User Generated Content in Researching for Design: How the Internet Supports Creativity

Résumé Cette recherche a débuté avec l’idée que l’Internet est en train de changer la manière dont nous créons des connaissances et du contenu culturel. Notre point de départ était d’utiliser l’Internet afin de rassembler et amplifier plusieurs points de vue dans un processus de design. Une approche complexe a exposé l’Internet comme un système et conséquemment comme une plateforme pour l’innovation. La structure ouverte de l’Internet a soutenu le mouvement participatif des usagers qui ont choisi de partager leurs besoins, leurs désirs et leurs solutions. Notre recherche a pour but d’étudier ce contenu généré par les usagers en ligne et comprendre sa valeur pour les designers. Les usagers créatifs veulent s’exprimer et participer activement dans le processus de design. Notre recherche tente de démontrer que les designers ont beaucoup à apprendre du contenu généré par les usagers car ceux-ci soumettent des éléments qui ont attrait à toutes les étapes du processus de design et révèlent des relations présentes dans la situation de design à l’étude. Pour en apprendre plus sur ce contenu nous nous demandons : Quel type d’information offre le contenu généré par les usagers pour la phase de recherche dans le processus de design. Afin de centrer la portée de l’étude, nous nous sommes aussi questionné si cette information est plus pertinente au design de produits, au design de services ou au design de système de produits et de services. Aspirant aux idéaux du design participatif, notre méthodologie fut développée afin d’apprendre comment le contenu généré par les usagers pourrait influencer le processus de design. Pour ce faire, nous avons choisi de chercher sur l’Internet pour du contenu qui concerne la mobilité via l’usage d’une automobile. Les trois différents types de média considérés étaient les vidéos sur YouTube, les images sur Flickr et les textes sur Blogger. Afin de répondre à notre première question de recherche, nous nous sommes penchés sur deux éléments lorsque l’on recherche pour le design : les espaces de design et les relations de design. Premièrement, nous avons catégorisé le contenu récolté selon l’espace problème, créatif et solution. Deuxièmement, nous avons catégorisé le contenu dépendant de laquelle des relations de design elle démontrait soit une combinaison d’usagers, objets et contextes. Dans le but de répondre à la deuxième question de cette recherche, nous avons examiné trois types V de produits de design : les automobiles privées comme produit, le partage de voiture comme système de produit et de service, et le taxi comme service. Chaque élément pertinent généré par les usagés trouvé dans cette recherche fut catégorisé jusqu’à ce que l’on récolte 50 échantillons pour chaque combinaison de ces variables. Nous en sommes arrivés avec une matrice de 50 éléments de chaque produit de design, pour chacun des médias, puis catégorisé selon les espaces de design et les relations dans le design. Cette recherche démontre que l’Internet, comme médium, produit les conditions avantageuses pour que les usagers partagent de grandes quantités de contenu original et diversifié qui est pertinent aux situations de design. À partir de nos données de recherche, nous avons identifié des tendances dans le contenu généré par les usagers. Notamment, nous sommes en mesure d’affirmer que le contenu généré par les usagers offre de l’information pertinente à la recherche pour le design, et ce dans tous les espaces de design et toutes les relations de design. Il en fut de même pour les différentes issues du design car du contenu sur les produits, les systèmes de produits et de services et les services était présent et pertinent. Bref, nous avons démontré que l’Internet supporte la créativité et conséquemment il y abonde de contenu créatif produit par les usagers. Suivant dans les traces dessinées par d’autres chercheurs en design participatif, cette étude devrait être considérée comme un nouvel exemple des moyens qu’ont les designers pour percevoir les besoins tacites des usagers en leur permettant d’exprimer leurs idées. Alors que ceux-ci créent librement et intuitivement ainsi exposant leurs besoins, solutions et idées, les designers peuvent porter un regard de tierce partie sur les résultats. Jumelant des techniques comme le crowdsourcing et le brainstorming, nous avons créé une nouvelle activité et le néologisme : brainsourcing. En demeurant dans une forme de pratique réflexive, les designers peuvent réfléchir et ajouter au contenu généré par les usagers qui lui n’est pas biaisé par une éducation ou une culture du design. Ce processus est similaire au design participatif professionnel où le brainsourcing est une activité parallèle lorsque le designer fait des recherches pour le design. C’est cette perspective sur la somme des idées des participants qui peut contribuer à comprendre la complexité de la situation de design. VI Cette recherche a aussi soulevé des questions par rapport à l’effet de démocratisation de l’Internet. Bien que les usagers n’ont pas l’éducation, ni les habiletés des designers, ils aspirent à démocratiser le processus du design en voulant participer activement et en exposant leurs besoins, idées et solutions. Nous avons pu déterminer que les usagers n’étaient pas qualifiés pour entreprendre le processus complet du design comme les designers professionnels, mais nous avons observé directement la capacité des usagers à mettre de l’avant leur créativité. À propos de la relation entre les usagers créatifs et les designers, nous avons étudié des langages communs tels les scénarios et les prototypes. Tous deux sont présents dans le contenu généré par les usagers que nous avons récolté dans nos recherches sur Internet. Ceci nous a mené vers une nouvelle perspective sur l’activité du design où des opportunités créatives ressortent d’une conversation avec les usagers. Cette recherche a dévoilé de grandes tendances dans la manière dont les usagers communiquent naturellement dans un processus de design. Nous espérons avoir offert un aperçu de comment les designers peuvent prendre avantage de tous les types de contenu généré par les usagers en ligne. Dans le futur, nous souhaitons que les designers aient la possibilité d’interagir avec les participants en prenant le rôle de facilitateur de la conversation. La responsabilité du résultat ne tombe pas sur les épaules du designer car son mandat est d’assurer le bon fonctionnement du processus. Les designers rejoignent les usagers en ne demandant plus comment les choses peuvent être créées, mais pourquoi elles devraient exister. En tant que designers, nous aspirons à générer plus à partir de nouvelles connaissances, nous aspirons à créer plus de sens. Mots clés: Recherche en design, complexité, design participatif, contenu généré par les usagers, démocratisation, Internet, créativité, crowdsourcing, brainstorming, brainsourcing, réflexion-en-action.

