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DEEP [3 fiches]

Fiche 1 2025-03-26

Anglais

Subject field(s)
  • Applications of Automation
  • Artificial Intelligence
CONT

Semantic segmentation focuses on classifying each pixel in an image into a specific category. It assigns a unique class label to each pixel in an image and divides it into one of the predefined set of semantic categories, such as person, car, or tree. However, this segmentation technique does not differentiate between instances of the same class and treats them as a single entity. Imagine coloring a scene where all cars are blue, all people are red, and everything else is green – that’s semantic segmentation in action.

OBS

Semantic segmentation is a type of image segmentation.

Terme(s)-clé(s)
  • 10361978
  • IAGENAI25

Français

Domaine(s)
  • Automatisation et applications
  • Intelligence artificielle
CONT

La segmentation sémantique est l'assignation d'une classe à chaque pixel d'une image afin de cerner précisément les éléments qui la composent. Ce procédé diffère de la détection d'objets qui se limite à identifier la position approximative des éléments dans l'image. Bien que plus difficile, ce niveau de précision a ses avantages. Par exemple, lors de l'application sélective d'herbicide, la proximité des plantes est un enjeu important. Le simple rectangle autour d'une cible probable n'est plus suffisant, car il peut mener à une application sur les mauvaises espèces.

OBS

La segmentation sémantique est un type de segmentation d'images.

Espagnol

Campo(s) temático(s)
  • Automatización y aplicaciones
  • Inteligencia artificial
DEF

Es un algoritmo de ’deep learning’ que asocia una etiqueta o categoría a cada píxel presente en una imagen.

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Fiche 2 2025-03-20

Anglais

Subject field(s)
  • Artificial Intelligence
CONT

Deep learning is a more advanced version of machine learning that is particularly adept at processing a wider range of data resources (text, as well as unstructured data including images), requires even less human intervention, and can often produce more accurate results than traditional machine learning. Deep learning uses neural networks—based on the ways neurons interact in the human brain—to ingest and process data through multiple neuron layers that recognize increasingly complex features of the data.

OBS

Deep learning can be applied to a wide range of AI tasks, including machine translation and object detection.

Terme(s)-clé(s)
  • IAGENAI25
  • 10306492

Français

Domaine(s)
  • Intelligence artificielle
DEF

Apprentissage automatique qui utilise un réseau de neurones artificiels composé d'un grand nombre de couches dont chacune correspond à un niveau croissant de complexité dans le traitement et l'interprétation des données.

OBS

L'apprentissage profond peut être appliqué à une vaste gamme de tâches d'IA, dont la traduction automatique et la détection d'objets.

OBS

apprentissage profond : désignation et définition publiées au Journal officiel de la République française le 9 décembre 2018.

Espagnol

Campo(s) temático(s)
  • Inteligencia artificial
OBS

aprendizaje profundo : La Fundación del Español Urgente(Fundéu BBVA), con el asesoramiento de la Real Academia Española, indica que la expresión "aprendizaje profundo", que se emplea para referirse a un conjunto de algoritmos diseñados para analizar datos en múltiples niveles con los que los computadores pueden identificar patrones de manera automática, es una alternativa a "deep learning". [...] el "aprendizaje profundo" es una rama de la inteligencia artificial por la que la máquina aprende a partir de ejemplos y elabora por sí sola patrones cada vez más complejos, simulando el funcionamiento del cerebro.

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Fiche 3 2020-08-19

Anglais

Subject field(s)
  • Emergency Management
  • Crude Oil and Petroleum Products
CONT

Various aspects of oil spill response will be assessed, including collection mechanisms such as booms, containment systems, storage and disposal, with a special focus on operability and logistics, particularly deployment.

Français

Domaine(s)
  • Gestion des urgences
  • Pétroles bruts et dérivés

Espagnol

Campo(s) temático(s)
  • Gestión de emergencias
  • Petróleo bruto y derivados
CONT

La respuesta al vertido de hidrocarburos(Exxon, Erika, Prestige, Deep Sea Horizon) requiere la participación de personal multidisciplinario(oceanógrafos, biólogos marinos, químicos, geólogos y gestores ambientales).

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