Integration retours Emré
This commit is contained in:
parent
d1fe0159c2
commit
8a2e9b9c46
4 changed files with 124 additions and 162 deletions
|
|
@ -26,19 +26,19 @@ transform shape]
|
|||
\node[state, draw=black!50] (R31) at (10,5) {\textbf{R31}};
|
||||
|
||||
\tikzstyle{every node}=[fill=burntorange, shape=rectangle]
|
||||
\node[edge_proba] (pi3) at (0.5,-0.7)
|
||||
\node[edge_proba] (rho1) at (0.5,-0.9)
|
||||
{\textbf{$\rho_{{\color{burntorange}\bullet}}$}};
|
||||
\tikzstyle{every state}=[draw=none,text=black,scale=0.75,
|
||||
transform shape, shape=rectangle]
|
||||
\node[state, draw=black!50] (C11) at (0,0) {\textbf{C11}};
|
||||
\node[state, draw=black!50] (C12) at (1,0) {\textbf{C12}};
|
||||
\tikzstyle{every node}=[fill=goldenyellow, shape=rectangle]
|
||||
\node[edge_proba] (pi3) at (4,-0.7)
|
||||
\node[edge_proba] (rho2) at (4,-0.9)
|
||||
{\textbf{$\rho_{{\color{goldenyellow}\bullet}}$}};
|
||||
\node[state, draw=black!50] (C21) at (3.5,0) {\textbf{C21}};
|
||||
\node[state, draw=black!50] (C22) at (4.5,0) {\textbf{C22}};
|
||||
\tikzstyle{every node}=[fill=peach, shape=rectangle]
|
||||
\node[edge_proba] (pi3) at (10,-0.7)
|
||||
\node[edge_proba] (rho3) at (10,-0.9)
|
||||
{\textbf{$\rho_{{\color{peach}\bullet}}$}};
|
||||
\node[state, draw=black!50] (C31) at (10,0) {\textbf{C31}};
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
38
figures/plantpollinatornetwork.tex
Normal file
38
figures/plantpollinatornetwork.tex
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,38 @@
|
|||
\tikzstyle{every edge}=[-,>=stealth',shorten >=1pt,auto,thin,draw]
|
||||
\tikzstyle{every state}=[draw, text=white,scale=0.70, font=\scriptsize, transform shape]
|
||||
|
||||
% Upper level
|
||||
\tikzstyle{every state}=[draw=none,text=white,scale=0.55, font=\scriptsize, transform shape]
|
||||
% premier cluster
|
||||
\tikzstyle{every node}=[fill=green!50!blue!20!white]
|
||||
\node[state] (N1) at (1.1,3) {\includegraphics[width=.15\textwidth]{img/pollen.png}};
|
||||
\node[state, right = of N1] (N2) {\includegraphics[width=.15\textwidth]{img/pollen.png}}; % at (.75,3)
|
||||
\node[state, right = of N2] (N3) {\includegraphics[width=.15\textwidth]{img/pollen.png}}; % at (1.5,3)
|
||||
\node[state, right = of N3] (N4) {\includegraphics[width=.15\textwidth]{img/pollen.png}}; % at (2.25,3)
|
||||
% \node[state] (N5) at (3,3) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/pollen.png}};
|
||||
% \node[state] (N6) at (3.75,3) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/pollen.png}};
|
||||
|
||||
\tikzstyle{every node}=[shape=rectangle,fill=red!50!blue!20!white]
|
||||
% \node[state, fill = white] (P) at (-1.5, 0) {\includegraphics[width=.08\textwidth]{img/bee.png}};
|
||||
\node[state, tokens=0] (P1) at (-1, 0) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}};
|
||||
\node[state, tokens=0, right = of P1] (P2) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}}; % at (-.25, 0)
|
||||
\node[state, tokens=0, right = of P2] (P3) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}}; %at (.5, 0)
|
||||
\node[state, tokens=0, right = of P3] (P4) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}}; % at (1.25, 0)
|
||||
\node[state, tokens=0, right = of P4] (P5) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}};% at (2,0)
|
||||
\node[state, tokens=0, right = of P5] (P6) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}}; % at (2.75,0)
|
||||
% \node[state, tokens=0] (P7) at (3.5,0) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}};
|
||||
% \node[state, tokens=0] (P8) at (4.25,0) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}};
|
||||
|
||||
\tikzstyle{every edge}=[>=stealth,shorten >=1pt,auto,thin,draw]
|
||||
\path (P1) edge (N1);
|
||||
\path (P2) edge (N1);
|
||||
\path (P3) edge (N1);
|
||||
\path (P4) edge (N2);
|
||||
\path (P4) edge (N1);
|
||||
\path (P6) edge (N2);
|
||||
\path (P1) edge (N3);
|
||||
%\path (P7) edge (N4);
|
||||
%\path (P8) edge (N5);
|
||||
%\path (P4) edge (N6);
|
||||
\path (P5) edge (N3);
|
||||
\path (P5) edge (N4);
|
||||
BIN
presentation.pdf
BIN
presentation.pdf
Binary file not shown.
