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MARDUK ou MARDOUK. Le dieu le plus important du panthéon babylonien, à partir du ~ xiie siècle. C'est, dans la théologie classique, le fils d'Enki-Ea, le dieu de la sagesse, dont il a hérité la science, la magie et une grande compassion pour l'humanité. À l'origine, Marduk n'était qu'un dieu, agraire sans doute, de Babylone, dont le culte ne paraît pas avoir dépassé la notoriété locale.

Il y occupait l'Esagil, la « maison à la tête élevée », que flanquait la tour à étages, la tour de Babel : l'Etemenanki, la « maison-fondement du ciel et de la terre ». Il ne devint divinité nationale que sous Nabuchodonosor Ier (~ 1124-~ 1103), après le retentissant succès remporté sur les Élamites, qui rendirent aux Babyloniens la statue du dieu qu'ils avaient précédemment enlevée. Cet événement donna lieu à une floraison littéraire, dans laquelle on trouve le Poème de la Création, rédigé pour expliquer mythiquement comment les dieux ont abandonné la première place à Marduk.

Glowbl structure. Chat échaudé craint l'eau froide. Quelques mois après avoir été conspué pour avoir utilisé Hangouts, le service de vidéo chat de Google, lors d'une conférence, Arnaud Montebourg a décidé cette fois de recourir à un service made in France : Glowbl. Le ministre du redressement productif qui doit lancer, lundi 2 décembre, le grand concours mondial de l'innovation a décidé d'organiser son événement en grande partie sur la plateforme française – des personnalités étant supposées intervenir du monde entier. Mais qu'est-ce que Glowbl ?

Derrière ce nom ludique se cache un service de messagerie instantanée et de vidéoconférence. Un peu à l'image de Skype et de Hangout. Mais contrairement à ces derniers, Glowbl ne limite pas le nombre de participants. Concrètement, il suffit à l'utilisateur de créer un « stage » , une scène, dans laquelle il choisit d'inviter le nombre de personnes qu'il veut en leur envoyant un lien par e-mail. Enuma Elish.

Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Enuma Elish ( en akkadien) est l'épopée babylonienne de la création du monde. Signifiant littéralement Lorsqu'en haut, selon ses premiers mots, l'Enuma Elish célèbre à travers sept tablettes la gloire du dieu Mardouk et raconte son ascension vers la souveraineté du panthéon babylonien.

Le texte fut découvert au XIXe siècle sous forme de fragments dans les ruines de la bibliothèque d'Assurbanipal à Ninive, ville proche de l'actuelle Mossoul, en Irak. Le poème a probablement été composé à la fin du XIIe siècle av. L'épopée décrit les origines du cosmos, le combats des premiers dieux contre les forces du chaos et l'élévation de Mardouk, dieu tutélaire de Babylone, au-dessus des autres divinités mésopotamiennes ainsi que la création du monde et de l'homme. Le récit[modifier | modifier le code] L'épopée commence au début des temps, alors que l'univers n'est qu'un tout indifférencié rempli par l'eau originelle. Babylone est donc une ville mystique. Les jeux sérieux au banc d'essai.

Ils se comptent désormais par milliers : les "serious games", qui étaient sensés révolutionner l'apprentissage, remplissent-ils leur promesse ? Réponse mitigée à l'occasion d'une conférence spécialisée à Valenciennes. LE MONDE SCIENCE ET TECHNO | • Mis à jour le | David Larousserie "Jeu sérieux". L'oxymore était au coeur de démonstrations, de compétitions et de discussions lors de E-Virtuoses, la conférence qui s'est tenue à Valenciennes les 4 et 5 juin. Sur un tel thème, le premier jeu est de demander à chacun une définition de cet objet paradoxal, le "serious game". "Les jeux sérieux sont partout et nulle part", constate Gilles Brougère, de l'université Paris-XIII, pour pointer la difficulté à cerner le terme. L'association autrichienne Cuteacute a mis en ligne Data Dealer en mai pour sensibiliser à la protection des données personnelles.

Pour "réveiller" les élèves en difficulté, Salim Zein, professeur d'histoire-géographie à Alès, utilise un jeu populaire, Little Big Planet. WikiNodes for iPad - IDEA. Symbaloo - Your Bookmarks and favorites in the cloud. Modélisation 3D du soleil.

