Transient high level mammalian reovirus replication in a bat epithelial cell line occurs without cytopathic effect

Mammalian reoviruses exhibit a large host range and infected cells are generally killed; however, most studies examined only a few cell types and host species, and are probably not representative of all possible interactions between virus and host cell. Many questions thus remain concerning the nature of cellular factors that affect viral replication and cell death. In the present work, it was observed that replication of the classical mammalian reovirus serotype 3 Dearing in a bat epithelial cell line, Tb1.Lu, does not result in cell lysis and is rapidly reduced to very low levels. Prior uncoating of virions by chymotrypsin treatment, to generate infectious subviral particles, increased the initial level of infection but without any significant effect on further viral replication or cell survival. Infected cells remain resistant to virus reinfection and secrete an antiviral factor, most likely interferon, that is protective against the unrelated encephalomyocarditis virus. Although, the transformed status of a cell is believed to promote reovirus replication and viral “oncolysis”, resistant Tb1.Lu cells exhibit a classical phenotype of transformed cells by forming colonies in semisolid soft agar medium. Further transduction of Tb.Lu cells with a constitutively-active Ras oncogene does not seem cell growth or reovirus effect on these cells. Infected Tb1.Lu cells can produce low-level of infectious virus for a long time without any apparent effect, although these cells are resistant to reinfection. The results suggest that Tb1.Lu cells can mount an unusual antiviral response. Specific properties of bat cells may thus be in part responsible for the ability of the animals to act as reservoirs for viruses in general and for novel reoviruses in particular. Their peculiar resistance to cell lysis also makes Tb1.Lu cells an attractive model to study the cellular and viral factors that determine the ability of reovirus to replicate and destroy infected cells.

Training deep convolutional architectures for vision

Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce processus d’optimisation est néanmoins difficile. Les réseaux profonds à base de Machine de Boltzmann Restreintes (RBM) ont récemment été proposés afin de guider l’extraction de représentations intermédiaires, grâce à un algorithme d’apprentissage non-supervisé. Ce mémoire présente, par l’entremise de trois articles, des contributions à ce domaine de recherche. Le premier article traite de la RBM convolutionelle. L’usage de champs réceptifs locaux ainsi que le regroupement d’unités cachées en couches partageant les même paramètres, réduit considérablement le nombre de paramètres à apprendre et engendre des détecteurs de caractéristiques locaux et équivariant aux translations. Ceci mène à des modèles ayant une meilleure vraisemblance, comparativement aux RBMs entraînées sur des segments d’images. Le deuxième article est motivé par des découvertes récentes en neurosciences. Il analyse l’impact d’unités quadratiques sur des tâches de classification visuelles, ainsi que celui d’une nouvelle fonction d’activation. Nous observons que les RNAs à base d’unités quadratiques utilisant la fonction softsign, donnent de meilleures performances de généralisation. Le dernière article quand à lui, offre une vision critique des algorithmes populaires d’entraînement de RBMs. Nous montrons que l’algorithme de Divergence Contrastive (CD) et la CD Persistente ne sont pas robustes : tous deux nécessitent une surface d’énergie relativement plate afin que leur chaîne négative puisse mixer. La PCD à "poids rapides" contourne ce problème en perturbant légèrement le modèle, cependant, ceci génère des échantillons bruités. L’usage de chaînes tempérées dans la phase négative est une façon robuste d’adresser ces problèmes et mène à de meilleurs modèles génératifs.

Sur l’utilisation du langage de programmation Scheme pour le développement de jeux vidéo

Ce mémoire vise à recenser les avantages et les inconvénients de l'utilisation du langage de programmation fonctionnel dynamique Scheme pour le développement de jeux vidéo. Pour ce faire, la méthode utilisée est d'abord basée sur une approche plus théorique. En effet, une étude des besoins au niveau de la programmation exprimés par ce type de développement, ainsi qu'une description détaillant les fonctionnalités du langage Scheme pertinentes au développement de jeux vidéo sont données afin de bien mettre en contexte le sujet. Par la suite, une approche pratique est utilisée en effectuant le développement de deux jeux vidéo de complexités croissantes: Space Invaders et Lode Runner. Le développement de ces jeux vidéo a mené à l'extension du langage Scheme par plusieurs langages spécifiques au domaine et bibliothèques, dont notamment un système de programmation orienté objets et un système de coroutines. L'expérience acquise par le développement de ces jeux est finalement comparée à celle d'autres développeurs de jeux vidéo de l'industrie qui ont utilisé Scheme pour la création de titres commerciaux. En résumé, l'utilisation de ce langage a permis d'atteindre un haut niveau d'abstraction favorisant la modularité des jeux développés sans affecter les performances de ces derniers.

Algorithmes de recommandation musicale

Ce mémoire est composé de trois articles qui s’unissent sous le thème de la recommandation musicale à grande échelle. Nous présentons d’abord une méthode pour effectuer des recommandations musicales en récoltant des étiquettes (tags) décrivant les items et en utilisant cette aura textuelle pour déterminer leur similarité. En plus d’effectuer des recommandations qui sont transparentes et personnalisables, notre méthode, basée sur le contenu, n’est pas victime des problèmes dont souffrent les systèmes de filtrage collaboratif, comme le problème du démarrage à froid (cold start problem). Nous présentons ensuite un algorithme d’apprentissage automatique qui applique des étiquettes à des chansons à partir d’attributs extraits de leur fichier audio. L’ensemble de données que nous utilisons est construit à partir d’une très grande quantité de données sociales provenant du site Last.fm. Nous présentons finalement un algorithme de génération automatique de liste d’écoute personnalisable qui apprend un espace de similarité musical à partir d’attributs audio extraits de chansons jouées dans des listes d’écoute de stations de radio commerciale. En plus d’utiliser cet espace de similarité, notre système prend aussi en compte un nuage d’étiquettes que l’utilisateur est en mesure de manipuler, ce qui lui permet de décrire de manière abstraite la sorte de musique qu’il désire écouter.

