8 resultados para Hybrid feature selections
em Université de Montréal, Canada
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Les cadriciels et les bibliothèques sont indispensables aux systèmes logiciels d'aujourd'hui. Quand ils évoluent, il est souvent fastidieux et coûteux pour les développeurs de faire la mise à jour de leur code. Par conséquent, des approches ont été proposées pour aider les développeurs à migrer leur code. Généralement, ces approches ne peuvent identifier automatiquement les règles de modification une-remplacée-par-plusieurs méthodes et plusieurs-remplacées-par-une méthode. De plus, elles font souvent un compromis entre rappel et précision dans leur résultats en utilisant un ou plusieurs seuils expérimentaux. Nous présentons AURA (AUtomatic change Rule Assistant), une nouvelle approche hybride qui combine call dependency analysis et text similarity analysis pour surmonter ces limitations. Nous avons implanté AURA en Java et comparé ses résultats sur cinq cadriciels avec trois approches précédentes par Dagenais et Robillard, M. Kim et al., et Schäfer et al. Les résultats de cette comparaison montrent que, en moyenne, le rappel de AURA est 53,07% plus que celui des autre approches avec une précision similaire (0,10% en moins).
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Bien que partageant une homologie structurelle évidente, les membres antérieurs (MA) sont toujours différents des membres postérieurs (MP). Ceci suggère l’existence d’un programme générique de formation d’un membre, un bauplan, qui doit être modulé de façon spécifique pour engendrer cette différence antéro-postérieure de l’identité. Nous avons donc voulu identifier les mécanismes déployés durant l’évolution pour permettre la mise en place de l’identité des membres. Le laboratoire avait précédemment caractérisé, chez les souris où le gène Pitx1 est inactivé, une transformation partielle des MP en MA couplée à une perte de croissance. Nous avons donc cherché à comprendre les mécanismes en aval de Pitx1 dans la détermination de l’identité postérieure. Notre démarche nous a permis d’identifier les gènes affectés par la perte de Pitx1 dans les MP, où nous avons confirmé une dérégulation de l’expression de Tbx4. Tbx4 et Tbx5 sont des candidats évidents pour déterminer l’identité, leur expression étant restreinte aux MP et MA, respectivement, mais leur implication dans ce processus était sujette à controverse. Nous avons donc évalué l’apport de Tbx4 en aval de Pitx1 dans les processus d’identité en restaurant son expression dans les MP des souris Pitx1-/-. Ce faisant, nous avons pu montrer que Tbx4 est capable de pallier la perte de Pitx1 dans le MP, en rétablissant à la fois les caractères d’identité postérieure et la croissance. En parallèle, nous avons montré que Tbx5 était capable de rétablir la croissance mais non l’identité des MP Pitx1-/-, démontrant ainsi de façon définitive une propriété propre à Tbx4 dans la détermination de l’identité des membres postérieure. La caractérisation de l’activité transcriptionnelle de Tbx4 et Tbx5 nous a permis de mettre en évidence un domaine activateur conservé mais aussi un domaine spécifique à Tbx4, répresseur de la transcription. Par ailleurs, une mutation faux-sens de TBX4 dans les patients atteints du syndrome coxo-podo-patellaire, TBX4Q531R, inactive le domaine répresseur, empêchant la compensation de l’identité mais non de la croissance des MP dépourvus de Pitx1, démontrant l’importance de cette fonction dans l’identité postérieure. La caractérisation de l’activité répressive de Tbx4, qui se manifeste seulement dans les membres postérieurs démontre l’importance de cette fonction dans l’identité postérieure. Nous avons aussi été en mesure d’identifier un corépresseur qui est suffisant pour supporter cette activité de Tbx4. Enfin, nous avons pu aussi démontrer l’activité transcriptionnelle d’un représentant du gène ancestral, présent chez Amphioxus, qui se comporte strictement comme un activateur et semble dépourvu du domaine répresseur. En somme, nous avons précisé le rôle de Tbx4 et Tbx5, ainsi que leur mécanisme, dans la détermination de l’identité des membres. Globalement, nos travaux permettent d’élaborer une théorie où une divergence d’activité transcriptionnelle de Tbx4 et Tbx5 est responsable de l’identité des membres et même entrevoir que cette divergence d’activité soit à la base de son apparition durant l’évolution.
