Le commerce international à l'aune de la solidarité.

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Intussusception caused by an inverted Meckel's diverticulum: a rare cause of small bowel obstruction in adults

Adult intussusception due to Meckel's diverticulum is an uncommon cause of intestinal obstruction. However, the surgeon should still be suspicious of this condition since the non specific symptoms and the rarity of it make a preoperative diagnosis uncertain. Considering the secondary nature of adult intussusception and the necessity of early surgical intervention to avoid morbidity and mortality, we report one case of intussusception due to Meckel's diverticulum in an adult. A 22-year-old patient was admitted to our hospital with vomiting and abdominal pain. The abdomen was hard with tenderness. We diagnosed an acute small bowel obstruction and performed emergency surgery. The intra operative findings were distention of the small bowel and intussusception of ileus due to an inverted Meckel's diverticulum located 70 cm from the ileocecal valve. 30 cm ischemic loop was identified. A segmental small bowel resection and hand-sewn anastomosis was performed. Histopathology distinguished Meckel's diverticulum measuring 5 cm x 3.5 cm x 1 cm and no signs of malignancy

Pacifica: Poetry International: Revolutions in Tunisian Poetry

A collection of contemporary poetry from Tunisia, including poems in translation with their French and Arabic original texts

Implications of LHCb measurements and future prospects

178 pages; many figures. Executive summary submitted as a standalone document (LHCb-PUB-2012-009) to the European Strategy Preparatory GroupDuring 2011 the LHCb experiment at CERN collected 1.0 fb-1 of sqrt{s} = 7 TeV pp collisions. Due to the large heavy quark production cross-sections, these data provide unprecedented samples of heavy flavoured hadrons. The first results from LHCb have made a significant impact on the flavour physics landscape and have definitively proved the concept of a dedicated experiment in the forward region at a hadron collider. This document discusses the implications of these first measurements on classes of extensions to the Standard Model, bearing in mind the interplay with the results of searches for on-shell production of new particles at ATLAS and CMS. The physics potential of an upgrade to the LHCb detector, which would allow an order of magnitude more data to be collected, is emphasised

Apprentissage de la similarité pour le calcul de modèles numériques de surface par photogrammétrie aérienne et spatiale

