Value creation in project business relationships: Supplier and customer's perspectives

The purpose of this study is to analyze supplier’s value creation ability in project business in order to enhance customer’s business. In addition, the aim is to identify the role of business relationships in value creation and analyze the applicability of key account management in project business. The study considers value from the customer’s point of view. The concepts of value and value creation are widely discussed in marketing literature. Theory emphasizes the importance of value creation and business relationships in business markets. The empirical part of the study is conducted as a case study research. The empirical evidence is collected by interviewing one supplier organization and their three customer organizations. These companies operate in Finnish and global industrial markets. Data is collected through semi-structured interviews and analyzed by using qualitative content analysis. The study identifies several customer value drivers influencing on the value creation, which can be divided into product, service and relationship elements. One of the recognized value drivers is customer-supplier relationship. The findings show that a closer relationship enhances value creation possibilities and the key account management program allows effective managing of business relationships. As managerial implications, suppliers should seek to create continuous and conversational relationships with the key account customers.

Visual Customer Segmentation and Data Exploration with the Self-Organizing Map

Advancements in information technology have made it possible for organizations to gather and store vast amounts of data of their customers. Information stored in databases can be highly valuable for organizations. However, analyzing large databases has proven to be difficult in practice. For companies in the retail industry, customer intelligence can be used to identify profitable customers, their characteristics, and behavior. By clustering customers into homogeneous groups, companies can more effectively manage their customer base and target profitable customer segments. This thesis will study the use of the self-organizing map (SOM) as a method for analyzing large customer datasets, clustering customers, and discovering information about customer behavior. Aim of the thesis is to find out whether the SOM could be a practical tool for retail companies to analyze their customer data.

The role of product features on buyer-supplier collaboration in packaging industry

The thesis presents the study relative to the collaboration between suppliers and buyers in packaging industry with the impact of product features. The main purpose of this study is to examine the importance of product characteristics on collaboration to develop better packaging and to figure out how buyer-supplier collaboration in the supply chain perspectives is conducted and managed in packaging industry. The theoretical part reviewed some basic frameworks of collaboration including the scopes and levels of collaboration, risks as well as powers of collaboration, relationship and some key factors for successful collaboration. Followed by the overviews of packaging industry with the main issues related to product characteristics in packaging. By using the qualitative method, secondary data consisting of articles, reports, websites and primary data through interviewing some well-known packaging companies and case companies are collected in the thesis. The empirical result emphasized the importance of product features’ analysis in packaging industry since it plays a central role in the materials, design process, production and innovation with the role of collaboration. Collaboration in packaging is vital for packaging companies to survive and grow in the competitive environment. Finally, some key factors for effective collaboration were summarized based on the perspectives of packaging companies. It is highly recommend building a long-run collaboration with their customers due to undeniable benefits With increasingly importance of collaboration in packaging industry, further studies may be conducted.

