📇 Rhumatologue ·
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1 raison identifiée
Référence presse grand public
Cité 1 fois dans les médias — pédagogie reconnue
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Articles déposés en accès libre sur l'archive ouverte des universités françaises (HAL) — gage d'activité de recherche en France.
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Tracking the CO2 Ice Evolution in Sisyphi Cavi Gullies.
2025CongrèsEPSC-DPS Joint Meeting 2025 (EPSC-DPS2025)
Source : HAL — archive ouverte CCSD/CNRS (couvre articles, chapitres EMC, communications congrès, thèses).
Secteur de conventionnement non disponible (médecin hospitalier ou non présent dans l'Annuaire santé CNAM des libéraux conventionnés).
Lien Doctolib = recherche Google site:doctolib.fr (le 1er résultat est presque toujours le profil correct s'il existe).
Source : Google News (recherche par nom complet — homonymes possibles, vérifier le contenu).
📰 Sud Ouest · 12/06/2012
<a href="https://news.google.com/rss/articles/CBMipwFBVV95cUxQd29vU3h6LVpiWDVyZXFKaU1yYzdRdjJPRnNWeGdmRktjandpZW1pSDIwTEtPZGhIMVRUOVBUekJhRDEzdUhzN21aT2FQaTBLdnNTN2F1eXVqNl82aXVva1VSajVBMlY5WVJTeGVYWVNwMnVaMXlmOTBoM0xOdUFJYmdGWUlSdnY5RU9wWVlGcGR5X0hBMHp6SUt0a0xNNnBzcXR5UG1IMA?oc=5" target="_blank">A
Nature communications · 2024
AbstractMemristor-based neural networks provide an exceptional energy-efficient platform for artificial intelligence (AI), presenting the possibility of self-powered operation when paired with energy harvesters. However, most memristor-based networks rely on analog in-memory computing, necessitating a stable and precise power supply, which is incompatible with the inherently unstable and unreliable energy harvesters. In this work, we fabricated a robust binarized neural network comprising 32,768 memristors, powered by a miniature wide-bandgap solar cell optimized for edge applications. Our circuit employs a resilient digital near-memory computing approach, featuring complementarily programmed memristors and logic-in-sense-amplifier. This design eliminates the need for compensation or calibration, operating effectively under diverse conditions. Under high illumination, the circuit achieves inference performance comparable to that of a lab bench power supply. In low illumination scenarios, it remains functional with slightly reduced accuracy, seamlessly transitioning to an approximate computing mode. Through image classification neural network simulations, we demonstrate that misclassified images under low illumination are primarily difficult-to-classify cases. Our approach lays the groundwork for self-powered AI and the creation of intelligent sensors for various applications in health, safety, and environment monitoring.
Source PubMed · Recherche par auteur (homonymes possibles, vérifier l'affiliation).
Nature communications · 2024 · Journal Article
Jebali F, Majumdar A, Turck C, Harabi KE, et al.