Humans have been able to tackle biosphere complexities by acting as ecosystem engineers, profoundly changing the flows of matter, energy and information. This includes major innovations that allowed to reduce and control the impact of extreme events. Modelling the evolution of such adaptive dynamics can be challenging given the potentially large number of individual and environmental variables involved. This paper shows how to address this problem by using fire as the source of external, bursting and wide fluctuations. Fire propagates on a spatial landscape where a group of agents harvest and exploit trees while avoiding the damaging effects of fire spreading. The agents need to solve a conflict to reach a group-level optimal state: while tree harvesting reduces the propagation of fires, it also reduces the availability of resources provided by trees. It is shown that the system displays two major evolutionary innovations that end up in an ecological engineering strategy that favours high biomass along with the suppression of large fires. The implications for potential A.I. management of complex ecosystems are discussed.

Underwater images are altered by the physical characteristics of the medium through which light rays pass before reaching the optical sensor. Scattering and strong wavelength-dependent absorption significantly modify the captured colors depending on the distance of observed elements to the image plane. In this paper, we aim to recover the original colors of the scene as if the water had no effect on them. We propose two novel methods that rely on different sets of inputs. The first assumes that pixel intensities in the restored image are normally distributed within each color channel, leading to an alternative optimization of the well-known \textit{Sea-thru} method which acts on single images and their distance maps. We additionally introduce SUCRe, a new method that further exploits the scene's 3D Structure for Underwater Color Restoration. By following points in multiple images and tracking their intensities at different distances to the sensor we constrain the optimization of the image formation model parameters. When compared to similar existing approaches, SUCRe provides clear improvements in a variety of scenarios ranging from natural light to deep-sea environments. The code for both approaches is publicly available at https://github.com/clementinboittiaux/sucre .

地震处理通常需要抑制收集数据时出现的倍数。为了解决这些工件，从业人员通常依靠基于ra的转换算法作为移民后的调节。但是，这种传统方法既耗时又依赖参数，使其相当复杂。在这项工作中，我们提出了一种基于学习的替代方案，可提供竞争成果，同时降低其用法的复杂性，从而使其适用性民主化。尽管仅接受合成学培训，但在推断复杂的现场数据时，我们在推断复杂的现场数据时会观察到出色的性能。此外，广泛的实验表明，我们的建议可以保留数据的固有特征，避免了不希望的过度平滑结果，同时删除了倍数。最后，我们对模型进行了深入的分析，在此分析中，我们可以确定主要的超参数具有物理事件的影响。据我们所知，这项研究的开创者将神经网络的拆箱用于幻想过程，从而帮助用户了解网络内部运行。

深度学习的成功来自其通过学习根据低水平定义的高级表示来捕获数据层次结构的能力。在本文中，我们通过应用多个级别的对比预测编码（CPC）来探讨语音分层的自我监督学习。我们观察到，仅仅堆叠两个CPC模型不会比单层体系结构产生重大改进。受到语音通常被描述为一系列离散单元的序列的启发，我们提出了一个模型，在该模型中，低级CPC模块的输出不均匀地采样，以直接最大程度地减少高级损失CPC模块。后者旨在通过通过集中的阴性采样和量化预测目标来实施连续的高级表示的差异，从而在其表示形式中实现了可分离性和离散性。通过通过下游语音识别任务来衡量的单级CPC特征，对语音信号的结构进行核算，并增强了学习表示形式的分离，同时导致对信号的有意义的分割，与手机边界非常相似。

在生成的对策网络的背景下，在生成的对策网络的背景下是一个基本的，并且仍然很大程解除了问题是它们是否真正能够捕获真实数据分布，从而可以从中进行样本。特别地，图像分布的多维性质导致对GaN分布的多样性的复杂评估。现有方法只提供对这个问题的部分理解，留下了未解决的问题。在这项工作中，我们介绍了循环培训方案，用于系统调查的实际训练数据分布与GaN生成的数据之间的可观察变速。此外，我们介绍了几种有限的分布换档措施，这既易于计算和解释。总体而言，这些方法的组合允许探讨当前GAN算法的先天局限性的探讨。我们对不同数据集和多种最先进的GAN架构的实验显示了输入和输出分布之间的大移位，显示出对输出分布趋同的现有理论保证似乎不遵守实践。

传播相位对比度同步同步rotron MicrotoMography（PPC-SR $ {\ mu} $ CT）是对考古遗骸内部结构的非侵入性和非破坏性访问的黄金标准。在该分析中，需要分割虚拟标本以分开不同的部件或材料，通常需要相当多的人力努力的过程。在MicrotoMograph成像（ASEMI）项目的自动分割中，我们开发了一种自动分割这些容量图像的工具，使用手动分段样本来调谐和培训机器学习模型。对于一套四个古埃及动物木乃伊标本，与手动细分切片相比，达到了94-98％的整体准确性，使用深度学习（97-99％）接近现货商业软件的结果较低的复杂性。对分段输出的定性分析表明，我们的结果在对来自深度学习的人的可用性方面接近，证明了这些技术的使用。