9 resultados para Could computing

em Université de Montréal, Canada


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La texture est un élément clé pour l’interprétation des images de télédétection à fine résolution spatiale. L’intégration de l’information texturale dans un processus de classification automatisée des images se fait habituellement via des images de texture, souvent créées par le calcul de matrices de co-occurrences (MCO) des niveaux de gris. Une MCO est un histogramme des fréquences d’occurrence des paires de valeurs de pixels présentes dans les fenêtres locales, associées à tous les pixels de l’image utilisée; une paire de pixels étant définie selon un pas et une orientation donnés. Les MCO permettent le calcul de plus d’une dizaine de paramètres décrivant, de diverses manières, la distribution des fréquences, créant ainsi autant d’images texturales distinctes. L’approche de mesure des textures par MCO a été appliquée principalement sur des images de télédétection monochromes (ex. images panchromatiques, images radar monofréquence et monopolarisation). En imagerie multispectrale, une unique bande spectrale, parmi celles disponibles, est habituellement choisie pour générer des images de texture. La question que nous avons posée dans cette recherche concerne justement cette utilisation restreinte de l’information texturale dans le cas des images multispectrales. En fait, l’effet visuel d’une texture est créé, non seulement par l’agencement particulier d’objets/pixels de brillance différente, mais aussi de couleur différente. Plusieurs façons sont proposées dans la littérature pour introduire cette idée de la texture à plusieurs dimensions. Parmi celles-ci, deux en particulier nous ont intéressés dans cette recherche. La première façon fait appel aux MCO calculées bande par bande spectrale et la seconde utilise les MCO généralisées impliquant deux bandes spectrales à la fois. Dans ce dernier cas, le procédé consiste en le calcul des fréquences d’occurrence des paires de valeurs dans deux bandes spectrales différentes. Cela permet, en un seul traitement, la prise en compte dans une large mesure de la « couleur » des éléments de texture. Ces deux approches font partie des techniques dites intégratives. Pour les distinguer, nous les avons appelées dans cet ouvrage respectivement « textures grises » et « textures couleurs ». Notre recherche se présente donc comme une analyse comparative des possibilités offertes par l’application de ces deux types de signatures texturales dans le cas spécifique d’une cartographie automatisée des occupations de sol à partir d’une image multispectrale. Une signature texturale d’un objet ou d’une classe d’objets, par analogie aux signatures spectrales, est constituée d’une série de paramètres de texture mesurés sur une bande spectrale à la fois (textures grises) ou une paire de bandes spectrales à la fois (textures couleurs). Cette recherche visait non seulement à comparer les deux approches intégratives, mais aussi à identifier la composition des signatures texturales des classes d’occupation du sol favorisant leur différentiation : type de paramètres de texture / taille de la fenêtre de calcul / bandes spectrales ou combinaisons de bandes spectrales. Pour ce faire, nous avons choisi un site à l’intérieur du territoire de la Communauté Métropolitaine de Montréal (Longueuil) composé d’une mosaïque d’occupations du sol, caractéristique d’une zone semi urbaine (résidentiel, industriel/commercial, boisés, agriculture, plans d’eau…). Une image du satellite SPOT-5 (4 bandes spectrales) de 10 m de résolution spatiale a été utilisée dans cette recherche. Puisqu’une infinité d’images de texture peuvent être créées en faisant varier les paramètres de calcul des MCO et afin de mieux circonscrire notre problème nous avons décidé, en tenant compte des études publiées dans ce domaine : a) de faire varier la fenêtre de calcul de 3*3 pixels à 21*21 pixels tout en fixant le pas et l’orientation pour former les paires de pixels à (1,1), c'est-à-dire à un pas d’un pixel et une orientation de 135°; b) de limiter les analyses des MCO à huit paramètres de texture (contraste, corrélation, écart-type, énergie, entropie, homogénéité, moyenne, probabilité maximale), qui sont tous calculables par la méthode rapide de Unser, une approximation des matrices de co-occurrences, c) de former les deux signatures texturales par le même nombre d’éléments choisis d’après une analyse de la séparabilité (distance de Bhattacharya) des classes d’occupation du sol; et d) d’analyser les résultats de classification (matrices de confusion, exactitudes, coefficients Kappa) par maximum de vraisemblance pour conclure sur le potentiel des deux approches intégratives; les classes d’occupation du sol à reconnaître étaient : résidentielle basse et haute densité, commerciale/industrielle, agricole, boisés, surfaces gazonnées (incluant les golfs) et plans d’eau. Nos principales conclusions sont les suivantes a) à l’exception de la probabilité maximale, tous les autres paramètres de texture sont utiles dans la formation des signatures texturales; moyenne et écart type sont les plus utiles dans la formation des textures grises tandis que contraste et corrélation, dans le cas des textures couleurs, b) l’exactitude globale de la classification atteint un score acceptable (85%) seulement dans le cas des signatures texturales couleurs; c’est une amélioration importante par rapport aux classifications basées uniquement sur les signatures spectrales des classes d’occupation du sol dont le score est souvent situé aux alentours de 75%; ce score est atteint avec des fenêtres de calcul aux alentours de11*11 à 15*15 pixels; c) Les signatures texturales couleurs offrant des scores supérieurs à ceux obtenus avec les signatures grises de 5% à 10%; et ce avec des petites fenêtres de calcul (5*5, 7*7 et occasionnellement 9*9) d) Pour plusieurs classes d’occupation du sol prises individuellement, l’exactitude dépasse les 90% pour les deux types de signatures texturales; e) une seule classe est mieux séparable du reste par les textures grises, celle de l’agricole; f) les classes créant beaucoup de confusions, ce qui explique en grande partie le score global de la classification de 85%, sont les deux classes du résidentiel (haute et basse densité). En conclusion, nous pouvons dire que l’approche intégrative par textures couleurs d’une image multispectrale de 10 m de résolution spatiale offre un plus grand potentiel pour la cartographie des occupations du sol que l’approche intégrative par textures grises. Pour plusieurs classes d’occupations du sol un gain appréciable en temps de calcul des paramètres de texture peut être obtenu par l’utilisation des petites fenêtres de traitement. Des améliorations importantes sont escomptées pour atteindre des exactitudes de classification de 90% et plus par l’utilisation des fenêtres de calcul de taille variable adaptées à chaque type d’occupation du sol. Une méthode de classification hiérarchique pourrait être alors utilisée afin de séparer les classes recherchées une à la fois par rapport au reste au lieu d’une classification globale où l’intégration des paramètres calculés avec des fenêtres de taille variable conduirait inévitablement à des confusions entre classes.