Illustration: CEA Modélisation 3D du Soleil: de son cœur à sa surface Une équipe du laboratoire Astrophysique Instrumentation & Modélisation (CEA/CNRS/Université Paris Diderot) a réussi à modéliser les effets d'ondes de gravité dans une simulation du Soleil (Le Soleil (Sol en latin, Helios ou Ήλιος en grec) est l'étoile centrale du système solaire. Dans la classification astronomique, c'est une étoile de type naine jaune, et...) extrêmement complète, de son cœur nucléaire (Le terme d'énergie nucléaire recouvre deux sens selon le contexte :) à sa surface (Une surface désigne généralement la couche superficielle d'un objet. Le terme a plusieurs acceptions, parfois objet géométrique, parfois frontière physique, et est souvent abusivement confondu avec sa mesure,...) convective, et ce en 3 dimensions (Dans le sens commun, la notion de dimension renvoie à la taille ; les dimensions d'une pièce sont sa longueur, sa largeur et sa profondeur/son...).

Stic. Montagraph Dale Bennet DoX - ANONYMOUS - Pastebin.com. Recurrent neural network. A recurrent neural network (RNN) is a class of neural network where connections between units form a directed cycle. This creates an internal state of the network which allows it to exhibit dynamic temporal behavior. Unlike feedforward neural networks, RNNs can use their internal memory to process arbitrary sequences of inputs. This makes them applicable to tasks such as unsegmented connected handwriting recognition, where they have achieved the best known results.[1] Architectures[edit] Fully recurrent network[edit] This is the basic architecture developed in the 1980s: a network of neuron-like units, each with a directed connection to every other unit.

For supervised learning in discrete time settings, training sequences of real-valued input vectors become sequences of activations of the input nodes, one input vector at a time. Hopfield network[edit] The Hopfield network is of historic interest although it is not a general RNN, as it is not designed to process sequences of patterns. Restricted Boltzmann machine. Diagram of a restricted Boltzmann machine with three visible units and four hidden units (no bias units). A restricted Boltzmann machine (RBM) is a generative stochastic neural network that can learn a probability distribution over its set of inputs. RBMs were initially invented under the name Harmonium by Paul Smolensky in 1986,[1] but only rose to prominence after Geoffrey Hinton and collaborators invented fast learning algorithms for them in the mid-2000s. RBMs have found applications in dimensionality reduction,[2] classification,[3] collaborative filtering, feature learning[4] and topic modelling.[5] They can be trained in either supervised or unsupervised ways, depending on the task.

Restricted Boltzmann machines can also be used in deep learning networks. In particular, deep belief networks can be formed by "stacking" RBMs and optionally fine-tuning the resulting deep network with gradient descent and backpropagation.[7] Structure[edit] and visible unit for the visible units and where. Deep learning. Deep learning (also known as deep structured learning or hierarchical learning) is part of a broader family of machine learning methods based on learning data representations, as opposed to task-specific algorithms. Learning can be supervised, semi-supervised or unsupervised.[1][2][3] Some representations are loosely based on interpretation of information processing and communication patterns in a biological nervous system, such as neural coding that attempts to define a relationship between various stimuli and associated neuronal responses in the brain.[4] Deep learning architectures such as deep neural networks, deep belief networks and recurrent neural networks have been applied to fields including computer vision, speech recognition, natural language processing, audio recognition, social network filtering, machine translation, bioinformatics and drug design[5], where they have produced results comparable to and in some cases superior[6] to human experts.[7] Definitions[edit]

Neural Network Package Torch7. This package provides an easy way to build and train simple or complex neural networks. Each module of a network is composed of Modules and there are several sub-classes of Module available: container classes like Sequential, Parallel and Concat , which can contain simple layers like Linear, Mean, Max and Reshape, as well as convolutional layers, and transfer functions like Tanh. Loss functions are implemented as sub-classes of Criterion. They are helpful to train neural network on classical tasks.

Common criterions are the Mean Squared Error criterion implemented in MSECriterion and the cross-entropy criterion implemented in ClassNLLCriterion. Finally, the StochasticGradient class provides a high level way to train the neural network of choice, even though it is easy with a simple for loop to train a neural network yourself. Module A neural network is called a Module (or simply module in this documentation) in Torch. It also declares two members: share(mlp,s1,s2,... Some important remarks: Artificial neural network. An artificial neural network is an interconnected group of nodes, akin to the vast network of neurons in a brain. Here, each circular node represents an artificial neuron and an arrow represents a connection from the output of one neuron to the input of another.

For example, a neural network for handwriting recognition is defined by a set of input neurons which may be activated by the pixels of an input image. After being weighted and transformed by a function (determined by the network's designer), the activations of these neurons are then passed on to other neurons. This process is repeated until finally, an output neuron is activated. This determines which character was read. Like other machine learning methods - systems that learn from data - neural networks have been used to solve a wide variety of tasks that are hard to solve using ordinary rule-based programming, including computer vision and speech recognition.

