Nouveaux circuits neuronaux amygdaliens contrôlant le comportement de peur

Apprentissage par renforcement factorisé pour le comportement de personnages non joueurs

In this paper, we apply a general reinforcement learning method to automatically design the behavior of non player characters of the Counter-Strike first person shooter computer game. The result of the learning process is a set of decision trees that represents compactly and easily readable a model of the problem itself and the decision policy of characters. Beyond this example, we discuss the ...

Habitude et principe de compatibilité dans le modèle du comportement planifié : décisions pro-environnementales et automobile

Comportement asymptotique des solutions d’une équation quasilinéaire avec une condition de Robin sur le bord

Résumé : Dans ce travail nous étudions le comportement asymptotique des solutions d’une équation parabolique quasilinéaire ∂u/∂t−∆pu = a(x)|u|q−1u dans (0, T )×Ω avec une condition dite de Robin sur le bord ∂u/∂ν|∇u|p−2 = b(x)|u|r−1u dans (0, T ) × ∂Ω où Ω est un ouvert régulier et borné de IR , N ≥ 3, q > 1, r > 1 et p ≥ 2. Des conditions suffisantes sur a et b nous permettent d’assurer le car...

Méthodes statistiques pour la détection de QTL : nouveaux développements et applications chez le canard mulard

The mule duck, an interspecific hybrid obtained by crossing Common duck (Anas Platyrhynchos) females with Muscovy (Cairina moschata) drakes, is widely used for fatty liver production. The purpose of the present study is to detect and map single and pleitropic QTL segregating in the Common duck species, having an influence on the expression of traits in their overfed mule ducks offspring. To thi...

Apprentissage de modèles de langue neuronaux pour la recherche d'information

Information Retrieval (IR) faces different difficulties, notably those related to vocabulary mismatch issues and term dependencies. In the last few years, language models based on neural networks have been proposed to deal with both term dependencies and vocabulary mismatch issues in complex natural language processing tasks. However, to be efficient, these models require huge amounts of traini...