From d90430b26fdc727b6554059c22b9cbfdd9e62bbc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Woodpecker CI Date: Tue, 6 May 2025 11:51:17 +0000 Subject: [PATCH] Deploy site [CI SKIP] --- index.html | 18 +++++++++--------- search.json | 17 ++++++++++++----- suivi/2025-19/2025-19.html | 31 ++++++++++++++++++++++--------- 3 files changed, 43 insertions(+), 23 deletions(-) diff --git a/index.html b/index.html index f07d46e..363cd49 100644 --- a/index.html +++ b/index.html @@ -210,7 +210,7 @@ window.Quarto = {
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5 mai 2025

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Louis Lacoste @@ -260,7 +260,7 @@ Louis Lacoste
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diff --git a/search.json b/search.json index 8093619..9f7e95f 100644 --- a/search.json +++ b/search.json @@ -88,14 +88,21 @@ "href": "suivi/2025-19/2025-19.html", "title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai", "section": "", - "text": "Détails d’inscriptions\n\n\n\n\n\nS’inscrire\n\n\n\n\n\nPapier pour comprendre données\n\nFaust et al. lu\nAbdill et al.\nBashan et al.\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS\n\n\n\n\n\nRelire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nRegarder les applications pour les collections de réseaux recommender system\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nDire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.\nIntégrer les retours de Sophie\n\n\n\n\n\nComparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour noisy links : Générer nb_clustering collections de taille M puis prélever \\epsilon_{max}n_r n_c liens à inverser puis pour les \\epsilon < \\epsilon_{max} prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées.\n\n\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\n\n\n\n\n\nCréer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. Possible de mettre l’exemple d’application de Sophie sur les réseaux avec gradient d’urbanisation." + "text": "Est-ce à moi de contacter Saint-Claire et Sonia/Elisa ?\nPierre Gérard a dit oui, il attend les détails\nQuand ?\n\n\n\n\n\nDétails d’inscriptions" + }, + { + "objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-discuter", + "href": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-discuter", + "title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai", + "section": "", + "text": "Est-ce à moi de contacter Saint-Claire et Sonia/Elisa ?\nPierre Gérard a dit oui, il attend les détails\nQuand ?\n\n\n\n\n\nDétails d’inscriptions" }, { "objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-faire", "href": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-faire", "title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai", - "section": "", - "text": "Détails d’inscriptions\n\n\n\n\n\nS’inscrire\n\n\n\n\n\nPapier pour comprendre données\n\nFaust et al. lu\nAbdill et al.\nBashan et al.\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS\n\n\n\n\n\nRelire intro St Clair\nS’inspirer structure pour mon intro\nTrouver biblio intro\nRédiger l’intro\nRegarder les applications pour les collections de réseaux recommender system\nLire les papiers de Baldock Traveset Souza Cordeniz Trojelsgaard et Gibson\nDire résultats nettement meilleurs et variabilités inférieures.\nIntégrer les retours de Sophie\n\n\n\n\n\nComparer sur clustering unipartite avec versions symétriser des par blocs des matrices d’adjacences.\nCorriger structure de simus :\n\nPour noisy \\alpha :\n\nLogit pour envoyer la gaussienne vers (0,1)\nBeta contrainte dans (0,1)\n\nPour noisy links : Générer nb_clustering collections de taille M puis prélever \\epsilon_{max}n_r n_c liens à inverser puis pour les \\epsilon < \\epsilon_{max} prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées.\n\n\n\n\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. 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Car densités déséquilibrées.\n\n\n\nAutour de l’article et du package\n\nCréer des vignettes illustrant par exemple des cas de simulations. Possible de mettre l’exemple d’application de Sophie sur les réseaux avec gradient d’urbanisation." }, { "objectID": "suivi/2025-19/2025-19.html#jai-fait", @@ -109,14 +116,14 @@ "href": "suivi/2025-19/2025-19.html#a-continuer", "title": "Bilan semaine 19 2025 : 5 mai - 9 mai", "section": "A continuer", - "text": "A continuer\n\nRésultats simus NA Erreur pour certaines conditions : Pour NA robustness générer nb_rep collections de taille M=2 et prélever \\epsilon_{max}n_r n_c liens à retirer puis pour les \\epsilon < \\epsilon_{max} prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées. Il faut que j’ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code). Implémenté les missing steps.\n\n\nJe n’arrive pas à comprendre les erreurs qui arrivent\n\n\nLire Biological Networks - François Képès\nRelancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE\n\n\nApplications\n\nIdée Sophie: Regarder clustering de données plantes-pollinisateur selon gradient d’urbanisation\n\n\nSophie a fait une appli qui marche bien et va dans le sens de l’analyse faite (à savoir pas d’effet du gradien d’urbanisation). À continuer pour l’intégrer dans l’article !\n\n\n\nSimulations article\n\nRelancer simulations de clustering avec M = 30 où M_i = 10, \\forall i. En attente retour MIGALE Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral. Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues. Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille M = 30 avec M_1 = M_2 = M_3 = 10.\n\n\n\nAxe inférence\n\nLire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence\n\n\nJ’ai commencé à lire Faust et al." + "text": "A continuer\n\nRésultats simus NA Erreur pour certaines conditions : Pour NA robustness générer nb_rep collections de taille M=2 et prélever \\epsilon_{max}n_r n_c liens à retirer puis pour les \\epsilon < \\epsilon_{max} prélever dans la liste des indices afin d’avoir des perturbations emboitées. Il faut que j’ajoute un mécanisme pour reprendre des conditions qui ont plantés et que je skip dans le future_lapply les conditions déjà traitées (pour avoir la même seed quand je vais exécuter le code). Implémenté les missing steps.\n\n\nJe n’arrive pas à comprendre les erreurs qui arrivent\n\n\nLire Biological Networks - François Képès\nRelancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. 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5 mai 2025

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6 mai 2025

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      • Regarder les applications pour les collections de réseaux recommender system

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      • Intégrer les retours de Sophie

      @@ -304,7 +317,7 @@ window.Quarto = {

      • Lire Biological Networks - François Képès

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      • Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE

        • +

      • Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques

      Applications

      @@ -318,7 +331,7 @@ window.Quarto = {

      Simulations article

        -
      • Relancer simulations de clustering avec M = 30 où M_i = 10, \forall i. En attente retour MIGALE Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral. Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues. Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille M = 30 avec M_1 = M_2 = M_3 = 10.
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      • Relancer simulations de clustering avec M = 30 où M_i = 10, \forall i. En attente retour MIGALE Relancer simus clustering avec VEM steps = 10 000 et plus nombreux init pour spectral. Ajouter simu clustering métriques nb sous-collections obtenues. Vérifier les résultats obtenus si ARI = 0. Et augmenter la taille M = 30 avec M_1 = M_2 = M_3 = 10. -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques
      @@ -327,7 +340,7 @@ window.Quarto = {
    • Lire biblio fournie Julie, Inférence de réseaux : co-occurence
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    J’ai commencé à lire Faust et al.

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    J’ai lu Faust et al.  Je lis Abdill et al.