Segmentation d’images intravasculaires ultrasonores

L'imagerie intravasculaire ultrasonore (IVUS) est une technologie médicale par cathéter qui produit des images de coupe des vaisseaux sanguins. Elle permet de quantifier et d'étudier la morphologie de plaques d'athérosclérose en plus de visualiser la structure des vaisseaux sanguins (lumière, intima, plaque, média et adventice) en trois dimensions. Depuis quelques années, cette méthode d'imagerie est devenue un outil de choix en recherche aussi bien qu'en clinique pour l'étude de la maladie athérosclérotique. L'imagerie IVUS est par contre affectée par des artéfacts associés aux caractéristiques des capteurs ultrasonores, par la présence de cônes d'ombre causés par les calcifications ou des artères collatérales, par des plaques dont le rendu est hétérogène ou par le chatoiement ultrasonore (speckle) sanguin. L'analyse automatisée de séquences IVUS de grande taille représente donc un défi important. Une méthode de segmentation en trois dimensions (3D) basée sur l'algorithme du fast-marching à interfaces multiples est présentée. La segmentation utilise des attributs des régions et contours des images IVUS. En effet, une nouvelle fonction de vitesse de propagation des interfaces combinant les fonctions de densité de probabilité des tons de gris des composants de la paroi vasculaire et le gradient des intensités est proposée. La segmentation est grandement automatisée puisque la lumière du vaisseau est détectée de façon entièrement automatique. Dans une procédure d'initialisation originale, un minimum d'interactions est nécessaire lorsque les contours initiaux de la paroi externe du vaisseau calculés automatiquement sont proposés à l'utilisateur pour acceptation ou correction sur un nombre limité d'images de coupe longitudinale. La segmentation a été validée à l'aide de séquences IVUS in vivo provenant d'artères fémorales provenant de différents sous-groupes d'acquisitions, c'est-à-dire pré-angioplastie par ballon, post-intervention et à un examen de contrôle 1 an suivant l'intervention. Les résultats ont été comparés avec des contours étalons tracés manuellement par différents experts en analyse d'images IVUS. Les contours de la lumière et de la paroi externe du vaisseau détectés selon la méthode du fast-marching sont en accord avec les tracés manuels des experts puisque les mesures d'aire sont similaires et les différences point-à-point entre les contours sont faibles. De plus, la segmentation par fast-marching 3D s'est effectuée en un temps grandement réduit comparativement à l'analyse manuelle. Il s'agit de la première étude rapportée dans la littérature qui évalue la performance de la segmentation sur différents types d'acquisition IVUS. En conclusion, la segmentation par fast-marching combinant les informations des distributions de tons de gris et du gradient des intensités des images est précise et efficace pour l'analyse de séquences IVUS de grandes tailles. Un outil de segmentation robuste pourrait devenir largement répandu pour la tâche ardue et fastidieuse qu'est l'analyse de ce type d'images.

Segmentation et exclusion des Gitans de Perpignan : émergence d'une élite politique?

Dans la dernière décennie, une abondante littérature a documenté la situation des Rroms d'Europe Centrale et de l'Est, où a émergé une nouvelle élite politiquement activiste. Mais chez les Tsiganes d'Europe de l'Ouest, l’activisme politique d’une élite semblait absent. Cette étude de terrain a été réalisée chez Gitans de Perpignan, à la recherche d’une action et d’une élite politique chez ce groupe, dans le contexte culturel d’une société segmentaire à pouvoir diffus, frappée d’exclusion par la société majoritaire. En effet, je propose que le concept de société segmentaire puisse s’appliquer aux Gitans, et que l’exclusion des Gitans par les païos (non Gitans) constitue un déni de la réalité relationnelle des Gitans avec la majorité païa. Enfin, l’enquête a révélé la position de «médiateurs culturels» des différents agents qui interviennent entre le monde des Gitans et celui des païos. C’est à travers le rôle de «médiateurs culturels» qu’émerge peut-être une élite politique.

Apports de la segmentation de la population des dirigeants au processus de gestion des ressources humaines : Le cas de l’administration algérienne

A partir des résultats d’une enquête effectuée en 2005 sur un échantillon de 203 dirigeants publics, une typologie floue de trois profils a été dégagée en vue de concevoir un système d’affectation des dirigeants en fonction de leur style du leadership, sens du travail, et leurs préoccupations de gestion des ressources humaines. En se basant sur cette typologie floue, des techniques empruntées à l’intelligence artificielle ont été appliquées pour apprendre des règles de classification. Ces techniques sont au nombre de quatre : le réseau neuronal (Neural Network), l’algorithme génétique (Genetic Algorithm), l’arbre de décision (Decision Tree) et la théorie des ensembles approximatifs (Rough Sets). Les résultats de l’étude ainsi que ses perspectives seront présentées et discutés tout au long de cette communication.

Segmentation non-supervisée d'images couleur par sur-segmentation Markovienne en régions et procédure de regroupement de régions par graphes pondérés

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

Traduction statistique vers une langue à morphologie riche : combinaison d’algorithmes de segmentation morphologique et de modèles statistiques de traduction automatique

