CAC 105 - La Recherche IGN
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CAC 105 - La Recherche IGN
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Répartition moyenne 2001-2005 Doctorant non IGN ; 6,5; 33% Chercheur; 5,9; 30% Doctorant IGN; 3,8; 20% Ingénieur d'étude; 3,3; 17% '$ & " ! 9' 8 '& ! L ! ' % H& ! ! % & $ & = 546 8 > 8 ' % ! @ ! ' & ; 2 ! - + = & ) + M 7 ' ! $ > 8) /4E + ' + ' ' !$ % & $ & % & @ %% E Q @ 8 % - ! $ ) 3 % & & ' ) ! ' Age moyen ecart type âge Durée moy en poste au cogit (année) 2001 30,3 8,0 3,6 2002 29,7 8,4 3,1 2003 30,2 8,2 3,8 2004 31,3 9,4 4,9 2005 29,6 5,7 3,7 janv-06 29,8 5,9 3,8 Quantité 1ier Janv Départs Arrivées Taux départs Taux Arrivées Solde migratoire pdt l'année quantité moyenne dans l'année 18 5 8 28% 44% 3 20,5 21 1 2 5% 10% 1 21 22 5 2 23% 9% -3 22 19 6 4 32% 21% -2 17 17 2 5 12% 29% 3 17,5 20 Parité (% de Femmes) 34% 33% 36% 39% 46% 55% ! " # $%! . #/ "% % % janv-01 juil-01 janv-02 juil-02 janv-03 juil-03 janv-04 juil-04 janv-05 juil-05 janv-06 21 23 19 18 16 18 17 20 Hangouet Jean-François Vauglin François Affholder Jean-Georges Badard Thierry Ruas Anne post Mustière Sébastien doc Bonin Olivier Bucher Bénédicte Duchêne Cécile Domingues Catherine Gleyze Jean-François Bordin Patricia Balley Sandrine Gaffuri Julien Beauce Vincent Trévisan Jenny Braun Arnaud Barillot Xavier Grosso Eric Touya Guillaume Abadie Nathalie Buard Elodie Boffet Annabelle Hubert Frédéric Bard Sylvain Kadri Hakima Sheeren David Gesberts Nils Abd-El-Kader Yann Chesneau Elisabeth Poupeau Benoit Olteanu Ana Maria Taillandier Patrick Bel Hadj Ali Atef Ramos Fabien Rousseaux Frédéric Pierkot Christelle Manche Yannick 20 21 21 ingénieur d'étude doctorant IGN post doc doctorant sur financement IGN chercheur IGN doctorant sur bourse non IGN ! " # $%! < ! ! %! + ' %% % -= = = # 1 & 92 5; @ & M9 345( ' ' 5 @ + % + ) ,:/ &2 ' 9 ; % ! 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Le système interprète les énoncés et enrichit/modifie le terrain commun (ensemble de consignes cohérentes traduisant le besoin de l’utilisateur). Le système construit une nouvelle proposition en sélectionnant 4 échantillons les plus variés possibles parmi les échantillons candidats Le système sélectionne parmi sa base d’échantillons les candidats acceptables pour construire une nouvelle proposition #/ # E% # % # E%/ # #/ %% # ! " # $%! ; ) 1- 8 2 % ) : ? ' ' ' :+ 9 0 9 *: ;0 B ?% 7 % & & ' E ' % = 4 : /3 ! ?% - 8 % ' ?8 ' ! = 8 " ) & & ? = %% - ? ! = ' ' ! = ! %% ? : % - % %% ! % & ! P ' %% I ! = ! - %% = ? 546 =$ %% !) - & ? %% ' E 7 ! ' ? - = 8 ? & % %% ! ' ? &) ' ! - ? = ? ! & 7 ! - %% 8 & ? 7 ) ! %% E ' ? ? & ? : ? ( @$ % &) - ?! R ' - 8 % - !$ % = ? E - & & & & % ' & & 8% ' ? & !$ ' 8 % & & & & =$ ?% ? & & ! " # & $%! 6 8 ! X %% ? & $ > ? ! & & & 8 6 ! $ ! ! & a % & & ! & & =$ ? a ! ' a & & ? & ! ? : ! & ? " 3 ! 8 ? = ? & & & ? I R 6 P % - ) %% %% ) 8 ! ! 