232
principal.tex
232
principal.tex
|
|
@ -21,7 +21,7 @@
|
|||
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item 2022 Mai--Déc., Stage assistant ingénieur en Qualité chez
|
||||
Eurofins Food France
|
||||
Eurofins Food France.
|
||||
|
||||
\item 2023 Janv.--Juillet, Détection de structures dans des collections de
|
||||
réseaux bipartites et écriture du package implémentant la méthode.
|
||||
|
|
@ -43,79 +43,35 @@
|
|||
\begin{itemize}
|
||||
\item Nombreux réseaux disponibles \parencite{WebLifeEcological} pour interactions similaires. Par exemple,
|
||||
interactions proies-prédateurs, plantes-pollinisateurs \dots
|
||||
\item Suivi biodiversité, analyse de robustesse et risque d'effondrement
|
||||
% Ces réseaux permettent un suivi de la biodiversité, de détecter
|
||||
% et d'analyser la robustesse et les changements subies par ces
|
||||
% écosystèmes et notamment les risques d'effondrement de la
|
||||
% biodiversité.
|
||||
\item Suivi biodiversité, analyse de robustesse et risque d'effondrement.
|
||||
\begin{columns}
|
||||
\begin{column}{0.6\textwidth}
|
||||
\begin{figure}[ht]
|
||||
\centering
|
||||
\begin{tikzpicture}[scale=.65]
|
||||
\tikzstyle{every edge}=[-,>=stealth',shorten >=1pt,auto,thin,draw]
|
||||
\tikzstyle{every state}=[draw, text=white,scale=0.70, font=\scriptsize, transform shape]
|
||||
\begin{column}{0.6\textwidth}
|
||||
\begin{figure}[ht]
|
||||
\centering
|
||||
\begin{tikzpicture}[scale=.65]
|
||||
\input{figures/plantpollinatornetwork.tex}
|
||||
\end{tikzpicture}
|
||||
\caption{Exemple d'un réseau plantes-pollinisateurs}
|
||||
\label{fig:plantes-pollin}
|
||||
|
||||
% Upper level
|
||||
\tikzstyle{every state}=[draw=none,text=white,scale=0.55, font=\scriptsize, transform shape]
|
||||
% premier cluster
|
||||
\tikzstyle{every node}=[fill=green!50!blue!20!white]
|
||||
\node[state] (N1) at (1.1,3) {\includegraphics[width=.15\textwidth]{img/pollen.png}};
|
||||
\node[state, right = of N1] (N2) {\includegraphics[width=.15\textwidth]{img/pollen.png}}; % at (.75,3)
|
||||
\node[state, right = of N2] (N3) {\includegraphics[width=.15\textwidth]{img/pollen.png}}; % at (1.5,3)
|
||||
\node[state, right = of N3] (N4) {\includegraphics[width=.15\textwidth]{img/pollen.png}}; % at (2.25,3)
|
||||
% \node[state] (N5) at (3,3) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/pollen.png}};
|
||||
% \node[state] (N6) at (3.75,3) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/pollen.png}};
|
||||
|
||||
\tikzstyle{every node}=[shape=rectangle,fill=red!50!blue!20!white]
|
||||
% \node[state, fill = white] (P) at (-1.5, 0) {\includegraphics[width=.08\textwidth]{img/bee.png}};
|
||||
\node[state, tokens=0] (P1) at (-1, 0) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}};
|
||||
\node[state, tokens=0, right = of P1] (P2) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}}; % at (-.25, 0)
|
||||
\node[state, tokens=0, right = of P2] (P3) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}}; %at (.5, 0)