A Type-Preserving Compiler from System F to Typed Assembly Language

L'utilisation des méthodes formelles est de plus en plus courante dans le développement logiciel, et les systèmes de types sont la méthode formelle qui a le plus de succès. L'avancement des méthodes formelles présente de nouveaux défis, ainsi que de nouvelles opportunités. L'un des défis est d'assurer qu'un compilateur préserve la sémantique des programmes, de sorte que les propriétés que l'on garantit à propos de son code source s'appliquent également au code exécutable. Cette thèse présente un compilateur qui traduit un langage fonctionnel d'ordre supérieur avec polymorphisme vers un langage assembleur typé, dont la propriété principale est que la préservation des types est vérifiée de manière automatisée, à l'aide d'annotations de types sur le code du compilateur. Notre compilateur implante les transformations de code essentielles pour un langage fonctionnel d'ordre supérieur, nommément une conversion CPS, une conversion des fermetures et une génération de code. Nous présentons les détails des représentation fortement typées des langages intermédiaires, et les contraintes qu'elles imposent sur l'implantation des transformations de code. Notre objectif est de garantir la préservation des types avec un minimum d'annotations, et sans compromettre les qualités générales de modularité et de lisibilité du code du compilateur. Cet objectif est atteint en grande partie dans le traitement des fonctionnalités de base du langage (les «types simples»), contrairement au traitement du polymorphisme qui demande encore un travail substantiel pour satisfaire la vérification de type.

Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management

Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.

Algorithmes de recommandation musicale

Ce mémoire est composé de trois articles qui s’unissent sous le thème de la recommandation musicale à grande échelle. Nous présentons d’abord une méthode pour effectuer des recommandations musicales en récoltant des étiquettes (tags) décrivant les items et en utilisant cette aura textuelle pour déterminer leur similarité. En plus d’effectuer des recommandations qui sont transparentes et personnalisables, notre méthode, basée sur le contenu, n’est pas victime des problèmes dont souffrent les systèmes de filtrage collaboratif, comme le problème du démarrage à froid (cold start problem). Nous présentons ensuite un algorithme d’apprentissage automatique qui applique des étiquettes à des chansons à partir d’attributs extraits de leur fichier audio. L’ensemble de données que nous utilisons est construit à partir d’une très grande quantité de données sociales provenant du site Last.fm. Nous présentons finalement un algorithme de génération automatique de liste d’écoute personnalisable qui apprend un espace de similarité musical à partir d’attributs audio extraits de chansons jouées dans des listes d’écoute de stations de radio commerciale. En plus d’utiliser cet espace de similarité, notre système prend aussi en compte un nuage d’étiquettes que l’utilisateur est en mesure de manipuler, ce qui lui permet de décrire de manière abstraite la sorte de musique qu’il désire écouter.

