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Fleming, R.L. Sr., Fleming, R.L., Jr. & Bangdel, L.S. — Birds of Nepal, with reference to Kashmir and Sikkim. Katmandu, Nepal, chez le senior author (Box 229), 1976
No full textBourlière François. Fleming, R.L. Sr., Fleming, R.L., Jr. & Bangdel, L.S. — Birds of Nepal, with reference to Kashmir and Sikkim. Katmandu, Nepal, chez le senior author (Box 229), 1976. In: La Terre et La Vie, Revue d'Histoire naturelle, tome 31, n°2, 1977. p. 348
Agallamh le Rita Fleming (Bailiúchán Béaloidis)
No full textTraidisiún an Phósta. Interview with Rita Fleming on the topic of marriage traditions.N
Agallamh le Rita Fleming (Bailiúchán Béaloidis)
No full textTraidisiún an Phósta. Interview with Rita Fleming on the topic of marriage traditions.N
La nostalgie du voyageur face à l'ethos du néo-stoïcisme : le poète baroque Paul Fleming en route vers la Perse
No full textContribution au colloque "La Nostalgie dans tous ses états" (Nancy, 30/11/2017-2/12/2017) organisé par Estelle Zunino et Patrizia Gasparini. La préparation des actes est en cours.International audienceLa poésie de l’écrivain allemand Paul Fleming est dans une large mesure marquée par le long voyage en Perse (de 1633 à 1639) auquel il participa en tant que membre d’une légation. Sur la route, Fleming égrènera comme Joaquim du Bellay ses « regrets » et déclinera le thème de l'exil, vécu comme un fatum contre lequel il est vain de se révolter : Fleming se présente en disciple du philosophe néo-stoïcien Juste Lipse, s’exhortant à la constantia face à l’adversité et au douloureux sentiment de nostalgie qui le gagne souvent. Le présent article s’emploie à cerner les différents aspects et de la nostalgie telle qu’elle est décrite par Fleming et de l’attitude néo-stoïcienne, plus ou moins cohérente, que celui-ci y oppose. Il s’intéresse pour finir à la fonction de la nostalgie dans la posture poétique qu’adopte Fleming et dégage la « plus-value » littéraire que le poète cherche à en tirer
Système de particules de Fleming-Viot pour l'exploration rapide dans l'apprentissage par renforcement et dans l'optimisation combinatoire
No full textIn recent years, gradient-based stochastic optimisation algorithms have become ubiquitous in the field of optimisation. The main objective of this thesis is to demonstrate how Fleming–Viot particle systems can be leveraged to help accelerate the learning process. The thesis presents three main contributions derived from the application of Fleming-Viot particle systems on experience-based optimisation approaches: (i) a consistent estimator of rare-event probabilities, (ii) a reinforcement learning algorithm for optimal control of systems affected by rare but impactful events, and (iii) an optimisation algorithm with restart that helps variational quantum algorithms find optimal solutions to combinatorial problems with large search spaces. Each of these contributions is developed in the following.Firstly, we propose FVEE, Fleming-Viot expectation estimator, a method designed for the estimation of very small probabilities, which we prove to be consistent for finite state spaces. We verify this with experiments on stable queueing networks where the rare state is the network operating at full capacity.Secondly, we combine the estimator with policy gradient methods to design two new reinforcement learning algorithms: FVRL, Fleming-Viot reinforcement learning, and FVAC, Fleming-Viot Actor-Critic.FVRL is designed for systems described by a continuous-time Markov process where the contribution to the gradient is sparse and rarely observed. In our main methodological result, we show that the FVRL algorithm converges to a local optimizer of the parameterized objective function. We illustrate the applicability of FVRL on two optimisation problems that aim at minimizing the long-run expected cost under admission control policies of threshold type: a simple M/M/1 queue system and a two-job-class loss network.We then develop FVAC which is the result of extending FVRL to discrete-time episodic reinforcement learning without the requirement of sparse gradients. FVAC updates a tabular softmax policy using the natural policy gradient, an approach that offers convergence guarantees