Grandes découvertes

Résumé

L’expression « les grandes découvertes » sert généralement à désigner les explorations maritimes entreprises par les puissances européennes aux . Durant cette période, les monarchies et de riches compagnies commerciales financent de grandes expéditions dans le but d'explorer le monde, cartographier la planète et établir des contacts directs avec l'Afrique, l'Amérique, l'Asie et l'Océanie. L'expression « âge des découvertes » est également utilisée par les cartographes. Les Portugais vont explorer les côtes de l'Afrique sous l'impulsion du prince Henri dit « le Navigateur ». Dinis Dias découvre les îles du Cap-Vert en 1444. Le Sénégal est visité par Alvise Cadamosto en 1455 ; quant à la Gambie, elle est remontée par Diogo Gomes en 1456. Bartolomeu Dias atteint l'océan Indien en 1488 en contournant le cap de Bonne-Espérance : il identifie d’ailleurs le cap en « revenant sur ses pas », après avoir peu pénétré le nouvel océan. En cherchant une nouvelle voie par l’ouest vers l'Asie, le

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Grandes_d%C3%A9couvertes

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L'ensemble des problématiques liées à l'eau est présenté afin d'avoir une vue globale de la gestion et de l'économie de cet élément essentiel à toute vie et toute activité. L'analyse des ressources et des besoins est présentée ainsi que les outils d'optimisation et d'évaluation économique.

The goal of VR is to embed the users in a potentially complex virtual environment while ensuring that they are able to react as if this environment were real. The course provides a human perception-action background and describes the key programming techniques for achieving efficient VR applications

Diversité du monde vivant, rôle et action des Procaryotes dans la biosphère. Fonctionnement biochimique des êtres vivants comprenant les voies métaboliques centrales et les fonctions des biomolécules majeures. Rôle central joué par l'information génétique, des mécanismes évolutifs et de régulation.

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Human- and machine-centred designs of molecules and materials for sustainability and decarbonization

Sokseiha Muy, Yang Yu

Data-driven approaches based on high-throughput capabilities and machine learning hold promise in revolutionizing human-centred materials discovery for sustainability and decarbonization. This Review examines the strengths and limitations of different traditional and emerging approaches to demonstrate their inherent connection and highlight the evolving paradigms of materials design. Breakthroughs in molecular and materials discovery require meaningful outliers to be identified in existing trends. As knowledge accumulates, the inherent bias of human intuition makes it harder to elucidate increasingly opaque chemical and physical principles. Moreover, given the limited manual and intellectual throughput of investigators, these principles cannot be efficiently applied to design new materials across a vast chemical space. Many data-driven approaches, following advances in high-throughput capabilities and machine learning, have tackled these limitations. In this Review, we compare traditional, human-centred methods with state-of-the-art, data-driven approaches to molecular and materials discovery. We first introduce the limitations of human-centred Edisonian, model-system and descriptor-based approaches. We then discuss how data-driven approaches can address these limitations by promoting throughput, reducing cognitive overload and biases, and establishing atomistic understanding that is transferable across a broad chemical space. We examine how high-throughput capabilities can be combined with active learning and inverse design to efficiently optimize materials out of millions or an intractable number of candidates. Lastly, we pinpoint challenges to accelerate future workflows and ultimately enable self-driving platforms, which automate and streamline the optimization of molecules and materials in iterative cycles.

NATURE PORTFOLIO2022

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Confronting false discoveries in single-cell differential expression

Mark Andrew Anderson, Quentin Barraud, Grégoire Courtine, Matthieu Pierre Gautier, Rémi Bernard René Hudelle, Thomas Haynes Hutson, Nicholas David James, Claudia Kathe, Gioele La Manno, Michael Alexander Skinnider, Jordan Squair

Differential expression analysis of single-cell transcriptomics allows scientists to dissect cell-type-specific responses to biological perturbations. Here, the authors show that many commonly used methods are biased and can produce false discoveries. Differential expression analysis in single-cell transcriptomics enables the dissection of cell-type-specific responses to perturbations such as disease, trauma, or experimental manipulations. While many statistical methods are available to identify differentially expressed genes, the principles that distinguish these methods and their performance remain unclear. Here, we show that the relative performance of these methods is contingent on their ability to account for variation between biological replicates. Methods that ignore this inevitable variation are biased and prone to false discoveries. Indeed, the most widely used methods can discover hundreds of differentially expressed genes in the absence of biological differences. To exemplify these principles, we exposed true and false discoveries of differentially expressed genes in the injured mouse spinal cord.

NATURE PORTFOLIO2021

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Phantom Curves: Scientific Discovery through Interactive Music Visualization

Daniel Harasim, Fabian Claude Moss

We introduce phantom curves, a novel music-theoretical concept based on the discrete Fourier transform (DFT), and document the creative process that led to their discovery. In particular, we emphasize the importance of interactive web applications for music visualization and analysis. This is demonstrated using the example of the application midiVERTO which affords interactions with the pitch-class content of musical pieces encoded in MIDI format without requiring in-depth understanding of the underlying mathematics. We illustrate the analytical value of studying families of phantom curves by applying the concept to music from a Broadway musical, a video game, and a Hollywood movie. This process of discovery thus testifies to the fact that digital tools can bridge disciplinary boundaries between music theory and mathematics, and this interaction can generate new scientific knowledge.

ACM2022

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