|
||||
\node[state, tokens=0, right = of P3] (P4) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}}; % at (1.25, 0)
|
||||
\node[state, tokens=0, right = of P4] (P5) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}};% at (2,0)
|
||||
\node[state, tokens=0, right = of P5] (P6) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}}; % at (2.75,0)
|
||||
% \node[state, tokens=0] (P7) at (3.5,0) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}};
|
||||
% \node[state, tokens=0] (P8) at (4.25,0) {\includegraphics[width=.1\textwidth]{img/bee.png}};
|
||||
|
||||
\tikzstyle{every edge}=[>=stealth,shorten >=1pt,auto,thin,draw]
|
||||
\path (P1) edge (N1);
|
||||
\path (P2) edge (N1);
|
||||
\path (P3) edge (N1);
|
||||
\path (P4) edge (N2);
|
||||
\path (P4) edge (N1);
|
||||
\path (P6) edge (N2);
|
||||
\path (P1) edge (N3);
|
||||
%\path (P7) edge (N4);
|
||||
%\path (P8) edge (N5);
|
||||
%\path (P4) edge (N6);
|
||||
\path (P5) edge (N3);
|
||||
\path (P5) edge (N4);
|
||||
\end{tikzpicture}
|
||||
\caption{Exemple d'un réseau plantes-pollinisateurs}
|
||||
\label{fig:plantes-pollin}
|
||||
|
||||
\end{figure}
|
||||
\end{column}
|
||||
\begin{column}{0.39\textwidth}
|
||||
\centering
|
||||
\begin{align*}
|
||||
X = \begin{pmatrix}
|
||||
1 & 1 & 1 & 1 & 0 & 0\\
|
||||
0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 1 \\
|
||||
1 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 \\
|
||||
0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0
|
||||
\end{pmatrix}
|
||||
\end{align*}
|
||||
\footnotesize
|
||||
Matrice d'adjacence associée
|
||||
\end{column}
|
||||
\end{columns}
|
||||
\end{figure}
|
||||
\end{column}
|
||||
\begin{column}{0.39\textwidth}
|
||||
\centering
|
||||
\begin{align*}
|
||||
X = \begin{pmatrix}
|
||||
1 & 1 & 1 & 1 & 0 & 0 \\
|
||||
0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 1 \\
|
||||
1 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 \\
|
||||
0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0
|
||||
\end{pmatrix}
|
||||
\end{align*}
|
||||
\footnotesize
|
||||
Matrice d'adjacence associée
|
||||
\end{column}
|
||||
\end{columns}
|
||||
\item En écologie microbienne réseaux permettent le suivi de la
|
||||
qualité des sols.
|
||||
% En écologie microbienne, les réseaux sont construits sur la base
|
||||
% de co-occurences et reconstruits par inférence des liens mais
|
||||
% rarement par observation directe.
|
||||
\end{itemize}
|
||||
|
||||
\end{frame}
|
||||
|
|
@ -126,15 +82,15 @@
|
|||
Détection de structure\footnote{L'organisation du réseau.} pour un unique
|
||||
réseau bien connu avec par exemple :
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item Modèles de \emph{clustering} à variables latentes
|
||||
\item \emph{Embedding} par apprentissage profond\\
|
||||
\item Et bien d'autres méthodes
|
||||
\note[item]{Par exemple la détection de communauté, les calculs de métriques comme la centralité}
|
||||
\item Modèles de \emph{clustering} à variables latentes.