Dense image matching is a long standing ill-posed problem. Despite the extensive research efforts undertaken in the last twenty years, the state-of-the-art handcrafted algorithms perform poorly on featureless areas, in presence of occlusions, shadows and on non-lambertian surfaces. This is due to lack of distinctiveness of the handcrafted similarity metrics in such challenging scenarios. On the other hand, deep learning based approaches to image matching are able to learn highly non-linear similarity functions thus provide an interesting path to addressing such complex matching scenarios.In this research, we present deep learning based architectures and methods for stereo and multi-view dense image matching tailored to aerial and satellite photogrammetry. The proposed approach is driven by two key ideas. First, our goal is to develop a matching network that is as generic as possible to different sensors and acquisition scenarios. Secondly, we argue that known geometrical relationships between images can alleviate the learning phase and should be leveraged in the process. As a result, our matching pipeline follows the known two step pipeline where we first compute deep similarities between pixel correspondences, followed by depth regularization. This separation ensures “generality” or “transferability” to different scenes and acquisitions. Furthermore, our similarity functions are learnt on epipolar rectified image pairs, and to exploit the learnt embeddings in a general n-view matching problem, geometry priors are mobilized. In other words, we transform embeddings learnt on pairs of images to multi-view embeddings through a priori knowledge about the relative camera poses. This allows us to capitalize on the vast stereo matching benchmarks existing in the literature while extending the approach to multi-view scenarios. Finally, we tackle the insufficient distinctiveness of the state-of-the-art patch-based features/similarities by feeding the network with large images thus adding more context, and by proposing an adapted sample mining scheme. We establish a middle-ground between state-of-the-art similarity learning and end-to-end regression models for stereo matching and demonstrate that our models yield generalizable representations in multiple view 3D surface reconstruction from aerial and satellite acquisitions. The proposed pipelines are implemented in MicMac, a free, open-source photogrammetric softwareLa thèse porte sur l’amélioration de la qualité des modèles numériques d'élévation (MNE) à partir d’imagerie aérienne et satellitaire. Notre démarche repose sur l’appariement dense d’images combinant la mesure de ressemblance et la régularisation semi-globale. Cependant, elle prévoit des corrélateurs neuronaux à la place des mesures de ressemblance classiques. Malgré les efforts de recherche considérables entrepris au cours des vingt dernières années, les mesures de ressemblance classiques (NCC, Census, etc...) sont généralement limitées surtout face aux zones d’images homogènes, proches des occlusions, ombragées et en présence de surfaces ayant des propriétés de réflectance non lambertienne. Alors que ces approches, fortement dépendantes de la notion de voisinage local, perdent de distinctivité en élargissant le contexte et face à ces scénarios difficiles, les architectures de réseaux neuronaux profonds offrent des capacités d’apprentissage étendues et peuvent appréhender des notions de similarité plus complexes capables ainsi de résoudre ces scénarios d’appariement complexes. Ce travail présente des architectures neuronales et des méthodes basées sur l’apprentissage profond pour l’appariement multi-images en photogrammétrie aérienne et satellitaire. Notre approche vise à apprendre des similarités transférables à l’ensemble des géométries de reconstruction (épipolaire, native et terrain) en œuvrant en accord avec l’a priori de nature géométrique des images. Tout d’abord, la fonction de similarité est apprise sur des paires d’images épipolaires. Ensuite, les similarités apprises sont transformées pour résoudre le problème de correspondance multi-vues sur la base de recalages épipolaires ou homographiques adaptés.Notre approche se démarque du paradigme de correspondance classique qui compense les imperfections des appariements par voisinage local avec des contraintes de surface semi-globales. Plus précisément, nos réseaux neuronaux apprennent de manière contrastive des scores de similarité globaux, expressifs et pixellaires par le biais d’architectures à large champ récepteur. Notre pipeline multi-vues ne nécessite pas de réapprentissage supplémentaire sur des jeux de données dédiés et exploite des géométries de transfert comme moyens pour calculer des descripteurs orientés robustes en géométrie native. Ces derniers sont ré-échantillonnés à chaque plan hypothétique pour évaluer les similarités le long de l’intervalle de profondeur. Contrairement à la fusion a posteriori des cartes de profondeur, notre stratégie multi-vues adopte un schéma de fusion a priori pondérant les similarités apprises par paires pour remplir puis régulariser la structure de coût. Nous établissons un équilibre de performances entre l’apprentissage profond de la similarité et la régression de bout en bout pour la mise en correspondance épipolaire et démontrons que nos modèles produisent des descripteurs généralisables pour la reconstruction de surfaces 3D multi-vues omni-scènes. En tirant parti des pipelines de correspondance multi-résolution hiérarchiques, nos corrélateurs neuronaux peuvent être facilement combinés avec des mesures de similarité classiques pour améliorer la précision des MNE. Les pipelines proposés sont implémentés dans MicMac, un logiciel photogrammétrique gratuit et open sourc

Les recours de l'acheteur victime d'une contravention essentielle

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La non-conformité dans la vente commerciale internationale: étude à travers la convention des Nations Unies sur les contrats de vente internationale de marchandises

International commercial sales are widely considered to be the epicenter of globalization. A synallagmatic contract, it creates reciprocal obligations between the parties. One of these obligations is undoubtedly the obligation of conformity. Unlike domestic Law which continues to treat the subject through a range of actions which vary depending on the victim's angle of attack, the uniform Law resulting from the Vienna Convention of April 11, 1980 brings all actions into two broad categories governed either by the provisions of Article 35 CISG with regard to material non-conformity, or by the provisions of Articles 41 and 42 CISG with regard to legal non-conformity. This unitary approach is the cornerstone of this new normative construction. Its main aim consists at first glance of avoiding normative disparities, a stumbling block for international trade.La vente commerciale internationale est considérée par tous comme l'épicentre de la mondialisation. Contrat synallagmatique par excellence, elle crée à l'encontre des parties des obligations réciproques. L'une de ces obligations est sans conteste l'obligation de conformité. Contrairement au droit interne qui continue de traiter le sujet à travers une panoplie d'actions qui varient selon l'angle d'attaque de la victime, le droit uniforme issu de la Convention de Vienne du 11 avril 1980 ramène l'ensemble des actions en deux grandes catégories régies soit par les dispositions de l'article 35 CVIM en ce qui concerne la non conformité matérielle, soit par les dispositions des articles 41 et 42 CVIM en ce qui concerne la non conformité juridique. Cette approche unitaire est la pierre angulaire de cette nouvelle édification normative. Sa visée principale consiste au premier abord à éluder les disparités normatives, pierre d'achoppement pour les échanges commerciaux internationaux

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