Simulation de capteurs MEMS par éléments finis

Magazine
Marque
Open Silicium
Numéro
19
|
Mois de parution
juillet 2016
|
Domaines


Résumé
La miniaturisation des composants électroniques permet d'intégrer dans un seul et même composant plusieurs fonctions avancées issues de différents capteurs. Par exemple, dans nos smartphones où se trouvent des accéléromètres, gyroscopes, magnétomètres, capteurs de proximité, capteurs de température... Cette évolution technologique associée à une connectivité toujours croissante a conduit à l'avènement de l'Internet des Objets (IoT). De par leur complexité, ces différents capteurs souvent multiphysiques requièrent lors de leur conception des simulations numériques complexes. Il existe plusieurs logiciels open source permettant de réaliser ce type de simulation. Dans cet article, vous allez apprendre à utiliser FreeFem++ pour effectuer ces simulations par éléments finis.

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Marque
Hackable
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33
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Mois de parution
avril 2020
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Marque
Hackable
Numéro
33
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Mois de parution
avril 2020
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Hackable
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33
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avril 2020
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Le module du moment : bouton capacitif

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33
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Le bouton-poussoir est la forme la plus basique d'interface humaine qu'un montage puisse avoir. Ceci suppose cependant de prendre en compte bon nombre de caractéristiques mécaniques et électroniques, comme par exemple le fait de gérer les rebonds, de manière matérielle ou logicielle. Pouvoir disposer d'une telle interface sous une forme plus simple et plus « moderne » est l'objet même de ce module proposant un bouton tactile capacitif et donc, sans éléments mécaniques.

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Parmi les applications du moment les plus décriées de l'intelligence artificielle figurent celles qui consistent à falsifier des supports multimédias (vidéos, images ou bandes sons...) dont il est de plus en plus difficile de savoir s'il s'agit d'un support orignal ou corrompu. Vous avez pu vous en rendre compte par vous-même en regardant la vidéo dans laquelle Barack Obama parle comme Donald Trump [1]. Nous allons découvrir dans cet article comment utiliser les réseaux génératifs antagonistes, pour créer des images ou vidéos truquées, communément appelées deepfakes.

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117
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Lorsque vous faites l'acquisition d'un appareil, smartphone ou tablette, fonctionnant sous Android, ce dernier est généralement livré avec de nombreuses applications par défaut dont vous n'avez pas nécessairement l'utilité. Bien souvent il vous est impossible de les désinstaller de façon traditionnelle. Afin d'y parvenir, nombre de sites Internet vous préconisent de « rooter » votre appareil. En réalité, il n'en est rien et vous allez découvrir dans cet article comment faire avec des outils officiels.

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Réseaux de Neurones Convolutifs : un cortex visuel virtuel pour la reconnaissance d'image

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230
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octobre 2019
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Plusieurs articles, voire des hors-séries entiers dédiés de votre magazine favori, ont traité différents aspects du Deep Learning et du Machine Learning ou plus exactement, l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique [1-6]. Cependant, trop peu d'articles expliquent et détaillent l'élaboration, ainsi que la construction elle-même, d'un réseau de neurones convolutifs, quelle qu'en soit l'application : la reconnaissance d'image, par exemple. Dans cet article, nous allons pallier ce manque en construisant un cortex visuel virtuel, ayant pour but la reconnaissance d'image ou d'objets.

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Nous allons nous prêter à un exercice amusant avec OpenCV qui somme toute n'est pas si facile qu'il y paraît. Il s'agit de superposer un plan cadastral sur une photo satellite de manière totalement automatique. À partir de là, nous pouvons envisager une multitude d'applications. Par exemple, rechercher les piscines ou bâtiments présents sur la photo satellite qui ne sont pas sur le plan cadastral. Voyons comment faire…