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L’effet d’encombrement, qui nous empêche d’identifier correctement un stimulus visuel lorsqu’il est entouré de flanqueurs, est omniprésent à travers une grande variété de classes de stimuli. L’excentricité du stimulus cible ainsi que la distance cible-flanqueur constituent des facteurs fondamentaux qui modulent l’effet d’encombrement. La similarité cible-flanqueur semble également contribuer à l’ampleur de l’effet d’encombrement, selon des données obtenues avec des stimuli non-linguistiques. La présente étude a examiné ces trois facteurs en conjonction avec le contenu en fréquences spatiales des stimuli, dans une tâche d’identification de lettres. Nous avons présenté des images filtrées de lettres à des sujets non-dyslexiques exempts de troubles neurologiques, tout en manipulant l’excentricité de la cible ainsi que la similarité cible-flanqueurs (selon des matrices de confusion pré-établies). Quatre types de filtrage de fréquences spatiales ont été utilisés : passe-bas, passe-haut, à large bande et mixte (i.e. élimination des fréquences moyennes, connues comme étant optimales pour l’identification de lettres). Ces conditions étaient appariées en termes d’énergie de contraste. Les sujets devaient identifier la lettre cible le plus rapidement possible en évitant de commettre une erreur. Les résultats démontrent que la similarité cible-flanqueur amplifie l’effet d’encombrement, i.e. l’effet conjoint de distance et d’excentricité. Ceci étend les connaissances sur l’impact de la similarité sur l’encombrement à l’identification visuelle de stimuli linguistiques. De plus, la magnitude de l’effet d’encombrement est plus grande avec le filtre passe-bas, suivit du filtre mixte, du filtre passe-haut et du filtre à large bande, avec différences significatives entre les conditions consécutives. Nous concluons que : 1- les fréquences spatiales moyennes offrent une protection optimale contre l’encombrement en identification de lettres; 2- lorsque les fréquences spatiales moyennes sont absentes du stimulus, les hautes fréquences protègent contre l’encombrement alors que les basses fréquences l’amplifient, probablement par l’entremise de leur impact opposé quant la disponibilité de l’information sur les caractéristiques distinctives des stimul.
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Pour respecter les droits auteur, la version electronique de cette thèse a été dépouillée de ses documents visuels et audio-visuels. La version intégrale de la thèse a été déposée au Service de la gestion des documents et des archives de l'Université de Montréal.
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Cette thèse étudie la stabilité et l’instabilité politique des régimes hybrides. Elle pose la question suivante : dans quelles conditions l’autorité des élites au pouvoir est-elle reconnue ou contestée? Notre réponse s’articule en lien avec le caractère inclusif ou exclusif de la coalition dirigeante : c’est-à-dire, l’alliance stratégique des élites dirigeantes avec les groupes sociaux dominants. L’inclusion de ces derniers favorise le consentement et la stabilité; leur exclusion entraîne l’affrontement et l’instabilité politique. Sa composition dépend (i) du degré de violence organisée extra-légale et (ii) du degré de pénétration de l’État sur le territoire et dans l’économie. La première variable permet d’identifier quel groupe social au sein de l’État (militaires) ou du régime (partis d’opposition) est dominant et influence les formes de communication politique avec les élites dirigeantes. La deuxième variable permet d’identifier quel groupe social au sein de l’État (fonctionnaires) ou de la société (chefs locaux) est dominant et oriente les rapports entre les régions et le pouvoir central. L’apport de la recherche est d’approfondir notre compréhension des institutions politiques dans les régimes hybrides en mettant l’accent sur l’identité des groupes sociaux dominants dans un contexte donné. La thèse propose un modèle simple, flexible et original permettant d’appréhender des relations causales autrement contre-intuitives. En ce sens, la stabilité politique est également possible dans un pays où l’État est faible et/ou aux prises avec des mouvements de rébellion; et l’instabilité dans un contexte inverse. Tout dépend de la composition de la coalition dirigeante. Afin d’illustrer les liens logiques formulés et d’exposer les nuances de notre théorie, nous employons une analyse historique comparative de la coalition dirigeante en Malaisie (1957-2010), en Indonésie (1945-1998), au Sénégal (1960-2010) et au Paraguay (1945-2008). La principale conclusion est que les deux variables sont incontournables. L’une sans l’autre offre nécessairement une explication incomplète des alliances politiques qui forgent les conditions de stabilité et d'instabilité dans les régimes hybrides.
