Effect of blocking Rac1 expression in cholangiocarcinoma QBC939 cells

Cholangiocarcinomas (CCs) are malignant tumors that originate from epithelial cells lining the biliary tree and gallbladder. Ras correlative C3 creotoxin substrate 1 (Rac1), a small guanosine triphosphatase, is a critical mediator of various aspects of endothelial cell functions. The objective of the present investigation was to study the effect of blocking Rac1 expression in CCs. Seventy-four extrahepatic CC (ECC) specimens and matched adjacent normal mucosa were obtained from the Department of Pathology, Inner Mongolia Medicine Hospital, between 2007 and 2009. Our results showed that the expression of Rac1 was significantly higher (53.12%) in tumor tissues than in normal tissues. Western blotting data indicated a significant reduction in Rac1-miRNA cell protein levels. Rac1-miRNA cell growth rate was significantly different at 24, 48, and 72 h after transfection. Flow cytometry analysis showed that Rac1-miRNA cells undergo apoptosis more effectively than control QBC939 cells. Blocking Rac1 expression by RNAi effectively inhibits the growth of CCs. miRNA silencing of the Rac1 gene suppresses proliferation and induces apoptosis of QBC939 cells. These results suggest that Rac1 may be a new gene therapy target for CC. Blocking Rac1 expression in CC cells induces apoptosis of these tumor cells and may thus represent a new therapeutic approach.

The use of explicit algorithms and episodic context to teach subtraction to students with learning problems in mathematics /

This research attempted to address the question of the role of explicit algorithms and episodic contexts in the acquisition of computational procedures for regrouping in subtraction. Three groups of students having difficulty learning to subtract with regrouping were taught procedures for doing so through either an explicit algorithm, an episodic content or an examples approach. It was hypothesized that the use of an explicit algorithm represented in a flow chart format would facilitate the acquisition and retention of specific procedural steps relative to the other two conditions. On the other hand, the use of paragraph stories to create episodic content was expected to facilitate the retrieval of algorithms, particularly in a mixed presentation format. The subjects were tested on similar, near, and far transfer questions over a four-day period. Near and far transfer algorithms were also introduced on Day Two. The results suggested that both explicit and episodic context facilitate performance on questions requiring subtraction with regrouping. However, the differential effects of these two approaches on near and far transfer questions were not as easy to identify. Explicit algorithms may facilitate the acquisition of specific procedural steps while at the same time inhibiting the application of such steps to transfer questions. Similarly, the value of episodic context in cuing the retrieval of an algorithm may be limited by the ability of a subject to identify and classify a new question as an exemplar of a particular episodically deflned problem type or category. The implications of these findings in relation to the procedures employed in the teaching of Mathematics to students with learning problems are discussed in detail.

Using genetic algorithms for the single allocation hub location problem

Hub location problem is an NP-hard problem that frequently arises in the design of transportation and distribution systems, postal delivery networks, and airline passenger flow. This work focuses on the Single Allocation Hub Location Problem (SAHLP). Genetic Algorithms (GAs) for the capacitated and uncapacitated variants of the SAHLP based on new chromosome representations and crossover operators are explored. The GAs is tested on two well-known sets of real-world problems with up to 200 nodes. The obtained results are very promising. For most of the test problems the GA obtains improved or best-known solutions and the computational time remains low. The proposed GAs can easily be extended to other variants of location problems arising in network design planning in transportation systems.

Gestion adaptative des ressources dans les réseaux maillés sans fil à multiples-radios multiples-canaux

