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Vous pouvez configurer votre logiciel de navigation de manière à ce que des cookies soient enregistrés dans votre terminal ou, au contraire, qu’ils soient rejetés, soit systématiquement, soit selon leur émetteur.

Vous pouvez également configurer votre logiciel de navigation de manière à ce que l’acceptation ou le refus des cookies vous soient proposés ponctuellement, avant qu’un cookie soit susceptible d’être enregistré dans votre terminal.

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La configuration de chaque navigateur est différente. Elle est décrite dans le menu d’aide de votre navigateur, qui vous permettra de savoir de quelle manière modifier vos souhaits en matière de cookies.

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  2. Cliquez sur l’onglet « Confidentialité »
  3. Vous pouvez paramétrer vos choix concernant les cookies à l’aide d’un curseur. Si vous cliquez sur « Avancé » vous pouvez faire une gestion manuelle et avancée des cookies
  4. Sauvegardez vos préférences en cliquant sur « OK »

Mozilla Firefox

  1. Dans le menu en haut de la page cliquez sur « Outils » puis « Options »
  2. Sélectionnez l’onglet « Vie privée »
  3. Paragraphe Historique : Dans le menu déroulant « Règles de conservation », cliquez sur « utiliser les paramètres personnalisés pour l’historique »
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  5. Sauvegardez vos préférences en cliquant sur « OK »

Google Chrome

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12 mars 2018 | Intelligence ambiante : MobileMii s’enrichit de fonctionnalités avancées

mobile mii 250Le List*, institut de CEA Tech, vient de dévoiler les nouvelles fonctionnalités de la plate-forme d’intelligence ambiante « MobileMii Smart Home ». En plus des actions, elle reconnait désormais des activités, ouvrant des perspectives dans le domaine de la domotique intelligente, de la surveillance de personnes fragiles etc.

Deux ans après avoir proposé la détection en temps réel du comportement de personnes dans un logement, la plate-forme MobileMii s'enrichit de fonctionnalités avancées. Tandis que le premier démonstrateur permet de déterminer la localisation et la posture de l'usager pour identifier une action, le nouveau est capable de distinguer des activités-types (ménage, cuisine, repas, travail…) grâce à des techniques d'analyse vidéo à l'état de l'art.

Pour y parvenir, un apprentissage statistique des activités par machine learning a été réalisé à partir d'une base de données de vidéos de 45 minutes spécialement réalisée. Une cinquantaine de participants ont ainsi exécuté différentes activités prédéfinies, permettant de prendre en compte la variabilité d'une même activité en fonction des personnes. Le premier prototype de ce système unique au monde, atteint déjà un taux de reconnaissance de 75% par analyse des données d'une seule caméra.

Les recherches se poursuivent pour améliorer l'algorithme et y intégrer la reconnaissance des objets en plus de celle des gestes, ainsi qu'un raisonnement de plus haut niveau. La valorisation de cette innovation pour des services à la personne est également en cours d'expérimentation au sein du projet ITEA3 Emospaces.

*Depuis 2006, le List est labellisé Institut Carnot (Institut Carnot TN@UPSaclay).

Retrouvez cette actualité sur http://www.cea-tech.fr/