|
||||
\item \emph{Embedding} par apprentissage profond.
|
||||
\item Et bien d'autres méthodes.
|
||||
\note[item]{Par exemple la détection de communauté, les calculs de métriques comme la centralité}
|
||||
\end{itemize}
|
||||
|
||||
Mais des motivations pour considérer des collections :
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item Espèces différentes, rôles analogues
|
||||
\item Espèces différentes, rôles analogues.
|
||||
% Des espèces différentes dans plusieurs réseaux pourrait
|
||||
% remplir des rôles similaires
|
||||
\item Transfert d'informations grands vers petits réseaux.
|
||||
|
|
@ -145,7 +101,7 @@
|
|||
% d'autre une prise en compte en collection de réseaux pourrait
|
||||
% aider à transférer de l'information
|
||||
\item Regrouper les réseaux selon leur similarité (\emph{clustering}
|
||||
de réseaux)
|
||||
de réseaux).
|
||||
\end{itemize}
|
||||
\end{frame}
|
||||
|
||||
|
|
@ -210,29 +166,10 @@
|
|||
$$\forall m \in [\![ 1, M ]\!], Y^m \sim LBM_{n^m_1, n^m_2} (\pi^{\color{red}m}, \rho^{\color{red}m}, \alpha)$$
|
||||
\end{block}
|
||||
}
|
||||
% Pour
|
||||
% \begin{itemize}
|
||||
% \item $Q_1 =
|
||||
% |\{{\color{blueind}\bullet},{\color{cyanind}\bullet},{\color{electricblue}\bullet}\}|$
|
||||
% blocs fixés en ligne
|
||||
% \item $Q_2 =
|
||||
% |\{{\color{burntorange}\bullet},{\color{goldenyellow}\bullet},{\color{peach}\bullet}\}|$
|
||||
% blocs fixés en colonne
|
||||
% \end{itemize}
|
||||
% \begin{block}{Paramètres}
|
||||
% \begin{itemize}
|
||||
% \item $\pi_{\bullet} = \mathbb{P}(Z_i =\bullet)$ en ligne et
|
||||
% $\rho_{\bullet} = \mathbb{P}(W_j = \bullet)$ en colonne
|
||||
% \item
|
||||
% $\alpha_{{\color{blueind}\bullet}{\color{burntorange}\bullet}} =
|
||||
% \mathbb{P}(X_{ij} = 1 | Z_i = {\color{blueind}\bullet}, W_j =
|
||||
% {\color{burntorange}\bullet})$
|
||||
% \end{itemize}
|
||||
% \end{block}
|
||||
\end{frame}
|
||||
\begin{frame}{Apport déjà réalisé}
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item Écriture du modèle colBiSBM
|
||||
\item Écriture du modèle colBiSBM.
|
||||
\item Dérivation des formules d'inférence et d'un critère de sélection
|
||||
de modèle par vraisemblance pénalisée (choix du nombre de blocs).
|
||||
\item Implémentation des formules et du critère et développement
|
||||
|
|
@ -298,7 +235,7 @@
|
|||
\parencite{chabert-liddellLearningCommonStructures2024,
|
||||
celisseConsistencyMaximumlikelihoodVariational2012,
|
||||
keribinEstimationSelectionLatent2015,
|
||||
braultCoclusteringLatentBloc2015}
|
||||
braultCoclusteringLatentBloc2015}.
