Vida del beato Sebastián Valfré de la Congregación del Oratorio de Turín, dedicada a la santidad de ntro. Smo. Padre y Señor Gregorio Papa XVI

UANL

Non-negative matrix decomposition approaches to frequency domain analysis of music audio signals

On étudie l’application des algorithmes de décomposition matricielles tel que la Factorisation Matricielle Non-négative (FMN), aux représentations fréquentielles de signaux audio musicaux. Ces algorithmes, dirigés par une fonction d’erreur de reconstruction, apprennent un ensemble de fonctions de base et un ensemble de coef- ficients correspondants qui approximent le signal d’entrée. On compare l’utilisation de trois fonctions d’erreur de reconstruction quand la FMN est appliquée à des gammes monophoniques et harmonisées: moindre carré, divergence Kullback-Leibler, et une mesure de divergence dépendente de la phase, introduite récemment. Des nouvelles méthodes pour interpréter les décompositions résultantes sont présentées et sont comparées aux méthodes utilisées précédemment qui nécessitent des connaissances du domaine acoustique. Finalement, on analyse la capacité de généralisation des fonctions de bases apprises par rapport à trois paramètres musicaux: l’amplitude, la durée et le type d’instrument. Pour ce faire, on introduit deux algorithmes d’étiquetage des fonctions de bases qui performent mieux que l’approche précédente dans la majorité de nos tests, la tâche d’instrument avec audio monophonique étant la seule exception importante.

Monoacylglycerol as a metabolic coupling factor in glucose-stimulated insulin secretion

Les cellules beta pancréatiques sécrètent l’insuline lors d’une augmentation post-prandiale du glucose dans le sang. Ce processus essentiel est contrôlé par des facteurs physiologiques, nutritionnels et pathologiques. D’autres sources d’énergie, comme les acides aminés (leucine et glutamine) ou les acides gras potentialisent la sécrétion d’insuline. Une sécrétion d’insuline insuffisante au besoin du corps déclanche le diabète. Le rôle que joue l’augmentation du calcium intracellulaire et les canaux K+/ATP dans la sécrétion d’insuline est bien connu. Bien que le mécanisme exact de la potentialisation de la sécrétion d’insuline par les lipides est inconnu, le cycle Glycérolipides/Acides gras (GL/FFA) et son segment lipolytique ont été reconnu comme un composant essentiel de la potentialisation lipidique de la sécrétion d’insuline. Le diacylglycérol, provenant de la lipolyse, a été proposé comme un signal lipidique important d’amplification. Cependant, l’hydrolyse des triglycérides et des diacylglycérides a été démontrée essentielle pour la sécrétion d’insuline stimulée par le glucose, en suggérant un rôle du monoacylglycérol (MAG) dans ce processus. Dans cette étude, on démontre que la réduction de la sécrétion d’insuline stimulée par le glucose, lors d’une inhibition de la lipolyse, est restaurée par l’addition de MAG. Dans les cellules beta pancréatiques, le niveau de MAG augmente en présence des concentrations élevées du glucose, et également lorsqu’on inhibe l’enzyme MAG hydrolase abhydrolase-6 (ABHD6) avec l’inhibiteur spécifique WWL70. L’analyse lipidomique a démontré qu’après la stimulation des cellules beta pancréatiques avec le glucose et aussi avec le WWL70, l’espèce la plus accumulée de MAG était le 1-stearoylglycérol (1-SG). L’addition de 1-SG, de 1-palmitoylglycérol (1-PG) ou de WWL70 augmente la sécrétion d’insuline stimulée par le glucose, et cette augmentation est indépendante de la génération de acides gras à partir de MAG. Cela suggère que le MAG est un signal lipidique pour la potentialisation de la sécrétion d’insuline stimulée par le glucose. De plus, la surexpression du gène d’ABHD6 dans les cellules INS832/13 cause une réduction de la sécrétion d’insuline, due probablement à la diminution des niveaux intracellulaire de MAG. Avec le but de comprendre le mécanisme moléculaire impliqué dans la potentialisation de la sécrétion d’insuline par le MAG, on a bloqué l’action du récepteur vanilloid-1 (TRPV1) liant le MAG par l’agent pharmacologiste, AMG9810. Le traitement des cellules beta pancréatique par AMG9810 entraîne une diminution de la potentialisation de la sécrétion de l’insuline induite par le MAG. Il est a noter que le MAG pourrait activer TRPV1 par une liaison physique dans la membrane cellulaire interne; ce qui entraînerai l’entrée du calcium dans la cellule, et ensuite la stimulation de l’exocytose des granules à insuline. En soutien de cette hypothèse, on a trouvé une diminution du calcium intracellulaire lorsqu’on traite au AMG9810 des cellules beta pancréatique de rat (provenant des îlots dispersés) stimulées au glucose et au WWL70. L’ensemble des résultats suggère que le MAG est un médiateur de la potentialisation lipidique de la sécrétion d’insuline stimulée par le glucose. Vu que l’inhibition pharmacologique d’ABHD6 augmente la sécrétion d’insuline, on pourra conclure que cette enzyme représente une cible thérapeutique potentielle dans le développement des médicaments anti-diabétiques, visant une augmentation de la sécrétion d’insuline.

