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Le but avec SurfME c'est de rencontrer de nouvelles personnes et de partager l'essentiel de ce qu'on aime, les vagues, la glisse et le lifestyle lié à l'océan. SurfME aujourd'hui n'est pas un outil météo mais un réseau sur lequel chaque surfeur peut partager son quotidien. Partenaire des événements du monde de la glisse, l'application propose du « live event » pour les organisateurs des événements. Les utilisateurs peuvent se tenir au courant en temps réel de ce qui se passe sur une compétition (infos pratiques, programmation, résultats) via des « notifications push ». Peux-tu nous en dire plus sur la team? Dans la team nous avons: JB, ami d'enfance et designer/infographiste; John John, ami de la fac et community manager; Seb, CTO (webmaster) qui nous a rejoint dans l'aventure il y a presque 2 ans et moi même qui m'occupe du média et de mener la vision de la startup. Mes potes viennent aussi me donner des coups de mains quand nous sommes partenaires sur des événements. Chez Vague et Vent, nous adorons le concept SurfME et les valeurs de cette start-up française: fun, green, sportif et participatif.
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Les cartes de masse contiennent des informations cosmologiques non gaussiennes significatives et peuvent être utilisées pour identifier des amas massifs ainsi que pour effectuer une corrélation croisée entre le signal de lentille et les structures d'avant plan. Les paramètres cosmologiques sont traditionnellement estimés à l'aide d'une vraisemblance gaussienne basée sur des prédictions théoriques de statistiques de second ordre telles que le spectre de puissance ou les fonctions de corrélation à deux points. Cela nécessite de construire des matrices de covariance, et donc de nombreuses simulations à n corps très lourdes. Sujet de thèse deep learning classes. Cette approche présente également plusieurs inconvénients supplémentaires: premièrement, les statistiques de second ordre capturent toutes les informations disponibles dans les données uniquement dans le cas des champs aléatoires gaussiens, tandis que la distribution de la matière est hautement non gaussienne et présente de nombreuses caractéristiques telles que des filaments, des feuillets ou des amas.