Depuis quelques années, la recherche dans le domaine des réseaux maillés sans fil ("Wireless Mesh Network (WMN)" en anglais) suscite un grand intérêt auprès de la communauté des chercheurs en télécommunications. Ceci est dû aux nombreux avantages que la technologie WMN offre, telles que l'installation facile et peu coûteuse, la connectivité fiable et l'interopérabilité flexible avec d'autres réseaux existants (réseaux Wi-Fi, réseaux WiMax, réseaux cellulaires, réseaux de capteurs, etc.). Cependant, plusieurs problèmes restent encore à résoudre comme le passage à l'échelle, la sécurité, la qualité de service (QdS), la gestion des ressources, etc. Ces problèmes persistent pour les WMNs, d'autant plus que le nombre des utilisateurs va en se multipliant. Il faut donc penser à améliorer les protocoles existants ou à en concevoir de nouveaux. L'objectif de notre recherche est de résoudre certaines des limitations rencontrées à l'heure actuelle dans les WMNs et d'améliorer la QdS des applications multimédia temps-réel (par exemple, la voix). Le travail de recherche de cette thèse sera divisé essentiellement en trois principaux volets: le contrôle d‟admission du trafic, la différentiation du trafic et la réaffectation adaptative des canaux lors de la présence du trafic en relève ("handoff" en anglais). Dans le premier volet, nous proposons un mécanisme distribué de contrôle d'admission se basant sur le concept des cliques (une clique correspond à un sous-ensemble de liens logiques qui interfèrent les uns avec les autres) dans un réseau à multiples-sauts, multiples-radios et multiples-canaux, appelé RCAC. Nous proposons en particulier un modèle analytique qui calcule le ratio approprié d'admission du trafic et qui garantit une probabilité de perte de paquets dans le réseau n'excédant pas un seuil prédéfini. Le mécanisme RCAC permet d‟assurer la QdS requise pour les flux entrants, sans dégrader la QdS des flux existants. Il permet aussi d‟assurer la QdS en termes de longueur du délai de bout en bout pour les divers flux. Le deuxième volet traite de la différentiation de services dans le protocole IEEE 802.11s afin de permettre une meilleure QdS, notamment pour les applications avec des contraintes temporelles (par exemple, voix, visioconférence). À cet égard, nous proposons un mécanisme d'ajustement de tranches de temps ("time-slots"), selon la classe de service, ED-MDA (Enhanced Differentiated-Mesh Deterministic Access), combiné à un algorithme efficace de contrôle d'admission EAC (Efficient Admission Control), afin de permettre une utilisation élevée et efficace des ressources. Le mécanisme EAC prend en compte le trafic en relève et lui attribue une priorité supérieure par rapport au nouveau trafic pour minimiser les interruptions de communications en cours. Dans le troisième volet, nous nous intéressons à minimiser le surcoût et le délai de re-routage des utilisateurs mobiles et/ou des applications multimédia en réaffectant les canaux dans les WMNs à Multiples-Radios (MR-WMNs). En premier lieu, nous proposons un modèle d'optimisation qui maximise le débit, améliore l'équité entre utilisateurs et minimise le surcoût dû à la relève des appels. Ce modèle a été résolu par le logiciel CPLEX pour un nombre limité de noeuds. En second lieu, nous élaborons des heuristiques/méta-heuristiques centralisées pour permettre de résoudre ce modèle pour des réseaux de taille réelle. Finalement, nous proposons un algorithme pour réaffecter en temps-réel et de façon prudente les canaux aux interfaces. Cet algorithme a pour objectif de minimiser le surcoût et le délai du re-routage spécialement du trafic dynamique généré par les appels en relève. Ensuite, ce mécanisme est amélioré en prenant en compte l‟équilibrage de la charge entre cliques.

Heuristic solution methods for multi-attribute vehicle routing problems

Le Problème de Tournées de Véhicules (PTV) est une clé importante pour gérér efficacement des systèmes logistiques, ce qui peut entraîner une amélioration du niveau de satisfaction de la clientèle. Ceci est fait en servant plus de clients dans un temps plus court. En terme général, il implique la planification des tournées d'une flotte de véhicules de capacité donnée basée à un ou plusieurs dépôts. Le but est de livrer ou collecter une certain quantité de marchandises à un ensemble des clients géographiquement dispersés, tout en respectant les contraintes de capacité des véhicules. Le PTV, comme classe de problèmes d'optimisation discrète et de grande complexité, a été étudié par de nombreux au cours des dernières décennies. Étant donné son importance pratique, des chercheurs dans les domaines de l'informatique, de la recherche opérationnelle et du génie industrielle ont mis au point des algorithmes très efficaces, de nature exacte ou heuristique, pour faire face aux différents types du PTV. Toutefois, les approches proposées pour le PTV ont souvent été accusées d'être trop concentrées sur des versions simplistes des problèmes de tournées de véhicules rencontrés dans des applications réelles. Par conséquent, les chercheurs sont récemment tournés vers des variantes du PTV qui auparavant étaient considérées trop difficiles à résoudre. Ces variantes incluent les attributs et les contraintes complexes observés dans les cas réels et fournissent des solutions qui sont exécutables dans la pratique. Ces extensions du PTV s'appellent Problème de Tournées de Véhicules Multi-Attributs (PTVMA). Le but principal de cette thèse est d'étudier les différents aspects pratiques de trois types de problèmes de tournées de véhicules multi-attributs qui seront modélisés dans celle-ci. En plus, puisque pour le PTV, comme pour la plupart des problèmes NP-complets, il est difficile de résoudre des instances de grande taille de façon optimale et dans un temps d'exécution raisonnable, nous nous tournons vers des méthodes approcheés à base d’heuristiques.