Solution de C. Hyltén-Cavallius pour un problème de P. Turán concernant des polynômes

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

Les jeux du dissemblable : folie, marge et féminin en littérature haïtienne contemporaine

Depuis la deuxième moitié du XXe siècle et le tournant du millénaire, pourquoi se multiplient des figures de la folie et du féminin dans le paysage littéraire haïtien ? En remarquant les grandes tendances qui font coïncider l’expression de la catastrophe, de la défaite du sens et l’apparition de personnages et de figures féminins majeurs dans des œuvres de tous genres, mon interrogation porte sur la folie, la marge et le féminin dans la littérature haïtienne contemporaine en tant qu’expressions concourantes de la dissemblance. Je me penche ainsi, dans des œuvres marquantes, sur le jeu rhétorique des postures de la dissemblance et la manière dont elles pointent depuis le texte vers un au-delà de l’œuvre, soit ce qui en elle indique l’ «espace ménagé» de sa propre faillite ainsi que le travail de la lecture et de la création. Pour cela, il a fallu, à partir des limites (de l’œuvre, de la norme), construire une réflexion capable d’aménager aussi l’espace de sa propre contestation. Dans le premier chapitre, à partir du récit fondateur « Folie », de Marie Chauvet, je pose le problème de la folie en me penchant sur les configurations inaugurales qui me semblent mettre la scène du littéraire contemporain haïtien. J’en profite pour préciser l’approche rhétorique qui me permettra d’aborder les textes littéraires, tout en réfléchissant sur les enjeux théoriques posés par une lecture de la folie comme absence d’œuvre. En m’appuyant sur Chauvet et sur les travaux de Felman, je définis les modalités d’une lecture impliquée. Dans le second chapitre, je brosse un portrait complexe du contemporain haïtien, tel qu’il est médié et rendu à travers les « anthologies » essentielles de Davertige et de Frankétienne. Ces deux œuvres sont l’occasion de poursuivre une interrogation sur les limites en remarquant les formes et les enjeux mobilisés dans le littéraire par les élaborations de la marge, de la mémoire traumatique et de la folie. Une telle approche est aussi l’occasion d’une réflexion de fond sur le contemporain haïtien, abordé d’emblée comme panorama et comme problème façonné et façonnant des sujets d’écriture. Enfin, dans le troisième chapitre, je me penche sur les filiations larvées qui permettent aux configurations précédemment décrites de persister, alors que le féminin, comme dissemblance, négocie sa place du côté de la marge ou de la folie, dans les textes plus récents de Jan Dominique et de Lyonel Trouillot. Les réflexions que je propose sur les destinations, sur l’œuvre impossible ou absente (Foucault) me permettent de distinguer les processus de différenciation spécifiques de la marge et de la folie, mais surtout d’apercevoir, au cœur du texte littéraire, la folie comme l’absence essentielle où se risque et se joue la création. Le dissemblable devient alors cet objet fuyant d’une lecture impliquée dans laquelle, le regard critique s’adossant à une écriture littéraire chargée d’en interrompre systématiquement le flux, constitue en effet ce « moment insolite de la théorie» (Felman), qui, dévoilant son propre jeu rhétorique, maintient la théorie en échec tout en la faisant parler.