to the global optimum as long as certain conditions are satisfied. The method is illustrated on finding shortest paths to exit medium-sized labyrinths.Finally, we adapt the Fleming-Viot stop-and-restart approach to variational quantum algorithms (VQAs), and propose FVQA, Fleming-Viot variational quantum algorithm. VQAs approximate NP-hard combinatorial problems with parameterized quantum circuits in order to tame their complexity. Despite being a leading strategy for using quantum computers on optimisation tasks, VQAs suffer from the well-known problem of barren plateaux, large areas where the gradient is very small or noisy. We consider the simulated annealing algorithm for the optimisation of the quantum circuit parameters, and prove a theorem that quantifies (up to unknown constants) the speed-up obtained when using a stop-and-restart strategy specifically designed for the barren plateaux problem. We then define FVQA as Fleming-Viot particles running parallel simulated annealing algorithms with restart, and illustrate it on medium-sized instances of the classic Max-Cut problem for graphs.In both the reinforcement learning and the combinatorial optimisation applications, we observed an advantage of the Fleming-Viot approach over Monte Carlo under equal experience data sizes, especially in problems affected by rarely observed events or large flat regions of the optimisation landscape.Dans les dernières années, les algorithmes d'optimisation stochastique basés sur les gradients sont devenus omniprésents dans le domaine de l'optimisation. L'objectif principal de cette thèse est de démontrer comment les systèmes de particules Fleming-Viot peuvent être utilisés pour accélérer le processus d'apprentissage. La thèse présente trois contributions principales issues de l'application des systèmes de particules Fleming-Viot à des approches d'optimisation basées sur l'expérience : (i) un estimateur consistent des faibles probabilités, (ii) un algorithme d'apprentissage par renforcement pour le contrôle optimal des systèmes affectés par des événements rares mais avec un impact important, et (iii) un algorithme d'optimisation avec redémarrage qui aide les algorithmes quantiques variationnels à trouver des solutions optimales à des problèmes combinatoires. Chacune de ces contributions est développée ci-dessous.D'abord, nous proposons FVEE, Fleming-Viot expectation estimator, une méthode conçue pour l'estimation de très faibles probabilités, dont nous prouvons la consistence quand l’espace d'états est fini. Nous vérifions cela à partir d'expériences sur des réseaux de files d'attente stables où l'état rare est le fonctionnement du réseau à pleine capacité.Deuxièmement, nous combinons l'estimateur avec des méthodes de policy-gradient pour concevoir deux nouveaux algorithmes d'apprentissage par renforcement : FVRL, Fleming-Viot reinforcement learning, et FVAC, Fleming-Viot Actor-Critic. Le FVRL est conçu pour les systèmes décrits par un processus de Markov en temps continu où la contribution au gradient est creuse. Dans notre principal résultat méthodologique, nous montrons que l'algorithme FVRL converge vers un extrémum local de la fonction objectif. Nous illustrons l'applicabilité de FVRL à deux problèmes d'optimisation qui visent à minimiser le coût attendu à long terme dans le cadre de politiques de contrôle d'admission avec seuil : un système de file d'attente simple M/M/1 et un réseau de perte qui accepte deux classes de tâches. Ensuite, nous développons FVAC, résultat de l'extension de FVRL à l'apprentissage par renforcement épisodique en temps discret qui n’exige pas des gradients creuses. FVAC actualise une politique softmax tabulaire à l'aide du natural policy gradient, une approche qui offre des garanties de convergence vers l'extrémum global tant que certaines conditions sont remplies. La méthode est illustrée par la recherche des chemins les plus courts pour sortir de labyrinthes de taille moyenne.Enfin, nous adaptons l'approche de redémarrage de Fleming-Viot aux algorithmes quantiques variationnels (VQA), et proposons FVQA, Fleming-Viot variational quantum algorithm. Les VQAs approximent les problèmes combinatoires NP-hard à l'aide de circuits quantiques paramétrés afin d'en maîtriser la