981 resultados para SLA-Technologie
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Le phénomène du décrochage scolaire est encore très présent dans notre société, particulièrement chez les garçons. Notre mémoire s’intéresse à la question et vise à mieux comprendre la dynamique motivationnelle d’un échantillon (N=11) d’élèves masculins considéré comme étant « à risque » de décrochage au 3e cycle d’une école primaire de Montréal. De plus, notre expérimentation vise spécifiquement à décrire l’influence de l’utilisation d’une activité pédagogique dite « motivante » : le jeu éducatif numérique « Math en Jeu » sur la dynamique motivationnelle à apprendre en mathématiques. Il s’agit d’une étude de cas avec une approche mixte de collecte de données. Nos résultats révèlent quatre profils de dynamique motivationnelle chez les élèves de notre échantillon : 1) les élèves en difficulté en mathématiques, 2) les élèves démotivés et 3) les élèves démotivés et en difficulté en mathématiques, puis, 4) des cas plus complexes. Notre analyse montre que « Math en Jeu » suscite un grand intérêt chez tous les élèves de notre échantillon. L’influence du jeu sur la dynamique motivationnelle semble toutefois mieux convenir aux élèves avec des dynamiques motivationnelles de type « démotivé » ou « démotivé et en difficulté en mathématiques » et dans une certaine mesure, certains élèves catégorisés comme étant des « cas complexes ». Nos résultats indiquent que le jeu pourrait notamment avoir une certaine influence sur le sentiment de compétence à réussir de l’élève. Toutefois, pour être en mesure de mieux décrire et analyser ces influences, il serait préférable de mener des recherches sur une plus longue durée, dans un contexte naturel de classe et sur un échantillon d’élèves plus grand.
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Les documents publiés par des entreprises, tels les communiqués de presse, contiennent une foule d’informations sur diverses activités des entreprises. C’est une source précieuse pour des analyses en intelligence d’affaire. Cependant, il est nécessaire de développer des outils pour permettre d’exploiter cette source automatiquement, étant donné son grand volume. Ce mémoire décrit un travail qui s’inscrit dans un volet d’intelligence d’affaire, à savoir la détection de relations d’affaire entre les entreprises décrites dans des communiqués de presse. Dans ce mémoire, nous proposons une approche basée sur la classification. Les méthodes de classifications existantes ne nous permettent pas d’obtenir une performance satisfaisante. Ceci est notamment dû à deux problèmes : la représentation du texte par tous les mots, qui n’aide pas nécessairement à spécifier une relation d’affaire, et le déséquilibre entre les classes. Pour traiter le premier problème, nous proposons une approche de représentation basée sur des mots pivots c’est-à-dire les noms d’entreprises concernées, afin de mieux cerner des mots susceptibles de les décrire. Pour le deuxième problème, nous proposons une classification à deux étapes. Cette méthode s’avère plus appropriée que les méthodes traditionnelles de ré-échantillonnage. Nous avons testé nos approches sur une collection de communiqués de presse dans le domaine automobile. Nos expérimentations montrent que les approches proposées peuvent améliorer la performance de classification. Notamment, la représentation du document basée sur les mots pivots nous permet de mieux centrer sur les mots utiles pour la détection de relations d’affaire. La classification en deux étapes apporte une solution efficace au problème de déséquilibre entre les classes. Ce travail montre que la détection automatique des relations d’affaire est une tâche faisable. Le résultat de cette détection pourrait être utilisé dans une analyse d’intelligence d’affaire.
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Travail réalisé à l’EBSI, Université de Montréal, sous la direction de Mme Audrey Laplante dans le cadre du cours SCI6916 Projet dirigé, à l'hiver 2012.