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La substitution est une méthode de prévention primaire qui permet l’élimination à la source des dangers pour les travailleurs. Une des étapes de la démarche est la comparaison des options afin de procéder au choix final. Divers indices de comparaison, basés sur des paramètres physicochimiques, sanitaires et environnementaux des substances, permettent de guider ce choix. Toutefois, aucune évaluation de ces indices n’a été effectuée dans le cas de la substitution des solvants. Une recherche de développement a été entreprise afin de proposer une méthodologie améliorée de comparaison des solvants. La démarche d’analyse de substitution et la comparaison des options de remplacement à l’aide du rapport de danger de vapeur (« Vapour Hazard Ratio », VHR) ont été appliquées à un cas réel de substitution de solvants en entreprise. Trois indices de potentiel de surexposition (IPS) (VHR, « Måleteknisk Arbejdshygiejnisk Luftbehov » (MAL) et « SUBstitution FACtor » (SUBFAC)) et trois indices globaux de hiérarchisation des dangers (indice air (ψiair), « Indiana Relative Chemical Hazard Score » (IRCHS) et « Final Hazard Score » (FHS)) ont été évalués et comparés à partir de listes de 56 et 67 solvants respectivement. La problématique de la non-idéalité des mélanges a aussi été considérée par rapport aux IPS par l’évaluation et la comparaison de 50 mélanges de solvant. Une méthodologie d’établissement d’une valeur limite d’exposition (VLE), pour les solvants n’en possédant pas, a été développée par modélisation de type relations quantitatives propriété-propriété (QPPR). La modélisation QPPR des VLE, effectuée sur une liste de 88 solvants possédant une VLE, a été effectuée à partir des coefficients de partage octanol:air, octanol:eau, sang:air et des constantes métaboliques. L’étude de cas a montré que l’utilisation du VHR facilitait la comparaison des options, bien qu’elle puisse se heurter à l’absence de VLE. Les indices VHR et SUBFAC ont été identifiés comme des méthodes très proches, caractérisées par une forte corrélation (R=0,99) alors que l’indice MAL se distingue des deux autres IPS par une perte d’information sur la volatilité résultant en une corrélation plus faible avec le VHR (R=0,75). L’impact de la non idealité, évalué par le calcul de coefficients d’activité sur une série de 50 mélanges, a permis d’établir que les ratios entre les indices VHR corrigés et non corrigés variaient entre 0,57 et 2,7, suggérant un facteur de sécurité de cinq lors de la comparaison de mélanges. Les analyses de corrélation et de sensibilité ont montré que les indices de hiérarchisation des dangers différaient de façon importante sur leur prise en compte de paramètres comme la volatilité, les VLE, l’exposition cutanée, l’inflammabilité, la cancérogénicité et les divers paramètres environnementaux. Aucun de ces indices ne peut être recommandé pour la substitution des solvants. Deux modèles QPPR ont été développés afin de prédire des VLE et des VHR, et 61 % et 87 % des VHR prédits variaient respectivement d’un facteur maximal de deux et de cinq par rapport aux VHR calculés. Nos résultats mènent à proposer une démarche améliorée de comparaison en deux étapes. Après un tri selon des critères prioritaires de santé, de sécurité et d’environnement, la comparaison devrait se baser sur le calcul du VHR tout en considérant d’autres paramètres selon la situation concrète de l’entreprise ou du procédé. La comparaison devra tenir compte de la non-idéalité pour les mélanges, et de VLE estimées pour les solvants n’en possédant pas.

