9 resultados para Hysteretic Down-Sampling

em Université de Montréal, Canada


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La synthèse d'images dites photoréalistes nécessite d'évaluer numériquement la manière dont la lumière et la matière interagissent physiquement, ce qui, malgré la puissance de calcul impressionnante dont nous bénéficions aujourd'hui et qui ne cesse d'augmenter, est encore bien loin de devenir une tâche triviale pour nos ordinateurs. Ceci est dû en majeure partie à la manière dont nous représentons les objets: afin de reproduire les interactions subtiles qui mènent à la perception du détail, il est nécessaire de modéliser des quantités phénoménales de géométries. Au moment du rendu, cette complexité conduit inexorablement à de lourdes requêtes d'entrées-sorties, qui, couplées à des évaluations d'opérateurs de filtrage complexes, rendent les temps de calcul nécessaires à produire des images sans défaut totalement déraisonnables. Afin de pallier ces limitations sous les contraintes actuelles, il est nécessaire de dériver une représentation multiéchelle de la matière. Dans cette thèse, nous construisons une telle représentation pour la matière dont l'interface correspond à une surface perturbée, une configuration qui se construit généralement via des cartes d'élévations en infographie. Nous dérivons notre représentation dans le contexte de la théorie des microfacettes (conçue à l'origine pour modéliser la réflectance de surfaces rugueuses), que nous présentons d'abord, puis augmentons en deux temps. Dans un premier temps, nous rendons la théorie applicable à travers plusieurs échelles d'observation en la généralisant aux statistiques de microfacettes décentrées. Dans l'autre, nous dérivons une procédure d'inversion capable de reconstruire les statistiques de microfacettes à partir de réponses de réflexion d'un matériau arbitraire dans les configurations de rétroréflexion. Nous montrons comment cette théorie augmentée peut être exploitée afin de dériver un opérateur général et efficace de rééchantillonnage approximatif de cartes d'élévations qui (a) préserve l'anisotropie du transport de la lumière pour n'importe quelle résolution, (b) peut être appliqué en amont du rendu et stocké dans des MIP maps afin de diminuer drastiquement le nombre de requêtes d'entrées-sorties, et (c) simplifie de manière considérable les opérations de filtrage par pixel, le tout conduisant à des temps de rendu plus courts. Afin de valider et démontrer l'efficacité de notre opérateur, nous synthétisons des images photoréalistes anticrenelées et les comparons à des images de référence. De plus, nous fournissons une implantation C++ complète tout au long de la dissertation afin de faciliter la reproduction des résultats obtenus. Nous concluons avec une discussion portant sur les limitations de notre approche, ainsi que sur les verrous restant à lever afin de dériver une représentation multiéchelle de la matière encore plus générale.

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We provide a theoretical framework to explain the empirical finding that the estimated betas are sensitive to the sampling interval even when using continuously compounded returns. We suppose that stock prices have both permanent and transitory components. The permanent component is a standard geometric Brownian motion while the transitory component is a stationary Ornstein-Uhlenbeck process. The discrete time representation of the beta depends on the sampling interval and two components labelled \"permanent and transitory betas\". We show that if no transitory component is present in stock prices, then no sampling interval effect occurs. However, the presence of a transitory component implies that the beta is an increasing (decreasing) function of the sampling interval for more (less) risky assets. In our framework, assets are labelled risky if their \"permanent beta\" is greater than their \"transitory beta\" and vice versa for less risky assets. Simulations show that our theoretical results provide good approximations for the means and standard deviations of estimated betas in small samples. Our results can be perceived as indirect evidence for the presence of a transitory component in stock prices, as proposed by Fama and French (1988) and Poterba and Summers (1988).

