📇 Rhumatologue · MONTIVILLIERS · (76) · Salarié
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1 raison identifiée
Délais de RDV courts dans la région
119.2 rhumatos / 100 000 hab. — département bien doté
✨ Génération du profil synthétique IA en cours…
Indicateurs publics agrégés sur 250 M+ d'œuvres scientifiques (OpenAlex, PubMed). Traduits ici en langage patient.
Influence scientifique
Données ANS publiques (Licence Ouverte 2.0) · Enrichissements MonRhumato 100 % opt-in · Toute personne référencée peut demander la suppression ou la rectification.
7
7 articles ont été cités au moins 7fois par d'autres chercheurs — preuve que ses travaux sont repris par la communauté médicale.
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Total citations reçues
761
Nombre de fois où d'autres équipes ont mentionné ses publications dans leurs propres travaux.
Publications totales
12
Articles, revues et chapitres référencés dans les bases académiques internationales.
Articles influents
6
Publications ayant marqué leur domaine — chacune citée au moins 10 fois par d'autres chercheurs.
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Thématiques principales
Affiliations FR : Centre Hospitalier Universitaire Amiens-Picardie
Source : OpenAlex (CC0, OurResearch). Indicateurs académiques agrégés sur 250 M+ d'œuvres.
Articles déposés en accès libre sur l'archive ouverte des universités françaises (HAL) — gage d'activité de recherche en France.
Expérience de la RCP FOP au CHU d’Amiens-Picardie
2024ArticleRevue Neurologique
COVID-19 encephalopathy: detection of antibodies against SARS-CoV-2 in CSF
2020ArticleJournal of Neurology
Source : HAL — archive ouverte CCSD/CNRS (couvre articles, chapitres EMC, communications congrès, thèses).
HOPITAL JACQUES MONOD CH LE HAVRE
29 R P MENDES FRANCE, 76290 MONTIVILLIERS
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).
Aucune publication PubMed identifiée pour ce praticien (recherche par nom — possibles homonymes filtrés).
Learning Skateboarding for Humanoid Robots through Massively Parallel Reinforcement Learning
Learning-based methods have proven useful at generating complex motions for robots, including humanoids. Reinforcement learning (RL) has been used to learn locomotion policies, some of which leverage a periodic reward fo
Learning Velocity-based Humanoid Locomotion: Massively Parallel Learning with Brax and MJX
Humanoid locomotion is a key skill to bring humanoids out of the lab and into the real-world. Many motion generation methods for locomotion have been proposed including reinforcement learning (RL). RL locomotion policies
Source : DataCite — DOIs pour datasets, logiciels, protocoles, registres patient. Hors articles (déjà couverts).