Éditeur(s) : HAL CCSD Springer Verlag/EDP Sciences
Résumé : Le développement de modèles de dynamique forestière adaptés aux forêts tropicales humides est compliqué par la très grande diversité spécifique caractérisant ces forêts. Les modélisateurs ont souvent eu recours, pour simplifier le problème, à des techniques de regroupement d'espèces. Il existe des méthodes diverses de regroupement, qui relèvent de trois grands types de stratégie : (i) stratégie écologique subjective, (ii) stratégie écologique basée sur l'analyse de données, (iii) stratégie des processus de dynamique populationnelle. Dans le cadre des deux premières stratégies, une espèce est affectée à un groupe et un seul alors que dans le cadre de la troisième, des groupes d'espèces sont définis pour chacun des processus de dynamique (recrutement, croissance, mortalité) pris séparément, et chaque espèce est affectée à trois groupes. Dans la littérature, on trouve peu d'exemples de congruence ou de convergence entre les groupes définis par ces différentes méthodes. Ceci peut être expliqué par l'indépendance existant entre les caractères utilisés pour fabriquer tel ou tel groupe, ou encore par la grande variabilité intra-spécifique de ces caractères. Nous argumentons et concluons sur le fait que le recours à la stratégie des processus de dynamique paraît être la meilleure pour construire des groupes d'espèces adaptés à la prédiction de la dynamique des forêts tropicales.
ISSN: 1286-4560

hal-01032060
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01032060
DOI : 10.1051/forest:2005084

Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : International audience
The goal of our experiment is to develop a useful and accessible tool that can be used to evaluate a patient's health by analyzing handwritten strokes. We use a cloud computing approach to analyze stroke data sampled on a commercial tablet working on the Android platform and a distant server to perform complex calculations using the Delta and Sigma lognormal algorithms. A Google Drive account is used to store the data and to ease the development of the project. The communication between the tablet, the cloud and the server is encrypted to ensure biomedical information confidentiality. Highly parameterized biomedical tests are implemented on the tablet as well as a free drawing test to evaluate the validity of the data acquired by the first test compared to the second one. A blurred shape model descriptor pattern recognition algorithm is used to classify the data obtained by the free drawing test. The functions presented in this paper are still currently under development and other improvements are needed before launching the application in the public domain.
17th Biennial Conference of the International Graphonomics Society
Pointe-à-Pitre, Guadeloupe

hal-01165890
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