complexité. Bien qu'ils constituent une stratégie très répandue pour l'utilisation des ordinateurs quantiques dans les tâches d'optimisation, les VQAs souffrent du problème bien connu des « barren plateaux », i.e. de vastes zones où le gradient est très faible ou bruité. Nous examinons l'algorithme de recuit simulé pour l'optimisation des paramètres du circuit quantique et démontrons un théorème qui quantifie le gain de vitesse obtenu en utilisant une stratégie de redémarrage spécialement conçue pour le problème des « barren plateaux ». Nous définissons ensuite la méthode FVQA comme des particules Fleming-Viot exécutant des algorithmes de recuit simulé parallèles avec redémarrage, et l'illustrons sur des instances de taille moyenne du problème classique Max-Cut pour les graphes.Soit dans l’application d'apprentissage par renforcement comme celle d'optimisation combinatoire, nous avons observé un avantage de l'approche Fleming-Viot par rapport à Monte Carlo, en particulier dans les situations avec des évènements informatifs rarement observés où des grandes régions plates dans le paysage d’optimisation
Autotomy, tail regeneration and jumping ability in Cape dwarf geckos (Lygodactylus capensis) (Gekkonidae)
No full textMany studies have examined the effect of caudal autotomy on speed and behaviour of lizards escaping over horizontal surfaces, but there have been few studies on lizards escaping over vertical surfaces and, in particular, species that jump between surfaces. We examined jumping by the Cape dwarf gecko (Lygodactylus capensis) in terms of individuals’ varying states of tail autotomy and regeneration. Although longer jumps were less likely to be successful (i.e. the animal would not successfully grip the surface and fell to the ground), there was no difference in the distance over which animals with full and partial tails would attempt to jump. Both recently autotomised individuals and individuals with intact tails successfully jumped up to nine times their body length (snout-vent length). The jumping ability of L. capensis was therefore clearly not negatively impaired by tail loss, presumably because the geckos are using their hind legs to propel their jump. Their tails may, however, be important to control their landing as well as their locomotion on vertical surfaces. The high observed frequency of tail loss, coupled with rapid and complete regeneration (including the scansorial tail tip), suggests that caudal autotomy is an important survival tactic in this species
Sandford Fleming and Universal Time
No full textIn 1884, consensus was reached to extend the system of time zones based on Greenwich that been adopted a year before in North America. The event has not been explained well in other accounts. This article shows how and why agreement came about; it was the result of efforts made by key individuals, among whom was Sandford Fleming, using professional and scientific organizations new to North America.En 1884, un consensus fut établi pour généraliser l’utilisation des fuseaux horaires définis à partir de Greenwich, lesquels avaient été adoptés en Amérique du Nord un an auparavant. L’événement n’a jusqu’à présent jamais été expliqué de façon adéquate. Le présent article montre pourquoi et comment, l’accord est intervenu grâce au rôle capital joué par certains individus, parmi lesquels figure Sandford Fleming
The Flemings in Oxford, : being documents selected from the Rydal papers in illustration of the lives and ways of Oxford men 1650-1700, /
No full textSelections from the collection of manuscripts of S.H. le Fleming of Rydal papers.I. 1650-1680.--II. 1680-1690.--III. 1691-1700
DVD : Joan of Arc de Victor Fleming
No full text« Le film de Victor Fleming, la version la plus populaire – mais aussi la plus vilipendée – de la vie de Jeanne d’Arc, est un de ces cas d’école où l’historique de production se révèle hélas plus intéressant que le résultat à l’écran » écrit Hervé Dumont dans sa recension de « toutes » les Jeanne d’Arc que compte l’histoire du cinéma et de la télévision (Jeanne d’Arc, de l’histoire à l’écran, 2012 – réactualisé sur son site voué à « L’Encyclopédie du film historique »). On ne saurait mieux di..
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