Ispol'zovanie metodov teorii vosstanovleniia v modeliakh optimal'nogo dobyvaniia pishchi [Restoration theory in models of optimal feeding behavior]

The method of stochastic dynamic programming is widely used in ecology of behavior, but has some imperfections because of use of temporal limits. The authors presented an alternative approach based on the methods of the theory of restoration. Suggested method uses cumulative energy reserves per time unit as a criterium, that leads to stationary cycles in the area of states. This approach allows to study the optimal feeding by analytic methods.

Semi-supervised remote sensing image classification with cluster kernels

A semisupervised support vector machine is presented for the classification of remote sensing images. The method exploits the wealth of unlabeled samples for regularizing the training kernel representation locally by means of cluster kernels. The method learns a suitable kernel directly from the image and thus avoids assuming a priori signal relations by using a predefined kernel structure. Good results are obtained in image classification examples when few labeled samples are available. The method scales almost linearly with the number of unlabeled samples and provides out-of-sample predictions.

Restoration of anti-tetanus toxoid responses in patients initiating highly active antiretroviral therapy with or without a boost immunization: an INITIO substudy.

INITIO is an open-labelled randomized trial evaluating first-line therapeutic strategies for human immunodeficiency virus-1 (HIV-1) infection. In an immunology substudy a tetanus toxoid booster (TTB) immunization was planned for 24 weeks after initiation of highly active antiretroviral therapy (HAART). All patients had received tetanus toxoid immunization in childhood. Generation of proliferative responses to tetanus toxoid was compared in two groups of patients, those receiving a protease inhibitor (PI)-sparing regimen (n = 21) and those receiving a PI-containing (n = 54) regimen. Fifty-two participants received a TTB immunization [PI-sparing (n = 15), PI-containing (n = 37)] and 23 participants did not [PI-sparing (n = 6) or PI-containing (n = 17)]. Cellular responses to tetanus antigen were monitored by lymphoproliferation at time of immunization and every 24 weeks to week 156. Proportions with a positive response (defined as stimulation index > or = 3 and Delta counts per minute > or = 3000) were compared at weeks 96 and 156. All analyses were intent-to-treat. Fifty-two participants had a TTB immunization at median 25 weeks; 23 patients did not. At weeks 96 and 156 there was no evidence of a difference in tetanus-specific responses, between those with or without TTB immunization (P = 0.2, P = 0.4). There was no difference in the proportion with response between those with PI-sparing or PI-containing regimens at both time-points (P = 0.8, P = 0.7). The proliferative response to tetanus toxoid was unaffected by initial HAART regimen. Anti-tetanus responses appear to reconstitute eventually in most patients over 156 weeks when treated successfully with HAART, irrespective of whether or not a TTB immunization has been administered.

Do PES Improve the Governance of Forest Restoration?

Payments for Environmental Services (PES) are praised as innovative policy instruments and they influence the governance of forest restoration efforts in two major ways. The first is the establishment of multi-stakeholder agencies as intermediary bodies between funders and planters to manage the funds and to distribute incentives to planters. The second implication is that specific contracts assign objectives to land users in the form of conditions for payments that are believed to increase the chances for sustained impacts on the ground. These implications are important in the assessment of the potential of PES to operate as new and effective funding schemes for forest restoration. They are analyzed by looking at two prominent payments for watershed service programs in Indonesia-Cidanau (Banten province in Java) and West Lombok (Eastern Indonesia)-with combined economic and political science approaches. We derive lessons for the governance of funding efforts (e.g., multi-stakeholder agencies are not a guarantee of success; mixed results are obtained from a reliance on mandatory funding with ad hoc regulations, as opposed to voluntary contributions by the service beneficiary) and for the governance of financial expenditure (e.g., absolute need for evaluation procedures for the internal governance of farmer groups). Furthermore, we observe that these governance features provide no guarantee that restoration plots with the highest relevance for ecosystem services are targeted by the PES

