918 resultados para automated model-based feedback


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Dans les études sur le transport, les modèles de choix de route décrivent la sélection par un utilisateur d’un chemin, depuis son origine jusqu’à sa destination. Plus précisément, il s’agit de trouver dans un réseau composé d’arcs et de sommets la suite d’arcs reliant deux sommets, suivant des critères donnés. Nous considérons dans le présent travail l’application de la programmation dynamique pour représenter le processus de choix, en considérant le choix d’un chemin comme une séquence de choix d’arcs. De plus, nous mettons en œuvre les techniques d’approximation en programmation dynamique afin de représenter la connaissance imparfaite de l’état réseau, en particulier pour les arcs éloignés du point actuel. Plus précisément, à chaque fois qu’un utilisateur atteint une intersection, il considère l’utilité d’un certain nombre d’arcs futurs, puis une estimation est faite pour le restant du chemin jusqu’à la destination. Le modèle de choix de route est implanté dans le cadre d’un modèle de simulation de trafic par événements discrets. Le modèle ainsi construit est testé sur un modèle de réseau routier réel afin d’étudier sa performance.

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Résumé Le premier article de la thèse se veut une revue systématique des données empiriques mettant en lumière les antécédents à la base de l’émergence du leadership narcissique dans les organisations, ses composantes psychologiques ainsi que ses incidences tant pour les organisations que pour leurs membres. Conséquemment, cette étude brosse initialement une recension détaillée des principaux facteurs idiosyncrasiques, culturels, environnementaux et structurels participant à la manifestation du leadership narcissique dans les organisations. Par la suite, elle en sonde la teneur en isolant l’existence de cinq composantes psychologiques, soit le charisme, l’influence intéressée, la motivation fallacieuse, l’inhibition intellectuelle et la considération simulée. Enfin, elle souligne les conséquences négatives de son actualisation dont les principales sont : la production de prises de décisions volatiles et risquées; la création d’un climat organisationnel toxique; la destruction de la confiance des subordonnés; la détérioration de l’efficacité organisationnelle; l’émergence d’une gestion dysfonctionnelle; et la manifestation de comportements non-éthiques. Le deuxième article s’avère une analyse comparative de deux types de leadership se révélant, de prime abord, trompeusement analogues. Ces deux types sont le leadership transformationnel et le leadership narcissique. Quoique se situant aux antipodes en matière de satisfaction de besoins (influence idéalisée versus influence intéressée), de promotion de visions (motivation inspirationnelle versus motivation fallacieuse), de réceptivité à la rétroaction d’autrui (stimulation intellectuelle versus inhibition intellectuelle) et de traitement des relations interpersonnelles (considération individualisée versus considération simulée), les leaderships transformationnel et narcissique partagent entre eux un élément commun : le charisme du leader. C’est précisément cette dernière caractéristique, conférant à son détenteur un puissant halo magnétisant, qui se révèle le creuset de la spéciosité du leadership narcissique opérant essentiellement lors des tout premiers contacts avec le leader. En fait, le charisme du leader narcissique sert en quelque sorte de fard, composé de charme et de fascination, masquant une décevante réalité psychologique et dont les propriétés captieuses s’étiolent rapidement. Le troisième article de la thèse est une étude conceptuelle examinant la structuration idiosyncrasique des criminels en col blanc ayant commis des fraudes financières se chiffrant à plusieurs dizaines de millions de dollars. Exploitant le croisement des deux dimensions fondamentales de l’agression, soit sa fonction (proactive ou réactive) et sa forme (directe ou indirecte), cette étude propose une taxonomie archétypique de différents