Meta-heuristic Solution Methods for Rich Vehicle Routing Problems

Le problème de tournées de véhicules (VRP), introduit par Dantzig and Ramser en 1959, est devenu l'un des problèmes les plus étudiés en recherche opérationnelle, et ce, en raison de son intérêt méthodologique et de ses retombées pratiques dans de nombreux domaines tels que le transport, la logistique, les télécommunications et la production. L'objectif général du VRP est d'optimiser l'utilisation des ressources de transport afin de répondre aux besoins des clients tout en respectant les contraintes découlant des exigences du contexte d’application. Les applications réelles du VRP doivent tenir compte d’une grande variété de contraintes et plus ces contraintes sont nombreuse, plus le problème est difficile à résoudre. Les VRPs qui tiennent compte de l’ensemble de ces contraintes rencontrées en pratique et qui se rapprochent des applications réelles forment la classe des problèmes ‘riches’ de tournées de véhicules. Résoudre ces problèmes de manière efficiente pose des défis considérables pour la communauté de chercheurs qui se penchent sur les VRPs. Cette thèse, composée de deux parties, explore certaines extensions du VRP vers ces problèmes. La première partie de cette thèse porte sur le VRP périodique avec des contraintes de fenêtres de temps (PVRPTW). Celui-ci est une extension du VRP classique avec fenêtres de temps (VRPTW) puisqu’il considère un horizon de planification de plusieurs jours pendant lesquels les clients n'ont généralement pas besoin d’être desservi à tous les jours, mais plutôt peuvent être visités selon un certain nombre de combinaisons possibles de jours de livraison. Cette généralisation étend l'éventail d'applications de ce problème à diverses activités de distributions commerciales, telle la collecte des déchets, le balayage des rues, la distribution de produits alimentaires, la livraison du courrier, etc. La principale contribution scientifique de la première partie de cette thèse est le développement d'une méta-heuristique hybride dans la quelle un ensemble de procédures de recherche locales et de méta-heuristiques basées sur les principes de voisinages coopèrent avec un algorithme génétique afin d’améliorer la qualité des solutions et de promouvoir la diversité de la population. Les résultats obtenus montrent que la méthode proposée est très performante et donne de nouvelles meilleures solutions pour certains grands exemplaires du problème. La deuxième partie de cette étude a pour but de présenter, modéliser et résoudre deux problèmes riches de tournées de véhicules, qui sont des extensions du VRPTW en ce sens qu'ils incluent des demandes dépendantes du temps de ramassage et de livraison avec des restrictions au niveau de la synchronization temporelle. Ces problèmes sont connus respectivement sous le nom de Time-dependent Multi-zone Multi-Trip Vehicle Routing Problem with Time Windows (TMZT-VRPTW) et de Multi-zone Mult-Trip Pickup and Delivery Problem with Time Windows and Synchronization (MZT-PDTWS). Ces deux problèmes proviennent de la planification des opérations de systèmes logistiques urbains à deux niveaux. La difficulté de ces problèmes réside dans la manipulation de deux ensembles entrelacés de décisions: la composante des tournées de véhicules qui vise à déterminer les séquences de clients visités par chaque véhicule, et la composante de planification qui vise à faciliter l'arrivée des véhicules selon des restrictions au niveau de la synchronisation temporelle. Auparavant, ces questions ont été abordées séparément. La combinaison de ces types de décisions dans une seule formulation mathématique et dans une même méthode de résolution devrait donc donner de meilleurs résultats que de considérer ces décisions séparément. Dans cette étude, nous proposons des solutions heuristiques qui tiennent compte de ces deux types de décisions simultanément, et ce, d'une manière complète et efficace. Les résultats de tests expérimentaux confirment la performance de la méthode proposée lorsqu’on la compare aux autres méthodes présentées dans la littérature. En effet, la méthode développée propose des solutions nécessitant moins de véhicules et engendrant de moindres frais de déplacement pour effectuer efficacement la même quantité de travail. Dans le contexte des systèmes logistiques urbains, nos résultats impliquent une réduction de la présence de véhicules dans les rues de la ville et, par conséquent, de leur impact négatif sur la congestion et sur l’environnement.

