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Jean-Sébastien Lerat
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LeratLangues
frListe des publications de l’auteur
Voici les éléments 1-10 de 12
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Evolution of common-pool resources and social welfare in structured populations![Peer reviewed Peer reviewed](/themes/Mirage2//images/peer_review.svg)
Acte de conférence ou de colloque
The Common-pool resource (CPR) game is a social dilemma where agents have to decide how to
consume a shared CPR. Either they each take their
cut, completely destroying the CPR, or they restrain
themselves, gaining less immediate profit but sustaining the resource and future profit. When no
consumption takes place the CPR simply grows to
its carrying capacity. As such, this dilemma provides a ...
Cross-biome comparison of microbial association networks![Peer reviewed Peer reviewed](/themes/Mirage2//images/peer_review.svg)
2015, Faust, Karoline; Lima-Mendez, Gipsi; LERAT, Jean-Sébastien; F. Sathirapongsasuti, Jarupon; Knight, Rob; Huttenhower, Curtis; Lenaerts, Tom; Raes, Jeroen,
- Autre
,
- Article scientifique
Article scientifique
Clinical and environmental meta-omics studies are accumulating an ever-growing amount of microbial abundance data over a wide range of ecosystems. With a sufficiently large sample number, these microbial communities can be explored by constructing and analyzing co-occurrence networks, which detect taxon associations from abundance data and can give insights into community structure. Here, we investigate ...
Deep Learning Frameworks: Performances Analysis
2021, LERAT, Jean-Sébastien; Mahmoudi, Ahmed Sidi; Mahmoudi, Saïd,
- HE en Hainaut
,
- Acte de conférence ou de colloque
Acte de conférence ou de colloque
The fourth industrial revolution use modern technologies that produce a continues flow of data. This
large amount of data cannot be analyzed with traditional technologies to detect and diagnose problem
without the need of a human. Deep learning consists of a set of methods based on neural networks
that can process and extract information from a such amount of data.
Deep learning frameworks provide ...
Analyse de malwares et classification à l’aide de réseaux de neurones convolutionnels 1D![Peer reviewed Peer reviewed](/themes/Mirage2//images/peer_review.svg)
Acte de conférence ou de colloque
Les logiciels malveillants peuvent avoir des impacts particulièrement négatifs sur notre société,
d’autant plus que celle-ci a de plus en plus recours à des systèmes informatiques. En vue de garantir
la sécurité de ces systèmes, la détection et la prévention de ces logiciels malveillants sont
nécessaires. Dans cette optique, l’objectif de ce travail est de procéder à une classification entre ...
Comparaison des frameworks d'apprentissage profond sur un seul noeud de calcul
2021, LERAT, Jean-Sébastien; Mahmoudi, Ahmed Sidi; Mahmoudi, Saïd,
- HE en Hainaut
,
- Acte de conférence ou de colloque
Acte de conférence ou de colloque
Le deep learning est un domaine en plein expansion, expérimenté et mis en
production à travers des frameworks. Ceux-ci sont exploités aussi bien sur des
clusters de calcul que sur des cartes embarquées comme la Jeston Nano de
Nvidia. De plus en plus souvent, la charge de travail est distribuée sur
différents nœuds de calcul sans considérer le choix du framework. Dans ce
travail, nous analysons ...
Single node deep learning frameworks: Comparative study and CPU/GPU performance analysis![Peer reviewed Peer reviewed](/themes/Mirage2//images/peer_review.svg)
2021, LERAT, Jean-Sébastien; Mahmoudi, Sidi Ahmed; Mahmoudi, Saïd,
- HE en Hainaut
,
- Article scientifique
Article scientifique
Deep learning presents an efficient set of methods that allow learning from massive volumes of data using complex deep neural networks. To facilitate the design and implementation of algorithms, deep learning frameworks provide a high-level programming interface. Based on these frameworks, new models, and applications are able to make better and better predictions. One type of deep learning application ...
Comparaison des frameworks d’apprentissage profond![Peer reviewed Peer reviewed](/themes/Mirage2//images/peer_review.svg)
Article scientifique
L’apprentissage automatique est un ensemble de méthodes issues de l’intelligence artificielle qui visent
à apprendre à l’aide de données. Au sein de ces méthodes, l’apprentissage profond se concentre sur des
réseaux de neurones qui sont des modèles mathématiques dont l’objectif est de s’inspirer du
fonctionnement du cerveau à l’aide de neurones artificiels. Ceux-ci sont très performants lorsqu’il ...
Analyse de malwares et classification à l’aide de réseaux de neurones convolutionnels 1D![Peer reviewed Peer reviewed](/themes/Mirage2//images/peer_review.svg)
Article scientifique
Les logiciels malveillants peuvent avoir des impacts particulièrement négatifs sur notre société, d’autant
plus que celle-ci a de plus en plus recours à des systèmes informatiques. En vue de garantir la sécurité
de ces systèmes, la détection et la prévention de ces logiciels malveillants sont nécessaires. Dans cette
optique, l’objectif de ce travail est de procéder à une classification entre des ...
Analyse statique de rançongiciels à l'aide de modèles de Markov cachés![Peer reviewed Peer reviewed](/themes/Mirage2//images/peer_review.svg)
Acte de conférence ou de colloque
Les attaques de rançongiciels (ransomware) comme Cryptolocker, WannaCry ou encore Locky ont fait prendre
conscience du danger de ces logiciels malveillants. WannaCry aurait infecté plus de 300 000 ordinateurs à travers le
monde en 2017. Apparus pour la première fois il y a environ une quinzaine d'années en Russie, les rançongiciels
prennent en otage les données des utilisateurs dans l'attente ...
Apprentissage profond distribué : d’un seul nœud vers plusieurs nœuds de calcul
2022, LERAT, Jean-Sébastien; Mahmoudi, Ahmed Sidi; Mahmoudi, Saïd,
- HE en Hainaut
,
- Acte de conférence ou de colloque
Acte de conférence ou de colloque
L'utilisation croissante de l'apprentissage profond (DL) exploite des modèles de plus en plus complexes avec une quantité croissante de données. Le DL
distribué (DLL) permet d'entraîner rapidement des modèles en répartissant la charge de calcul. Nous proposons une approche empirique pour accélérer la
distribution en se concentrant sur les stratégies de parallélisation locales.
Les résultats ...