A Generalization of a Theorem of Boyd and Lawton

Ce mémoire s’applique à étudier d’abord, dans la première partie, la mesure de Mahler des polynômes à une seule variable. Il commence en donnant des définitions et quelques résultats pertinents pour le calcul de telle hauteur. Il aborde aussi le sujet de la question de Lehmer, la conjecture la plus célèbre dans le domaine, donne quelques exemples et résultats ayant pour but de résoudre la question. Ensuite, il y a l’extension de la mesure de Mahler sur les polynômes à plusieurs variables, une démarche semblable au premier cas de la mesure de Mahler, et le sujet des points limites avec quelques exemples. Dans la seconde partie, on commence par donner des définitions concernant un ordre supérieur de la mesure de Mahler, et des généralisations en passant des polynômes simples aux polynômes à plusieurs variables. La question de Lehmer existe aussi dans le domaine de la mesure de Mahler supérieure, mais avec des réponses totalement différentes. À la fin, on arrive à notre objectif, qui sera la démonstration de la généralisation d’un théorème de Boyd-Lawton, ce dernier met en évidence une relation entre la mesure de Mahler des polynômes à plusieurs variables avec la limite de la mesure de Mahler des polynômes à une seule variable. Ce résultat a des conséquences en termes de la conjecture de Lehmer et sert à clarifier la relation entre les valeurs de la mesure de Mahler des polynômes à une variable et celles des polynômes à plusieurs variables, qui, en effet, sont très différentes en nature.

Les ressources de pouvoir et l’influence sur les politiques publiques : le cas des associations patronales de l’industrie aérospatiale au Québec.

Cette recherche vise à mieux comprendre la mobilisation des ressources de pouvoir, par les associations patronales, dans le but d’influencer les politiques publiques, plus précisément dans le secteur de l’aérospatiale. Dans un premier temps, cette recherche tente de répondre à notre première question de recherche qui s’attarde à l’impact de la logique de représentation sur la détermination du champ d’intervention en matière de politiques publiques. Dans un deuxième temps, notre seconde question de recherche tente de cerner comment les associations patronales utilisent leurs ressources de pouvoir dans le but d’influencer les politiques publiques. D’un angle théorique, cette recherche s’inscrit dans le courant des travaux néo-institutionnalistes. Tout d’abord, les associations patronales sont perçues comme étant des «entrepreneurs institutionnels» capables d’influencer leur environnement institutionnel (Campbell, 2004 ; Streeck et Thelen, 2005 ; Crouch, 2005). Plus précisément, nous constatons également que les employeurs et leurs associations sont en mesure de mobiliser plusieurs leviers de pouvoir pour influencer, à leur avantage, les développements politiques et économiques des sociétés capitalistes (Traxler et Huemer, 2007). D’un angle empirique, notre recherche vise trois objectifs : cerner les logiques de représentation des associations patronales; identifier quels types de ressources sont à la disposition des associations patronales; analyser comment s’exerce le lien entre les ressources de pouvoir (internes et externes) et l’influence potentielle sur les politiques publiques (commerciales et du travail). Afin de rencontrer nos objectifs de recherche, nous avons utilisé la technique de l’étude de cas. Cette méthode qualitative est l’un des meilleurs moyens pour analyser un phénomène inconnu car elle fournit des données en profondeur. Cette recherche suit les recommandations de Merriem (1998) qui propose de mener la recherche en trois grandes étapes : la préparation, la collecte des données et l’interprétation. Nous avons recueilli nos données à l’aide d’entrevues semi-dirigées, conduites à l’hiver 2012. Ces entrevues ont été menées auprès de représentants des associations patronales du secteur de l’aérospatiale. Nous avons effectué une analyse qualitative des données en fonction de notre revue de littérature et nos propositions de recherche. Dans cette perspective, nous avons utilisé la technique de l’appariement logique de Yin (1994) qui consistait à comparer nos observations avec nos propositions de recherche. Enfin, il faut mentionner que cette méthode de recherche (étude de cas) comporte une importante limite de recherche : la généralisation. Effectivement, nous pouvons difficilement généraliser les résultats de notre recherche à une autre population, considérant les nombreuses particularités du secteur de l’aérospatiale. Toutefois, cette recherche a tout de même contribué à enrichir les connaissances sur l’acteur patronal organisé au Canada.