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.

Histone H2B-R95A mutant identifies the pheromone pathway that signals cell cycle arrest during rapamycin response

La rapamycine est un immunosuppresseur utilisé pour traiter plusieurs types de maladies dont le cancer du rein. Son fonctionnement par l’inhibition de la voie de Tor mène à des changements dans des processus physiologiques, incluant le cycle cellulaire. Chez Saccharomyces cerevisiae, la rapamycine conduit à une altération rapide et globale de l’expression génique, déclenchant un remodelage de la chromatine. Nous proposons que les modifications des histones peuvent jouer un rôle crucial dans le remodelage de la chromatine en réponse à la rapamycine. Notre objectif principal est d’identifier d’une banque de mutants d’histone les variantes qui vont échouer à répondre à la rapamycine dans une tentative de réaliser une caractérisation des modifications d’histone critiques pour la réponse à cette drogue. Ainsi, nous avons réalisé un criblage d’une banque de mutants d’histone et identifié plusieurs mutants d‘histone dont la résistance à la rapamycine a été altérée. Nous avons caractérisé une de ces variantes d’histone, à savoir H2B, qui porte une substitution de l’alanine en arginine en position 95 (H2B-R95A) et démontré que ce mutant est extrêmement résistant à la rapamycine, et non à d’autres drogues. Des immunoprécipitations ont démontré que H2B-R95A est défectueux pour former un complexe avec Spt16, un facteur essentiel pour la dissociation de H2A et H2B de la chromatine, permetant la réplication et la transcription par les ADN et ARN polymérases, respectivement. Des expériences de ChIP-Chip et de micropuce ont démontré que l’arginine 95 de H2B est requise pour recruter Spt16 afin de permettre l’expression d’une multitude de gènes, dont certains font partie de la voie des phéromones. Des évidences seront présentées pour la première fois démontrant que la rapamycine peut activer la voie des phéromones et qu’une défectuosité dans cette voie cause la résistante à cette drogue.

Phase modulation of microwave signals using point contact Germanium signal diodes

A forward - biased point contact germanium signal diode placed inside a waveguide section along the E -vector is found to introduce significant phase shift of microwave signals . The usefulness of the arrangement as a phase modulator for microwave carriers is demonstrated. While there is a less significant amplitude modulation accompanying phase modulation , the insertion losses are found to be negligible. The observations can be explained on the basis of the capacitance variation of the barrier layer with forward current in the diode

Magnetic field-induced cluster formation and variation of magneto-optical signals in zinc-substituted ferrofluids

Fine magnetic particles (size≅100 Å) belonging to the series ZnxFe1−xFe2O4 were synthesized by cold co-precipitation methods and their structural properties were evaluated using X-ray diffraction. Magnetization studies have been carried out using vibrating sample magnetometry (VSM) showing near-zero loss loop characteristics. Ferrofluids were then prepared employing these fine magnetic powders using oleic acid as surfactant and kerosene as carrier liquid by modifying the usually reported synthesis technique in order to induce anisotropy and enhance the magneto-optical signals. Liquid thin films of these fluids were prepared and field-induced laser transmission through these films was studied. The transmitted light intensity decreases at the centre with applied magnetic field in a linear fashion when subjected to low magnetic fields and saturate at higher fields. This is in accordance with the saturation in cluster formation. The pattern exhibited by these films in the presence of different magnetic fields was observed with the help of a CCD camera and was recorded photographically.

Significance of Time Scales in Nonlinear Dynamical Analysis of Electroencephalogram Signals

We propose to show in this paper, that the time series obtained from biological systems such as human brain are invariably nonstationary because of different time scales involved in the dynamical process. This makes the invariant parameters time dependent. We made a global analysis of the EEG data obtained from the eight locations on the skull space and studied simultaneously the dynamical characteristics from various parts of the brain. We have proved that the dynamical parameters are sensitive to the time scales and hence in the study of brain one must identify all relevant time scales involved in the process to get an insight in the working of brain.