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Contexte: Bien que plusieurs algorithmes pharmacogénétiques de prédiction de doses de warfarine aient été publiés, peu d’études ont comparé la validité de ces algorithmes en pratique clinique réelle. Objectif: Évaluer trois algorithmes pharmacogénomiques dans une population de patients qui initient un traitement à la warfarine et qui souffrent de fibrillation auriculaire ou de problèmes de valves cardiaques. Analyser la performance des algorithmes de Gage et al., de Michaud et al. ainsi que de l’IWPC quant à la prédiction de la dose de warfarine permettant d’atteindre l’INR thérapeutique. Méthodes: Un devis de cohorte rétrospectif fut utilisé afin d’évaluer la validité des algorithmes chez 605 patients ayant débuté une thérapie de warfarine à l’Institut de Cardiologie de Montréal. Le coefficient de corrélation de Pearson ainsi que l’erreur absolue moyenne ont été utilisés pour évaluer la précision des algorithmes. L’exactitude clinique des prédictions de doses fut évaluée en calculant le nombre de patients pour qui la dose prédite était sous-estimée, idéalement estimée ou surestimée. Enfin, la régression linéaire multiple a été utilisée pour évaluer la validité d’un modèle de prédiction de doses de warfarine obtenu en ajoutant de nouvelles covariables. Résultats : L’algorithme de Gage a obtenu la proportion de variation expliquée la plus élevée (R2 ajusté = 44 %) ainsi que la plus faible erreur absolue moyenne (MAE = 1.41 ± 0.06). De plus, la comparaison des proportions de patients ayant une dose prédite à moins de 20 % de la dose observée a confirmé que l’algorithme de Gage était également le plus performant. Conclusion : Le modèle publié par Gage en 2008 est l’algorithme pharmacogénétique le plus exact dans notre population pour prédire des doses thérapeutiques de warfarine.

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En écologie, dans le cadre par exemple d’études des services fournis par les écosystèmes, les modélisations descriptive, explicative et prédictive ont toutes trois leur place distincte. Certaines situations bien précises requièrent soit l’un soit l’autre de ces types de modélisation ; le bon choix s’impose afin de pouvoir faire du modèle un usage conforme aux objectifs de l’étude. Dans le cadre de ce travail, nous explorons dans un premier temps le pouvoir explicatif de l’arbre de régression multivariable (ARM). Cette méthode de modélisation est basée sur un algorithme récursif de bipartition et une méthode de rééchantillonage permettant l’élagage du modèle final, qui est un arbre, afin d’obtenir le modèle produisant les meilleures prédictions. Cette analyse asymétrique à deux tableaux permet l’obtention de groupes homogènes d’objets du tableau réponse, les divisions entre les groupes correspondant à des points de coupure des variables du tableau explicatif marquant les changements les plus abrupts de la réponse. Nous démontrons qu’afin de calculer le pouvoir explicatif de l’ARM, on doit définir un coefficient de détermination ajusté dans lequel les degrés de liberté du modèle sont estimés à l’aide d’un algorithme. Cette estimation du coefficient de détermination de la population est pratiquement non biaisée. Puisque l’ARM sous-tend des prémisses de discontinuité alors que l’analyse canonique de redondance (ACR) modélise des gradients linéaires continus, la comparaison de leur pouvoir explicatif respectif permet entre autres de distinguer quel type de patron la réponse suit en fonction des variables explicatives. La comparaison du pouvoir explicatif entre l’ACR et l’ARM a été motivée par l’utilisation extensive de l’ACR afin d’étudier la diversité bêta. Toujours dans une optique explicative, nous définissons une nouvelle procédure appelée l’arbre de régression multivariable en cascade (ARMC) qui permet de construire un modèle tout en imposant un ordre hiérarchique aux hypothèses à l’étude. Cette nouvelle procédure permet d’entreprendre l’étude de l’effet hiérarchisé de deux jeux de variables explicatives, principal et subordonné, puis de calculer leur pouvoir explicatif. L’interprétation du modèle final se fait comme dans une MANOVA hiérarchique. On peut trouver dans les résultats de cette analyse des informations supplémentaires quant aux liens qui existent entre la réponse et les variables explicatives, par exemple des interactions entres les deux jeux explicatifs qui n’étaient pas mises en évidence par l’analyse ARM usuelle. D’autre part, on étudie le pouvoir prédictif des modèles linéaires généralisés en modélisant la biomasse de différentes espèces d’arbre tropicaux en fonction de certaines de leurs mesures allométriques. Plus particulièrement, nous examinons la capacité des structures d’erreur gaussienne et gamma à fournir les prédictions les plus précises. Nous montrons que pour une espèce en particulier, le pouvoir prédictif d’un modèle faisant usage de la structure d’erreur gamma est supérieur. Cette étude s’insère dans un cadre pratique et se veut un exemple pour les gestionnaires voulant estimer précisément la capture du carbone par des plantations d’arbres tropicaux. Nos conclusions pourraient faire partie intégrante d’un programme de réduction des émissions de carbone par les changements d’utilisation des terres.