The use of artificial intelligence algorithms to guide surgical treatment of adolescent idiopathic scoliosis

La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tri-dimensionelle du rachis. Son traitement comprend l’observation, l’utilisation de corsets pour limiter sa progression ou la chirurgie pour corriger la déformation squelettique et cesser sa progression. Le traitement chirurgical reste controversé au niveau des indications, mais aussi de la chirurgie à entreprendre. Malgré la présence de classifications pour guider le traitement de la SIA, une variabilité dans la stratégie opératoire intra et inter-observateur a été décrite dans la littérature. Cette variabilité s’accentue d’autant plus avec l’évolution des techniques chirurgicales et de l’instrumentation disponible. L’avancement de la technologie et son intégration dans le milieu médical a mené à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle informatiques pour aider la classification et l’évaluation tridimensionnelle de la scoliose. Certains algorithmes ont démontré être efficace pour diminuer la variabilité dans la classification de la scoliose et pour guider le traitement. L’objectif général de cette thèse est de développer une application utilisant des outils d’intelligence artificielle pour intégrer les données d’un nouveau patient et les évidences disponibles dans la littérature pour guider le traitement chirurgical de la SIA. Pour cela une revue de la littérature sur les applications existantes dans l’évaluation de la SIA fut entreprise pour rassembler les éléments qui permettraient la mise en place d’une application efficace et acceptée dans le milieu clinique. Cette revue de la littérature nous a permis de réaliser que l’existence de “black box” dans les applications développées est une limitation pour l’intégration clinique ou la justification basée sur les évidence est essentielle. Dans une première étude nous avons développé un arbre décisionnel de classification de la scoliose idiopathique basé sur la classification de Lenke qui est la plus communément utilisée de nos jours mais a été critiquée pour sa complexité et la variabilité inter et intra-observateur. Cet arbre décisionnel a démontré qu’il permet d’augmenter la précision de classification proportionnellement au temps passé à classifier et ce indépendamment du niveau de connaissance sur la SIA. Dans une deuxième étude, un algorithme de stratégies chirurgicales basé sur des règles extraites de la littérature a été développé pour guider les chirurgiens dans la sélection de l’approche et les niveaux de fusion pour la SIA. Lorsque cet algorithme est appliqué à une large base de donnée de 1556 cas de SIA, il est capable de proposer une stratégie opératoire similaire à celle d’un chirurgien expert dans prêt de 70% des cas. Cette étude a confirmé la possibilité d’extraire des stratégies opératoires valides à l’aide d’un arbre décisionnel utilisant des règles extraites de la littérature. Dans une troisième étude, la classification de 1776 patients avec la SIA à l’aide d’une carte de Kohonen, un type de réseaux de neurone a permis de démontrer qu’il existe des scoliose typiques (scoliose à courbes uniques ou double thoracique) pour lesquelles la variabilité dans le traitement chirurgical varie peu des recommandations par la classification de Lenke tandis que les scolioses a courbes multiples ou tangentielles à deux groupes de courbes typiques étaient celles avec le plus de variation dans la stratégie opératoire. Finalement, une plateforme logicielle a été développée intégrant chacune des études ci-dessus. Cette interface logicielle permet l’entrée de données radiologiques pour un patient scoliotique, classifie la SIA à l’aide de l’arbre décisionnel de classification et suggère une approche chirurgicale basée sur l’arbre décisionnel de stratégies opératoires. Une analyse de la correction post-opératoire obtenue démontre une tendance, bien que non-statistiquement significative, à une meilleure balance chez les patients opérés suivant la stratégie recommandée par la plateforme logicielle que ceux aillant un traitement différent. Les études exposées dans cette thèse soulignent que l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle dans la classification et l’élaboration de stratégies opératoires de la SIA peuvent être intégrées dans une plateforme logicielle et pourraient assister les chirurgiens dans leur planification préopératoire.