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Afin d'enrichir les données de corpus bilingues parallèles, il peut être judicieux de travailler avec des corpus dits comparables. En effet dans ce type de corpus, même si les documents dans la langue cible ne sont pas l'exacte traduction de ceux dans la langue source, on peut y retrouver des mots ou des phrases en relation de traduction. L'encyclopédie libre Wikipédia constitue un corpus comparable multilingue de plusieurs millions de documents. Notre travail consiste à trouver une méthode générale et endogène permettant d'extraire un maximum de phrases parallèles. Nous travaillons avec le couple de langues français-anglais mais notre méthode, qui n'utilise aucune ressource bilingue extérieure, peut s'appliquer à tout autre couple de langues. Elle se décompose en deux étapes. La première consiste à détecter les paires d’articles qui ont le plus de chance de contenir des traductions. Nous utilisons pour cela un réseau de neurones entraîné sur un petit ensemble de données constitué d'articles alignés au niveau des phrases. La deuxième étape effectue la sélection des paires de phrases grâce à un autre réseau de neurones dont les sorties sont alors réinterprétées par un algorithme d'optimisation combinatoire et une heuristique d'extension. L'ajout des quelques 560~000 paires de phrases extraites de Wikipédia au corpus d'entraînement d'un système de traduction automatique statistique de référence permet d'améliorer la qualité des traductions produites. Nous mettons les données alignées et le corpus extrait à la disposition de la communauté scientifique.
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L’avénement des réseaux sociaux, tel que Facebook, MySpace et LinkedIn, a fourni une plateforme permettant aux individus de rester facilement connectés avec leurs amis, leurs familles ou encore leurs collègues tout en les encourageant activement à partager leurs données personnelles à travers le réseau. Avec la richesse des activités disponibles sur un réseau social, la quantité et la variété des informations personnelles partagées sont considérables. De plus, de part leur nature numérique, ces informations peuvent être facilement copiées, modifiées ou divulguées sans le consentement explicite de leur propriétaire. Ainsi, l’information personnelle révélée par les réseaux sociaux peut affecter de manière concrète la vie de leurs utilisateurs avec des risques pour leur vie privée allant d’un simple embarras à la ruine complète de leur réputation, en passant par l’usurpation d’identité. Malheureusement, la plupart des utilisateurs ne sont pas conscients de ces risques et les outils mis en place par les réseaux sociaux actuels ne sont pas suffisants pour protéger efficacement la vie privée de leurs utilisateurs. En outre, même si un utilisateur peut contrôler l’accès à son propre profil, il ne peut pas contrôler ce que les autres révèlent à son sujet. En effet, les “amis” d’un utilisateur sur un réseau social peuvent parfois révéler plus d’information à son propos que celui-ci ne le souhaiterait. Le respect de la vie privée est un droit fondamental pour chaque individu. Nous pré- sentons dans cette thèse une approche qui vise à accroître la prise de conscience des utilisateurs des risques par rapport à leur vie privée et à maintenir la souveraineté sur leurs données lorsqu’ils utilisent un réseau social. La première contribution de cette thèse réside dans la classification des risques multiples ainsi que les atteintes à la vie privée des utilisateurs d’un réseau social. Nous introduisons ensuite un cadre formel pour le respect de la vie privée dans les réseaux sociaux ainsi que le concept de politique de vie privée (UPP). Celle-ci définie par l’utilisateur offre une manière simple et flexible de spécifier et communiquer leur attentes en terme de respect de la vie privée à d’autres utilisateurs, tiers parties ainsi qu’au fournisseur du réseau social. Par ailleurs, nous dé- finissons une taxonomie (possiblement non-exhaustive) des critères qu’un réseau social peut intégrer dans sa conception pour améliorer le respect de la vie privée. En introduisant le concept de réseau social respectueux de la vie privée (PSNS), nous proposons Privacy Watch, un réseau social respectueux de la vie privée qui combine les concepts de provenance et d’imputabilité afin d’aider les utilisateurs à maintenir la souveraineté sur leurs données personnelles. Finalement, nous décrivons et comparons les différentes propositions de réseaux sociaux respectueux de la vie privée qui ont émergé récemment. Nous classifions aussi ces différentes approches au regard des critères de respect de la vie privée introduits dans cette thèse.