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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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Le suivi thérapeutique est recommandé pour l’ajustement de la dose des agents immunosuppresseurs. La pertinence de l’utilisation de la surface sous la courbe (SSC) comme biomarqueur dans l’exercice du suivi thérapeutique de la cyclosporine (CsA) dans la transplantation des cellules souches hématopoïétiques est soutenue par un nombre croissant d’études. Cependant, pour des raisons intrinsèques à la méthode de calcul de la SSC, son utilisation en milieu clinique n’est pas pratique. Les stratégies d’échantillonnage limitées, basées sur des approches de régression (R-LSS) ou des approches Bayésiennes (B-LSS), représentent des alternatives pratiques pour une estimation satisfaisante de la SSC. Cependant, pour une application efficace de ces méthodologies, leur conception doit accommoder la réalité clinique, notamment en requérant un nombre minimal de concentrations échelonnées sur une courte durée d’échantillonnage. De plus, une attention particulière devrait être accordée à assurer leur développement et validation adéquates. Il est aussi important de mentionner que l’irrégularité dans le temps de la collecte des échantillons sanguins peut avoir un impact non-négligeable sur la performance prédictive des R-LSS. Or, à ce jour, cet impact n’a fait l’objet d’aucune étude. Cette thèse de doctorat se penche sur ces problématiques afin de permettre une estimation précise et pratique de la SSC. Ces études ont été effectuées dans le cadre de l’utilisation de la CsA chez des patients pédiatriques ayant subi une greffe de cellules souches hématopoïétiques. D’abord, des approches de régression multiple ainsi que d’analyse pharmacocinétique de population (Pop-PK) ont été utilisées de façon constructive afin de développer et de valider adéquatement des LSS. Ensuite, plusieurs modèles Pop-PK ont été évalués, tout en gardant à l’esprit leur utilisation prévue dans le contexte de l’estimation de la SSC. Aussi, la performance des B-LSS ciblant différentes versions de SSC a également été étudiée. Enfin, l’impact des écarts entre les temps d’échantillonnage sanguins réels et les temps nominaux planifiés, sur la performance de prédiction des R-LSS a été quantifié en utilisant une approche de simulation qui considère des scénarios diversifiés et réalistes représentant des erreurs potentielles dans la cédule des échantillons sanguins. Ainsi, cette étude a d’abord conduit au développement de R-LSS et B-LSS ayant une performance clinique satisfaisante, et qui sont pratiques puisqu’elles impliquent 4 points d’échantillonnage ou moins obtenus dans les 4 heures post-dose. Une fois l’analyse Pop-PK effectuée, un modèle structural à deux compartiments avec un temps de délai a été retenu. Cependant, le modèle final - notamment avec covariables - n’a pas amélioré la performance des B-LSS comparativement aux modèles structuraux (sans covariables). En outre, nous avons démontré que les B-LSS exhibent une meilleure performance pour la SSC dérivée des concentrations simulées qui excluent les erreurs résiduelles, que nous avons nommée « underlying AUC », comparée à la SSC observée qui est directement calculée à partir des concentrations mesurées. Enfin, nos résultats ont prouvé que l’irrégularité des temps de la collecte des échantillons sanguins a un impact important sur la performance prédictive des R-LSS; cet impact est en fonction du nombre des échantillons requis, mais encore davantage en fonction de la durée du processus d’échantillonnage impliqué. Nous avons aussi mis en évidence que les erreurs d’échantillonnage commises aux moments où la concentration change rapidement sont celles qui affectent le plus le pouvoir prédictif des R-LSS. Plus intéressant, nous avons mis en exergue que même si différentes R-LSS peuvent avoir des performances similaires lorsque basées sur des temps nominaux, leurs tolérances aux erreurs des temps d’échantillonnage peuvent largement différer. En fait, une considération adéquate de l'impact de ces erreurs peut conduire à une sélection et une utilisation plus fiables des R-LSS. Par une investigation approfondie de différents aspects sous-jacents aux stratégies d’échantillonnages limités, cette thèse a pu fournir des améliorations méthodologiques notables, et proposer de nouvelles voies pour assurer leur utilisation de façon fiable et informée, tout en favorisant leur adéquation à la pratique clinique.

