Science & Mathematics

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Onset of neurological symptoms early after intranodal lymphangiography can occur due to Lipiodol droplet migration through intrapulmonary lymphovenous communication. Lipiodol-based lymphangiography is a diagnostic and therapeutic tool by embolizing lymph leakages. Patients with possible intra-cardiac shunts are at risk. Treatment is supportive.

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Il n'est pas une émission consacrée au marketing, une publication, un ouvrage, un séminaire ou bien encore une rencontre interprofessionnelle qui n'aborde le sujet : le Big Data signifie-t-il la fin des études marketing ? Les professionnels des études de marché se complaisent bien souvent dans une attitude frileuse, promptes à annoncer leur propre déclin, craignant qu’une révolution ne les emporte et le régime « honni » qu’ils pensent parfois incarner tant au sein des organisations marchandes que de la société civile. Or il est peut-être temps de rétablir certaines vérités : face au constat que le comportement des consommateurs est devenu difficilement prévisible, en raison de leur attitude changeante, errante et de leur grande mobilité, le Big Data n’est au fond qu’un outil supplémentaire, qui en aucun cas ne peut prétendre à lui seul remplacer une intelligence humaine indispensable. Or cette « intelligence » humaine, dans le sens américain du terme « renseignement » humain, nous pensons que les marketeurs et les hommes d’études sont les mieux placés pour l’assumer.

Cette étude présente une méthode d'homogénéisation appliquée à une endoprothèse composée d'un renfort métallique (stent) et d'un textile (graft), utilisée pour le traitement de l'anévrisme de l'aorte abdominale. L'objectif de ce travail est de proposer un modèle coque homogène équivalente à ces structures complexes, afin de réduire le temps de calcul du comportement pré-, per- et post-opératoire des endoprothèses dans le cadre de la simulation de la chirurgie endovasculaire complète.

The ability to explain actions and decisions is often regarded as a basic ingredient of cognitive systems. But when researchers propose methods for making AI systems understandable, users are usually not involved or even mentioned. However, the purpose is to make people willing to accept the decision of a machine or to be better able to interact with it. Therefore, I argue that the evaluation of explanations must involve some form of user testing.