18 resultados para sequential extraction

em Université de Montréal, Canada


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This paper proposes an explanation for why efficient reforms are not carried out when losers have the power to block their implementation, even though compensating them is feasible. We construct a signaling model with two-sided incomplete information in which a government faces the task of sequentially implementing two reforms by bargaining with interest groups. The organization of interest groups is endogenous. Compensations are distortionary and government types differ in the concern about distortions. We show that, when compensations are allowed to be informative about the government’s type, there is a bias against the payment of compensations and the implementation of reforms. This is because paying high compensations today provides incentives for some interest groups to organize and oppose subsequent reforms with the only purpose of receiving a transfer. By paying lower compensations, governments attempt to prevent such interest groups from organizing. However, this comes at the cost of reforms being blocked by interest groups with relatively high losses.

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Dans Cet Article, Nous Etudions les Distorsions Que Cause L'impot Sur le Revenu des Societes Dans le Profil de Production des Firmes Extractives et Dans L'allocation des Ressources Entre les Secteurs D'extraction et les Autres Secteurs Soumis a L'impot Sur les Societes. Nous Etudions En Particulier L'allocation D'epuisement, Dont Nous Montrons Qu'elle Peut Trouver Sa Justification, Non Pas a Assurer la Neutralite de L'impot, Mais En Permettant L'etablissement de Taux Effectifs D'imposition Identiques Dans les Secteurs D'extraction et Dans les Autres Secteurs.

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Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.

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Cette recherche porte sur la lexicologie, la lexicographie et l’enseignement/apprentissage du lexique. Elle s’inscrit dans le cadre du projet Modélisation ontologique des savoirs lexicographiques en vue de leur application en linguistique appliquée, surnommé Lexitation, qui est, à notre connaissance, la première tentative d’extraction des savoirs lexicographiques — i.e. connaissances déclaratives et procédurales utilisées par des lexicographes — utilisant une méthode expérimentale. Le projet repose sur le constat que les savoirs lexicographiques ont un rôle crucial à jouer en lexicologie, mais aussi en enseignement/apprentissage du lexique. Dans ce mémoire, nous décrirons les méthodes et les résultats de nos premières expérimentations, effectuées à l’aide du Think Aloud Protocol (Ericsson et Simon, 1993). Nous expliquerons l’organisation générale des expérimentations et comment les savoirs lexicographiques extraits sont modélisés pour former une ontologie. Finalement, nous discuterons des applications possibles de nos travaux en enseignement du lexique, plus particulièrement pour la formation des maîtres.

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L’hexokinase (HK) est la première enzyme du métabolisme des hexoses et catalyse la réaction qui permet aux hexoses d’entrer dans le pool des hexoses phosphates et donc par le fait même la glycolyse. Bien que le glucose soit son principal substrat, cette enzyme peut aussi phosphoryler le mannose et le fructose. Malgré son importance dans le métabolisme primaire, l’HK n’a jamais été purifiée à homogénéité sous forme native. Le but de ce travail était donc de purifier une isoforme d’HK à partir de tubercule de Solanum tuberosum et par la suite de caractériser ses propriétés cinétiques. Bien avant que je commence mon travail, un groupe de recherche avait déjà séparé et partiellement purifié trois isoformes d’HK de S. tuberosum. Un protocole d’extraction était donc disponible, mais l’HK ainsi extraite était peu stable d’où le besoin d’y apporter certaines modifications. En y ajoutant certains inhibiteurs de protéases ainsi qu’en modifiant les concentrations de certains éléments, le tampon d’extraction ainsi modifié a permis d’obtenir un extrait dont l’activité HK était stable pendant au moins 72h après l’extraction, en empêchant la dégradation. À l’aide du tampon d’extraction optimisé et d’une chromatographie sur colonne de butyl sépharose, il a été possible de séparer 4 isoformes d’HKs. Par la suite, une isoforme d’HK (HK1) a été purifiée à l’homogénéité à l’aide de 5 étapes de chromatographie supplémentaires. En plus de caractériser les propriétés cinétiques de cette enzyme, l’analyse de séquençage par MS/MS a permis de l’associer au produit du gène StHK1 de Solanum tuberosum. Avec une activité spécifique de 10.2 U/mg de protéine, il s’agit de l’HK purifiée avec l’activité spécifique la plus élevée jamais rapportée d’un tissu végétal.L’ensemble des informations recueillies lors de la purification de HK1 a ensuite été utilisée pour commencer la purification d’une deuxième isoforme (HK3). Ce travail a permis de donner des lignes directrices pour la purification de cette isoforme et certains résultats préliminaires sur sa caractérisation enzymatique.

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Nous rapportons les résultats d'une étude des désintégrations semileptoniques non-charmées B^+--> êta^(') l^+v et B^0--> pi^- l^+v, mesurés par le détecteur BABAR avec une production d'environ 464 millions de paires de mésons BBbar issues des collisions e^+e^- à la résonance Upsilon(4S). L'analyse reconstruit les événements avec une technique relâchée des neutrinos. Nous obtenons les rapports d'embranchement partiels pour les désintégrations B^+--> êta l^+v et B^0--> pi^- l^+v en trois et douze intervalles de q^2, respectivement, à partir desquels nous extrayons les facteurs de forme f_+(q^2) et les rapports d'embranchement totaux B(B^+--> êta l^+v) = (3.39 +/- 0.46_stat +/- 0.47_syst) x 10^-5 et B(B^0--> pi^- l^+v) = (1.42 +/- 0.05_stat +/- 0.08_syst) x 10^-4. Nous mesurons aussi B(B^+--> êta' l^+v) = (2.43 +/- 0.80_stat +/- 0.34_syst) x 10^-5. Nous obtenons les valeurs de la norme de l'élément |V_ub| de la matrice CKM en utilisant trois calculs différents de la CDQ.

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La documentation des programmes aide les développeurs à mieux comprendre le code source pendant les tâches de maintenance. Toutefois, la documentation n’est pas toujours disponible ou elle peut être de mauvaise qualité. Le recours à la redocumentation s’avère ainsi nécessaire. Dans ce contexte, nous proposons de faire la redocumentation en générant des commentaires par application de techniques de résumé par extraction. Pour mener à bien cette tâche, nous avons commencé par faire une étude empirique pour étudier les aspects quantitatifs et qualitatifs des commentaires. En particulier, nous nous sommes intéressés à l’étude de la distribution des commentaires par rapport aux différents types d’instructions et à la fréquence de documentation de chaque type. Aussi, nous avons proposé une taxonomie de commentaires pour classer les commentaires selon leur contenu et leur qualité. Suite aux résultats de l’étude empirique, nous avons décidé de résumer les classes Java par extraction des commentaires des méthodes/constructeurs. Nous avons défini plusieurs heuristiques pour déterminer les commentaires les plus pertinents à l’extraction. Ensuite, nous avons appliqué ces heuristiques sur les classes Java de trois projets pour en générer les résumés. Enfin, nous avons comparé les résumés produits (les commentaires produits) à des résumés références (les commentaires originaux) en utilisant la métrique ROUGE.

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Thèse diffusée initialement dans le cadre d'un projet pilote des Presses de l'Université de Montréal/Centre d'édition numérique UdeM (1997-2008) avec l'autorisation de l'auteur.

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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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