Background[edit] History[edit] Farley and Wesley A. Models[edit] or both. Self-organizing map. A self-organizing map (SOM) or self-organizing feature map (SOFM) is a type of artificial neural network (ANN) that is trained using unsupervised learning to produce a low-dimensional (typically two-dimensional), discretized representation of the input space of the training samples, called a map.

Self-organizing maps are different from other artificial neural networks in the sense that they use a neighborhood function to preserve the topological properties of the input space. This makes SOMs useful for visualizing low-dimensional views of high-dimensional data, akin to multidimensional scaling. The model was first described as an artificial neural network by the Finnish professor Teuvo Kohonen, and is sometimes called a Kohonen map or network.[1][2] Like most artificial neural networks, SOMs operate in two modes: training and mapping. A self-organizing map consists of components called nodes or neurons. Large SOMs display emergent properties. Learning algorithm[edit] Variables[edit]

Pearltrees Radically Redesigns Its Online Curation Service To Reach A Wider Audience. Pearltrees, the Paris-based online curation service that launched in late 2009, was always known for its rather quirky Flash-based interface that allowed you to organize web bookmarks, photos, text snippets and documents into a mindmap-like structure. For users who got that metaphor, it was a very powerful service, but its interface also presented a barrier to entry for new users. Today, the company is launching a radical redesign that does away with most of the old baggage of Pearltrees 1.0. Gone are the Flash dependency, the tree diagrams, the little round pearls that represented your content and most everything else from the old interface.

Here is what Pearltrees 1.0 looked like: And here is the new version: Pearltrees’ mission is still to allow you to organize everything you want on the service (in that respect, it almost competes with Evernote). 3. “We took what everybody liked about the old version and put it into a visualization that everybody could grasp right away,” Lamothe said. Pearltrees Radically Redesigns Its Online Curation Service To Reach A Wider Audience. Vecteur nul. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Dans un espace vectoriel E sur un corps commutatif , le vecteur nul est l'unique vecteur représentant l'élément neutre pour l'addition vectorielle. Son existence est donnée par la définition de la structure d'espace vectoriel. Il peut être noté ou ou encore , ou tout simplement 0.

Comme tout élément neutre, le vecteur nul est unique. Et sont deux vecteurs nuls d'un même espace vectoriel E, alors Propriétés et remarques[modifier | modifier le code] Exemples[modifier | modifier le code] Distance entre constructions : les limites à ne pas franchir. A-t-on le droit de construire sur l’ensemble d’un terrain, y compris près des limites séparatives entre deux propriétés ? Règlementation «Tout propriétaire a le droit de construire sur son propre terrain, jusqu’en limite de propriété, sans besoin de l’accord du propriétaire voisin». En une seule phrase, le site Internet service-public.fr résume le droit à la propriété, consacré par la déclaration des droits de l’homme et du citoyen, et l’usage que ce dernier peut faire de son bien. Il est donc possible de construire en limite de propriété. Mais, car il y a un mais, cette assertion mérite d’être précisée.

Pourquoi un tel besoin de distance(s) entre les habitations ? Pour le Dictionnaire Permanent Construction et urbanisme, ce souci d’implantation répond à plusieurs objectifs. A noter toutefois que ces dispositions ne concernent que les distances entre immeubles et non par rapport aux voies publiques. Bref, suivant, le lieu où vous habitez, il convient de faire attention. Archivez vous-même un site dans The Wayback Machine. Archivez vous-même un site dans The Wayback Machine The Wayback Machine, la section du site Internet Archive qui a pour mission de conserver ad-vitam eternam une copie des tous les sites web du monde, se voit doter d'une nouvelle fonctionnalité. Sur la page d'accueil, il est possible d'entrer n'importe quelle URL et la page visée sera alors sauvegardée dans les archives de la fondation.

Notez que cela fonctionne aussi avec les PDF. De quoi garder immortaliser pour toute la vie un article de blog débile, un document PDF leaké ou un tweet de politique qui pourraient être supprimé ;-) Source Vous avez aimé cet article ? Alors partagez-le avec vos amis en cliquant sur les boutons ci-dessous : What Is Similar To PearlTrees - ThisIsLike.com. Cognition.

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Le Cerveau. Science Fiction. How to Make Mini Yarn Pom Poms Easy DIY. Pearltrees. Evolutionary history of life. Approche graphe (le structuré et le structurer) Classement dynamique (projeté de lumière)pub. Phase diagram. Approche graphe (le structuré et le structurer) eVa's vessel. Psychology & Experiment. GillesBLB: Stupeur des élèves quand ... Jbreulet: #pearltrees la nouvelle version ... Activation. eVa-0 en decuplet. Ball-camera. Throwable ball camera. A way to play. Gamification (solo-collectif +affects+) Visualization massive data_sets (Darpa-USA)