types de psychopathie susceptible de mieux cerner la psychologie du criminel en col blanc d’envergure. L’agression est dite proactive lorsqu’elle est motivée par des impératifs de prédation indépendants de l’état émotionnel de l’individu. L’action de l’individu prédateur est intentionnelle et instrumentale. Elle vise l’atteinte d’objectifs préétablis avant l’actualisation de l’agression. Par contre, elle est considérée réactive lorsque la préservation de l’intégrité physique ou psychologique de l’individu est l’objet d’une menace émergeant de son environnement externe immédiat. Dans ce cas, la réaction agressive de l’individu est émotionnellement conditionnée. Par ailleurs, nonobstant la nature de sa fonction, l’agression peut s’exprimer directement ou indirectement. Elle est considérée directe lorsqu’elle a pour cible l’agressé en tant que tel. La forme physique d’agression peut être physique (sévices corporels) ou verbale (menaces et insultes). Par contre, lorsqu’elle emprunte des modes d’expression plus subtils, tels les rumeurs, l’humour malicieux et la tromperie, l’agression est dite indirecte. Le pairage des deux dimensions fondamentales de l’agression permet la construction d’un modèle d’analyse bidimensionnelle englobant quatre types de psychopathie, à savoir les psychopathies parasitique (préservation indirecte), colérique (préservation directe), cynégétique (prédation directe) et sympathique (prédation indirecte). C’est précisément cette dernière forme de psychopathie, le type sympathique caractérisé par un étaiement idiosyncrasique narcissico-machiavélique, qui traduit le mieux la psychologie des criminels en col blanc d’envergure. Enfin, le quatrième et dernier article de la présente thèse se propose d’explorer une problématique de recherche n’ayant reçu que très peu d’attention de la part des membres de la communauté scientifique, à savoir l’examen de l’adéquation d’un modèle dimensionnel du narcissisme pathologique inspiré du modèle développé par Roche, Pincus, Lukowitsky, Ménard et Conroy (2013). Au moyen d’une étude de cas exploratoire, il a été possible d’associer la vulnérabilité narcissique au segment décompensatoire (échec des stratégies inadaptées d’agrandissement de soi) du modèle théorique inspiré de celui de Roche et al. (2013) et ce, conformément à ses prescriptions. En effet, la comparaison des résultats de l’un des deux participants de l’étude, madame H, obtenus lors des deux saisies de données espacées d’un intervalle d’une année, indique une diminution de la vulnérabilité narcissique lors de la période de re-compensation. En outre, cette diminution est accompagnée de celle de la grandiosité narcissique. En somme, la relation positive entre les deux dimensions du narcissisme pathologique se révèle, sur un plan longitudinal, constante dans les deux segments – compensatoire (recours à des stratégies inadaptées d’agrandissement de soi) et décompensatoire – du modèle théorique inspiré de celui de Roche et al. (2013). Par ailleurs, les résultats obtenus auprès des deux participants à l’étude de cas, monsieur B et de madame H, s’avèrent éclairants eu égard à la prépondérance respective de chacune des dimensions (grandiosité et vulnérabilité) narcissiques en fonction des segments compensatoire et décompensatoire du modèle théorique inspiré de celui de Roche et al. (2013). Se trouvant en mode de compensation narcissique lors des deux saisies de données, monsieur B affiche une grandiosité narcissique supérieure à sa vulnérabilité narcissique. Cette constatation respecte en tous points les prescriptions théoriques du modèle. Quant à madame H, qu’elle soit en mode de compensation ou de décompensation narcissique (postulat non démontré eu égard aux prescriptions du modèle théorique utilisé), sa vulnérabilité narcissique demeure constamment plus élevée que sa grandiosité narcissique. Théoriquement, selon les prescriptions du modèle, la prépondérance devrait être observée chez la dimension « grandiosité narcissique » en période de compensation. De toute évidence, les données obtenues auprès de madame H s’écartent de ces prescriptions.