Solution Methods for Service Network Design with Resource Management Consideration

La gestion des ressources, équipements, équipes de travail, et autres, devrait être prise en compte lors de la conception de tout plan réalisable pour le problème de conception de réseaux de services. Cependant, les travaux de recherche portant sur la gestion des ressources et la conception de réseaux de services restent limités. La présente thèse a pour objectif de combler cette lacune en faisant l’examen de problèmes de conception de réseaux de services prenant en compte la gestion des ressources. Pour ce faire, cette thèse se décline en trois études portant sur la conception de réseaux. La première étude considère le problème de capacitated multi-commodity fixed cost network design with design-balance constraints(DBCMND). La structure multi-produits avec capacité sur les arcs du DBCMND, de même que ses contraintes design-balance, font qu’il apparaît comme sous-problème dans de nombreux problèmes reliés à la conception de réseaux de services, d’où l’intérêt d’étudier le DBCMND dans le contexte de cette thèse. Nous proposons une nouvelle approche pour résoudre ce problème combinant la recherche tabou, la recomposition de chemin, et une procédure d’intensification de la recherche dans une région particulière de l’espace de solutions. Dans un premier temps la recherche tabou identifie de bonnes solutions réalisables. Ensuite la recomposition de chemin est utilisée pour augmenter le nombre de solutions réalisables. Les solutions trouvées par ces deux méta-heuristiques permettent d’identifier un sous-ensemble d’arcs qui ont de bonnes chances d’avoir un statut ouvert ou fermé dans une solution optimale. Le statut de ces arcs est alors fixé selon la valeur qui prédomine dans les solutions trouvées préalablement. Enfin, nous utilisons la puissance d’un solveur de programmation mixte en nombres entiers pour intensifier la recherche sur le problème restreint par le statut fixé ouvert/fermé de certains arcs. Les tests montrent que cette approche est capable de trouver de bonnes solutions aux problèmes de grandes tailles dans des temps raisonnables. Cette recherche est publiée dans la revue scientifique Journal of heuristics. La deuxième étude introduit la gestion des ressources au niveau de la conception de réseaux de services en prenant en compte explicitement le nombre fini de véhicules utilisés à chaque terminal pour le transport de produits. Une approche de solution faisant appel au slope-scaling, la génération de colonnes et des heuristiques basées sur une formulation en cycles est ainsi proposée. La génération de colonnes résout une relaxation linéaire du problème de conception de réseaux, générant des colonnes qui sont ensuite utilisées par le slope-scaling. Le slope-scaling résout une approximation linéaire du problème de conception de réseaux, d’où l’utilisation d’une heuristique pour convertir les solutions obtenues par le slope-scaling en solutions réalisables pour le problème original. L’algorithme se termine avec une procédure de perturbation qui améliore les solutions réalisables. Les tests montrent que l’algorithme proposé est capable de trouver de bonnes solutions au problème de conception de réseaux de services avec un nombre fixe des ressources à chaque terminal. Les résultats de cette recherche seront publiés dans la revue scientifique Transportation Science. La troisième étude élargie nos considérations sur la gestion des ressources en prenant en compte l’achat ou la location de nouvelles ressources de même que le repositionnement de ressources existantes. Nous faisons les hypothèses suivantes: une unité de ressource est nécessaire pour faire fonctionner un service, chaque ressource doit retourner à son terminal d’origine, il existe un nombre fixe de ressources à chaque terminal, et la longueur du circuit des ressources est limitée. Nous considérons les alternatives suivantes dans la gestion des ressources: 1) repositionnement de ressources entre les terminaux pour tenir compte des changements de la demande, 2) achat et/ou location de nouvelles ressources et leur distribution à différents terminaux, 3) externalisation de certains services. Nous présentons une formulation intégrée combinant les décisions reliées à la gestion des ressources avec les décisions reliées à la conception des réseaux de services. Nous présentons également une méthode de résolution matheuristique combinant le slope-scaling et la génération de colonnes. Nous discutons des performances de cette méthode de résolution, et nous faisons une analyse de l’impact de différentes décisions de gestion des ressources dans le contexte de la conception de réseaux de services. Cette étude sera présentée au XII International Symposium On Locational Decision, en conjonction avec XXI Meeting of EURO Working Group on Locational Analysis, Naples/Capri (Italy), 2014. En résumé, trois études différentes sont considérées dans la présente thèse. La première porte sur une nouvelle méthode de solution pour le "capacitated multi-commodity fixed cost network design with design-balance constraints". Nous y proposons une matheuristique comprenant la recherche tabou, la recomposition de chemin, et l’optimisation exacte. Dans la deuxième étude, nous présentons un nouveau modèle de conception de réseaux de services prenant en compte un nombre fini de ressources à chaque terminal. Nous y proposons une matheuristique avancée basée sur la formulation en cycles comprenant le slope-scaling, la génération de colonnes, des heuristiques et l’optimisation exacte. Enfin, nous étudions l’allocation des ressources dans la conception de réseaux de services en introduisant des formulations qui modèlent le repositionnement, l’acquisition et la location de ressources, et l’externalisation de certains services. À cet égard, un cadre de solution slope-scaling développé à partir d’une formulation en cycles est proposé. Ce dernier comporte la génération de colonnes et une heuristique. Les méthodes proposées dans ces trois études ont montré leur capacité à trouver de bonnes solutions.