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L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence Artificielle, où les agents doivent apprendre à partir d’un nombre potentiellement limité de données. Cette thèse s’inscrit dans cette pensée et aborde divers sujets de recherche liés au problème d’estimation de densité par l’entremise des machines de Boltzmann (BM), modèles graphiques probabilistes au coeur de l’apprentissage profond. Nos contributions touchent les domaines de l’échantillonnage, l’estimation de fonctions de partition, l’optimisation ainsi que l’apprentissage de représentations invariantes. Cette thèse débute par l’exposition d’un nouvel algorithme d'échantillonnage adaptatif, qui ajuste (de fa ̧con automatique) la température des chaînes de Markov sous simulation, afin de maintenir une vitesse de convergence élevée tout au long de l’apprentissage. Lorsqu’utilisé dans le contexte de l’apprentissage par maximum de vraisemblance stochastique (SML), notre algorithme engendre une robustesse accrue face à la sélection du taux d’apprentissage, ainsi qu’une meilleure vitesse de convergence. Nos résultats sont présent ́es dans le domaine des BMs, mais la méthode est générale et applicable à l’apprentissage de tout modèle probabiliste exploitant l’échantillonnage par chaînes de Markov. Tandis que le gradient du maximum de vraisemblance peut-être approximé par échantillonnage, l’évaluation de la log-vraisemblance nécessite un estimé de la fonction de partition. Contrairement aux approches traditionnelles qui considèrent un modèle donné comme une boîte noire, nous proposons plutôt d’exploiter la dynamique de l’apprentissage en estimant les changements successifs de log-partition encourus à chaque mise à jour des paramètres. Le problème d’estimation est reformulé comme un problème d’inférence similaire au filtre de Kalman, mais sur un graphe bi-dimensionnel, où les dimensions correspondent aux axes du temps et au paramètre de température. Sur le thème de l’optimisation, nous présentons également un algorithme permettant d’appliquer, de manière efficace, le gradient naturel à des machines de Boltzmann comportant des milliers d’unités. Jusqu’à présent, son adoption était limitée par son haut coût computationel ainsi que sa demande en mémoire. Notre algorithme, Metric-Free Natural Gradient (MFNG), permet d’éviter le calcul explicite de la matrice d’information de Fisher (et son inverse) en exploitant un solveur linéaire combiné à un produit matrice-vecteur efficace. L’algorithme est prometteur: en terme du nombre d’évaluations de fonctions, MFNG converge plus rapidement que SML. Son implémentation demeure malheureusement inefficace en temps de calcul. Ces travaux explorent également les mécanismes sous-jacents à l’apprentissage de représentations invariantes. À cette fin, nous utilisons la famille de machines de Boltzmann restreintes “spike & slab” (ssRBM), que nous modifions afin de pouvoir modéliser des distributions binaires et parcimonieuses. Les variables latentes binaires de la ssRBM peuvent être rendues invariantes à un sous-espace vectoriel, en associant à chacune d’elles, un vecteur de variables latentes continues (dénommées “slabs”). Ceci se traduit par une invariance accrue au niveau de la représentation et un meilleur taux de classification lorsque peu de données étiquetées sont disponibles. Nous terminons cette thèse sur un sujet ambitieux: l’apprentissage de représentations pouvant séparer les facteurs de variations présents dans le signal d’entrée. Nous proposons une solution à base de ssRBM bilinéaire (avec deux groupes de facteurs latents) et formulons le problème comme l’un de “pooling” dans des sous-espaces vectoriels complémentaires.