Voir le monde comme une image : le schème de l'image mimétique dans la philosophie de Platon (Cratyle, Sophiste, Timée)

Résumé de la thèse Le travail de thèse «VOIR LE MONDE COMME UNE IMAGE. Le schème de l'image mimétique dans la philosophie de Platon (Cratyle, Sophiste, Timée) » d'Alexandre NEVSKY étudie la conception philosophique de l'image chez Platon. En posant la question : qu'est-ce que l'image pour Platon? l'étude se propose, dans un premier temps, d'analyser la manière précise dont l'idée de l'image fonctionne dans l'articulation logique de l'enquête platonicienne, en se basant avant tout sur trois dialogues majeurs où cette idée est explicitement thématisée par Platon lui-même, à savoir le Cratyle, le Sophiste et le Timée. Par une analyse détaillée de ces textes, Alexandre Nevsky essaie de démontrer que l'idée de l'image fonctionne comme un schème euristique dont la logique interne détermine les moments clés dans le déroulement de chaque dialogue examiné, et constitue ainsi une véritable méthode d'investigation philosophique pour Platon. En suivant cette stratégie platonicienne, l'auteur nous montre quel rôle le schème de l'image joue selon Platon d'abord dans la constitution du langage (le Cratyle), puis, dans celle du discours (le Sophiste) et, enfin, dans celle du monde (le Timée). Une telle approche lui permet de revoir l'interprétation traditionnelle de certains passages clés, célèbres pour leurs difficultés, en mettant en évidence la façon dont la nouvelle perspective platonicienne, introduite grâce au schème de l'image, permet de formuler une solution philosophique originale du problème initial. On y trouve ainsi rediscutés, pour ne citer que quelques exemples, la théorie curieuse de l'imitation phonétique et le problème de la justesse propre du nom-image, la définition philosophique de la notion d'image et la distinction platonicienne entre limage-ressemblance et l'image-apparence, la logique paradoxale de l'introduction d'un troisième genre dans la structure ontologique de l'être et la question du sens exact à donner au «discours vraisemblable » de Platon sur la naissance de l'univers. Dans un deuxième temps, cette étude tente de dégager, derrière la méthode heuristique basée sur le schème de l'image, une véritable conception de l'image mimétique chez Platon. L'une des idées principales de la thèse est ici de montrer que cette conception présente une solution philosophique de Platon au problème de l'apparence archaïque. Car, face à la question sophistique : comment une chose - que ce soit le discours ou le monde - peut-elle être une apparence, quelque chose qui n'existe pas? Platon apporte une réponse tout à fait originale elle le peut en tant qu'image. Or, l'image n'est pas une simple apparence illusoire, elle est le reflet d'une autre réalité, indépendante et véritable, que l'on doit supposer, selon Platon, même quand sa nature exacte nous échappe encore. La conception platonicienne de l'image apparaît ainsi comme un pendant indispensable de la théorie des Formes intelligibles et aussi comme son étape préalable au niveau de laquelle l'âme du philosophe, dans son ascension vers la vérité, se retrouve dans un espace intermédiaire, déjà au-delà des illusions du monde phénoménal, mais encore en-deçà des engagements métaphysiques de la théorie des Formes.