Analysis and Optimization of Machining Process Using Evolutionary Algorithms

To ensure quality of machined products at minimum machining costs and maximum machining effectiveness, it is very important to select optimum parameters when metal cutting machine tools are employed. Traditionally, the experience of the operator plays a major role in the selection of optimum metal cutting conditions. However, attaining optimum values each time by even a skilled operator is difficult. The non-linear nature of the machining process has compelled engineers to search for more effective methods to attain optimization. The design objective preceding most engineering design activities is simply to minimize the cost of production or to maximize the production efficiency. The main aim of research work reported here is to build robust optimization algorithms by exploiting ideas that nature has to offer from its backyard and using it to solve real world optimization problems in manufacturing processes.In this thesis, after conducting an exhaustive literature review, several optimization techniques used in various manufacturing processes have been identified. The selection of optimal cutting parameters, like depth of cut, feed and speed is a very important issue for every machining process. Experiments have been designed using Taguchi technique and dry turning of SS420 has been performed on Kirlosker turn master 35 lathe. Analysis using S/N and ANOVA were performed to find the optimum level and percentage of contribution of each parameter. By using S/N analysis the optimum machining parameters from the experimentation is obtained.Optimization algorithms begin with one or more design solutions supplied by the user and then iteratively check new design solutions, relative search spaces in order to achieve the true optimum solution. A mathematical model has been developed using response surface analysis for surface roughness and the model was validated using published results from literature.Methodologies in optimization such as Simulated annealing (SA), Particle Swarm Optimization (PSO), Conventional Genetic Algorithm (CGA) and Improved Genetic Algorithm (IGA) are applied to optimize machining parameters while dry turning of SS420 material. All the above algorithms were tested for their efficiency, robustness and accuracy and observe how they often outperform conventional optimization method applied to difficult real world problems. The SA, PSO, CGA and IGA codes were developed using MATLAB. For each evolutionary algorithmic method, optimum cutting conditions are provided to achieve better surface finish.The computational results using SA clearly demonstrated that the proposed solution procedure is quite capable in solving such complicated problems effectively and efficiently. Particle Swarm Optimization (PSO) is a relatively recent heuristic search method whose mechanics are inspired by the swarming or collaborative behavior of biological populations. From the results it has been observed that PSO provides better results and also more computationally efficient.Based on the results obtained using CGA and IGA for the optimization of machining process, the proposed IGA provides better results than the conventional GA. The improved genetic algorithm incorporating a stochastic crossover technique and an artificial initial population scheme is developed to provide a faster search mechanism. Finally, a comparison among these algorithms were made for the specific example of dry turning of SS 420 material and arriving at optimum machining parameters of feed, cutting speed, depth of cut and tool nose radius for minimum surface roughness as the criterion. To summarize, the research work fills in conspicuous gaps between research prototypes and industry requirements, by simulating evolutionary procedures seen in nature that optimize its own systems.