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Objectif : Récemment, un nouvel appareil issu de la technologie du Forsus™ et visant à corriger les malocclusions de classe III a été mis sur le marché et se popularise dans la pratique orthodontique : le Tandem Forsus Maxillary Corrector (TFMC). L’objectif de la présente étude est de mesurer les effets squelettiques, l’influence réelle sur la croissance, et les effets dento-alvéolaires du port du TFMC. Matériel et méthodes : 14 patients présentant une malocclusion de classe III (âge moyen de 9 ans 6 mois) traités par le même orthodontiste ont participé à cette étude prospective. Le groupe consiste en 10 garçons et 4 filles. Le Tandem Forsus Maxillary Corrector est porté de 12 à 14 heures par jour jusqu’à l’obtention d’une surcorrection du surplomb horizontal et une relation dentaire de classe I. Le traitement est généralement d’une durée de 8 à 9 mois. Des radiographies céphalométriques latérales prises avant (T1) et après (T2) le traitement ont été analysées afin de déterminer les changements dentaires et squelettiques. Les résultats ont été comparés à un groupe contrôle composé de 42 enfants provenant du Centre de croissance de l’Université de Montréal. Les radiographies ont été tracées et analysées de manière aveugle à l’aide du logiciel Dolphin Imaging (ver 11.0, Patterson Dental, Chatsworth, California). L’erreur sur la méthode a été évaluée avec la formule de Dahlberg, le coefficient de corrélation intra-classe et l’indice de Bland-Altman. L’effet du traitement a été évalué à l’aide du test t pour échantillons appariés. L’effet de la croissance pour le groupe contrôle a été calculé à l’aide d’un test t pour échantillons indépendants. Résultats : L’utilisation du TFMC produit un mouvement antérieur et une rotation antihoraire du maxillaire. De plus, il procline les incisives supérieures et rétrocline les incisives inférieures. Une rotation antihoraire du plan occlusal contribue aussi à la correction de la malocclusion de classe III. Par contre, le TFMC ne semble pas avoir pour effet de restreindre la croissance mandibulaire. Conclusion : La présente étude tend à démontrer que le port de l’appareil TFMC a un effet orthopédique et dento-alvéolaire significatif lors du traitement correctif des malocclusions modérées de classe III.
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On retrouve dans la nature un nombre impressionnant de matériaux semi-transparents tels le marbre, le jade ou la peau, ainsi que plusieurs liquides comme le lait ou les jus. Que ce soit pour le domaine cinématographique ou le divertissement interactif, l'intérêt d'obtenir une image de synthèse de ce type de matériau demeure toujours très important. Bien que plusieurs méthodes arrivent à simuler la diffusion de la lumière de manière convaincante a l'intérieur de matériaux semi-transparents, peu d'entre elles y arrivent de manière interactive. Ce mémoire présente une nouvelle méthode de diffusion de la lumière à l'intérieur d'objets semi-transparents hétérogènes en temps réel. Le coeur de la méthode repose sur une discrétisation du modèle géométrique sous forme de voxels, ceux-ci étant utilisés comme simplification du domaine de diffusion. Notre technique repose sur la résolution de l'équation de diffusion à l'aide de méthodes itératives permettant d'obtenir une simulation rapide et efficace. Notre méthode se démarque principalement par son exécution complètement dynamique ne nécessitant aucun pré-calcul et permettant une déformation complète de la géométrie.
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De nos jours, les applications de grande taille sont développées à l’aide de nom- breux cadres d’applications (frameworks) et intergiciels (middleware). L’utilisation ex- cessive d’objets temporaires est un problème de performance commun à ces applications. Ce problème est appelé “object churn”. Identifier et comprendre des sources d’“object churn” est une tâche difficile et laborieuse, en dépit des récentes avancées dans les tech- niques d’analyse automatiques. Nous présentons une approche visuelle interactive conçue pour aider les développeurs à explorer rapidement et intuitivement le comportement de leurs applications afin de trouver les sources d’“object churn”. Nous avons implémenté cette technique dans Vasco, une nouvelle plate-forme flexible. Vasco se concentre sur trois principaux axes de con- ception. Premièrement, les données à visualiser sont récupérées dans les traces d’exécu- tion et analysées afin de calculer et de garder seulement celles nécessaires à la recherche des sources d’“object churn”. Ainsi, des programmes de grande taille peuvent être vi- sualisés tout en gardant une représentation claire et compréhensible. Deuxièmement, l’utilisation d’une représentation intuitive permet de minimiser l’effort cognitif requis par la tâche de visualisation. Finalement, la fluidité des transitions et interactions permet aux utilisateurs de garder des informations sur les actions accomplies. Nous démontrons l’efficacité de l’approche par l’identification de sources d’“object churn” dans trois ap- plications utilisant intensivement des cadres d’applications framework-intensive, inclu- ant un système commercial.