Essais sur les logiciels libres : licences doubles, effets de réseau, et concurrence

This thesis examines the microeconomic consequences of the arrival of open source in the software market. Specifically, it analyzes three features of open source software by using specific models of industrial organization. Open source software is free, and may be modified or duplicated by anyone. The first paper studies the entry of an open source software in a closed source software market. Using a model of horizontal differentiation, the analysis considers a closed source firm's investment in the quality of its software. The introduction of open source on the market reduces the firm's investment in quality and increases the price of its software. Moreover, the entry of open source software may reduce consumer welfare. Post-entry by an open source software, the reduction in market share lowers the firm's incentive to invest in quality. The second paper features vertical differentiation to study a monopolist selling supporting product to its software. The study begins by contrasting the supply of support by an open source provider and a closed source vendor. The model shows that in both cases the levels of support offered are the same. In addition, consumer welfare is higher and profit lower under an open source software. Then, the paper considers the competition in the provision of support. Here, the supply of high level support is greater than under a monopolist. Finally, the monopolist adopts a dual licensing strategy to extract more surplus from developers interested in modifying open source software and redistributing the resulting product. This technique, when the developers place high value on the source code, generates more profit if the monopolist chooses to publish as open source rather than closed source. The last paper studies how a closed source firm is affected by the introduction of an open source benefiting from contributions by users. A vertical differentiation model is used, and reveals that, when contribution of users is present, the closed source vendor may lower its price to a level where it forces the open source out of the market. The firm's lower price not only increases demand for its software, but also induces consumers into switching from open to closed source software therefore reducing the contribution of users.

Visual information processing during conscious and non-conscious face perception

Les stimuli naturels projetés sur nos rétines nous fournissent de l’information visuelle riche. Cette information varie le long de propriétés de « bas niveau » telles que la luminance, le contraste, et les fréquences spatiales. Alors qu’une partie de cette information atteint notre conscience, une autre partie est traitée dans le cerveau sans que nous en soyons conscients. Les propriétés de l’information influençant l’activité cérébrale et le comportement de manière consciente versus non-consciente demeurent toutefois peu connues. Cette question a été examinée dans les deux derniers articles de la présente thèse, en exploitant les techniques psychophysiques développées dans les deux premiers articles. Le premier article présente la boîte à outils SHINE (spectrum, histogram, and intensity normalization and equalization), développée afin de permettre le contrôle des propriétés de bas niveau de l'image dans MATLAB. Le deuxième article décrit et valide la technique dite des bulles fréquentielles, qui a été utilisée tout au long des études de cette thèse pour révéler les fréquences spatiales utilisées dans diverses tâches de perception des visages. Cette technique offre les avantages d’une haute résolution au niveau des fréquences spatiales ainsi que d’un faible biais expérimental. Le troisième et le quatrième article portent sur le traitement des fréquences spatiales en fonction de la conscience. Dans le premier cas, la méthode des bulles fréquentielles a été utilisée avec l'amorçage par répétition masquée dans le but d’identifier les fréquences spatiales corrélées avec les réponses comportementales des observateurs lors de la perception du genre de visages présentés de façon consciente versus non-consciente. Les résultats montrent que les mêmes fréquences spatiales influencent de façon significative les temps de réponse dans les deux conditions de conscience, mais dans des sens opposés. Dans le dernier article, la méthode des bulles fréquentielles a été combinée à des enregistrements intracrâniens et au Continuous Flash Suppression (Tsuchiya & Koch, 2005), dans le but de cartographier les fréquences spatiales qui modulent l'activation de structures spécifiques du cerveau (l'insula et l'amygdale) lors de la perception consciente versus non-consciente des expressions faciales émotionnelles. Dans les deux régions, les résultats montrent que la perception non-consciente s'effectue plus rapidement et s’appuie davantage sur les basses fréquences spatiales que la perception consciente. La contribution de cette thèse est donc double. D’une part, des contributions méthodologiques à la recherche en perception visuelle sont apportées par l'introduction de la boîte à outils SHINE ainsi que de la technique des bulles fréquentielles. D’autre part, des indications sur les « corrélats de la conscience » sont fournies à l’aide de deux approches différentes.

Integrating information literacy in health sciences curricula: a case study from Québec

Objective: To portray an information literacy programme demonstrating a high level of integration in health sciences curricula and a teaching orientation aiming towards the development of lifelong learning skills. The setting is a French-speaking North American university. Methods: The offering includes standard workshops such as MEDLINE searching and specialised sessions such as pharmaceutical patents searching. A contribution to an international teaching collaboration in Haiti where workshops had to be thoroughly adapted to the clientele is also presented. Online guides addressing information literacy topics complement the programme. Results and evaluation: A small team of librarians and technicians taught 276 hours of library instruction during the 2011-2012 academic year. Methods used for evaluating information skills include scoring features of literature searches and user satisfaction surveys. Discussion: Privileged contacts between librarians and faculty resulting from embedded library instruction as well as from active participation in library committees result in a growing reputation of library services across academic departments and bring forth collaboration opportunities. Sustainability and evolution of the library instruction programme is warranted by frequent communication with partners in the clinical field, active involvement in academic networks and health library associations, and reflective professional strategies.

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.