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Melissa Odabash MER ET PISCINE - Pantalons de plage
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  • Aujourd'hui, 30 juin nous fêtons les Adolphe, Martial.
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Les arbitres
Leur mission
Un arbitre de basket-ball est la personne qui dirige le déroulement d'une rencontre de ce sport. Ils sont généralement au nombre de deux, et 3 en Pro A, en Euroligue et en NBA. Lors d'un match, il y a un arbitre principal et un (ou deux) aide-arbitre. Au cours du match, leur capacité de décision est la même. Pendant le jeu, selon la mécanique d'arbitrage de la FIBA, ils sont répartis en un arbitre de tête (à l'avant du jeu) et un arbitre de queue (à l'arrière) (et éventuellement un arbitre centre, à l'opposé de ses collègues). En France, la tenue des arbitres de basket-ball est grise avec un pantalon noir. Elle l'est également en NBA. En Euroleague, les arbitres sont vêtus de orange. Dans l'encadrement d'un match, les arbitres sont aidés par la table de marque (OTM : Officiels de Table de marque). En France, les arbitres sont encadrés par la Commission Fédérale des Arbitres, Marqueurs et Chronométreurs.
Le guide de l'arbitrage
Si vous souhaitez consulter le guide de l'arbitrage de la FIBA, cliquez
Les OTM
La mission
Pour chaque match à domicile, le club a besoin d'Officiels Table de Marque ( OTM ) :
UN MARQUEUR : ses principales fonctions sont la tenue de la feuille de marque et la manipulation de l'indicateur de possession alternée (flèche), la gestion des remplacements et des temps-morts.
UN CHRONOMÉTREUR : ses principales fonctions sont le décompte des périodes de jeu, des intervalles de jeu et la tenue du chronomètre.
UN OPERATEUR DES 24 SECONDES .
Le contenu de la formation
Le club organise chaque année des formations à l'intention des licenciés et des parents. Si vous souhaitez revoir le contenu de cette formation, cliquez
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Table ronde sur la contestation politique et civile en Russie, avec Françoise Daucé, chercheure et spécialiste de l’opposition russe, et deux invitées témoins, Julia Berezovskaia, journaliste et directrice de grani.ru, et Nadezda Kutepova, fondatrice de l’ONG Planète de l’espoir. Nicolas Landru, journaliste indépendant, spécialiste de l'Europe postcommuniste, animera les débats.

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Le 6 mai 2017, une manifestation fut organisée à Moscou en commémoration de l’action de protestation «La marche des millions» qui s’était tenue le 6 mai 2012 sur la Place Bolotnaïa. La police y avait chargé les manifestants, bien que la manifestation fût autorisée, et arrêté vingt-trois d’entre eux dont une dizaine furent condamnés à la prison jusqu’au 6 mars de l’année suivante.

les densités de pixels de 27 fenêtres réparties sur trois échelles, soit 3 x 9 fenêtres de tailles respectivement égales à 1, 5 et 9 sites. Pour chaque échelle les fenêtres sont regroupées sous forme d’un masque 3 x 3 centré sur le site courant (voir figure 6). Cela permet d’obtenir une représentation multi-échelle des niveaux de gris ;

une valeur binaire pour chaque mot-clé sélectionné : la valeur 1 indiquant que le mot a été détecté et 0 sinon. (les mots-clés sélectionnés et leur nombre sont décrits dans la section suivante).

Figure 6 -
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Pour les caractéristiques de régularisation, celles-ci sont décrites dans la section 4.3 et font partie intégrante du modèle.

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La première partie de notre étude consiste à sélectionner les mots-clés discriminants. Pour ce faire, nous avons calculé les scores des mots présents dans chaque type de blocs à partir des transcriptions des courriers présents dans les fichiers XML de la base Rimes. Un exemple des scores obtenus pour les blocs et est présenté sur le tableau 1. L’étude des 3 critères présentés en section 3.3, nous a permis d’isoler un ensemble de mots discriminants caractéristiques : Monsieur, Madame, client, référence, tel, ref, objet, salutation, distingué, agréer, cordialement, je, j’ai, vous, rue et les mois de l’année (octobre, novembre…).

Tableau 1
Bloc OU monsieur 0.11838 madame 0.11454 bonjour 0.01342 messieurs 0.01301 directeur 0.00437 cher 0.00260 maire 0.00230 le 0.00135 mesdames 0.00130
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Les classifieurs mots ont été appris et testés sur les bases d’imagettes de mots isolés de Rimes (Grosicki , 2009). La base d’apprentissage est constituée de 44 509 mots et la base de test de 3 328 mots. La base de test possède majoritairement des mots inconnus que notre système doit rejeter. La règle de décision adoptée associant un mot inconnu à la classe dont le score est maximum ne permet pas le rejet. Les décisions obtenues sont alors entachées d’erreurs dues aux fausses alarmes (précision moyenne). Ces décisions vont ensuite être utilisées comme caractéristiques dans notre modèle CAC pour la discrimination des blocs de texte. Si les erreurs dans ces décisions sont trop nombreuses, alors les mots-clés n’auront plus le pouvoir discriminant escompté pour discriminer les blocs puisqu’il y aura une variabilité dans les assoications mots-clés et blocs. On se propose d’appliquer un seuil de rejet dans la règle de décision pour limiter les fausses alarmes. Pour ce faire, on fait varier les seuils de rejet pour chaque sortie de classifieur. Ceci nous permet de déterminer un ensemble de points de rappel/précision. Ces points forment les courbes ROC. On montre un exemple de courbe ROC obtenue pour le mot « Monsieur » sur la figure 7. On s’aperçoit que le point de fonctionnement rappel/précision est complexe à déterminer puisque plus on augmente la précision du système plus le taux de reconnaissance diminue. On prend par défaut le seuil de rejet qui permet d’obtenir le meilleur compromis entre rappel et précision. On présente en section 5.4 une analyse de l’influence du choix de point de fonctionnement dans le modèle CAC complet.

45

Parmi l’ensemble des mots à classer, notre système permet d’en classer 48 % correctement (taux de rappel). Parmi les mots mal classés, 80 % ont été rejetés à tort par les classifieurs mots. Cependant, ces erreurs ne sont pas gênantes car elles n’apporteront pas d’erreurs supplémentaires dans le modèle CAC. Concernant les autres erreurs de classification (fausse alarmes), celles-ci sont plus contraignantes car elles peuvent introduire par la suite des erreurs d’étiquetage des blocs. Le compromis rappel/précision a permis de fixer la précision à 83 %. Pour limiter l’impact des erreurs résiduelles, le modèle de contextualisation pourra s’appuyer sur d’autres types d’informations spatiales et graphiques. On montre dans le tableau 2, un extrait de la matrice de confusion obtenue sur laquelle peu d’erreurs de classification et peu de fausses alarmes apparaissent.

Tableau 2
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