Projection multilingue d'annotations pour dialogues avancés

Depuis quelques années, les applications intégrant un module de dialogues avancés sont en plein essor. En revanche, le processus d’universalisation de ces systèmes est rapidement décourageant : ceux-ci étant naturellement dépendants de la langue pour laquelle ils ont été conçus, chaque nouveau langage à intégrer requiert son propre temps de développement. Un constat qui ne s’améliore pas en considérant que la qualité est souvent tributaire de la taille de l’ensemble d’entraînement. Ce projet cherche donc à accélérer le processus. Il rend compte de différentes méthodes permettant de générer des versions polyglottes d’un premier système fonctionnel, à l’aide de la traduction statistique. L’information afférente aux données sources est projetée afin de générer des données cibles parentes, qui diminuent d’autant le temps de développement subséquent. En ce sens, plusieurs approches ont été expérimentées et analysées. Notamment, une méthode qui regroupe les données avant de réordonner les différents candidats de traduction permet d’obtenir de bons résultats.

Non invasive classification system of scoliosis curve types using least-squares support vector machines

Objective To determine scoliosis curve types using non invasive surface acquisition, without prior knowledge from X-ray data. Methods Classification of scoliosis deformities according to curve type is used in the clinical management of scoliotic patients. In this work, we propose a robust system that can determine the scoliosis curve type from non invasive acquisition of the 3D back surface of the patients. The 3D image of the surface of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the back surface are computed from each patch and constitute the features. We reduce the dimensionality by using principal component analysis and retain 53 components using an overlap criterion combined with the total variance in the observed variables. In this work, a multi-class classifier is built with least-squares support vector machines (LS-SVM). The original LS-SVM formulation was modified by weighting the positive and negative samples differently and a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier. The proposed system is validated using data from 165 patients with different scoliosis curve types. The results of our non invasive classification were compared with those obtained by an expert using X-ray images. Results The average rate of successful classification was computed using a leave-one-out cross-validation procedure. The overall accuracy of the system was 95%. As for the correct classification rates per class, we obtained 96%, 84% and 97% for the thoracic, double major and lumbar/thoracolumbar curve types, respectively. Conclusion This study shows that it is possible to find a relationship between the internal deformity and the back surface deformity in scoliosis with machine learning methods. The proposed system uses non invasive surface acquisition, which is safe for the patient as it involves no radiation. Also, the design of a specific kernel improved classification performance.

Development of Bioreactors for Nitrifying Water In Closed System Hatcheries Of Penaeid And Non-Penaeid Prawns

In the present study the development of bioreactors for nitrifying water in closed system hatcheries of penaeid and non-penaeid prawns. This work is an attempt in this direction to cater to the needs of aquaculture industry for treatment and remediation of ammonia and nitrate in penaeid and non-penaeid hatcheries, by developing nitrifying bacteria allochthonous to the particular environment under consideration, and immobilizing them on an appropriately designed support materials configured as reactors. Ammonia toxicity is the major limiting factors in penaeid and non-penaeid hatchery systems causing lethal and sublethal effects on larvae depending on the pH values. Pressing need of the aquaculture industry to have a user friendly and economically viable technology for the removal of ammonia, which can be easily integrated to the existing hatchery designs without any major changes or modifications. Only option available now is to have biological filters through which water can be circulated for the oxidation of ammonia to nitrate through nitrite by a group of chemolithotrophs known as nitrifying bacteria. Two types of bioreactors have been designed and developed. The first category named as in situ stringed bed suspended bioreactor(SBSBR) was designed for use in the larval rearing tanks to remove ammonia and nitrite during larval rearing on a continuous basis, and the other to be used for nitrifying freshly collected seawater and spent water named as ex situ packed bed bioreactior(PBBR). On employing the two reactors together , both penaeid and non-penaeid larval rearing systems can be made a closed recirculating system at least for a season. A survey of literature revealed that the in situ stringed bed suspended reactor developed here is unique in its design, fabrication and mode of application.