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Sébastien Mustière (thèse) +stages sont traduites en SYSTEME DE GENERALISATION Contraintes de généralisation Données Connaissances procédurales Données généralisées Moteur Modèles et outils d'analyse 1.Comment mieux décrire l'espace ? Jean-Georges Affholder Xavier Barillot Annabelle Boffet (thèse) + stages Algorithmes de généralisation 4.Comment évaluer un résultat de généralisation ? Sylvain Bard (thèse) 3.Quelle dynamique ? Cécile Duchêne (thèse) Julien Gaffuri (thèse en cours) $ # % # % # * +* ! " # ' $%! ' • & & > ' 8 S M 4 & % $ 2%% % • !$ & & - ' U' 345( ' 8 % !H ' 8 ! ;' ! ' ' 8 @ ' 8 @ a - @ J 2 ! ' ! = ' > & M %% @ 8 ) 9 • ** @ a Y ) % a 2 ) a & > ! ) !$ @ 8 @ & !H ; 6 = & "! B 9 & " A & A 8 ) , Q % 8 ) ) 9 ! @) ;- **. $ & a !) a !) @ ) ! &H 7 ) 8 ) ' , Q % 8 = : > & %% ' - ; !$ & & & 8 ! ' 8 = = & - B : ; : ) & ! ) 24E6(- Q & = - $& : %% &) ) ) 7 ! @ 7 @ Q ' & A ' ' $ % &H = Q & @ & 9 - ? 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" # ''$%! !$ ! - & ' N= %& % % 5 = 9 2B " h 24E6(; @ 24E6( @- %J & % O & ' ' & ' % ! % & = AGIT MEvaGeK Évaluation de données généralisées SIG URBA LAMPS2 Analyse de données urbaines BIBLIOTHEQUES COGIT MAACOL CartACom Généralisation cartographique par agents communicants Aide à l'acquisition de connaissances AGENT AgeCo Développements complémentaires COGIT et projets ! % + # E & - E - &% + $ % # %" ) ! ' # 4 !- "! = 546 $ = > > B & A J M: 2/(3_ @ 24E6( S @( ' 546 > M - $ 6 ' & # = ' ' K @ - ' 8 546 : ' 8 = & > > 8- ) & ! ' K 24E6( $ % - ! " # K ' $%! H $ #!$& #& C& " " * C $@" " $ #" "# " :F#& @" # + %# &< $ = % % #" #" ' 8 ) ' & ! K ; :E" #& C !$ % & & !$ & % 5 U' % M 9: $ & ' 8 @ ' S M =6 !H 9 - +g I- - @ 2 - ' & ' 8 ' %8 !$ % 8 & ) - & ' & % % !H I ! !H 7 & & & 9: 2%% % !H & ! *# # 4 & 2%% U' M @ % % J ' & : = L -U' M ' ' f: & ; S % 4 - & K - ( ;- U ' ! $ ' ) @ M !H !H % = % = % 9 % %& ; %/ i MH " i F i F ? i + ! " $ % & ' ( " # % #/ "I E ) * # " % 6 $&**# 1 , ! 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M %% - & !H ; 2 8 @ ) !H ' 8 Q ' % # % " $ 2 ! % M: (3 3_ # ' % $ % $ %#/ Création des phénomènes urbains , 7 " %% = $ 6 ' # Résultat de la généralisation % % : M # = " $ K > > & = 546- ' = 6 $!%& 2 546 )1 7 = CC $&)1O 0 1 & - N: ' ' +- c. M !H : > $!%& )1 7 - N/ % ! & & ? 2 5> >FF & %F F & > = ? M M: ( = % ! && F4 %% ' 5 20 1 : O M >2 ! 4 & 5 % %24E6(O 5 2 #! % ! " # $%! *&' "@" # " :F#&@" # "# - &&#& " (# &>% ? %L % #" #" "# :E" #& C ( ' 8 ' 8 & & ' @) +) & ) 8 & & " ) # @( @ > - % ? !$ % & - ? !H ? & % ? & ?8 = ! *# # & 1 ! & ! & 9 ;- ' % D % & ?& > -% ' %% & & & 9%& & & & & ' - >9 ; !H ' & - - = 8 $ ! ;- 9 ; % A & E B " ' !H & ! - ' & 9 ; E 9 ; - = - ! & & 8 8 & = - ' & ! ' @ "! ) / ) & fB H ? % ?8 $ B ) %% "54 & 8 ) 5 % - ) & = & & $ ?8 ' ' '@ 6 ? 8 ? $ > 9 ; & = - % = $ ! '! & ' 8 =' & g B22 3 ' ! ? = = ?!$ ?8 8 "@' M )% 8- -9 ; - 9+; % 8 ! 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Dépliant du produit
Taille verticale : 3,625 x 5,625 po
Taille horizontale : 5,625 x 3,625 po
Montré : Classique; 1968 Pontiac GTO Verdoro; Beach XI.
Pos Moyenne Points Département Temps 14,20 km/h Sdis 74
13,17 km/h
12,64 km/h
12,58 km/h
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