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La fonction des canaux ioniques est finement régulée par des changements structuraux de sites clés contrôlant l’ouverture du pore. Ces modulations structurales découlent de l’interaction du canal avec l’environnement local, puisque certains domaines peuvent être suffisamment sensibles à des propriétés physico-chimiques spécifiques. Les mouvements engendrés dans la structure sont notamment perceptibles fonctionnellement lorsque le canal ouvre un passage à certains ions, générant ainsi un courant ionique mesurable selon le potentiel électrochimique. Une description détaillée de ces relations structure-fonction est cependant difficile à obtenir à partir de mesures sur des ensembles de canaux identiques, puisque les fluctuations et les distributions de différentes propriétés individuelles demeurent cachées dans une moyenne. Pour distinguer ces propriétés, des mesures à l’échelle de la molécule unique sont nécessaires. Le but principal de la présente thèse est d’étudier la structure et les mécanismes moléculaires de canaux ioniques par mesures de spectroscopie de fluorescence à l’échelle de la molécule unique. Les études sont particulièrement dirigées vers le développement de nouvelles méthodes ou leur amélioration. Une classe de toxine formeuse de pores a servi de premier modèle d’étude. La fluorescence à l’échelle de la molécule unique a aussi été utilisée pour l’étude d’un récepteur glutamate, d’un récepteur à la glycine et d’un canal potassique procaryote. Le premier volet porte sur l’étude de la stœchiométrie par mesures de photoblanchiment en temps résolu. Cette méthode permet de déterminer directement le nombre de monomères fluorescents dans un complexe isolé par le décompte des sauts discrets de fluorescence suivant les événements de photoblanchiment. Nous présentons ici la première description, à notre connaissance, de l’assemblage dynamique d’une protéine membranaire dans un environnement lipidique. La toxine monomérique purifiée Cry1Aa s’assemble à d’autres monomères selon la concentration et sature en conformation tétramérique. Un programme automatique est ensuite développé pour déterminer la stœchiométrie de protéines membranaires fusionnées à GFP et exprimées à la surface de cellules mammifères. Bien que ce système d’expression soit approprié pour l’étude de protéines d’origine mammifère, le bruit de fluorescence y est particulièrement important et augmente significativement le risque d’erreur dans le décompte manuel des monomères fluorescents. La méthode présentée permet une analyse rapide et automatique basée sur des critères fixes. L’algorithme chargé d’effectuer le décompte des monomères fluorescents a été optimisé à partir de simulations et ajuste ses paramètres de détection automatiquement selon la trace de fluorescence. La composition de deux canaux ioniques a été vérifiée avec succès par ce programme. Finalement, la fluorescence à l’échelle de la molécule unique est mesurée conjointement au courant ionique de canaux potassiques KcsA avec un système de fluorométrie en voltage imposé. Ces enregistrements combinés permettent de décrire la fonction de canaux ioniques simultanément à leur position et densité alors qu’ils diffusent dans une membrane lipidique dont la composition est choisie. Nous avons observé le regroupement de canaux KcsA pour différentes compositions lipidiques. Ce regroupement ne paraît pas être causé par des interactions protéine-protéine, mais plutôt par des microdomaines induits par la forme des canaux reconstitués dans la membrane. Il semble que des canaux regroupés puissent ensuite devenir couplés, se traduisant en ouvertures et fermetures simultanées où les niveaux de conductance sont un multiple de la conductance « normale » d’un canal isolé. De plus, contrairement à ce qui est actuellement suggéré, KcsA ne requiert pas de phospholipide chargé négativement pour sa fonction. Plusieurs mesures indiquent plutôt que des lipides de forme conique dans la phase cristalline liquide sont suffisants pour permettre l’ouverture de canaux KcsA isolés. Des canaux regroupés peuvent quant à eux surmonter la barrière d’énergie pour s’ouvrir de manière coopérative dans des lipides non chargés de forme cylindrique.

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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.

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Software systems are progressively being deployed in many facets of human life. The implication of the failure of such systems, has an assorted impact on its customers. The fundamental aspect that supports a software system, is focus on quality. Reliability describes the ability of the system to function under specified environment for a specified period of time and is used to objectively measure the quality. Evaluation of reliability of a computing system involves computation of hardware and software reliability. Most of the earlier works were given focus on software reliability with no consideration for hardware parts or vice versa. However, a complete estimation of reliability of a computing system requires these two elements to be considered together, and thus demands a combined approach. The present work focuses on this and presents a model for evaluating the reliability of a computing system. The method involves identifying the failure data for hardware components, software components and building a model based on it, to predict the reliability. To develop such a model, focus is given to the systems based on Open Source Software, since there is an increasing trend towards its use and only a few studies were reported on the modeling and measurement of the reliability of such products. The present work includes a thorough study on the role of Free and Open Source Software, evaluation of reliability growth models, and is trying to present an integrated model for the prediction of reliability of a computational system. The developed model has been compared with existing models and its usefulness of is being discussed.

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Abstract: The paper describes an auditory interface using directional sound as a possible support for pilots during approach in an instrument landing scenario. Several ways of producing directional sounds are illustrated. One using speaker pairs and controlling power distribution between speakers is evaluated experimentally. Results show, that power alone is insufficient for positioning single isolated sound events, although discrimination in the horizontal plane performs better than in the vertical. Additional sound parameters to compensate for this are proposed.

