Sur une méthode algorithmique de synthése d'une machine séquentielle

Dans le problème de la synthèse d'une machine séquentielle, on peut, grosso modo, distinguer trois étapes : le passage des données du système à construire à la représentation tabulée (table de fluence ou table des phases, dans le cas d'un système asynchrone);le codage des états internes de cette table (de façon,dans le cas d'une machine synchrone, à obtenir si possible une décomposition en sous-machines, et,dans le cas d'une machine asynchrone, de façon à éviter les phénomènes de courses et d'aléas); enfin,l'écriture des équations et le dessin du schéma logique de la machine (en essayant par exemple de minimaliser le nombre de composants nécessaires à la. réalisation du circuit).

Évaluation de l’aléa et du risque sismique en Haïti dirigée vers la conception parasismique

Après le séisme qui eut lieu en Haïti le 12 janvier 2010, dont l’épicentre a été localisé non loin de la capitale, Port-au-Prince (25 km en direction sud-est), d’une magnitude Mw 7.0 et à une profondeur de 13 km, le pays s’est retrouvé dans une situation catastrophique et d’extrême pauvreté, avec des graves carences en matière de santé, nutrition, éducation et logement. Les effets du tremblement de terre ont été dévastateurs pour la population : on compte plus de 300.000 morts, presque autant de blessés et 1,3 millions de sans-abri logès dans des campements « provisoires ». Quant aux conséquences matérielles, le séisme a totalement détruit près de 100.000 maisons et endommagé près de 200.000 (source : USGS). Ce tremblement de terre a été le plus fort enregistré dans la zone depuis 1770. De plus le séisme fut perceptible dans des pays voisins comme Cuba, la Jamaïque et la République Dominicaine, où il a provoqué l’alarme et des évacuations préventives. La reconstruction du pays reste un sujet prioritaire pour la coopération internationale. Le présent projet, SISMO-HAITÍ, a été développé dans le but d’apporter la connaissance et l’information nécessaires afin de faciliter la prise de mesures préventives face au risque sismique existant, afin d’éviter qu’un éventuel futur séisme ne déclenche une nouvelle catastrophe. Dans le cas d’Haïti, aucune institution n’était chargée d’assurer une surveillance sismique, mais un contact direct a été établi avec l’Observatoire National de l’Environnement et de la Vulnérabilité (ONEV) en Haïti à travers son directeur Dwinel Belizaire Ing. M. Sc., qui est précisément celui qui a sollicité l’aide qui a motivé la présente proposition. Le but ultime de ce projet est l’étude des mesures d’atténuation du risque élevé qui demeure, contribuant ainsi au développement durable de la région. Dans cette optique, la menace sismique en Haïti a été évaluée, constituant la base sur laquelle on prétend élaborer des critères de conception parasismique pour la reconstruction du pays qui pourront être inclus dans la première version de la norme antisismique, ainsi que le risque sismique à Port-au-Prince, dont les résultats serviront de base pour élaborer les plans d’urgence face à ce risque naturel. Les objectifs spécifiques atteints sont : • Évaluation de l'aléa sismique en Haïti. On en obtient des cartes de différents paramètres de mouvement pour différentes probabilités de dépassement (ce qui suppose connaître la probabilité associée aux mouvements dus à des tremblements futurs). • Évaluation de l'effet local à Port-au-Prince et élaboration d'une carte de microzonage de la ville. • Étude de la vulnérabilité sismique locale à Port-au-Prince. • Estimation du risque sismique à Port-au-Prince. • Mesures d'atténuation du risque et de conception parasismique. Ce rapport résume les activités et les résultats obtenus a cours de l'année 2011 lors de la mise en œuvre de ce projet. Le groupe de travail est une équipe multidisciplinaire composée de chercheurs de différents établissements universitaires et de recherche (Université Polytechnique de Madrid-UPM-, Conseil Supérieur de la Recherche Scientifique (CSIC) ; U. Complutense de Madrid-UCM-, U-UA-Alicante, Almeria-UAL-U., U. Autonome de Saint-Domingue, UASD et Université de Porto Rico Mayagüez--UPRM) experts dans les diverses matières impliquées dans le projet: géologie, sismologie, génie parasismique, architecture et gestion de l'information géographique. Tous les membres de cette équipe ont travaillé ensemble tout au long de l'année, en réalisant des réunions, des ateliers de travail, des vidéoconférences, en plus d'une visite à Port-au-Prince en Juillet 2011 afin de procéder à la première collecte de données.