|
||||
\note[item]{Car les blocs vides du modèles $\pi\rho$ posent
|
||||
soucis.}
|
||||
|
||||
|
|
@ -309,26 +246,6 @@
|
|||
\subsection[Axe 2]{Axe 2 : Embedding de n\oe uds par
|
||||
apprentissage profond pour comparaison des topologies de réseaux}
|
||||
\label{sec:axe-2}
|
||||
|
||||
% % \begin{tikzpicture}[
|
||||
% % vertex/.style = {circle, draw, inner sep=0.5pt, fill=white},
|
||||
% % vertex1/.style = {vertex, fill=red!30!white},
|
||||
% % vertex2/.style = {vertex, fill=orange!30!white},
|
||||
% % vertex3/.style = {vertex, fill=blue!30!white},
|
||||
% % vertex4/.style = {vertex, fill=teal!30!white},
|
||||
% % scale = 0.5
|
||||
% % ]
|
||||
% % \begin{scope}
|
||||
% % \draw[thick]
|
||||
% % (-0.5,0) node[vertex1] (n1^4) {$n_1$}
|
||||
% % -- (0.25,2.2) node[vertex2] (n2^4) {$n_2$}
|
||||
% % -- (2,1.6) node[vertex3] (n3^4) {$n_3$}
|
||||
% % -- (-0.7,1.4) node[vertex4] (n4^4) {$n_4$} -- cycle;
|
||||
% % \node[left = 0.15cm of n4^4, fill = white] {$Y^m$};
|
||||
% % \end{scope}
|
||||
% % \end{tikzpicture}
|
||||
|
||||
|
||||
\begin{frame}{\emph{Graph Neural Networks} et \emph{Variational AutoEncoder}}
|
||||
|
||||
\begin{figure}
|
||||
|
|
@ -367,35 +284,42 @@
|
|||
% \draw[arrow] (decoder.east) -- (output.west);
|
||||
|
||||
% \end{tikzpicture}
|
||||
\includegraphics[scale=0.20]{img/vae.png}
|
||||
\includegraphics[scale=0.17]{img/vae.png}
|
||||
\caption{Schéma d'\cite{AutoencodeurVariationnel2024}}
|
||||
\label{fig:schema-vgae}
|
||||
\end{figure}
|
||||
|
||||
\footnotesize
|
||||
Problème des graphes pour les réseaux de neurones : \textbf{prise en compte
|
||||
des invariances}.
|
||||
\only<1>{
|
||||
\begin{block}{\small Problème des graphes pour les réseaux de neurones :
|
||||
\textbf{prise en compte des invariances}}
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item Utilisation des \emph{Graph Convolutional Networks} de
|
||||
\cite{kipfSemiSupervisedClassificationGraph2017} résout ce problème.
|
||||
\item Utiliser des \emph{Variational AutoEncoder} de
|
||||
\cite{kingmaAutoEncodingVariationalBayes2022c} et de
|
||||
\cite{kipfVariationalGraphAutoEncoders2016} pour projection des
|
||||
n\oe uds dans un espace latent.
|
||||
\item Explorer le \emph{Deep Latent Space Model}
|
||||
de~\cite{yangDeepLatentSpace2024}
|
||||
\end{itemize}
|
||||
\end{block}
|
||||
}
|
||||
\only<2>{
|
||||
\begin{block}{Idées à explorer pour la comparaison de réseaux}
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item \emph{Embedding} commun des n\oe uds des réseaux à comparer sur un même espace
|
||||
latent. Puis comparaison des distributions ainsi obtenues.
|
||||
\item Encodeurs différents mais un décodeur commun pour comparer les
|
||||
représentations obtenues
|
||||
\end{itemize}
|
||||
\end{block}
|
||||
}
|
||||
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item Utilisation des \emph{Graph Convolutional Networks} de
|
||||
\cite{kipfSemiSupervisedClassificationGraph2017} résout ce problème.
|
||||
\item Utiliser des \emph{Variational AutoEncoder} de
|
||||
\cite{kingmaAutoEncodingVariationalBayes2022c} et de
|
||||
\cite{kipfVariationalGraphAutoEncoders2016} pour projection des
|
||||
n\oe uds dans un espace latent.
|
||||
\item Explorer le \emph{Deep Latent Space Model}
|
||||
de~\cite{yangDeepLatentSpace2024}
|
||||
\end{itemize}
|
||||
|
||||
\end{frame}
|
||||
|
||||
\begin{frame}{Idées à explorer pour la comparaison de réseaux}
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item \emph{Embedding} commun des n\oe uds des réseaux à comparer sur un même espace
|
||||
latent. Puis comparaison des distributions ainsi obtenues.