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Non-resonant light interacting with diatomics via the polarizability anisotropy couples different rotational states and may lead to strong hybridization of the motion. The modification of shape resonances and low-energy scattering states due to this interaction can be fully captured by an asymptotic model, based on the long-range properties of the scattering (Crubellier et al 2015 New J. Phys. 17 045020). Remarkably, the properties of the field-dressed shape resonances in this asymptotic multi-channel description are found to be approximately linear in the field intensity up to fairly large intensity. This suggests a perturbative single-channel approach to be sufficient to study the control of such resonances by the non-resonant field. The multi-channel results furthermore indicate the dependence on field intensity to present, at least approximately, universal characteristics. Here we combine the nodal line technique to solve the asymptotic Schrödinger equation with perturbation theory. Comparing our single channel results to those obtained with the full interaction potential, we find nodal lines depending only on the field-free scattering length of the diatom to yield an approximate but universal description of the field-dressed molecule, confirming universal behavior.

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This thesis describes the development of a model-based vision system that exploits hierarchies of both object structure and object scale. The focus of the research is to use these hierarchies to achieve robust recognition based on effective organization and indexing schemes for model libraries. The goal of the system is to recognize parameterized instances of non-rigid model objects contained in a large knowledge base despite the presence of noise and occlusion. Robustness is achieved by developing a system that can recognize viewed objects that are scaled or mirror-image instances of the known models or that contain components sub-parts with different relative scaling, rotation, or translation than in models. The approach taken in this thesis is to develop an object shape representation that incorporates a component sub-part hierarchy- to allow for efficient and correct indexing into an automatically generated model library as well as for relative parameterization among sub-parts, and a scale hierarchy- to allow for a general to specific recognition procedure. After analysis of the issues and inherent tradeoffs in the recognition process, a system is implemented using a representation based on significant contour curvature changes and a recognition engine based on geometric constraints of feature properties. Examples of the system's performance are given, followed by an analysis of the results. In conclusion, the system's benefits and limitations are presented.

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In model-based vision, there are a huge number of possible ways to match model features to image features. In addition to model shape constraints, there are important match-independent constraints that can efficiently reduce the search without the combinatorics of matching. I demonstrate two specific modules in the context of a complete recognition system, Reggie. The first is a region-based grouping mechanism to find groups of image features that are likely to come from a single object. The second is an interpretive matching scheme to make explicit hypotheses about occlusion and instabilities in the image features.

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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

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El presente trabajo tiene como finalidad caracterizar conceptos y elementos clave del caos y de la complejidad existente en la relación entre las organizaciones y la comunidad. Esta relación parte de la base de satisfacer las necesidades de los actores involucrados y, así mismo, mejorar el desempeño de cada uno, y contribuir al bienestar de la sociedad y a la perdurabilidad de las empresas. Para alcanzar el objetivo planteado, inicialmente se hace necesario contextualizar conceptos que estarán presentes durante todo el escrito. Por esto se expondrán términos como teoría de la complejidad, teoría del caos, los aspectos más representativos de la relación comunitaria y el marketing y su impacto en las comunidades. La teoría de la complejidad permitirá entender los sistemas como un todo, en donde las relaciones e interacciones de cada una de sus diferentes partes nos conducen a innumerables escenarios posibles. También se buscará entender la importancia de la relación organización-comunidad, ya que la comunidad puede jugar un papel determinante cuando las organizaciones se adaptan a los cambios. Es de suma importancia establecer relaciones estratégicas con la comunidad, entendiendo a la comunidad como un sistema o grupo social con determinadas características, que permitan tanto a las organizaciones como a la misma comunidad entender, comprender y satisfacer eficazmente las necesidades subyacentes y, así, llegar a establecer un entorno de retroalimentación continua y sostenibilidad a lo largo del tiempo. Actualmente, el funcionamiento del mundo ha cambiado en cierta medida, ya que antes la base del conocimiento se centraba en función del orden y la regularidad. Ahora, en cambio, se destaca la creatividad y la dinámica que son causadas por el desorden y la irregularidad presentes en los sistemas. El mundo se plantea como un grupo de innumerables sistemas auto-organizados, donde su funcionamiento puede provocar resultados impredecibles o aleatorios. La materia de complejidad en los sistemas se ha desarrollado por diferentes autores según aproximaciones desde diferentes ramas de la ciencia, como la cibernética, basada en los mecanismos de retroalimentación y control; desde la teoría general de los sistemas, que da énfasis en el dinamismo presente en los sistemas y cómo la organización está presente en su estructura. En el presente proyecto se realizará un estudio de tipo teórico-conceptual: se seleccionarán las bases de datos, fuentes de información y los documentos más representativos o que proporcionen la mayor información posible que permita el completo entendimiento de la investigación y de sus alcances propuestos. Es así que esta investigación busca aportar más elementos dentro de los diferentes estudios que pretenden explicar y mejorar la perdurabilidad de las empresas bajo las diferentes líneas de investigación. A través del tiempo, el GIPE ha ido evolucionando de acuerdo con los resultados de las investigaciones y se ha centrado en cuatro líneas de investigación: Liderazgo, Realidad, Estrategia y Gerencia. El proyecto de investigación “Relación de las organizaciones con el medio y marketing” hace parte de la línea de gerencia y busca identificar oportunidades gerenciales para las organizaciones que las acerquen al conocimiento y manejo de las áreas funcionales (Facultad de Administración, 2013). Además, el proyecto se adentra en las organizaciones en entornos complejos y su relación con la comunidad, y se observa así la organización como un ser vivo que contribuye al bienestar de la sociedad que, finalmente, es lo que garantiza su perdurabilidad.