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Cette thèse porte sur la reconstruction active de modèles 3D à l’aide d’une caméra et d’un projecteur. Les méthodes de reconstruction standards utilisent des motifs de lumière codée qui ont leurs forces et leurs faiblesses. Nous introduisons de nouveaux motifs basés sur la lumière non structurée afin de pallier aux manques des méthodes existantes. Les travaux présentés s’articulent autour de trois axes : la robustesse, la précision et finalement la comparaison des patrons de lumière non structurée aux autres méthodes. Les patrons de lumière non structurée se différencient en premier lieu par leur robustesse aux interréflexions et aux discontinuités de profondeur. Ils sont conçus de sorte à homogénéiser la quantité d’illumination indirecte causée par la projection sur des surfaces difficiles. En contrepartie, la mise en correspondance des images projetées et capturées est plus complexe qu’avec les méthodes dites structurées. Une méthode d’appariement probabiliste et efficace est proposée afin de résoudre ce problème. Un autre aspect important des reconstructions basées sur la lumière non structurée est la capacité de retrouver des correspondances sous-pixels, c’est-à-dire à un niveau de précision plus fin que le pixel. Nous présentons une méthode de génération de code de très grande longueur à partir des motifs de lumière non structurée. Ces codes ont l’avantage double de permettre l’extraction de correspondances plus précises tout en requérant l’utilisation de moins d’images. Cette contribution place notre méthode parmi les meilleures au niveau de la précision tout en garantissant une très bonne robustesse. Finalement, la dernière partie de cette thèse s’intéresse à la comparaison des méthodes existantes, en particulier sur la relation entre la quantité d’images projetées et la qualité de la reconstruction. Bien que certaines méthodes nécessitent un nombre constant d’images, d’autres, comme la nôtre, peuvent se contenter d’en utiliser moins aux dépens d’une qualité moindre. Nous proposons une méthode simple pour établir une correspondance optimale pouvant servir de référence à des fins de comparaison. Enfin, nous présentons des méthodes hybrides qui donnent de très bons résultats avec peu d’images.
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Targeted peptide methods generally use HPLC-MS/MRM approaches. Although dependent on the instrumental resolution, interferences may occur while performing analysis of complex biological matrices. HPLC-MS/MRM3 is a technique, which provides a significantly better selectivity, compared with HPLC-MS/MRM assay. HPLC-MS/MRM3 allows the detection and quantitation by enriching standard MRM with secondary product ions that are generated within the linear ion trap. Substance P (SP) and neurokinin A (NKA) are tachykinin peptides playing a central role in pain transmission. The objective of this study was to verify whether HPLC-HPLCMS/ MRM3 could provide significant advantages over a more traditional HPLC-MS/MRM assay for the quantification of SP and NKA in rat spinal cord. The results suggest that reconstructed MRM3 chromatograms display significant improvements with the nearly complete elimination of interfering peaks but the sensitivity (i.e. signal-to-noise ratio) was severely reduced. The precision (%CV) observed was between 3.5% - 24.1% using HPLC-MS/MRM and in the range of 4.3% - 13.1% with HPLC-MS/MRM3, for SP and NKA. The observed accuracy was within 10% of the theoretical concentrations tested. HPLC-MS/MRM3 may improve the assay sensitivity to detect difference between samples by reducing significantly the potential of interferences and therefore reduce instrumental errors.