Extensive characterization of Campylobacter jejuni chicken isolates to uncover genes involved in the ability to compete for gut colonization

Background: Campylobacter jejuni is responsible for human foodborne enteritis. This bacterium is a remarkable colonizer of the chicken gut, with some strains outcompeting others for colonization. To better understand this phenomenon, the objective of this study was to extensively characterize the phenotypic performance of C. jejuni chicken strains and associate their gut colonizing ability with specific genes. Results: C. jejuni isolates (n = 45) previously analyzed for the presence of chicken colonization associated genes were further characterized for phenotypic properties influencing colonization: autoagglutination and chemotaxis as well as adhesion to and invasion of primary chicken caecal cells. This allowed strains to be ranked according to their in vitro performance. After their in vitro capacity to outcompete was demonstrated in vivo, strains were then typed by comparative genomic fingerprinting (CGF). In vitro phenotypical properties displayed a linear variability among the tested strains. Strains possessing higher scores for phenotypical properties were able to outcompete others during chicken colonization trials. When the gene content of strains was compared, some were associated with different phenotypical scores and thus with different outcompeting capacities. Use of CGF profiles showed an extensive genetic variability among the studied strains and suggested that the outcompeting capacity is not predictable by CGF profile. Conclusion: This study revealed a wide array of phenotypes present in C. jejuni strains, even though they were all recovered from chicken caecum. Each strain was classified according to its in vitro competitive potential and its capacity to compete for chicken gut colonization was associated with specific genes. This study also exposed the disparity existing between genetic typing and phenotypical behavior of C. jejuni strains.

Developmental, morphological, and behavioural plasticity in the reproductive strategies of stink bugs and their egg parasitoids

L’environnement façonne la physiologie, la morphologie et le comportement des organismes par l’entremise de processus écologiques et évolutifs complexes et multidimensionnels. Le succès reproducteur des animaux est déterminé par la valeur adaptative d’un phénotype dans un environnement en modification constante selon une échelle temporelle d’une à plusieurs générations. De plus, les phénotypes sont façonnés par l’environnement, ce qui entraine des modifications adaptatives des stratégies de reproduction tout en imposant des contraintes. Dans cette thèse, considérant des punaises et leurs parasitoïdes comme organismes modèles, j’ai investigué comment plusieurs types de plasticité peuvent interagir pour influencer la valeur adaptative, et comment la plasticité des stratégies de reproduction répond à plusieurs composantes des changements environnementaux (qualité de l’hôte, radiation ultraviolette, température, invasion biologique). Premièrement, j’ai comparé la réponse comportementale et de traits d’histoire de vie à la variation de taille corporelle chez le parasitoïde Telenomus podisi Ashmead (Hymenoptera : Platygastridae), démontrant que les normes de réaction des comportements étaient plus souvent positives que celles des traits d’histoires de vie. Ensuite, j’ai démontré que la punaise prédatrice Podisus maculiventris Say (Hemiptera : Pentatomidae) peut contrôler la couleur de ses œufs, et que la pigmentation des œufs protège les embryons du rayonnement ultraviolet; une composante d’une stratégie complexe de ponte qui a évoluée en réponse à une multitude de facteurs environnementaux. Puis, j’ai testé comment le stress thermique affectait la dynamique de la mémoire du parasitoïde Trissolcus basalis (Wollaston) (Hymenoptera : Platygastridae) lors de l’apprentissage de la fiabilité des traces chimiques laissées par son hôte. Ces expériences ont révélé que des températures hautes et basses prévenaient l’oubli, affectant ainsi l’allocation du temps passé par les parasitoïdes dans des agrégats d’hôtes contenant des traces chimiques. J’ai aussi développé un cadre théorique général pour classifier les effets de la température sur l’ensemble des aspects comportementaux des ectothermes, distinguant les contraintes des adaptations. Finalement, j’ai testé l’habileté d’un parasitoïde indigène (T. podisi) à exploiter les œufs d’un nouveau ravageur invasif en agriculture, Halyomorpha halys Stål (Hemiptera : Pentatomidae). Les résultats ont montré que T. podisi attaque les œufs de H. halys, mais qu’il ne peut s’y développer, indiquant que le ravageur invasif s’avère un « piège évolutif » pour ce parasitoïde. Cela pourrait indirectement bénéficier aux espèces indigènes de punaises en agissant comme un puits écologique de ressources (œufs) et de temps pour le parasitoïde. Ces résultats ont des implications importantes sur la réponse des insectes, incluant ceux impliqués dans les programmes de lutte biologique, face aux changements environnementaux.