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Background: An important challenge in conducting social research of specific relevance to harm reduction programs is locating hidden populations of consumers of substances like cannabis who typically report few adverse or unwanted consequences of their use. Much of the deviant, pathologized perception of drug users is historically derived from, and empirically supported, by a research emphasis on gaining ready access to users in drug treatment or in prison populations with higher incidence of problems of dependence and misuse. Because they are less visible, responsible recreational users of illicit drugs have been more difficult to study. Methods: This article investigates Respondent Driven Sampling (RDS) as a method of recruiting experienced marijuana users representative of users in the general population. Based on sampling conducted in a multi-city study (Halifax, Montreal, Toronto, and Vancouver), and compared to samples gathered using other research methods, we assess the strengths and weaknesses of RDS recruitment as a means of gaining access to illicit substance users who experience few harmful consequences of their use. Demographic characteristics of the sample in Toronto are compared with those of users in a recent household survey and a pilot study of Toronto where the latter utilized nonrandom self-selection of respondents. Results: A modified approach to RDS was necessary to attain the target sample size in all four cities (i.e., 40 'users' from each site). The final sample in Toronto was largely similar, however, to marijuana users in a random household survey that was carried out in the same city. Whereas well-educated, married, whites and females in the survey were all somewhat overrepresented, the two samples, overall, were more alike than different with respect to economic status and employment. Furthermore, comparison with a self-selected sample suggests that (even modified) RDS recruitment is a cost-effective way of gathering respondents who are more representative of users in the general population than nonrandom methods of recruitment ordinarily produce. Conclusions: Research on marijuana use, and other forms of drug use hidden in the general population of adults, is important for informing and extending harm reduction beyond its current emphasis on 'at-risk' populations. Expanding harm reduction in a normalizing context, through innovative research on users often overlooked, further challenges assumptions about reducing harm through prohibition of drug use and urges consideration of alternative policies such as decriminalization and legal regulation.

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Introduction. In utero, l’infection des membranes maternelles et fœtales, la chorioamniotite, passe souvent inaperçue et, en particulier lorsque associée à une acidémie, due à l’occlusion du cordon ombilical (OCO), comme il se produirait au cours du travail, peut entrainer des lésions cérébrales et avoir des répercussions neurologiques péri - et postnatales à long terme chez le fœtus. Il n'existe actuellement aucun moyen de détecter précocement ces conditions pathologiques in utéro afin de prévenir ou de limiter ces atteintes. Hypothèses. 1)l’électroencéphalogramme (EEG) fœtal obtenu du scalp fœtal pourrait servir d’outil auxiliaire à la surveillance électronique fœtale du rythme cardiaque fœtal (RCF) pour la détection précoce d'acidémie fœtale et d'agression neurologique; 2) la fréquence d’échantillonnage de l’ECG fœtal (ECGf) a un impact important sur le monitoring continu de la Variabilité du Rythme Cardiaque (VRCf) dans la prédiction de l’acidémie fœtale ; 3) les patrons de la corrélation de la VRCf aux cytokines pro-inflammatoires refléteront les états de réponses spontanées versus inflammatoires de la Voie Cholinergique Anti-inflammatoire (VCA); 4) grâce au développement d’un modèle de prédictions mathématiques, la prédiction du pH et de l’excès de base (EB) à la naissance sera possible avec seulement une heure de monitoring d’ECGf. Méthodes. Dans une série d’études fondamentales et cliniques, en utilisant respectivement le mouton et une cohorte de femmes en travail comme modèle expérimental et clinique , nous avons modélisé 1) une situation d’hypoxie cérébrale résultant de séquences d’occlusion du cordon ombilical de sévérité croissante jusqu’à atteindre un pH critique limite de 7.00 comme méthode expérimentale analogue au travail humain pour tester les première et deuxième hypothèses 2) un inflammation fœtale modérée en administrant le LPS à une autre cohorte animale pour vérifier la troisième hypothèse et 3) un modèle mathématique de prédictions à partir de paramètres et mesures validés cliniquement qui permettraient de déterminer les facteurs de prédiction d’une détresse fœtale pour tester la dernière hypothèse. Résultats. Les séries d’OCO répétitives se sont soldés par une acidose marquée (pH artériel 7.35±0.01 à 7.00±0.01), une diminution des amplitudes à l'électroencéphalogramme( EEG) synchronisé avec les décélérations du RCF induites par les OCO accompagnées d'une baisse pathologique de la pression artérielle (PA) et une augmentation marquée de VRCf avec hypoxie-acidémie aggravante à 1000 Hz, mais pas à 4 Hz, fréquence d’échantillonnage utilisée en clinique. L’administration du LPS entraîne une inflammation systémique chez le fœtus avec les IL-6 atteignant un pic 3 h après et des modifications de la VRCf retraçant précisément ce profil temporel des cytokines. En clinique, avec nos cohortes originale et de validation, un modèle statistique basée sur une matrice de 103 mesures de VRCf (R2 = 0,90, P < 0,001) permettent de prédire le pH mais pas l’EB, avec une heure d’enregistrement du RCF avant la poussée. Conclusions. La diminution de l'amplitude à l'EEG suggère un mécanisme d'arrêt adaptatif neuroprotecteur du cerveau et suggère que l'EEG fœtal puisse être un complément utile à la surveillance du RCF pendant le travail à haut risque chez la femme. La VRCf étant capable de détecter une hypoxie-acidémie aggravante tôt chez le fœtus à 1000Hz vs 4 Hz évoque qu’un mode d'acquisition d’ECG fœtal plus sensible pourrait constituer une solution. Des profils distinctifs de mesures de la VRCf, identifiés en corrélation avec les niveaux de l'inflammation, ouvre une nouvelle voie pour caractériser le profil inflammatoire de la réponse fœtale à l’infection. En clinique, un monitoring de chevet de prédiction du pH et EB à la naissance, à partir de mesures de VRCf permettrait des interprétations visuelles plus explicites pour des prises de décision plus exactes en obstétrique au cours du travail.

