Patrons de distribution des crustacés planctoniques dans le fleuve Saint-Laurent

La recherche porte sur les patrons de distribution longitudinale (amont-aval) et transversale (rive nord - rive sud) des communautés de crustacés planctoniques qui ont été analysés le long du fleuve Saint-Laurent entre le lac Saint-François et la zone de transition estuarienne, à deux hydropériodes en mai (crue) et en août (étiage). Les données zooplanctoniques et environnementales ont été récoltées à 52 stations réparties sur 16 transects transversaux en 2006. Au chapitre 1, nous présentons les principaux modèles écosystémiques en rivière, une synthèse des facteurs influençant le zooplancton en rivières et les objectifs et hypothèses de recherche. Au chapitre 2, nous décrivons la structure des communautés de zooplancton dans trois zones biogéographiques du fleuve et 6 habitats longitudinaux, ainsi que les relations entre la structure du zooplancton et la distribution spatiale des masses d’eau et les variables environnementales. Au chapitre 3, nous réalisons une partition de la variation des variables spatiales AEM (basées sur la distribution des masses d’eau) et des variables environnementales pour évaluer quelle part de la variation du zooplancton est expliquée par les processus hydrologiques (variables AEM) et les conditions locales (facteurs environnementaux). Le gradient salinité-conductivité relié à la discontinuité fleuve-estuaire a déterminé la distribution à grande échelle du zooplancton. Dans les zones fluviales, la distribution du zooplancton est davantage influencée par la distribution des masses d’eau que par les facteurs environnementaux locaux. La distribution des masses d’eau explique une plus grande partie de la variation dans la distribution du zooplancton en août qu’en mai.

Quantum nonlocality, cryptography and complexity

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Network pricing problems : complexity, polyhedral study and solution approaches

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Effect of modeling methods on the body and head-neck-trunck moments of inertia calculations in individuals of different morphology

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Application du concept des transactions pour la modélisation et la simulation multicoeur des systèmes sur puce

Avec la complexité croissante des systèmes sur puce, de nouveaux défis ne cessent d’émerger dans la conception de ces systèmes en matière de vérification formelle et de synthèse de haut niveau. Plusieurs travaux autour de SystemC, considéré comme la norme pour la conception au niveau système, sont en cours afin de relever ces nouveaux défis. Cependant, à cause du modèle de concurrence complexe de SystemC, relever ces défis reste toujours une tâche difficile. Ainsi, nous pensons qu’il est primordial de partir sur de meilleures bases en utilisant un modèle de concurrence plus efficace. Par conséquent, dans cette thèse, nous étudions une méthodologie de conception qui offre une meilleure abstraction pour modéliser des composants parallèles en se basant sur le concept de transaction. Nous montrons comment, grâce au raisonnement simple que procure le concept de transaction, il devient plus facile d’appliquer la vérification formelle, le raffinement incrémental et la synthèse de haut niveau. Dans le but d’évaluer l’efficacité de cette méthodologie, nous avons fixé l’objectif d’optimiser la vitesse de simulation d’un modèle transactionnel en profitant d’une machine multicoeur. Nous présentons ainsi l’environnement de modélisation et de simulation parallèle que nous avons développé. Nous étudions différentes stratégies d’ordonnancement en matière de parallélisme et de surcoût de synchronisation. Une expérimentation faite sur un modèle du transmetteur Wi-Fi 802.11a a permis d’atteindre une accélération d’environ 1.8 en utilisant deux threads. Avec 8 threads, bien que la charge de travail des différentes transactions n’était pas importante, nous avons pu atteindre une accélération d’environ 4.6, ce qui est un résultat très prometteur.