|
||||
\item Encodeurs différents mais un décodeur commun pour comparer les
|
||||
représentations obtenues
|
||||
\end{itemize}
|
||||
\end{frame}
|
||||
|
||||
|
||||
% \begin{frame}[allowframebreaks]{\emph{Graph Neural Networks}}
|
||||
% \begin{figure}
|
||||
|
|
@ -437,11 +361,11 @@
|
|||
\centering
|
||||
\begin{tabular}{cccc}
|
||||
\hline
|
||||
& $OTU_1$ & \dots & $OTU_p$ \\
|
||||
& $OTU_1$ & \dots & $OTU_p$ \\
|
||||
\hline
|
||||
Éch. 1 & $X_{1,1}$ & \dots & $X_{1,p} = 500$ \\
|
||||
\vdots& \vdots & & \vdots \\
|
||||
Éch. n& $X_{n,1} = 10$ & \dots & $X_{n,p}$ \\
|
||||
Éch. 1 & $X_{1,1}$ & \dots & $X_{1,p} = 500$ \\
|
||||
\vdots & \vdots & & \vdots \\
|
||||
Éch. n & $X_{n,1} = 10$ & \dots & $X_{n,p}$ \\
|
||||
\hline
|
||||
\end{tabular}
|
||||
\caption{Table d'OTU synthétique}
|
||||
|
|
@ -462,11 +386,11 @@
|
|||
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item Avènement des techniques de séquençage et donc disponibilité des
|
||||
OTU\footnote{Unité Taxonomique Opérationnelle}
|
||||
OTU\footnote{Unité Taxonomique Opérationnelle}
|
||||
\item Incertitude d'inférence disponible mais négligée par la suite,
|
||||
important pour les réseaux microbiens seulement inférés
|
||||
important pour les réseaux microbiens seulement inférés
|
||||
\item Autre limites et détails
|
||||
dans~\cite{matchadoNetworkAnalysisMethods2021}
|
||||
dans~\cite{matchadoNetworkAnalysisMethods2021}
|
||||
\end{itemize}
|
||||
|
||||
\end{frame}
|
||||
|
|
@ -474,17 +398,17 @@
|
|||
\begin{frame}{Idées à explorer pour l'inférence jointe de réseaux}
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item Avec $M$ tableaux d'OTU, on peut supposer :
|
||||
\begin{block}{Modèle hiérarchique}
|
||||
\begin{align*}
|
||||
\forall m \in [\![1,M]\!],~& X_1^m, \dots, X_p^m \rightsquigarrow \mathcal{M}(Y^m)& \\
|
||||
& Y^m \rightsquigarrow LBM(\pi, \rho, \alpha) \text{ ou } Y^m \rightsquigarrow DLSM(f_D, f_E) &
|
||||
\end{align*}
|
||||
\end{block}
|
||||
\begin{block}{Modèle hiérarchique}
|
||||
\begin{align*}
|
||||
\forall m \in [\![1,M]\!],~ & X_1^m, \dots, X_p^m \rightsquigarrow \mathcal{M}(Y^m) & \\
|
||||
& Y^m \rightsquigarrow LBM(\pi, \rho, \alpha) \text{ ou } Y^m \rightsquigarrow DLSM(f_D, f_E) &
|
||||
\end{align*}
|
||||
\end{block}
|
||||
\item Réussir à mettre en évidence des bactéries aux rôles fonctionnels
|
||||
proches selon des conditions d'expériences différentes en tenant
|
||||
compte de l'incertitude d'inférence
|
||||
proches selon des conditions d'expériences différentes en tenant
|
||||
compte de l'incertitude d'inférence
|
||||
\item Formaliser une méthode pour déterminer si le changement d'unité
|
||||
taxonomique change la structure
|
||||
taxonomique change la structure
|
||||
\end{itemize}
|
||||
\end{frame}
|
||||
\section{Organisation de la thèse}
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Add table
Reference in a new issue