Sistema para integrar automáticamente datos públicos del NCBI en la plataforma de medicina personalizada p-medicine

En los últimos años ha habido un gran aumento de fuentes de datos biomédicos. La aparición de nuevas técnicas de extracción de datos genómicos y generación de bases de datos que contienen esta información ha creado la necesidad de guardarla para poder acceder a ella y trabajar con los datos que esta contiene. La información contenida en las investigaciones del campo biomédico se guarda en bases de datos. Esto se debe a que las bases de datos permiten almacenar y manejar datos de una manera simple y rápida. Dentro de las bases de datos existen una gran variedad de formatos, como pueden ser bases de datos en Excel, CSV o RDF entre otros. Actualmente, estas investigaciones se basan en el análisis de datos, para a partir de ellos, buscar correlaciones que permitan inferir, por ejemplo, tratamientos nuevos o terapias más efectivas para una determinada enfermedad o dolencia. El volumen de datos que se maneja en ellas es muy grande y dispar, lo que hace que sea necesario el desarrollo de métodos automáticos de integración y homogeneización de los datos heterogéneos. El proyecto europeo p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) tiene como objetivo asistir a los investigadores médicos, en este caso de investigaciones relacionadas con el cáncer, proveyéndoles con nuevas herramientas para el manejo de datos y generación de nuevo conocimiento a partir del análisis de los datos gestionados. La ingestión de datos en la plataforma de p-medicine, y el procesamiento de los mismos con los métodos proporcionados, buscan generar nuevos modelos para la toma de decisiones clínicas. Dentro de este proyecto existen diversas herramientas para integración de datos heterogéneos, diseño y gestión de ensayos clínicos, simulación y visualización de tumores y análisis estadístico de datos. Precisamente en el ámbito de la integración de datos heterogéneos surge la necesidad de añadir información externa al sistema proveniente de bases de datos públicas, así como relacionarla con la ya existente mediante técnicas de integración semántica. Para resolver esta necesidad se ha creado una herramienta, llamada Term Searcher, que permite hacer este proceso de una manera semiautomática. En el trabajo aquí expuesto se describe el desarrollo y los algoritmos creados para su correcto funcionamiento. Esta herramienta ofrece nuevas funcionalidades que no existían dentro del proyecto para la adición de nuevos datos provenientes de fuentes públicas y su integración semántica con datos privados.---ABSTRACT---Over the last few years, there has been a huge growth of biomedical data sources. The emergence of new techniques of genomic data generation and data base generation that contain this information, has created the need of storing it in order to access and work with its data. The information employed in the biomedical research field is stored in databases. This is due to the capability of databases to allow storing and managing data in a quick and simple way. Within databases there is a variety of formats, such as Excel, CSV or RDF. Currently, these biomedical investigations are based on data analysis, which lead to the discovery of correlations that allow inferring, for example, new treatments or more effective therapies for a specific disease or ailment. The volume of data handled in them is very large and dissimilar, which leads to the need of developing new methods for automatically integrating and homogenizing the heterogeneous data. The p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) European project aims to assist medical researchers, in this case related to cancer research, providing them with new tools for managing and creating new knowledge from the analysis of the managed data. The ingestion of data into the platform and its subsequent processing with the provided tools aims to enable the generation of new models to assist in clinical decision support processes. Inside this project, there exist different tools related to areas such as the integration of heterogeneous data, the design and management of clinical trials, simulation and visualization of tumors and statistical data analysis. Particularly in the field of heterogeneous data integration, there is a need to add external information from public databases, and relate it to the existing ones through semantic integration methods. To solve this need a tool has been created: the term Searcher. This tool aims to make this process in a semiautomatic way. This work describes the development of this tool and the algorithms employed in its operation. This new tool provides new functionalities that did not exist inside the p-medicine project for adding new data from public databases and semantically integrate them with private data.