Design and Development of an Adaptable Frame -Based System for Dravidian Language Processing

This work is aimed at building an adaptable frame-based system for processing Dravidian languages. There are about 17 languages in this family and they are spoken by the people of South India.Karaka relations are one of the most important features of Indian languages. They are the semabtuco-syntactic relations between verbs and other related constituents in a sentence. The karaka relations and surface case endings are analyzed for meaning extraction. This approach is comparable with the borad class of case based grammars.The efficiency of this approach is put into test in two applications. One is machine translation and the other is a natural language interface (NLI) for information retrieval from databases. The system mainly consists of a morphological analyzer, local word grouper, a parser for the source language and a sentence generator for the target language. This work make contributios like, it gives an elegant account of the relation between vibhakthi and karaka roles in Dravidian languages. This mapping is elegant and compact. The same basic thing also explains simple and complex sentence in these languages. This suggests that the solution is not just ad hoc but has a deeper underlying unity. This methodology could be extended to other free word order languages. Since the frame designed for meaning representation is general, they are adaptable to other languages coming in this group and to other applications.

A Multilingual Query Processing System using Software Agents

The goal of this work was developing a query processing system using software agents. Open Agent Architecture framework is used for system development. The system supports queries in both Hindi and Malayalam; two prominent regional languages of India. Natural language processing techniques are used for meaning extraction from the plain query and information from database is given back to the user in his native language. The system architecture is designed in a structured way that it can be adapted to other regional languages of India. . This system can be effectively used in application areas like e-governance, agriculture, rural health, education, national resource planning, disaster management, information kiosks etc where people from all walks of life are involved.

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.

Hysteresis in a system driven by either generalized force or displacement variables: martensitic phase transition in single-crystalline Cu-Zn-Al

We report on experiments aimed at comparing the hysteretic response of a Cu-Zn-Al single crystal undergoing a martensitic transition under strain-driven and stress-driven conditions. Strain-driven experiments were performed using a conventional tensile machine while a special device was designed to perform stress-driven experiments. Significant differences in the hysteresis loops were found. The strain-driven curves show reentrant behavior yield point which is not observed in the stress-driven case. The dissipated energy in the stress-driven curves is larger than in the strain-driven ones. Results from recently proposed models qualitatively agree with experiments.

Design and Development of a Frame Based MT System for English-to-ISL

This paper presents the design and development of a frame based approach for speech to sign language machine translation system in the domain of railways and banking. This work aims to utilize the capability of Artificial intelligence for the improvement of physically challenged, deaf-mute people. Our work concentrates on the sign language used by the deaf community of Indian subcontinent which is called Indian Sign Language (ISL). Input to the system is the clerk’s speech and the output of this system is a 3D virtual human character playing the signs for the uttered phrases. The system builds up 3D animation from pre-recorded motion capture data. Our work proposes to build a Malayalam to ISL

Intelligent Agent-based Multilingual Information Retrieval System

The goal of this work is to develop an Open Agent Architecture for Multilingual information retrieval from Relational Database. The query for information retrieval can be given in plain Hindi or Malayalam; two prominent regional languages of India. The system supports distributed processing of user requests through collaborating agents. Natural language processing techniques are used for meaning extraction from the plain query and information is given back to the user in his/ her native language. The system architecture is designed in a structured way so that it can be adapted to other regional languages of India

Syntactic Based Machine Translation from English to Malayalam

Due to the emergence of multiple language support on the Internet, machine translation (MT) technologies are indispensable to the communication between speakers using different languages. Recent research works have started to explore tree-based machine translation systems with syntactical and morphological information. This work aims the development of Syntactic Based Machine Translation from English to Malayalam by adding different case information during translation. The system identifies general rules for various sentence patterns in English. These rules are generated using the Parts Of Speech (POS) tag information of the texts. Word Reordering based on the Syntax Tree is used to improve the translation quality of the system. The system used Bilingual English –Malayalam dictionary for translation.