Les systèmes statistiques de traduction automatique ont pour tâche la traduction d’une langue source vers une langue cible. Dans la plupart des systèmes de traduction de référence, l'unité de base considérée dans l'analyse textuelle est la forme telle qu’observée dans un texte. Une telle conception permet d’obtenir une bonne performance quand il s'agit de traduire entre deux langues morphologiquement pauvres. Toutefois, ceci n'est plus vrai lorsqu’il s’agit de traduire vers une langue morphologiquement riche (ou complexe). Le but de notre travail est de développer un système statistique de traduction automatique comme solution pour relever les défis soulevés par la complexité morphologique. Dans ce mémoire, nous examinons, dans un premier temps, un certain nombre de méthodes considérées comme des extensions aux systèmes de traduction traditionnels et nous évaluons leurs performances. Cette évaluation est faite par rapport aux systèmes à l’état de l’art (système de référence) et ceci dans des tâches de traduction anglais-inuktitut et anglais-finnois. Nous développons ensuite un nouvel algorithme de segmentation qui prend en compte les informations provenant de la paire de langues objet de la traduction. Cet algorithme de segmentation est ensuite intégré dans le modèle de traduction à base d’unités lexicales « Phrase-Based Models » pour former notre système de traduction à base de séquences de segments. Enfin, nous combinons le système obtenu avec des algorithmes de post-traitement pour obtenir un système de traduction complet. Les résultats des expériences réalisées dans ce mémoire montrent que le système de traduction à base de séquences de segments proposé permet d’obtenir des améliorations significatives au niveau de la qualité de la traduction en terme de le métrique d’évaluation BLEU (Papineni et al., 2002) et qui sert à évaluer. Plus particulièrement, notre approche de segmentation réussie à améliorer légèrement la qualité de la traduction par rapport au système de référence et une amélioration significative de la qualité de la traduction est observée par rapport aux techniques de prétraitement de base (baseline).

Segmentation du rein fonctionnel à partir de CTdouble énergie injectés

Les néphropaties (maladie des tissus rénaux) postradiques constituent l'un des facteurs limitants pour l'élaboration des plans de traitement lors des radiothérapies abdominales. Le processus actuel, qui consiste à évaluer la fonctionnalité relative des reins grâce à une scintigraphie gamma deux dimensions, ne permet pas d'identifier les portions fonctionnelles qui pourraient être évitées lors de l' élaboration des plans de traitement. Une méthode permettant de cartographier la fonctionnalité rénale en trois dimensions et d'extraire un contour fonctionnel utilisable lors de la planification a été développée à partir de CT double énergie injectés à l'iode. La concentration en produit de contraste est considérée reliée à la fonctionnalité rénale. La technique utilisée repose sur la décomposition à trois matériaux permettant de reconstruire des images en concentration d'iode. Un algorithme de segmentation semi-automatisé basé sur la déformation hiérarchique et anamorphique de surfaces permet ensuite d'extraire le contour fonctionnel des reins. Les premiers résultats obtenus avec des images patient démontrent qu'une utilisation en clinique est envisageable et pourra être bénéfique.

Semiautomated 3D liver segmentation using computed tomography and magnetic resonance imaging

Le foie est un organe vital ayant une capacité de régénération exceptionnelle et un rôle crucial dans le fonctionnement de l’organisme. L’évaluation du volume du foie est un outil important pouvant être utilisé comme marqueur biologique de sévérité de maladies hépatiques. La volumétrie du foie est indiquée avant les hépatectomies majeures, l’embolisation de la veine porte et la transplantation. La méthode la plus répandue sur la base d'examens de tomodensitométrie (TDM) et d'imagerie par résonance magnétique (IRM) consiste à délimiter le contour du foie sur plusieurs coupes consécutives, un processus appelé la «segmentation». Nous présentons la conception et la stratégie de validation pour une méthode de segmentation semi-automatisée développée à notre institution. Notre méthode représente une approche basée sur un modèle utilisant l’interpolation variationnelle de forme ainsi que l’optimisation de maillages de Laplace. La méthode a été conçue afin d’être compatible avec la TDM ainsi que l' IRM. Nous avons évalué la répétabilité, la fiabilité ainsi que l’efficacité de notre méthode semi-automatisée de segmentation avec deux études transversales conçues rétrospectivement. Les résultats de nos études de validation suggèrent que la méthode de segmentation confère une fiabilité et répétabilité comparables à la segmentation manuelle. De plus, cette méthode diminue de façon significative le temps d’interaction, la rendant ainsi adaptée à la pratique clinique courante. D’autres études pourraient incorporer la volumétrie afin de déterminer des marqueurs biologiques de maladie hépatique basés sur le volume tels que la présence de stéatose, de fer, ou encore la mesure de fibrose par unité de volume.