Search Results - RERO DOC

Implication des futurs techniciens en radiologie médicale dans l'élaboration d'un modèle d'intelligence artificielle dédié à la reconnaissance d'images radiologiques ? Quel intérêt pour la formation ? : travail de Bachelor

Locarnini, Damien ; Perréard, David ; Sierra Paulino, Bruno ; Schmid, Jérôme (Dir.)

Mémoire de bachelor : Haute école de santé Genève, 2020.

L'imagerie médicale est un domaine en constante évolution et l'intelligence artificielle en fait partie intégrante. Grâce à l'apprentissage profond, cette étude a pour but de démontrer la capacité d'un système de classification à catégoriser des images radiologiques du membre supérieur en fonction des régions anatomiques et incidences d'épaules. En parallèle, nous avons participé...

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Étude d’un modèle de sélection de cohorte pour les essais cliniques

Schüpbach, Loïc ; Teodoro, Douglas (Dir.)

Mémoire de master : Haute école de gestion de Genève, 2020 ; MASID 99.

Ce travail a pour but d’analyser quel modèle de Machine Learning ou de Deep Learning est le plus adapté dans le processus de sélection de cohorte pour les essais cliniques. Il est beaucoup plus simple de confirmer le fonctionnement d’un nouveau médicament sur un échantillon homogène. Par conséquent, la sélection de patients est l’une des étapes cruciales d’un essai clinique....

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Predicting ships’ path and destination port based on AIS information

Barreiro Lindo, Flávio ; Teodoro, Douglas (Dir.)

Mémoire de master : Haute école de gestion de Genève, 2020 ; MASID 104.

Maritime transportation plays an important role in the world’s economy, representing 70-80% of all trade. Due its vital status, since 2004 the Automatic Identification System (AIS), provides information on vessel movement by means of electronic data. A ship is required to broadcast a message describing its position, destination, etc. every 2 to 10 seconds while moving. The signal’s...

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Transnational machine learning with screens for flagging bid-rigging cartels

Huber, Martin ; Imhof, David ; Ishii, Rieko

(Working Papers SES ; 519)

We investigate the transnational transferability of statistical screening methods originally developed using Swiss data for detecting bid-rigging cartels in Japan. We find that combining screens for the distribution of bids in tenders with machine learning to classify collusive vs. competitive tenders entails a correct classification rate of 88% to 93% when training and testing the method...

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Machine learning approach for flagging incomplete bid-rigging cartels

Wallimann, Hannes ; Imhof, David ; Huber, Martin

(Working Papers SES ; 513)

We propose a new method for flagging bid rigging, which is particularly useful for detecting incomplete bid-rigging cartels. Our approach combines screens, i.e. statistics derived from the distribution of bids in a tender, with machine learning to predict the probability of collusion. As a methodological innovation, we calculate such screens for all possible subgroups of three or four bids...

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Ajout de résultats de machine learning aux drones agricoles en utilisant un «Companion Computer»

Arbellay, Olivier ; Genoud, Dominique (Dir.)

Mémoire de bachelor : Haute Ecole de Gestion & Tourisme, 2019.

L’objectif principal de ce travail de Bachelor est d’établir la faisabilité d’un système automatisé de machine learning embarqué sur un Companion Computer (CC). Cette thèse réalisée avec l’aide de l’entreprise de drone agricole Areo41 est constituée de recherche de sur les différents OS (Operating System) embarqués et leur communication avec un Flight Controller Unit...

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An introduction to flexible methods for policy evaluation

Huber, Martin

(Working Papers SES ; 504)

This chapter covers different approaches to policy evaluation for assessing the causal effect of a treatment or intervention on an outcome of interest. As an introduction to causal inference, the discussion starts with the experimental evaluation of a randomized treatment. It then reviews evaluation methods based on selection on observables (assuming a quasi-random treatment given observed...