Remote sensing in the coastal and marine environment. Proceedings of the US North Atlantic Regional Workshop

Presentations were grouped in the following categories: (1) a technical orientation of Earth resources remote sensing including data sources and processing; (2) a review of the present status of remote sensing technology applicable to the coastal and marine environment; (3) a description of data and information needs of selected coastal and marine activities; and (4) an outline of plans for marine monitoring systems for the east coast and a concept for an east coast remote sensing facility. Also discussed were user needs and remote sensing potentials in the areas of coastal processes and management, commercial and recreational fisheries, and marine physical processes

Evaluation of procalcitonin and CRP as sepsis markers in 74 consecutive patients admitted with prolonged febrile neutropenia

International audienceFever is a major event in critically ill patients. Its causes are difficult to identify and among them, bacterial infections must be rapidly identified and treated before sepsis reach a life threatening stage. CRP is a very sensitive marker of inflammation of whatever causes including sepsis. This is particularly crucial in immunocompromised patients. On the other hand, PCT has been extensively shown to be strongly and rapidly produced in bacterial infections only. Furthermore, PCT decreases very soon after bacterial resolution, and is thus a very useful in monitoring adequacy and efficiency of antibiotics. The utility of this marker in sever sepsis is now widely admitted

Atouts et faiblesses du logiciel R en enseignement, recherche et industrie

International audienceDans cette conférence, nous aborderons le logiciel R sous trois aspects : son utilisation en enseignement, en recherche et dans le monde de l'entreprise. Pour chacune de ces trois utilisations, il est nécessaire d'évaluer les demandes spécifiques du domaine et les réponses qu'apporte le logiciel R. Rappelons brièvement que le logiciel R est multi-plateforme et multi-OS. Il est entièrement gratuit, très complet et offre à la fois des commandes mais aussi des menus déroulants. Il est donc raisonnable de penser que ce logiciel fera partie des logiciels de statistique les plus enseignés. Sa facilité de programmation et sa forte utilisation dans le monde de la recherche en font dès aujourd'hui un language omniprésent. On peut donc s'interroger sur les futures évolutions de R vis à vis de la recherche en statistiques. Dans la troisième partie, nous comparerons R avec ses différents concurrents et analyserons les points qui gouvernent les choix de logiciels en entreprise (prix, interface graphique, intégration dans les base de données...). Bien évidemment le logiciel est loin d'être parfait mais il comporte dès à présent des avantages qui lui valent d'être adopté par un nombre croissant d'entreprises

A compilation of digitized satellite imagery of the Gulf Stream (1982, 1983, and 1985)

Ninety plots of digitized temperature boundaries from infared satellite images of the Gulf Stream along with corresponding image snapshots were compiled to determine stream width propagation speed. The satellite images are from the years 1982, 1983, and 1985 and are often of consecutive days. In this report, these images and digitized plots are presented.Funding was provided by the Office of Naval Research through contract Number N00014-87-K-0007, and by the National Science Foundation under grant Numbers OCE 87-00601 and OCE 85-10828

Réduction itérative du biais pour des lisseurs multivariés

International audienceLa méthode IBR (iterated biased reduction) permet d'estimer une fonction de régression $m$ inconnue lorsque les variables explicatives sont à valeurs dans \mathbbR^d. Pour estimer la fonction $m$, les méthodes non-paramétriques classiques souffrent du fléau de la dimension. En pratique, il faut donc supposer des hypothèses structurelles: modèles additifs, modèles à directions révélatrices... A contrario IBR estime directement la fonction de régression $m$. Elle concurrence MARS, les directions révélatrices ou les modèles additifs et sur des exemples réels ou simulés et elle apporte des gains significatifs sur l'erreur de prévision. Cette méthode utilise en pratique un lisseur pilote soit de type splines plaque-minces soit de type noyau gaussien. Cet estimateur pilote est utilisé de manière répétée afin d'estimer le biais et permet de l'enlever progressivement. La méthode, à l'instar du $L_2$ boosting, nécessite donc l'estimation de l'itération optimale. Des résultats de vitesse de convergence (vitesse minimax) de l'erreur quadratique moyenne de l'estimateur (avec itération optimale) ont été obtenus. L'optimalité du critère de choix de l'itération (GCV) a aussi été démontré. Un exemple simulé simple ($d=2$) et un exemple réel ($d=8$) seront traités et comparés aux méthodes existantes: GAM, MARS, PPR, ou $L_2$-boosting. Un package \textsfR disponible sur le CRAN permet d'utiliser cette méthode très simplement

Prévision de la consommation d'électricité par correction itérative du biais

International audienceUne prévision correcte de la consommation d'électricité est fondamentale pour le bon fonctionnement du réseau électrique français, dont Réseau de Transport d'Electricité a la charge. Les prévisions utilisées quotidiennement par RTE sont issues d'un modèle alliant une régression paramétrique non linéaire et un modèle SARIMA. Dans l'idée d'obtenir un modèle de prévision adaptatif, des méthodes de prévision non-paramétriques ont déjà été testées sans succès véritable. On sait notamment que la qualité d'un prédicteur non-paramétrique résiste mal à un grand nombre de variables explicatives, ce qu'on appelle communément le fléau de la dimension. Nous utilisons une méthode de correction itérative du biais, en lissant les résidus obtenus à chaque étape. Nous appliquons cette méthode à la consommation d'électricité française sur laquelle les performances sont bonnes