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Colloque Healthcare 4.0 : "Accompagnement des troubles du sommeil : la recherche-projet Som'Health"
Plus d'infos : https://www.imt.fr/retour-sur-le-colloque-imt-healthcare-4-0-du-15-octobre-2019/
Colloque Healthcare 4.0 : « Vous ne devriez pas autant être sur les écrans ! » I MT
Colloque Healthcare 4.0 : « Vous ne devriez pas autant être sur les écrans ! »
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Colloque Healthcare 4.0 : "NeuroLife : Interfaces Cerveau Machine pour la San...I MT
Colloque Healthcare 4.0 : "NeuroLife : Interfaces Cerveau Machine pour la Santé et l’Autonomie"
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Colloque Healthcare 4.0 : "La protection de données en santé"
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Colloque IMT - 15/10/2019 - Healthcare 4.0 – « EIT Health : un tremplin europ...I MT
EIT Health is a network of health innovators backed by the European Union. It supports innovations in healthcare through three main programs: Innovation, Education, and Acceleration. The document provides information on EIT Health's activities in France, including its partners in different regions and industries. It also summarizes some of EIT Health's past successes in supporting new technologies and businesses, as well as training programs. Attendees of the event are encouraged to discuss project ideas and find potential partners.
Colloque IMT - 15/10/2019 - Healthcare 4.0 – « Modélisation semi-analytique personnalisée du port des ceintures lombaires. Application à des essais précliniques in vitro » -Présentation par Jérôme Molimard
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EIT Health is a network of health innovators backed by the European Union. It supports innovations in healthcare through three main programs: Innovation, Education, and Acceleration. The document provides information on EIT Health's activities in France, including its partners in different regions and industries. It also summarizes some of EIT Health's past successes in supporting new technologies and businesses, as well as training programs. Attendees of the event are encouraged to discuss project ideas and find potential partners.
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Colloque IMT - 15/10/2019 - Healthcare 4.0 – « Développement de la caméra XEMIS2 pour l'imagerie médicale à 3 gammas » - Présentation par Dominique Thers
This document proposes using a digital twin approach to simulate an emergency service. A discrete event simulation model was developed based on historical patient data from a hospital emergency department. The model consists of modules representing different patient pathways and models staff activities. The digital twin can operate in two modes: 1) real-time monitoring of the current system and 2) running simulation scenarios to evaluate "what-if" situations. Experimental results showed the digital twin could replicate key performance metrics like length of stay. Opportunities exist to improve data collection during patient stays and generate the model automatically. The approach provides a proof of concept for using digital twins to evaluate hospital emergency departments.
Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - "Machine...I MT
Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - "Machine Listening: L'intelligence artificielle pour les sons et la musique". Présentation par Gaël Richard
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Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Session Robotique, Perception, Interaction: Contrôleurs neuronaux plastiques pour l'émergence de coordinations motrices dans l'interaction physique et sociale humain/robot. Présentation par Patrick Henaff (IMT Mines Nancy)
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Colloque IMT - L'IA au cœur des mutations industrielles - Session Données et connaissances: Interopérabilité sémantique et coordination décentralisée. Présentation par Maxime Lefrançois, Maître-assistant Mines
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Colloque IMT - L'IA au cœur des mutations industrielles - Session Données et connaissances: TeraLab, un accélérateur de l'industrie 4.0. Présentation par Anne-Sophie Taillandier, Directrice de projet TeraLab (IMT)
Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Session ...I MT
Colloque IMT - L'IA au cœur des mutations industrielles - Session: Contrôle dynamique des systèmes ou produits industriels : une intelligence artificielle ? Présentation par Philippe Chevrel
Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - L'IA pou...I MT
Colloque IMT - L'IA au cœur des mutations industrielles - Session Optimisation: L'IA pour la performance des réseaux. Présentation par Léonardo Linguaglossa, Chercheur post-doctorant (Télécom ParisTech)
Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles -PPC dans ...I MT
Colloque IMT - L'IA au cœur des mutations industrielles - Session Optimisation: PPC dans l'industrie 4.0: configuration interactive et transport urbain. Présentation de Charles Prud'homme, Enseignant-chercheur (IMT Atlantique) et Elise Vareille, Maître-assistant HDR (IMT Mines Albi)
Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Un cadr...I MT
Colloque IMT - L'IA au cœur des mutations industrielles - Session Optimisation: Un cadre d'intelligence artificielle dédié aux situations incertaines et ouvertes. présentation par Aurélie Montarnal, Maître-assistante (IMT Mines Albi)
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Colloque IMT - L'IA au cœur des mutations industrielles - Techniques d'apprentissage dans l'optimisation de la consommation d'énergie. Présentation par Hossam Afifi, Professeur (Télécom SudParis).
Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Apprenti...I MT
Colloque IMT - L'IA au cœur des mutations industrielles - Apprentissage de recherche de solutions parcimonieuses. Présentation par Stefan Janaqi, Enseignant-chercheur (IMT Mines Alès)
Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Apprenti...I MT
This document summarizes Eden Belouadah's presentation on incremental learning. The presentation covers the state of the art in incremental learning, proposes new methods including Deep Shallow Incremental Learning and fine-tuning with calibration, and reports experimental results comparing the approaches. The experiments use ImageNet, VGGFace2 and Google Landmarks datasets with 1000 total classes over 10 incremental batches, and evaluate mean top-5 accuracy. The proposed fine-tuning with calibration approach achieves the best results, followed by fixed representation methods. Future work discussed includes tackling real-life incremental learning scenarios.
Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Introduc...I MT
Colloque IMT "L'Intelligence Artificielle au cœur des mutations industrielles": Introduction de la journée par Christian Roux, directeur de la recherche et de l'innovation et Talel Abdessalem, animateur de la thématique IMT Data Analytics & IA et professeur (Télécom ParisTech).
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Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Techniqu...I MT
Colloque IMT - L'IA au cœur des mutations industrielles - Techniques d'apprentissage dans l'optimisation de la consommation d'énergie. Présentation par Hossam Afifi, Professeur (Télécom SudParis).
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Colloque IMT - L'IA au cœur des mutations industrielles - Apprentissage de recherche de solutions parcimonieuses. Présentation par Stefan Janaqi, Enseignant-chercheur (IMT Mines Alès)
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This document summarizes Eden Belouadah's presentation on incremental learning. The presentation covers the state of the art in incremental learning, proposes new methods including Deep Shallow Incremental Learning and fine-tuning with calibration, and reports experimental results comparing the approaches. The experiments use ImageNet, VGGFace2 and Google Landmarks datasets with 1000 total classes over 10 incremental batches, and evaluate mean top-5 accuracy. The proposed fine-tuning with calibration approach achieves the best results, followed by fixed representation methods. Future work discussed includes tackling real-life incremental learning scenarios.
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Colloque IMT "L'Intelligence Artificielle au cœur des mutations industrielles": Introduction de la journée par Christian Roux, directeur de la recherche et de l'innovation et Talel Abdessalem, animateur de la thématique IMT Data Analytics & IA et professeur (Télécom ParisTech).
2. 1. Introduction sur la localisation
2. Notre approche technique
•2.1 Matériels
•2.2 Cartographie
•2.3 Données
3. Les usages
•3.1 Réactivité en temps réel
•3.2 Détection des entrées/sorties de zones - Optimisation des
flux
•3.3 Guidage des personnes
•3.4 Analyse des parcours
4. contact@cartobat.fr
SOMMAIRE
4. LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
4Introduction
La fonction « localisation » dans un établissement se devrait d’être
Transparente pour les utilisateurs
Fiable plus que précise …
Réalisée à l’aide de matériels « sans entretien » pour la structure d’accueil
Cette fonction n’est cependant qu’un élément d’une approche globale pour
Améliorer la réactivité
Sécuriser les divers acteurs
Optimiser les flux
Guider
Analyser les parcours
Nous proposons un système de production de « géodonnées » fiables et
interopérables en temps réel ou différé
6. LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
6Matériels
Wearable Module Cloud
7. LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
7Cartographie
Imbrication de la localisation et
de la cartographie :
simplicité
efficacité
fiabilité
8. LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
8Données
#2
#7
#3
#1 #9
#6
#5
LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
Notification sur tableau de bord
temps réel
Assignation d’un Wearable
à un résident (EPHAD)
Suivi cartographique en temps réel
des Wearables
10. LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
10Réactivité en temps réel
Suivi en temps réel des
positions des différents
acteurs
Résidents mais éventuellement
aussi personnels, visiteurs
(professionnels ou familiaux) ou
encore matériels.
Résident#
1 1234567
2 1234568
3 1234569
4 1234570
5 1234571
6 1234575
7 1234580
8 1234581
….
….
….
15 1234612
Résident#1234567 9:42
1 – Petit déjeuner
2 - RV #1 9h30 Psychologue En cours
3 - Déjeuner
4 – Activité: Film « les Ours » Théathre
Résident#1234570 9:42
1 - Petit déjeuner
2 - RV #1 9h40 Kiné En retard
3 - Déjeuner
4 – Activité: Chant Salle Edith Piaf
Résident#1234581 9:42
1 - Petit déjeuner
2 - RV #1 9h00 AnalysesAnnulé
3 - RV #2 9h30 Assitante sociale En retard
4 - Déjeuner
11. LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
11Détection des entrées/sorties de zones - Optimisation des flux
Détection de la sortie d’un wearable d’une zone donnée en temps réel
Disponibilité temps réel des zones de congestion
12. LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
12Guidage des personnes
Un outil de navigation pour les visiteurs
13. LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
13Analyse de parcours
Flux de données pour analyse des parcours
0
100
200
300
400
500
600
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Tempspassé(s)
Zones de présence
Parcours suivis
Patient #134657
Patient #134733
Patient #134781
Patient #134786
Patient #134799
Patient #135001
Parcours réel
Parcours planifié
15. LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
LE SUIVI GÉOGRAPHIQUE DES PERSONNES EN EPHAD
15Un projet CartoBat
Création des plans typés objets
Etude de disposition optimale des « Balises »
Détermination du nombre de kits de « Modules »
Pose par des professionnels « CartoBat® Team »
Mise en service sur site de l’ensemble des « Wearables »
Configuration des accès au « Cloud »
Formation sur site des personnels et analystes
Exploitation des données par l’utilisateur et/ou les partenaires
contact@cartobat.fr