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L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur sur un ensemble de caractéristiques. Pour les tâches de MIR se basant sur l'audio musical, il est possible d'extraire de l'audio les caractéristiques pertinentes à l'aide de méthodes traitement de signal. Toutefois, certains aspects musicaux sont difficiles à extraire à l'aide de simples heuristiques. Afin d'obtenir des caractéristiques plus riches, il est possible d'utiliser l'AM pour apprendre une représentation musicale à partir de l'audio. Ces caractéristiques apprises permettent souvent d'améliorer la performance sur une tâche de MIR donnée. Afin d'apprendre des représentations musicales intéressantes, il est important de considérer les aspects particuliers à l'audio musical dans la conception des modèles d'apprentissage. Vu la structure temporelle et spectrale de l'audio musical, les représentations profondes et multiéchelles sont particulièrement bien conçues pour représenter la musique. Cette thèse porte sur l'apprentissage de représentations de l'audio musical. Des modèles profonds et multiéchelles améliorant l'état de l'art pour des tâches telles que la reconnaissance d'instrument, la reconnaissance de genre et l'étiquetage automatique y sont présentés.
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Au cours des dernières décennies, l’intérêt pour la gazéification de biomasses a considérablement augmenté, notamment en raison de la grande efficacité de recouvrement énergétique de ce procédé par rapport aux autres procédés de génération de bioénergies. Les composants majoritaires du gaz de synthèse, le monoxyde de carbone (CO) et l’hydrogène (H2) peuvent entre autres servir de substrats à divers microorganismes qui peuvent produire une variété de molécules chimiques d’intérêts, ou encore produire des biocarburants, particulièrement le méthane. Il est donc important d'étudier les consortiums méthanogènes naturels qui, en syntrophie, serait en mesure de convertir le gaz de synthèse en carburants utiles. Cette étude évalue principalement le potentiel de méthanisation du CO par un consortium microbien issu d’un réacteur de type UASB, ainsi que les voies métaboliques impliquées dans cette conversion en conditions mésophiles. Des tests d’activité ont donc été réalisés avec la boue anaérobie du réacteur sous différentes pressions partielles de CO variant de 0.1 à 1,65 atm (0.09 à 1.31 mmol CO/L), en présence ou absence de certains inhibiteurs métaboliques spécifiques. Dès le départ, la boue non acclimatée au CO présente une activité carboxidotrophique relativement intéressante et permet une croissance sur le CO. Les tests effectués avec de l’acide 2- bromoethanesulfonique (BES) ou avec de la vancomycine démontrent que le CO est majoritairement consommé par les bactéries acétogènes avant d’être converti en méthane par les méthanogènes acétotrophes. De plus, un plus grand potentiel de méthanisation a pu être atteint sous une atmosphère constituée uniquement de CO en acclimatant auparavant la boue. Cette adaptation est caractérisée par un changement dans la population microbienne désormais dominée par les méthanogènes hydrogénotrophes. Ceci suggère un potentiel de production à large échelle de biométhane à partir du gaz de synthèse avec l’aide de biofilms anaérobies.
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La langue de travail s’avère être un des principaux indicateurs de la langue d’usage publique et de l’intégration linguistique des immigrants. Au Québec, et plus particulièrement dans la RMR de Montréal, les pressions démographiques ainsi que celles posées par le statut de la langue anglaise, la mondialisation et l’utilisation de la technologie entraînent une ambiguïté quant à la nécessité de l’utilisation du français au travail. Or, cette étude porte sur la langue de travail de la population immigrante qui travaille dans la RMR de Montréal. Les analyses effectuées permettent de dresser un portrait de la langue de travail des immigrants en 2006, avec, par la suite, une mise en évidence des variables associées aux choix linguistiques des immigrants sur le marché du travail et ce, à l’aide de données tirées du recensement canadien de 2006. Les analyses descriptives réalisées démontrent que la scolarité, le pays de provenance, le contexte social québécois au moment de l’immigration et les variables linguistiques des immigrants sont les variables les plus fortement liées à l’utilisation du français, de l’anglais ou du bilinguisme au travail en 2006. Ces mêmes variables, dans les analyses explicatives, se révèlent également être les facteurs les plus fortement associés aux choix linguistiques des immigrants sur le marché du travail de la RMR de Montréal. Enfin, une étude comme celle-ci permet de constater la situation de la langue de travail chez les immigrants et, si nécessaire, de suggérer des changements aux politiques et règlements encadrant l’immigration et l’intégration linguistiques des immigrants.
