiel heuristique des « géovisualisations » proposant des explorations des données a été beaucoup démontré, leur caractère démonstratif dépend cependant de la complexité des données et des fonctionnalités d’exploration mises en oeuvre. Cela conduit à développer des environnements ad-hoc d’exploration visuelle des données articulant conceptualisation théorique et observation empirique (Andrienko &al., Grandjean M.). Ces développements nécessitent en amont des formalisations des données qui constituent elles-mêmes des étapes de mise en ordre, de modélisation et donc de compréhension du phénomène à un niveau méta.Dans la modélisation que nous proposons, les entités spatiales sont des établissements religieux (monastères ou collégiales) en France au moyen-âge. Les questions qui leurs sont associées, à savoir comprendre les logiques d’implantation, d’évolution institutionnelle, et d’imbrication des réseaux relèvent à la fois d’analyses longitudinales et de l’analyse spatiale et spatio-temporelle, intégrant une approche territoriale et une approche en réseau évoluant au cours du temps.Pour approcher ces questions nous avons conçu un environnement de géovisualisation où interagissent distributions géographiques et statistiques dans le temps. Le phénomène peut être exploré selon trois entrées : l’évolution des organisations, les événements et le changement, et la structuration des réseaux et leur organisation spatiale.Nous revenons sur les données et le processus de conception interdisciplinaire1 qui a conduit à élaborer un modèle de données adapté, simplifié. Nous présentons ensuite l’environnement développé, FactoViz, et ses fonctionnalités, en illustrant la capacité démonstrative de certaines visualisations pour la connaissance de la structuration spatiale du phénomène