Realisation of a Target Classifier For Noise Sources in the Ocean

This thesis addresses one of the emerging topics in Sonar Signal Processing.,viz.the implementation of a target classifier for the noise sources in the ocean, as the operator assisted classification turns out to be tedious,laborious and time consuming.In the work reported in this thesis,various judiciously chosen components of the feature vector are used for realizing the newly proposed Hierarchical Target Trimming Model.The performance of the proposed classifier has been compared with the Euclidean distance and Fuzzy K-Nearest Neighbour Model classifiers and is found to have better success rates.The procedures for generating the Target Feature Record or the Feature vector from the spectral,cepstral and bispectral features have also been suggested.The Feature vector ,so generated from the noise data waveform is compared with the feature vectors available in the knowledge base and the most matching pattern is identified,for the purpose of target classification.In an attempt to improve the success rate of the Feature Vector based classifier,the proposed system has been augmented with the HMM based Classifier.Institutions where both the classifier decisions disagree,a contention resolving mechanism built around the DUET algorithm has been suggested.

COMBINED FEATURE EXTRACTION TECHNIQUES AND NAIVE BAYES CLASSIFIER FOR SPEECH RECOGNITION

Speech processing and consequent recognition are important areas of Digital Signal Processing since speech allows people to communicate more natu-rally and efficiently. In this work, a speech recognition system is developed for re-cognizing digits in Malayalam. For recognizing speech, features are to be ex-tracted from speech and hence feature extraction method plays an important role in speech recognition. Here, front end processing for extracting the features is per-formed using two wavelet based methods namely Discrete Wavelet Transforms (DWT) and Wavelet Packet Decomposition (WPD). Naive Bayes classifier is used for classification purpose. After classification using Naive Bayes classifier, DWT produced a recognition accuracy of 83.5% and WPD produced an accuracy of 80.7%. This paper is intended to devise a new feature extraction method which produces improvements in the recognition accuracy. So, a new method called Dis-crete Wavelet Packet Decomposition (DWPD) is introduced which utilizes the hy-brid features of both DWT and WPD. The performance of this new approach is evaluated and it produced an improved recognition accuracy of 86.2% along with Naive Bayes classifier.

Unconstrained Handwritten Malayalam Character Recognition using Wavelet Transform and Support vector Machine Classifier

This paper presents the application of wavelet processing in the domain of handwritten character recognition. To attain high recognition rate, robust feature extractors and powerful classifiers that are invariant to degree of variability of human writing are needed. The proposed scheme consists of two stages: a feature extraction stage, which is based on Haar wavelet transform and a classification stage that uses support vector machine classifier. Experimental results show that the proposed method is effective

Learning disability prediction tool using ANN and ANFIS

Learning Disability (LD) is a neurological condition that affects a child’s brain and impairs his ability to carry out one or many specific tasks. LD affects about 15 % of children enrolled in schools. The prediction of LD is a vital and intricate job. The aim of this paper is to design an effective and powerful tool, using the two intelligent methods viz., Artificial Neural Network and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, for measuring the percentage of LD that affected in school-age children. In this study, we are proposing some soft computing methods in data preprocessing for improving the accuracy of the tool as well as the classifier. The data preprocessing is performed through Principal Component Analysis for attribute reduction and closest fit algorithm is used for imputing missing values. The main idea in developing the LD prediction tool is not only to predict the LD present in children but also to measure its percentage along with its class like low or minor or major. The system is implemented in Mathworks Software MatLab 7.10. The results obtained from this study have illustrated that the designed prediction system or tool is capable of measuring the LD effectively

Using Neural Network Classifier Support Vector Machine Regression for the prediction of Melting Point of Drug – like compounds

In our study we use a kernel based classification technique, Support Vector Machine Regression for predicting the Melting Point of Drug – like compounds in terms of Topological Descriptors, Topological Charge Indices, Connectivity Indices and 2D Auto Correlations. The Machine Learning model was designed, trained and tested using a dataset of 100 compounds and it was found that an SVMReg model with RBF Kernel could predict the Melting Point with a mean absolute error 15.5854 and Root Mean Squared Error 19.7576

