5 resultados para lazy parsing

em Université de Montréal, Canada


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L'éducation à la citoyenneté comme forme de socialisation juridique est un moyen parmi d'autres qui nous permet de concevoir un possible dépassement de la «raison paresseuse» dans laquelle sont engagés les modèles politiques occidentaux. Les bases d'un nouveau code moral proposant à la fois une identité individuelle et collective pour le citoyen sont nécessaires. Ainsi, les énergies consacrées à la meilleure formation possible des futurs acteurs de la société québécoise, au partage d'idées et de perceptions dans une perspective contemporaine, ne peuvent être que bénéfiques pour l'avancement et l'avènement d'une société où l'équité coexiste avec la différence. C'est en réfléchissant et en échangeant sur le sujet avec notre entourage que nous avons décidé de concentrer nos recherches dans le domaine de 1'« éducation à la citoyenneté» avec comme contenu le droit. Naturellement, l'analyse à proprement positiviste du droit est ici mise de côté. Comme nous le verrons plus loin, une étude qui aborde la vision que se font les jeunes de l'univers juridique qui les entoure commande plutôt une approche sociologique. Les conclusions tirées de notre projet de recherche contribueront au débat entourant les concepts de citoyenneté, de droits fondamentaux et de responsabilités sociales dans une dynamique d'apprentissage. En tenant compte de la dimension culturelle de la citoyenneté, nous décrirons les différences d'interprétation et de représentation des droits fondamentaux et des responsabilités sociales dans la conscience d'« initiés» et de « non initiés» à une activité de socialisation juridique organisée par le Centre de développement pour l'exercice de la citoyenneté (CDEC), Débats de citoyens. Ce n'est qu'une fois cet exercice complété que nous tenterons d'évaluer le bienfondé et la validité d'une telle approche pédagogique. Mots clés: Éducation, citoyenneté, droits, responsabilités, socialisation, culture, débat, différence.

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Ce mémoire présente une implantation de la création paresseuse de tâches desti- née à des systèmes multiprocesseurs à mémoire distribuée. Elle offre un sous-ensemble des fonctionnalités du Message-Passing Interface et permet de paralléliser certains problèmes qui se partitionnent difficilement de manière statique grâce à un système de partitionnement dynamique et de balancement de charge. Pour ce faire, il se base sur le langage Multilisp, un dialecte de Scheme orienté vers le traitement parallèle, et implante sur ce dernier une interface semblable à MPI permettant le calcul distribué multipro- cessus. Ce système offre un langage beaucoup plus riche et expressif que le C et réduit considérablement le travail nécessaire au programmeur pour pouvoir développer des programmes équivalents à ceux en MPI. Enfin, le partitionnement dynamique permet de concevoir des programmes qui seraient très complexes à réaliser sur MPI. Des tests ont été effectués sur un système local à 16 processeurs et une grappe à 16 processeurs et il offre de bonnes accélérations en comparaison à des programmes séquentiels équiva- lents ainsi que des performances acceptables par rapport à MPI. Ce mémoire démontre que l’usage des futures comme technique de partitionnement dynamique est faisable sur des multiprocesseurs à mémoire distribuée.

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Ce mémoire explore le lien entre les relations politiques entretenues par l’empire romain et le royaume sassanide et la représentation que faisaient des Perses les auteurs de l’antiquité tardive. Une tradition littéraire défavorable aux orientaux est en effet perceptible tout au long de l’antiquité : les Perses, notamment, sont ainsi cruels, lâches, efféminés, paresseux et perfides. Ces topoi, dont les racines se retrouvent dès le 5e siècle avant J.-C., évoluent-ils à la fin de l’antiquité, lorsque la puissance des Sassanides rivalise avec celle des empereurs? S’appuyant sur les travaux des dernières années sur l’altérité et sur l’ethnographie antique, ce mémoire s’efforce d’autre part de mieux comprendre les Romains en eux-mêmes en faisant l’analyse de leur rapport à leurs voisins.

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Dans cette dissertation, nous présentons plusieurs techniques d’apprentissage d’espaces sémantiques pour plusieurs domaines, par exemple des mots et des images, mais aussi à l’intersection de différents domaines. Un espace de représentation est appelé sémantique si des entités jugées similaires par un être humain, ont leur similarité préservée dans cet espace. La première publication présente un enchaînement de méthodes d’apprentissage incluant plusieurs techniques d’apprentissage non supervisé qui nous a permis de remporter la compétition “Unsupervised and Transfer Learning Challenge” en 2011. Le deuxième article présente une manière d’extraire de l’information à partir d’un contexte structuré (177 détecteurs d’objets à différentes positions et échelles). On montrera que l’utilisation de la structure des données combinée à un apprentissage non supervisé permet de réduire la dimensionnalité de 97% tout en améliorant les performances de reconnaissance de scènes de +5% à +11% selon l’ensemble de données. Dans le troisième travail, on s’intéresse à la structure apprise par les réseaux de neurones profonds utilisés dans les deux précédentes publications. Plusieurs hypothèses sont présentées et testées expérimentalement montrant que l’espace appris a de meilleures propriétés de mixage (facilitant l’exploration de différentes classes durant le processus d’échantillonnage). Pour la quatrième publication, on s’intéresse à résoudre un problème d’analyse syntaxique et sémantique avec des réseaux de neurones récurrents appris sur des fenêtres de contexte de mots. Dans notre cinquième travail, nous proposons une façon d’effectuer de la recherche d’image ”augmentée” en apprenant un espace sémantique joint où une recherche d’image contenant un objet retournerait aussi des images des parties de l’objet, par exemple une recherche retournant des images de ”voiture” retournerait aussi des images de ”pare-brises”, ”coffres”, ”roues” en plus des images initiales.

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Les langages de programmation typés dynamiquement tels que JavaScript et Python repoussent la vérification de typage jusqu’au moment de l’exécution. Afin d’optimiser la performance de ces langages, les implémentations de machines virtuelles pour langages dynamiques doivent tenter d’éliminer les tests de typage dynamiques redondants. Cela se fait habituellement en utilisant une analyse d’inférence de types. Cependant, les analyses de ce genre sont souvent coûteuses et impliquent des compromis entre le temps de compilation et la précision des résultats obtenus. Ceci a conduit à la conception d’architectures de VM de plus en plus complexes. Nous proposons le versionnement paresseux de blocs de base, une technique de compilation à la volée simple qui élimine efficacement les tests de typage dynamiques redondants sur les chemins d’exécution critiques. Cette nouvelle approche génère paresseusement des versions spécialisées des blocs de base tout en propageant de l’information de typage contextualisée. Notre technique ne nécessite pas l’utilisation d’analyses de programme coûteuses, n’est pas contrainte par les limitations de précision des analyses d’inférence de types traditionnelles et évite la complexité des techniques d’optimisation spéculatives. Trois extensions sont apportées au versionnement de blocs de base afin de lui donner des capacités d’optimisation interprocédurale. Une première extension lui donne la possibilité de joindre des informations de typage aux propriétés des objets et aux variables globales. Puis, la spécialisation de points d’entrée lui permet de passer de l’information de typage des fonctions appellantes aux fonctions appellées. Finalement, la spécialisation des continuations d’appels permet de transmettre le type des valeurs de retour des fonctions appellées aux appellants sans coût dynamique. Nous démontrons empiriquement que ces extensions permettent au versionnement de blocs de base d’éliminer plus de tests de typage dynamiques que toute analyse d’inférence de typage statique.