Advanced Kernel Methods For Remote Sensing Image Classification

Résumé Suite aux recentes avancées technologiques, les archives d'images digitales ont connu une croissance qualitative et quantitative sans précédent. Malgré les énormes possibilités qu'elles offrent, ces avancées posent de nouvelles questions quant au traitement des masses de données saisies. Cette question est à la base de cette Thèse: les problèmes de traitement d'information digitale à très haute résolution spatiale et/ou spectrale y sont considérés en recourant à des approches d'apprentissage statistique, les méthodes à noyau. Cette Thèse étudie des problèmes de classification d'images, c'est à dire de catégorisation de pixels en un nombre réduit de classes refletant les propriétés spectrales et contextuelles des objets qu'elles représentent. L'accent est mis sur l'efficience des algorithmes, ainsi que sur leur simplicité, de manière à augmenter leur potentiel d'implementation pour les utilisateurs. De plus, le défi de cette Thèse est de rester proche des problèmes concrets des utilisateurs d'images satellite sans pour autant perdre de vue l'intéret des méthodes proposées pour le milieu du machine learning dont elles sont issues. En ce sens, ce travail joue la carte de la transdisciplinarité en maintenant un lien fort entre les deux sciences dans tous les développements proposés. Quatre modèles sont proposés: le premier répond au problème de la haute dimensionalité et de la redondance des données par un modèle optimisant les performances en classification en s'adaptant aux particularités de l'image. Ceci est rendu possible par un système de ranking des variables (les bandes) qui est optimisé en même temps que le modèle de base: ce faisant, seules les variables importantes pour résoudre le problème sont utilisées par le classifieur. Le manque d'information étiquétée et l'incertitude quant à sa pertinence pour le problème sont à la source des deux modèles suivants, basés respectivement sur l'apprentissage actif et les méthodes semi-supervisées: le premier permet d'améliorer la qualité d'un ensemble d'entraînement par interaction directe entre l'utilisateur et la machine, alors que le deuxième utilise les pixels non étiquetés pour améliorer la description des données disponibles et la robustesse du modèle. Enfin, le dernier modèle proposé considère la question plus théorique de la structure entre les outputs: l'intègration de cette source d'information, jusqu'à présent jamais considérée en télédétection, ouvre des nouveaux défis de recherche. Advanced kernel methods for remote sensing image classification Devis Tuia Institut de Géomatique et d'Analyse du Risque September 2009 Abstract The technical developments in recent years have brought the quantity and quality of digital information to an unprecedented level, as enormous archives of satellite images are available to the users. However, even if these advances open more and more possibilities in the use of digital imagery, they also rise several problems of storage and treatment. The latter is considered in this Thesis: the processing of very high spatial and spectral resolution images is treated with approaches based on data-driven algorithms relying on kernel methods. In particular, the problem of image classification, i.e. the categorization of the image's pixels into a reduced number of classes reflecting spectral and contextual properties, is studied through the different models presented. The accent is put on algorithmic efficiency and the simplicity of the approaches proposed, to avoid too complex models that would not be used by users. The major challenge of the Thesis is to remain close to concrete remote sensing problems, without losing the methodological interest from the machine learning viewpoint: in this sense, this work aims at building a bridge between the machine learning and remote sensing communities and all the models proposed have been developed keeping in mind the need for such a synergy. Four models are proposed: first, an adaptive model learning the relevant image features has been proposed to solve the problem of high dimensionality and collinearity of the image features. This model provides automatically an accurate classifier and a ranking of the relevance of the single features. The scarcity and unreliability of labeled. information were the common root of the second and third models proposed: when confronted to such problems, the user can either construct the labeled set iteratively by direct interaction with the machine or use the unlabeled data to increase robustness and quality of the description of data. Both solutions have been explored resulting into two methodological contributions, based respectively on active learning and semisupervised learning. Finally, the more theoretical issue of structured outputs has been considered in the last model, which, by integrating outputs similarity into a model, opens new challenges and opportunities for remote sensing image processing.

ZHARP: three-dimensional motion tracking from a single image plane.

Three-dimensional imaging and quantification of myocardial function are essential steps in the evaluation of cardiac disease. We propose a tagged magnetic resonance imaging methodology called zHARP that encodes and automatically tracks myocardial displacement in three dimensions. Unlike other motion encoding techniques, zHARP encodes both in-plane and through-plane motion in a single image plane without affecting the acquisition speed. Postprocessing unravels this encoding in order to directly track the 3-D displacement of every point within the image plane throughout an entire image sequence. Experimental results include a phantom validation experiment, which compares zHARP to phase contrast imaging, and an in vivo study of a normal human volunteer. Results demonstrate that the simultaneous extraction of in-plane and through-plane displacements from tagged images is feasible.