In recent years, event-based sensors have been combined with spiking neural networks (SNNs) to create a new generation of bio-inspired artificial vision systems. These systems can process spatio-temporal data in real time, and are highly energy efficient. In this study, we used a new hybrid event-based camera in conjunction with a multi-layer spiking neural network trained with a spike-timing-dependent plasticity learning rule. We showed that neurons learn from repeated and correlated spatio-temporal patterns in an unsupervised way and become selective to motion features, such as direction and speed. This motion selectivity can then be used to predict ball trajectory by adding a simple read-out layer composed of polynomial regressions, and trained in a supervised manner. Hence, we show that a SNN receiving inputs from an event-based sensor can extract relevant spatio-temporal patterns to process and predict ball trajectories.
Cet article porte sur la guillotine et sur l’étude de la justice et de la répression pénale au cours de la décennie révolutionnaire à Toulouse. Nous avons abordé cette question chronologiquement, faisant ainsi apparaître trois périodes distinctes : juillet 1792-septembre 1793 tout d’abord, une «Terreur » toulousaine entre septembre 1793 et le printemps 1794 ensuite et, enfin, la réaction thermidorienne et le Directoire. Toulouse répond à un modèle particulier, différent du modèle parisien : les événements qui se déroulent dans la capitale influent moins sur le cours de la Révolution dans la «Ville rose » que les réalités strictement locales. Ainsi, l’accroissement du nombre des décapitations entre septembre 1793 et avril 1794 est à relier avec la guerre du Roussillon. Le basculement, lors de la réaction thermidorienne et du Directoire, vers une guillotine utilisée dans la punition des crimes de droit commun trouve quant à lui une explication dans la conjonction de plusieurs dynamiques : rejet de la guillotine politique et défense renforcée de la propriété privée à l’échelle nationale, et volonté d’apaisement des tensions politiques à l’échelle locale.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.