Thomas Cadène

  • Jean, la trentaine heureuse, est employé municipal en province. Célibataire, il mène une vie paisible le jour, et passe ses nuits sur Internet. Il aime dialoguer avec des inconnus aux pseudonymes extravagants, télécharger des films pornographiques, écouter de la musique, jouer à des jeux en ligne d'une grande violence où le massacre est de mise. Sa vie en ville se confond à sa vie d'internaute, les échanges nocturnes avec Timfusa qui semble vivre dans le Wyoming sont aussi nécessaires que de tomber amoureux de Carine au fil des jours. Jusqu'à ce que Jean soit rattrapé par la réalité de la vie qui passe, et de la maladie qui l'emportera.

  • Romain et Augustin, le nouveau feuilleton BD de Thomas Cadène, propose un regard unique et décalé sur le débat autour du mariage pour tous, à travers une histoire d'amour contemporaine, originale, politique, parfois drôle... et surtout universelle. Romain et Augustin vivent ensemble à Paris. Augustin veut épouser Romain, qui dit oui, puis hésite. À l'heure où certains rejettent avec violence l'idée que deux hommes puissent s'unir, il craint de porter bien plus que son propre mariage. C'est leur histoire, avec les galères universelles des préparatifs !

  • The book collects the scientific contributions presented at the 10th Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM 2014) held at the University of Applied Sciences Mittweida, Mittweida (Germany, Saxony), on July 2-4, 2014. Starting with the first WSOM-workshop 1997 in Helsinki this workshop focuses on newest results in the field of supervised and unsupervised vector quantization like self-organizing maps for data mining and data classification.This 10th WSOM brought together more than 50 researchers, experts and practitioners in the beautiful small town Mittweida in Saxony (Germany) nearby the mountains Erzgebirge to discuss new developments in the field of unsupervised self-organizing vector quantization systems and learning vector quantization approaches for classification. The book contains the accepted papers of the workshop after a careful review process as well as summaries of the invited talks. Among these book chapters there are excellent examples of the use of self-organizing maps in agriculture, computer science, data visualization, health systems, economics, engineering, social sciences, text and image analysis and time series analysis. Other chapters present the latest theoretical work on self-organizing maps as well as learning vector quantization methods, such as relating those methods to classical statistical decision methods.All the contribution demonstrate that vector quantization methods cover a large range of application areas including data visualization of high-dimensional complex data, advanced decision making and classification or data clustering and data compression.

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