Recurrence Quantification Analysis of System Signals for Detecting Tool and Chatter in Turning

In this thesis, the applications of the recurrence quantification analysis in metal cutting operation in a lathe, with specific objective to detect tool wear and chatter, are presented.This study is based on the discovery that process dynamics in a lathe is low dimensional chaotic. It implies that the machine dynamics is controllable using principles of chaos theory. This understanding is to revolutionize the feature extraction methodologies used in condition monitoring systems as conventional linear methods or models are incapable of capturing the critical and strange behaviors associated with the metal cutting process.As sensor based approaches provide an automated and cost effective way to monitor and control, an efficient feature extraction methodology based on nonlinear time series analysis is much more demanding. The task here is more complex when the information has to be deduced solely from sensor signals since traditional methods do not address the issue of how to treat noise present in real-world processes and its non-stationarity. In an effort to get over these two issues to the maximum possible, this thesis adopts the recurrence quantification analysis methodology in the study since this feature extraction technique is found to be robust against noise and stationarity in the signals.The work consists of two different sets of experiments in a lathe; set-I and set-2. The experiment, set-I, study the influence of tool wear on the RQA variables whereas the set-2 is carried out to identify the sensitive RQA variables to machine tool chatter followed by its validation in actual cutting. To obtain the bounds of the spectrum of the significant RQA variable values, in set-i, a fresh tool and a worn tool are used for cutting. The first part of the set-2 experiments uses a stepped shaft in order to create chatter at a known location. And the second part uses a conical section having a uniform taper along the axis for creating chatter to onset at some distance from the smaller end by gradually increasing the depth of cut while keeping the spindle speed and feed rate constant.The study concludes by revealing the dependence of certain RQA variables; percent determinism, percent recurrence and entropy, to tool wear and chatter unambiguously. The performances of the results establish this methodology to be viable for detection of tool wear and chatter in metal cutting operation in a lathe. The key reason is that the dynamics of the system under study have been nonlinear and the recurrence quantification analysis can characterize them adequately.This work establishes that principles and practice of machining can be considerably benefited and advanced from using nonlinear dynamics and chaos theory.

Permutation Entropy Based Analysis of Complex Signals for Characterising Change in System Dynamics

Timely detection of sudden change in dynamics that adversely affect the performance of systems and quality of products has great scientific relevance. This work focuses on effective detection of dynamical changes of real time signals from mechanical as well as biological systems using a fast and robust technique of permutation entropy (PE). The results are used in detecting chatter onset in machine turning and identifying vocal disorders from speech signal.Permutation Entropy is a nonlinear complexity measure which can efficiently distinguish regular and complex nature of any signal and extract information about the change in dynamics of the process by indicating sudden change in its value. Here we propose the use of permutation entropy (PE), to detect the dynamical changes in two non linear processes, turning under mechanical system and speech under biological system.Effectiveness of PE in detecting the change in dynamics in turning process from the time series generated with samples of audio and current signals is studied. Experiments are carried out on a lathe machine for sudden increase in depth of cut and continuous increase in depth of cut on mild steel work pieces keeping the speed and feed rate constant. The results are applied to detect chatter onset in machining. These results are verified using frequency spectra of the signals and the non linear measure, normalized coarse-grained information rate (NCIR).PE analysis is carried out to investigate the variation in surface texture caused by chatter on the machined work piece. Statistical parameter from the optical grey level intensity histogram of laser speckle pattern recorded using a charge coupled device (CCD) camera is used to generate the time series required for PE analysis. Standard optical roughness parameter is used to confirm the results.Application of PE in identifying the vocal disorders is studied from speech signal recorded using microphone. Here analysis is carried out using speech signals of subjects with different pathological conditions and normal subjects, and the results are used for identifying vocal disorders. Standard linear technique of FFT is used to substantiate thc results.The results of PE analysis in all three cases clearly indicate that this complexity measure is sensitive to change in regularity of a signal and hence can suitably be used for detection of dynamical changes in real world systems. This work establishes the application of the simple, inexpensive and fast algorithm of PE for the benefit of advanced manufacturing process as well as clinical diagnosis in vocal disorders.