Reinforcement Learning Approaches to Power System Scheduling

One major component of power system operation is generation scheduling. The objective of the work is to develop efficient control strategies to the power scheduling problems through Reinforcement Learning approaches. The three important active power scheduling problems are Unit Commitment, Economic Dispatch and Automatic Generation Control. Numerical solution methods proposed for solution of power scheduling are insufficient in handling large and complex systems. Soft Computing methods like Simulated Annealing, Evolutionary Programming etc., are efficient in handling complex cost functions, but find limitation in handling stochastic data existing in a practical system. Also the learning steps are to be repeated for each load demand which increases the computation time.Reinforcement Learning (RL) is a method of learning through interactions with environment. The main advantage of this approach is it does not require a precise mathematical formulation. It can learn either by interacting with the environment or interacting with a simulation model. Several optimization and control problems have been solved through Reinforcement Learning approach. The application of Reinforcement Learning in the field of Power system has been a few. The objective is to introduce and extend Reinforcement Learning approaches for the active power scheduling problems in an implementable manner. The main objectives can be enumerated as:(i) Evolve Reinforcement Learning based solutions to the Unit Commitment Problem.(ii) Find suitable solution strategies through Reinforcement Learning approach for Economic Dispatch. (iii) Extend the Reinforcement Learning solution to Automatic Generation Control with a different perspective. (iv) Check the suitability of the scheduling solutions to one of the existing power systems.First part of the thesis is concerned with the Reinforcement Learning approach to Unit Commitment problem. Unit Commitment Problem is formulated as a multi stage decision process. Q learning solution is developed to obtain the optimwn commitment schedule. Method of state aggregation is used to formulate an efficient solution considering the minimwn up time I down time constraints. The performance of the algorithms are evaluated for different systems and compared with other stochastic methods like Genetic Algorithm.Second stage of the work is concerned with solving Economic Dispatch problem. A simple and straight forward decision making strategy is first proposed in the Learning Automata algorithm. Then to solve the scheduling task of systems with large number of generating units, the problem is formulated as a multi stage decision making task. The solution obtained is extended in order to incorporate the transmission losses in the system. To make the Reinforcement Learning solution more efficient and to handle continuous state space, a fimction approximation strategy is proposed. The performance of the developed algorithms are tested for several standard test cases. Proposed method is compared with other recent methods like Partition Approach Algorithm, Simulated Annealing etc.As the final step of implementing the active power control loops in power system, Automatic Generation Control is also taken into consideration.Reinforcement Learning has already been applied to solve Automatic Generation Control loop. The RL solution is extended to take up the approach of common frequency for all the interconnected areas, more similar to practical systems. Performance of the RL controller is also compared with that of the conventional integral controller.In order to prove the suitability of the proposed methods to practical systems, second plant ofNeyveli Thennal Power Station (NTPS IT) is taken for case study. The perfonnance of the Reinforcement Learning solution is found to be better than the other existing methods, which provide the promising step towards RL based control schemes for practical power industry.Reinforcement Learning is applied to solve the scheduling problems in the power industry and found to give satisfactory perfonnance. Proposed solution provides a scope for getting more profit as the economic schedule is obtained instantaneously. Since Reinforcement Learning method can take the stochastic cost data obtained time to time from a plant, it gives an implementable method. As a further step, with suitable methods to interface with on line data, economic scheduling can be achieved instantaneously in a generation control center. Also power scheduling of systems with different sources such as hydro, thermal etc. can be looked into and Reinforcement Learning solutions can be achieved.

Stereo-Based Head Pose Tracking Using Iterative Closest Point and Normal Flow Constraint

In this text, we present two stereo-based head tracking techniques along with a fast 3D model acquisition system. The first tracking technique is a robust implementation of stereo-based head tracking designed for interactive environments with uncontrolled lighting. We integrate fast face detection and drift reduction algorithms with a gradient-based stereo rigid motion tracking technique. Our system can automatically segment and track a user's head under large rotation and illumination variations. Precision and usability of this approach are compared with previous tracking methods for cursor control and target selection in both desktop and interactive room environments. The second tracking technique is designed to improve the robustness of head pose tracking for fast movements. Our iterative hybrid tracker combines constraints from the ICP (Iterative Closest Point) algorithm and normal flow constraint. This new technique is more precise for small movements and noisy depth than ICP alone, and more robust for large movements than the normal flow constraint alone. We present experiments which test the accuracy of our approach on sequences of real and synthetic stereo images. The 3D model acquisition system we present quickly aligns intensity and depth images, and reconstructs a textured 3D mesh. 3D views are registered with shape alignment based on our iterative hybrid tracker. We reconstruct the 3D model using a new Cubic Ray Projection merging algorithm which takes advantage of a novel data structure: the linked voxel space. We present experiments to test the accuracy of our approach on 3D face modelling using real-time stereo images.