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L'écologie urbaine est un nouveau champ de recherche qui cherche à comprendre les structures et les patrons des communautés et des écosystèmes situés dans des paysages urbains. Les petits plans d’eau sont connus comme des écosystèmes aquatiques qui peuvent contenir une biodiversité considérable pour plusieurs groupes taxonomiques (oiseaux, amphibiens, macroinvertébrés), ce qui en fait des écosystèmes intéressants pour les études de conservation. Cependant, la biodiversité du zooplancton, un élément central des réseaux trophiques aquatiques, n’est pas entièrement connue pour les plans d’eaux urbains et devrait être mieux décrite et comprise. Cette étude a évalué les patrons de biodiversité des communautés zooplanctoniques dans des plans d’eau urbains sur l’Ile de Montréal et leurs sources de variation. Des suggestions pour l’évaluation et la conservation de la biodiversité sont aussi discutées. La biodiversité zooplanctonique des plans d’eaux urbains s’est avérée être assez élevée, avec les cladocères et les rotifères montrant les contributions à la diversité gamma et bêta les plus élevées. Sur l’ensemble des plans d’eau, il y avait une corrélation négative entre les contributions à la bêta diversité des cladocères et des rotifères. Au niveau de chaque plan d'eau, la zone littorale colonisée par des macrophytes s'est avérée être un habitat important pour la biodiversité zooplactonique, contribuant considérablement à la richesse en taxons, souvent avec une différente composition en espèces. Les communautés zooplanctoniques répondaient aux facteurs ascendants et descendants, mais aussi aux pratiques d’entretien, car le fait de vider les plans d’eau en hiver affecte la composition des communautés zooplanctoniques. Les communautés de cladocères dans ces plans d’eau possédaient des quantités variables de diversité phylogénétique, ce qui permet de les classer afin de prioriser les sites à préserver par rapport à la diversité phylogénétique. Le choix des sites à préserver afin de maximiser la diversité phylogénétique devrait être correctement établi, afin d’eviter de faire des choix sous-optimaux. Cependant, pour des taxons tels que les cladocères, pour lesquels les relations phylogénétiques demeurent difficiles à établir, placer une confiance absolue dans un seul arbre est une procédure dangereuse. L’incorporation de l’incertitude phylogénétique a démontré que, lorsqu’elle est prise en compte, plusieurs différences potentielles entre la diversité phylogenétique ne sont plus supportées. Les patrons de composition des communautés différaient entre les plans d’eau, les mois et les zones d’échantillonnage. Etant donné les intéractions sont significatives entres ces facters; ceci indique que tous ces facteurs devraient êtres considérés. L’urbanisation ne semblait pas sélectionner pour un type unique de composition des groupes alimentaires, étant donné que les communautés pouvaient changer entres des assemblages de types alimentaires différents. Les variables environnementales, surtout la couverture du plan d’eau en macrophytes, étaient des facteurs importants pour la biodiversité zooplanctonique, affectant la richesse spécifique de divers groupes taxonomiques et alimentaires. Ces variables affectaient aussi la composition des communautés, mais dans une moindre mesure, étant des variables explicatives modestes, ce qui indiquerait le besoin de considérer d’autres processus.