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 ci-dessous :
 {{wiki:hemis_organistation.png}}
-A partir de ces agents et de leurs intéractions, le système sera capable
-d'isoler des évènements récurents. Les agents "découper" récupérant les
-variations des états des actionneurs et capteurs à partir des données
-brutes fournies, ensuite les agents "similarité" vont évaluer la
-similarité entre plusieurs variations récurrentes et créer des évènements
-correspond.
-{{wiki:hemis_exp.png}}
-Ces évènements fournit par les agents "similarité" sont ensuite récupéré
-en partie par les agents "associer" qui vont créer des motifs d'évènements
-récurrents qui semble lié entrer eux. C'est motifs seront alors traité
-par les agents "similarité" pour valider leur viabilité.
-{{wiki:hemis_interaction.png}}
-Ainsi des motifs d'évènements sont appris par le système et celui-ci
-est capable de prédire un évènement en fonction d'un autre le précédent.
 ====== Avatar Software Platform ======
 ===== Aperçu Global =====
-L'un des objectifs de ce projet est d'adapter le modèle d'apprentissage
-et de prédiction du système HEMIS à l'architecture des avatars proposé
-par [Mrissa et al., 2015].
 {{wiki:avatar_architecture.png}}
-Un avatar est une représentation logiciel d'un
 ===== Adaptation possible du système d'apprentissage =====
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 Journées  Francophones sur   les   Systèmes   Multi-Agents   (JFSMA),
 Rennes,   France.
-[Mrissa et al., 2015]  Mrissa, M., Medini, L., Jamont, J.-P., Le Sommer, N., and
-Laplace,  J.  (2015).   //An  avatar  architecture  for  the  web  of  things.//
-Internet Computing, IEEE, 19(2):30-38.

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