An illustrated flora of the northern United States, Canada and the British possessions, from Newfoundland to the parallel of the southern boundary of Virginia, and from the Atlantic Ocean westward to the 102d meridian, by Nathaniel Lord Britton ... and Hon. Addison Brown ...

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Designing Regularizers and Architectures for Recurrent Neural Networks

Cette thèse contribue a la recherche vers l'intelligence artificielle en utilisant des méthodes connexionnistes. Les réseaux de neurones récurrents sont un ensemble de modèles séquentiels de plus en plus populaires capable en principe d'apprendre des algorithmes arbitraires. Ces modèles effectuent un apprentissage en profondeur, un type d'apprentissage machine. Sa généralité et son succès empirique en font un sujet intéressant pour la recherche et un outil prometteur pour la création de l'intelligence artificielle plus générale. Le premier chapitre de cette thèse donne un bref aperçu des sujets de fonds: l'intelligence artificielle, l'apprentissage machine, l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones récurrents. Les trois chapitres suivants couvrent ces sujets de manière de plus en plus spécifiques. Enfin, nous présentons quelques contributions apportées aux réseaux de neurones récurrents. Le chapitre \ref{arxiv1} présente nos travaux de régularisation des réseaux de neurones récurrents. La régularisation vise à améliorer la capacité de généralisation du modèle, et joue un role clé dans la performance de plusieurs applications des réseaux de neurones récurrents, en particulier en reconnaissance vocale. Notre approche donne l'état de l'art sur TIMIT, un benchmark standard pour cette tâche. Le chapitre \ref{cpgp} présente une seconde ligne de travail, toujours en cours, qui explore une nouvelle architecture pour les réseaux de neurones récurrents. Les réseaux de neurones récurrents maintiennent un état caché qui représente leurs observations antérieures. L'idée de ce travail est de coder certaines dynamiques abstraites dans l'état caché, donnant au réseau une manière naturelle d'encoder des tendances cohérentes de l'état de son environnement. Notre travail est fondé sur un modèle existant; nous décrivons ce travail et nos contributions avec notamment une expérience préliminaire.

A parallel currency for Greece. CEPS High-level Brief, 20 May 2015

Greece and its creditors seem to be engaged in a game of chicken: both sides expect the other to yield at the last moment. The game will almost certainly end with each side deviating somewhat from its preferred course. This High-Level Brief discusses how a parallel currency could contribute to a resolution of the conflict. In the author's view, it would be the least-bad option for both sides among three possible options on the table.

Designing Regularizers and Architectures for Recurrent Neural Networks

Cette thèse contribue a la recherche vers l'intelligence artificielle en utilisant des méthodes connexionnistes. Les réseaux de neurones récurrents sont un ensemble de modèles séquentiels de plus en plus populaires capable en principe d'apprendre des algorithmes arbitraires. Ces modèles effectuent un apprentissage en profondeur, un type d'apprentissage machine. Sa généralité et son succès empirique en font un sujet intéressant pour la recherche et un outil prometteur pour la création de l'intelligence artificielle plus générale. Le premier chapitre de cette thèse donne un bref aperçu des sujets de fonds: l'intelligence artificielle, l'apprentissage machine, l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones récurrents. Les trois chapitres suivants couvrent ces sujets de manière de plus en plus spécifiques. Enfin, nous présentons quelques contributions apportées aux réseaux de neurones récurrents. Le chapitre \ref{arxiv1} présente nos travaux de régularisation des réseaux de neurones récurrents. La régularisation vise à améliorer la capacité de généralisation du modèle, et joue un role clé dans la performance de plusieurs applications des réseaux de neurones récurrents, en particulier en reconnaissance vocale. Notre approche donne l'état de l'art sur TIMIT, un benchmark standard pour cette tâche. Le chapitre \ref{cpgp} présente une seconde ligne de travail, toujours en cours, qui explore une nouvelle architecture pour les réseaux de neurones récurrents. Les réseaux de neurones récurrents maintiennent un état caché qui représente leurs observations antérieures. L'idée de ce travail est de coder certaines dynamiques abstraites dans l'état caché, donnant au réseau une manière naturelle d'encoder des tendances cohérentes de l'état de son environnement. Notre travail est fondé sur un modèle existant; nous décrivons ce travail et nos contributions avec notamment une expérience préliminaire.

Time-differentiated target temperature management after out-of-hospital cardiac arrest: a multicentre, randomised, parallel-group, assessor-blinded clinical trial (the TTH48 trial): study protocol for a randomised controlled trial

BACKGROUND The application of therapeutic hypothermia (TH) for 12 to 24 hours following out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) has been associated with decreased mortality and improved neurological function. However, the optimal duration of cooling is not known. We aimed to investigate whether targeted temperature management (TTM) at 33 ± 1 °C for 48 hours compared to 24 hours results in a better long-term neurological outcome. METHODS The TTH48 trial is an investigator-initiated pragmatic international trial in which patients resuscitated from OHCA are randomised to TTM at 33 ± 1 °C for either 24 or 48 hours. Inclusion criteria are: age older than 17 and below 80 years; presumed cardiac origin of arrest; and Glasgow Coma Score (GCS) <8, on admission. The primary outcome is neurological outcome at 6 months using the Cerebral Performance Category score (CPC) by an assessor blinded to treatment allocation and dichotomised to good (CPC 1-2) or poor (CPC 3-5) outcome. Secondary outcomes are: 6-month mortality, incidence of infection, bleeding and organ failure and CPC at hospital discharge, at day 28 and at day 90 following OHCA. Assuming that 50 % of the patients treated for 24 hours will have a poor outcome at 6 months, a study including 350 patients (175/arm) will have 80 % power (with a significance level of 5 %) to detect an absolute 15 % difference in primary outcome between treatment groups. A safety interim analysis was performed after the inclusion of 175 patients. DISCUSSION This is the first randomised trial to investigate the effect of the duration of TTM at 33 ± 1 °C in adult OHCA patients. We anticipate that the results of this trial will add significant knowledge regarding the management of cooling procedures in OHCA patients. TRIAL REGISTRATION NCT01689077.