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#TALN

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PlaneAlert ICAO: AE679E
Flt: TALN Tactical null
Time: 2025-12-17 10:47:35 EST
Min Alt: 25050 ft
Min Dist: 17.9 nm (124° SE)
adsb planefence planealert by kx1t -•sdr-e•airplanes•flightaware•faa

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PlaneAlert ICAO: AE679E Tail: Tactical Flt: TALN
Owner: UnitedStatesNavy
Aircraft: Boeing P-8A Poseidon
2025-12-17 10:35:49 EST
P8 OnePingOnlyVasily MaritimePatrol EyeInTheSky
adsb Planefence by kx1t - wiki - airplanes.live - link

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📣 Deux présentations au congrès de la @cpsa-acsp.bsky.social le 4 juin à Toronto 🇨🇦 avec @antoinelemor.bsky.social sur l’extrême droite en ligne. 📣

Notre analyse s’appuie sur un corpus inédit de +20 000 vidéos et 10M de commentaires 🎓

#ACSP2025 #SciencePolitique #ExtrêmeDroite #Numérique #TALN

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2/2 Appel à contributions! De la classification de textes à l'analyse #TALN des politiques publiques en passant par leurs conceptions, notre panel couvre un large éventail d'applications du #TALN dans les politiques publiques! Vous pouvez soumettre vos papiers avant le 31 janvier 2025 🕒

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Aujourd’hui, le regain d’intérêt autour des réseaux de neurones, du fait de l’aptitude mathématique nouvellement gagnée à empiler les couches, et donc à emmagasiner les connaissances et les informations additionnelles, permet de dessiner des architectures où l’on tente, de manière multimodale, de capturer ce qui fait sens. Mais ces réseaux, qu’ils embarquent des portes d’oubli et de mémoire (les long short-term memory) ou qu’ils jouent avec la temporalité (les time delay neural network), ne sont pas aptes à « comprendre » et donc à véritablement restituer le sens d’un énoncé.

Ils sont fondés sur la nécessité de capter les proximités plus ou moins lointaines pour mieux retenir l’essentiel : l’usage.

Aujourd’hui, le regain d’intérêt autour des réseaux de neurones, du fait de l’aptitude mathématique nouvellement gagnée à empiler les couches, et donc à emmagasiner les connaissances et les informations additionnelles, permet de dessiner des architectures où l’on tente, de manière multimodale, de capturer ce qui fait sens. Mais ces réseaux, qu’ils embarquent des portes d’oubli et de mémoire (les long short-term memory) ou qu’ils jouent avec la temporalité (les time delay neural network), ne sont pas aptes à « comprendre » et donc à véritablement restituer le sens d’un énoncé. Ils sont fondés sur la nécessité de capter les proximités plus ou moins lointaines pour mieux retenir l’essentiel : l’usage.

🧑‍💻💬 #IA & #Langage / #TALn

❓ « L’IA et le langage : comment capturer ce qui fait sens ? » @FR_Conversation - De quoi parle-t-on lorsqu’on évoque le "natural language understanding" dans le domaine de l’#IntelligenceArtificielle ?

👉 theconversation.com/lia-et-le-la...

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