FastAero – A Precorrected FFT – Fast Multipole Tree Steady and Unsteady Potential Flow Solver

In this paper a precorrected FFT-Fast Multipole Tree (pFFT-FMT) method for solving the potential flow around arbitrary three dimensional bodies is presented. The method takes advantage of the efficiency of the pFFT and FMT algorithms to facilitate more demanding computations such as automatic wake generation and hands-off steady and unsteady aerodynamic simulations. The velocity potential on the body surfaces and in the domain is determined using a pFFT Boundary Element Method (BEM) approach based on the Green’s Theorem Boundary Integral Equation. The vorticity trailing all lifting surfaces in the domain is represented using a Fast Multipole Tree, time advected, vortex participle method. Some simple steady state flow solutions are performed to demonstrate the basic capabilities of the solver. Although this paper focuses primarily on steady state solutions, it should be noted that this approach is designed to be a robust and efficient unsteady potential flow simulation tool, useful for rapid computational prototyping.

A Gain Scheduling Model Predictive Controller for Blood Glucose Control in Type 1 Diabetes

This paper presents a control strategy for blood glucose(BG) level regulation in type 1 diabetic patients. To design the controller, model-based predictive control scheme has been applied to a newly developed diabetic patient model. The controller is provided with a feedforward loop to improve meal compensation, a gain-scheduling scheme to account for different BG levels, and an asymmetric cost function to reduce hypoglycemic risk. A simulation environment that has been approved for testing of artificial pancreas control algorithms has been used to test the controller. The simulation results show a good controller performance in fasting conditions and meal disturbance rejection, and robustness against model–patient mismatch and errors in meal estimation

Can the frequency of blocking be described by a red noise process?

The frequency of persistent atmospheric blocking events in the 40-yr ECMWF Re-Analysis (ERA-40) is compared with the blocking frequency produced by a simple first-order Markov model designed to predict the time evolution of a blocking index [defined by the meridional contrast of potential temperature on the 2-PVU surface (1 PVU ≡ 1 × 10−6 K m2 kg−1 s−1)]. With the observed spatial coherence built into the model, it is able to reproduce the main regions of blocking occurrence and the frequencies of sector blocking very well. This underlines the importance of the climatological background flow in determining the locations of high blocking occurrence as being the regions where the mean midlatitude meridional potential vorticity (PV) gradient is weak. However, when only persistent blocking episodes are considered, the model is unable to simulate the observed frequencies. It is proposed that this persistence beyond that given by a red noise model is due to the self-sustaining nature of the blocking phenomenon.

Associations between stratospheric variability and tropospheric blocking

There is widely believed to be a link between stratospheric flow variability and stationary, persistent “blocking” weather systems, but the precise nature of this link has proved elusive. Using data from the ERA-40 Reanalysis and an atmospheric general circulation model (GCM) with a well-resolved stratosphere (HadGAM), it is shown that there are in fact several different highly significant associations, with blocking in different regions being related to different patterns of stratospheric variability. This is true in both hemispheres and in both data sets. The associations in HadGAM are shown to be very similar to those in ERA-40, although the model has a tendency to underestimate both European blocking and the wave number 2 stratospheric variability to which this is related. Although the focus is on stratospheric variability in general, several of the blocking links are seen to occur in association with the major stratospheric sudden warmings. In general, the direction of influence appears to be upward, as blocking anomalies are shown to modify the planetary stationary waves, leading to an upward propagation of wave activity into the stratosphere. However, significant correlations are also apparent with the zonal mean flow in the stratosphere leading the occurrence of blocking at high latitudes. Finally, the underestimation of blocking is an enduring problem in GCMs, and an example has recently been given in which improving the resolution of the stratosphere improved the representation of blocking. Here, however, another example is given, in which increasing the stratospheric resolution unfortunately does not lead to an improvement in blocking.

Investigation into the performance of an algorithm for deriving concise descriptions of optic flow fields for real-time control

This paper describes a region-based algorithm for deriving a concise description of a first order optical flow field. The algorithm described achieves performance improvements over existing algorithms without compromising the accuracy of the flow field values calculated. These improvements are brought about by not computing the entire flow field between two consecutive images, but by considering only the flow vectors of a selected subset of the images. The algorithm is presented in the context of a project to balance a bipedal robot using visual information.