Traitements et revêtements de surface des métaux – Lévêque, Robert

Cet ouvrage est le fruit du projet de recherche "Rinventer l'eau en ville" du Partenariat ins-titutions-citoyens pour la recherche et l'innovation (PICRI) du Conseil rgional d'le-de-France, coordonn par le Laboratoire Eau, Environnement et Systme Urbain (LEESU) de l'Ecole des Ponts ParisTech. L'objectif principal du projet tait une rflexion pluridisciplinaire autour de l'eau et des amnagements urbains en Ile-de-France dans la perspective du changement climatique, des nouveaux usages de la ville et de ses espaces partags. Le projet a donn lieu diverses actions Paris et dans la banlieue Est, organises par les chercheurs et les associations partenaires dont des enqutes de terrain, des balades urbaines et des sminaires de rflexion. Les contributions issues de ces travaux traitent de la rsilience et de la vulnrabilit des territoires du Grand Paris travers des exemples concrets d'actions et d'amnagements du territoire qui forment le coeur de prsent ouvrage. La premire partie se concentre sur la mise en oeuvre de techniques alternatives pour la gestion des eaux pluviales dans des quipements transforms en espaces verts paysagers et multifonc-tionnels. L'urbanisation des zones inondables, constituant un enjeu conomique majeur pour les mtropoles, est au centre de la deuxime partie qui prsente des exemples d'amnagements adapts aux alas climatiques sous contraintes techniques et rglementaires. La troisime partie traite des amnagements urbains utilisant l'eau comme lment d'agrment. Y figurent notamment les berges de Seine et les miroirs d'eau, offrant une urbanit nouvelle, plus adapte aux besoins des citadins. Cette dernire partie rserve ainsi quelques chapitres l'interaction entre l'eau et les habitants, les enjeux de l'habitat fluvial et de la nage en eau libre Paris.From the Back CoverCet ouvrage est le fruit du projet de recherche "Réinventer l'eau en ville" du Partenariat ins-titutions-citoyens pour la recherche et l'innovation (PICRI) du Conseil régional d'île-de-France, coordonné par le Laboratoire Eau, Environnement et Système Urbain (LEESU) de l'École des Ponts ParisTech. L'objectif principal du projet était une réflexion pluridisciplinaire autour de l'eau et des aménagements urbains en Île-de-France dans la perspective du changement climatique, des nouveaux usages de la ville et de ses espaces partagés. Le projet a donné lieu à diverses actions à Paris et dans la banlieue Est, organisées par les chercheurs et les associations partenaires dont des enquêtes de terrain, des balades urbaines et des séminaires de réflexion. Les contributions issues de ces travaux traitent de la résilience et de la vulnérabilité des territoires du Grand Paris à travers des exemples concrets d'actions et d'aménagements du territoire qui forment le coeur de présent ouvrage.La première partie se concentre sur la mise en oeuvre de techniques alternatives pour la gestion des eaux pluviales dans des équipements transformés en espaces verts paysagers et multifonc-tionnels. L'urbanisation des zones inondables, constituant un enjeu économique majeur pour les métropoles, est au centre de la deuxième partie qui présente des exemples d'aménagements adaptés aux aléas climatiques sous contraintes techniques et réglementaires. La troisième partie traite des aménagements urbains utilisant l'eau comme élément d'agrément. Y figurent notamment les berges de Seine et les miroirs d'eau, offrant une urbanité nouvelle, plus adaptée aux besoins des citadins. Cette dernière partie réserve ainsi quelques chapitres à l'interaction entre l'eau et les habitants, les enjeux de l'habitat fluvial et de la nage en eau libre à Paris.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND QUANTUM COMPUTING FOR ADVANCED WIRELESS NETWORKSA comprehensive presentation of the implementation of artificial intelligence and quantum computing technology in large-scale communication networksIncreasingly dense and flexible wireless networks require the use of artificial intelligence (AI) for planning network deployment, optimization, and dynamic control. Machine learning algorithms are now often used to predict traffic and network state in order to reserve resources for smooth communication with high reliability and low latency.In Artificial Intelligence and Quantum Computing for Advanced Wireless Networks, the authors deliver a practical and timely review of AI-based learning algorithms, with several case studies in both Python and R. The book discusses the game-theory-based learning algorithms used in decision making, along with various specific applications in wireless networks, like channel, network state, and traffic prediction. Additional chapters include Fundamentals of ML, Artificial Neural Networks (NN), Explainable and Graph NN, Learning Equilibria and Games, AI Algorithms in Networks, Fundamentals of Quantum Communications, Quantum Channel, Information Theory and Error Correction, Quantum Optimization Theory, and Quantum Internet, to name a few.The authors offer readers an intuitive and accessible path from basic topics on machine learning through advanced concepts and techniques in quantum networks. Readers will benefit from: A thorough introduction to the fundamentals of machine learning algorithms, including linear and logistic regression, decision trees, random forests, bagging, boosting, and support vector machines An exploration of artificial neural networks, including multilayer neural networks, training and backpropagation, FIR architecture spatial-temporal representations, quantum ML, quantum information theory, fundamentals of quantum internet, and more Discussions of explainable neural networks and XAI Examinations of graph neural networks, including learning algorithms and linear and nonlinear GNNs in both classical and quantum computing technologyPerfect for network engineers, researchers, and graduate and masters students in computer science and electrical engineering, Artificial Intelligence and Quantum Computing for Advanced Wireless Networks is also an indispensable resource for IT support staff, along with policymakers and regulators who work in technology.