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In this paper, we employ techniques from artificial intelligence such as reinforcement learning and agent based modeling as building blocks of a computational model for an economy based on conventions. First we model the interaction among firms in the private sector. These firms behave in an information environment based on conventions, meaning that a firm is likely to behave as its neighbors if it observes that their actions lead to a good pay off. On the other hand, we propose the use of reinforcement learning as a computational model for the role of the government in the economy, as the agent that determines the fiscal policy, and whose objective is to maximize the growth of the economy. We present the implementation of a simulator of the proposed model based on SWARM, that employs the SARSA(λ) algorithm combined with a multilayer perceptron as the function approximation for the action value function.

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In this paper we introduce a financial market model based on continuos time random motions with alternanting constant velocities and with jumps ocurring when the velocity switches. if jump directions are in the certain corresondence with the velocity directions of the underlyng random motion with respect to the interest rate, the model is free of arbitrage. The replicating strategies for options are constructed in details. Closed form formulas for the opcion prices are obtained.

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The performance of a model-based diagnosis system could be affected by several uncertainty sources, such as,model errors,uncertainty in measurements, and disturbances. This uncertainty can be handled by mean of interval models.The aim of this thesis is to propose a methodology for fault detection, isolation and identification based on interval models. The methodology includes some algorithms to obtain in an automatic way the symbolic expression of the residual generators enhancing the structural isolability of the faults, in order to design the fault detection tests. These algorithms are based on the structural model of the system. The stages of fault detection, isolation, and identification are stated as constraint satisfaction problems in continuous domains and solved by means of interval based consistency techniques. The qualitative fault isolation is enhanced by a reasoning in which the signs of the symptoms are derived from analytical redundancy relations or bond graph models of the system. An initial and empirical analysis regarding the differences between interval-based and statistical-based techniques is presented in this thesis. The performance and efficiency of the contributions are illustrated through several application examples, covering different levels of complexity.

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The aim of this paper is essentially twofold: first, to describe the use of spherical nonparametric estimators for determining statistical diagnostic fields from ensembles of feature tracks on a global domain, and second, to report the application of these techniques to data derived from a modern general circulation model. New spherical kernel functions are introduced that are more efficiently computed than the traditional exponential kernels. The data-driven techniques of cross-validation to determine the amount elf smoothing objectively, and adaptive smoothing to vary the smoothing locally, are also considered. Also introduced are techniques for combining seasonal statistical distributions to produce longer-term statistical distributions. Although all calculations are performed globally, only the results for the Northern Hemisphere winter (December, January, February) and Southern Hemisphere winter (June, July, August) cyclonic activity are presented, discussed, and compared with previous studies. Overall, results for the two hemispheric winters are in good agreement with previous studies, both for model-based studies and observational studies.