Morphologic evaluation of ruptured abdominal aortic aneurysm by 3D modeling

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Improving automation in model-driven engineering using examples

Cette thèse a pour but d’améliorer l’automatisation dans l’ingénierie dirigée par les modèles (MDE pour Model Driven Engineering). MDE est un paradigme qui promet de réduire la complexité du logiciel par l’utilisation intensive de modèles et des transformations automatiques entre modèles (TM). D’une façon simplifiée, dans la vision du MDE, les spécialistes utilisent plusieurs modèles pour représenter un logiciel, et ils produisent le code source en transformant automatiquement ces modèles. Conséquemment, l’automatisation est un facteur clé et un principe fondateur de MDE. En plus des TM, d’autres activités ont besoin d’automatisation, e.g. la définition des langages de modélisation et la migration de logiciels. Dans ce contexte, la contribution principale de cette thèse est de proposer une approche générale pour améliorer l’automatisation du MDE. Notre approche est basée sur la recherche méta-heuristique guidée par les exemples. Nous appliquons cette approche sur deux problèmes importants de MDE, (1) la transformation des modèles et (2) la définition précise de langages de modélisation. Pour le premier problème, nous distinguons entre la transformation dans le contexte de la migration et les transformations générales entre modèles. Dans le cas de la migration, nous proposons une méthode de regroupement logiciel (Software Clustering) basée sur une méta-heuristique guidée par des exemples de regroupement. De la même façon, pour les transformations générales, nous apprenons des transformations entre modèles en utilisant un algorithme de programmation génétique qui s’inspire des exemples des transformations passées. Pour la définition précise de langages de modélisation, nous proposons une méthode basée sur une recherche méta-heuristique, qui dérive des règles de bonne formation pour les méta-modèles, avec l’objectif de bien discriminer entre modèles valides et invalides. Les études empiriques que nous avons menées, montrent que les approches proposées obtiennent des bons résultats tant quantitatifs que qualitatifs. Ceux-ci nous permettent de conclure que l’amélioration de l’automatisation du MDE en utilisant des méthodes de recherche méta-heuristique et des exemples peut contribuer à l’adoption plus large de MDE dans l’industrie à là venir.

Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks

Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.

Création interactive de mondes virtuels : combiner génération procédurale et contrôle utilisateur intuitif

Réalisé en cotutelle avec l'Université de Grenoble.

Modélisation de l’engagement et de la charge mentale de travail dans les Systèmes Tutoriels Intelligents

Les récents avancements en sciences cognitives, psychologie et neurosciences, ont démontré que les émotions et les processus cognitifs sont intimement reliés. Ce constat a donné lieu à une nouvelle génération de Systèmes Tutoriels Intelligents (STI) dont la logique d’adaptation repose sur une considération de la dimension émotionnelle et affective de l’apprenant. Ces systèmes, connus sous le nom de Systèmes Tutoriels Émotionnellement Intelligents (STEI), cherchent à se doter des facultés des tuteurs humains dans leurs capacités à détecter, comprendre et s’adapter intuitivement en fonction de l’état émotionnel des apprenants. Toutefois, en dépit du nombre important de travaux portant sur la modélisation émotionnelle, les différents résultats empiriques ont démontré que les STEI actuels n’arrivent pas à avoir un impact significatif sur les performances et les réactions émotionnelles des apprenants. Ces limites sont principalement dues à la complexité du concept émotionnel qui rend sa modélisation difficile et son interprétation ambiguë. Dans cette thèse, nous proposons d’augmenter les STEI des indicateurs d’états mentaux d’engagement et de charge mentale de travail. Ces états mentaux ont l’avantage d’englober à la fois une dimension affective et cognitive. Pour cela, nous allons, dans une première partie, présenter une approche de modélisation de ces indicateurs à partir des données de l’activité cérébrale des apprenants. Dans une seconde partie, nous allons intégrer ces modèles dans un STEI capable d’adapter en temps réel le processus d’apprentissage en fonction de ces indicateurs.

A physically based trunk soft tissue modeling for scoliosis surgery planning systems

One of the major concerns of scoliotic patients undergoing spinal correction surgery is the trunk's external appearance after the surgery. This paper presents a novel incremental approach for simulating postoperative trunk shape in scoliosis surgery. Preoperative and postoperative trunk shapes data were obtained using three-dimensional medical imaging techniques for seven patients with adolescent idiopathic scoliosis. Results of qualitative and quantitative evaluations, based on the comparison of the simulated and actual postoperative trunk surfaces, showed an adequate accuracy of the method. Our approach provides a candidate simulation tool to be used in a clinical environment for the surgery planning process.