Implementation of a Neural Network Classifier for Noise Sources in the Ocean

The paper investigates the feasibility of implementing an intelligent classifier for noise sources in the ocean, with the help of artificial neural networks, using higher order spectral features. Non-linear interactions between the component frequencies of the noise data can give rise to certain phase relations called Quadratic Phase Coupling (QPC), which cannot be characterized by power spectral analysis. However, bispectral analysis, which is a higher order estimation technique, can reveal the presence of such phase couplings and provide a measure to quantify such couplings. A feed forward neural network has been trained and validated with higher order spectral features

A generalization of Student’s t-distribution from the viewpoint of special functions

Student’s t-distribution has found various applications in mathematical statistics. One of the main properties of the t-distribution is to converge to the normal distribution as the number of samples tends to infinity. In this paper, by using a Cauchy integral we introduce a generalization of the t-distribution function with four free parameters and show that it converges to the normal distribution again. We provide a comprehensive treatment of mathematical properties of this new distribution. Moreover, since the Fisher F-distribution has a close relationship with the t-distribution, we also introduce a generalization of the F-distribution and prove that it converges to the chi-square distribution as the number of samples tends to infinity. Finally some particular sub-cases of these distributions are considered.

Metabolic disorders in the transition period indicate that the dairy cows' ability to adapt is overstressed

Metabolic disorders are a key problem in the transition period of dairy cows and often appear before the onset of further health problems. They mainly derive from difficulties the animals have in adapting to changes and disturbances occurring both outside and inside the organisms and due to varying gaps between nutrient supply and demand. Adaptation is a functional and target-oriented process involving the whole organism and thus cannot be narrowed down to single factors. Most problems which challenge the organisms can be solved in a number of different ways. To understand the mechanisms of adaptation, the interconnectedness of variables and the nutrient flow within a metabolic network need to be considered. Metabolic disorders indicate an overstressed ability to balance input, partitioning and output variables. Dairy cows will more easily succeed in adapting and in avoiding dysfunctional processes in the transition period when the gap between nutrient and energy demands and their supply is restricted. Dairy farms vary widely in relation to the living conditions of the animals. The complexity of nutritional and metabolic processes Animals 2015, 5 979 and their large variations on various scales contradict any attempts to predict the outcome of animals’ adaptation in a farm specific situation. Any attempts to reduce the prevalence of metabolic disorders and associated production diseases should rely on continuous and comprehensive monitoring with appropriate indicators on the farm level. Furthermore, low levels of disorders and diseases should be seen as a further significant goal which carries weight in addition to productivity goals. In the long run, low disease levels can only be expected when farmers realize that they can gain a competitive advantage over competitors with higher levels of disease.

A Note on the Generalization Performance of Kernel Classifiers with Margin

We present distribution independent bounds on the generalization misclassification performance of a family of kernel classifiers with margin. Support Vector Machine classifiers (SVM) stem out of this class of machines. The bounds are derived through computations of the $V_gamma$ dimension of a family of loss functions where the SVM one belongs to. Bounds that use functions of margin distributions (i.e. functions of the slack variables of SVM) are derived.

Generalization over contrast and mirror reversal, but not figure-ground reversal, in an "edge-based

Baylis & Driver (Nature Neuroscience, 2001) have recently presented data on the response of neurons in macaque inferotemporal cortex (IT) to various stimulus transformations. They report that neurons can generalize over contrast and mirror reversal, but not over figure-ground reversal. This finding is taken to demonstrate that ``the selectivity of IT neurons is not determined simply by the distinctive contours in a display, contrary to simple edge-based models of shape recognition'', citing our recently presented model of object recognition in cortex (Riesenhuber & Poggio, Nature Neuroscience, 1999). In this memo, I show that the main effects of the experiment can be obtained by performing the appropriate simulations in our simple feedforward model. This suggests for IT cell tuning that the possible contributions of explicit edge assignment processes postulated in (Baylis & Driver, 2001) might be smaller than expected.