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L'adoption des technologies de réseaux sans-fil de type WiFi a connu une croissance impressionnante ces dernières années. Cette vague de popularité ne semble pas vouloir s'estomper, il est estimé que 84 millions d’appareils seront vendus en 2007 totalisant des revenus de 3.7 milliards de dollars. Devant cette forte demande, les fabricants d’appareils de télécommunications ont songés à développer des produits encore plus performants. Appuyé par la norme IEEE 802.16, un consortium du nom de WiMAX Forum a regroupé 350 membres dans le but de promouvoir des produits standardisés portant la marque WiMAX. À l'inverse des premières versions du WiFi, le WiMAX sera doté de mécanismes de sécurité beaucoup plus fiables. L'avantage du WiMAX, comme pour plusieurs de ses concurrents, repose sur sa capacité d'opérer sur une large bande de fréquences, réglementées ou non. Sa portée théorique de 50 Km et son débit escompté de 75 Mbit/s a capté l'attention des fournisseurs de services qui cherchent à réduire leurs coûts d'exploitations mais également de divers organismes gouvernementaux qui espèrent améliorer les services de communications dans les communautés des régions éloignées. Grâce à l'appui du ministre des Affaires indiennes et du nord canadien, le territoire du Nunavut a mis sur pied un réseau à large bande qui dessert actuellement l’ensemble de ses 29 communautés sur tout son territoire. La possibilité de couvrir une superficie de plusieurs kilomètres ramène à la surface le concept d’omniprésence ou de « Pervasive computing ». Cette notion représente l’intégration des technologies dans notre entourage afin de rendre nos interactions avec celle-ci plus naturelles. Nos déplacements dans cet environnement pourraient être facilités puisque les ordinateurs seraient en mesure de détecter et réagir à notre présence pour nous offrir des solutions personnalisées. Les déploiements de réseaux de type WiMAX sont déjà en cours dans plusieurs pays, d'après la situation actuelle du marché, il est envisageable de voir une forte adoption de cette forme de diffusion d’informations dans les prochaines années. Le présent document trace un résumé des applications liées au WiMAX et discute de certaines problématiques engendrées par ce type de réseau.

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This work describes a methodology for converting a specialized dictionary into a learner’s dictionary. The dictionary to which we apply our conversion method is the DiCoInfo, Dictionnaire fondamental de l’informatique et de l’Internet. We focus on changes affecting the presentation of data categories. What is meant by specialized dictionary for learners, in our case, is a dictionary covering the field of computer science and Internet meeting our users’ needs in communicative and cognitive situations. Our dictionary is aimed at learners’ of the computing language. We start by presenting a detailed description of four dictionaries for learners. We explain how the observations made on these resources have helped us in developing our methodology.In order to develop our methodology, first, based on Bergenholtz and Tarp’s works (Bergenholtz 2003; Tarp 2008; Fuertes Olivera and Tarp 2011), we defined the type of users who may use our dictionary. Translators are our first intended users. Other users working in the fields related to translation are also targeted: proofreaders, technical writers, interpreters. We also determined the use situations of our dictionary. It aims to assist the learners in solving text reception and text production problems (communicative situations) and in studying the terminology of computing (cognitive situations). Thus, we could establish its lexicographical functions: communicative and cognitive functions. Then, we extracted 50 articles from the DiCoInfo to which we applied a number of changes in different aspects: the layout, the presentation of data, the navigation and the use of multimedia. The changes were made according to two fundamental parameters: 1) simplification of the presentation; 2) lexicographic functions (which include the intended users and user’s situations). In this way, we exploited the widgets offered by the technology to update the interface and layout. Strategies have been developed to organize a large number of lexical links in a simpler way. We associated these links with examples showing their use in specific contexts. Multimedia as audio pronunciation and illustrations has been used.