Analysis of System Signals Based on Cross Recurrence Method for System Dynamics Characterization

Natural systems are inherently non linear. Recurrent behaviours are typical of natural systems. Recurrence is a fundamental property of non linear dynamical systems which can be exploited to characterize the system behaviour effectively. Cross recurrence based analysis of sensor signals from non linear dynamical system is presented in this thesis. The mutual dependency among relatively independent components of a system is referred as coupling. The analysis is done for a mechanically coupled system specifically designed for conducting experiment. Further, cross recurrence method is extended to the actual machining process in a lathe to characterize the chatter during turning. The result is verified by permutation entropy method. Conventional linear methods or models are incapable of capturing the critical and strange behaviours associated with the dynamical process. Hence any effective feature extraction methodologies should invariably gather information thorough nonlinear time series analysis. The sensor signals from the dynamical system normally contain noise and non stationarity. In an effort to get over these two issues to the maximum possible extent, this work adopts the cross recurrence quantification analysis (CRQA) methodology since it is found to be robust against noise and stationarity in the signals. The study reveals that the CRQA is capable of characterizing even weak coupling among system signals. It also divulges the dependence of certain CRQA variables like percent determinism, percent recurrence and entropy to chatter unambiguously. The surrogate data test shows that the results obtained by CRQA are the true properties of the temporal evolution of the dynamics and contain a degree of deterministic structure. The results are verified using permutation entropy (PE) to detect the onset of chatter from the time series. The present study ascertains that this CRP based methodology is capable of recognizing the transition from regular cutting to the chatter cutting irrespective of the machining parameters or work piece material. The results establish this methodology to be feasible for detection of chatter in metal cutting operation in a lathe.

Investigations On The Development Of An Ann Model & Visual Manipulation Approach For 2-D Dft Computation In Image Processing

This thesis is an outcome of the investigations carried out on the development of an Artificial Neural Network (ANN) model to implement 2-D DFT at high speed. A new definition of 2-D DFT relation is presented. This new definition enables DFT computation organized in stages involving only real addition except at the final stage of computation. The number of stages is always fixed at 4. Two different strategies are proposed. 1) A visual representation of 2-D DFT coefficients. 2) A neural network approach. The visual representation scheme can be used to compute, analyze and manipulate 2D signals such as images in the frequency domain in terms of symbols derived from 2x2 DFT. This, in turn, can be represented in terms of real data. This approach can help analyze signals in the frequency domain even without computing the DFT coefficients. A hierarchical neural network model is developed to implement 2-D DFT. Presently, this model is capable of implementing 2-D DFT for a particular order N such that ((N))4 = 2. The model can be developed into one that can implement the 2-D DFT for any order N upto a set maximum limited by the hardware constraints. The reported method shows a potential in implementing the 2-D DF T in hardware as a VLSI / ASIC

Magnetic field-induced cluster formation and variation of magneto-optical signals in zinc-substituted ferrofluids

Fine magnetic particles (sizeffi100A ˚ ) belonging to the series ZnxFe1 xFe2O4 were synthesized by cold co-precipitation methods and their structural properties were evaluated using X-ray diffraction. Magnetization studies have been carried out using vibrating sample magnetometry (VSM) showing near-zero loss loop characteristics. Ferrofluids were then prepared employing these fine magnetic powders using oleic acid as surfactant and kerosene as carrier liquid by modifying the usually reported synthesis technique in order to induce anisotropy and enhance the magneto-optical signals. Liquid thin films of these fluids were prepared and field-induced laser transmission through these films was studied. The transmitted light intensity decreases at the centre with applied magnetic field in a linear fashion when subjected to low magnetic fields and saturate at higher fields. This is in accordance with the saturation in cluster formation. The pattern exhibited by these films in the presence of different magnetic fields was observed with the help of a CCD camera and was recorded photographically