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Malgré des progrès constants en termes de capacité de calcul, mémoire et quantité de données disponibles, les algorithmes d'apprentissage machine doivent se montrer efficaces dans l'utilisation de ces ressources. La minimisation des coûts est évidemment un facteur important, mais une autre motivation est la recherche de mécanismes d'apprentissage capables de reproduire le comportement d'êtres intelligents. Cette thèse aborde le problème de l'efficacité à travers plusieurs articles traitant d'algorithmes d'apprentissage variés : ce problème est vu non seulement du point de vue de l'efficacité computationnelle (temps de calcul et mémoire utilisés), mais aussi de celui de l'efficacité statistique (nombre d'exemples requis pour accomplir une tâche donnée). Une première contribution apportée par cette thèse est la mise en lumière d'inefficacités statistiques dans des algorithmes existants. Nous montrons ainsi que les arbres de décision généralisent mal pour certains types de tâches (chapitre 3), de même que les algorithmes classiques d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), chacun étant affecté par une forme particulière de la malédiction de la dimensionalité. Pour une certaine classe de réseaux de neurones, appelés réseaux sommes-produits, nous montrons qu'il peut être exponentiellement moins efficace de représenter certaines fonctions par des réseaux à une seule couche cachée, comparé à des réseaux profonds (chapitre 4). Nos analyses permettent de mieux comprendre certains problèmes intrinsèques liés à ces algorithmes, et d'orienter la recherche dans des directions qui pourraient permettre de les résoudre. Nous identifions également des inefficacités computationnelles dans les algorithmes d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), et dans l'apprentissage de mélanges de Gaussiennes en présence de valeurs manquantes (chapitre 6). Dans les deux cas, nous proposons de nouveaux algorithmes capables de traiter des ensembles de données significativement plus grands. Les deux derniers chapitres traitent de l'efficacité computationnelle sous un angle différent. Dans le chapitre 7, nous analysons de manière théorique un algorithme existant pour l'apprentissage efficace dans les machines de Boltzmann restreintes (la divergence contrastive), afin de mieux comprendre les raisons qui expliquent le succès de cet algorithme. Finalement, dans le chapitre 8 nous présentons une application de l'apprentissage machine dans le domaine des jeux vidéo, pour laquelle le problème de l'efficacité computationnelle est relié à des considérations d'ingénierie logicielle et matérielle, souvent ignorées en recherche mais ô combien importantes en pratique.
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Les structures avec des lieurs sont très communes en informatique. Les langages de programmation et les systèmes logiques sont des exemples de structures avec des lieurs. La manipulation de lieurs est délicate, de sorte que l’écriture de programmes qui ma- nipulent ces structures tirerait profit d’un soutien spécifique pour les lieurs. L’environ- nement de programmation Beluga est un exemple d’un tel système. Nous développons et présentons ici un compilateur pour ce système. Parmi les programmes pour lesquels Beluga est spécialement bien adapté, plusieurs peuvent bénéficier d’un compilateur. Par exemple, les programmes pour valider les types (les "type-checkers"), les compilateurs et les interpréteurs tirent profit du soutien spécifique des lieurs et des types dépendants présents dans le langage. Ils nécessitent tous également une exécution efficace, que l’on propose d’obtenir par le biais d’un compilateur. Le but de ce travail est de présenter un nouveau compilateur pour Beluga, qui emploie une représentation interne polyvalente et permet de partager du code entre plusieurs back-ends. Une contribution notable est la compilation du filtrage de Beluga, qui est particulièrement puissante dans ce langage.
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Article publié dans le journal « Journal of Information Security Research ». March 2012.
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La vidéosurveillance a pour objectif principal de protéger les personnes et les biens en détectant tout comportement anormal. Ceci ne serait possible sans la détection de mouvement dans l’image. Ce processus complexe se base le plus souvent sur une opération de soustraction de l’arrière-plan statique d’une scène sur l’image. Mais il se trouve qu’en vidéosurveillance, des caméras sont souvent en mouvement, engendrant ainsi, un changement significatif de l’arrière-plan; la soustraction de l’arrière-plan devient alors problématique. Nous proposons dans ce travail, une méthode de détection de mouvement et particulièrement de chutes qui s’affranchit de la soustraction de l’arrière-plan et exploite la rotation de la caméra dans la détection du mouvement en utilisant le calcul homographique. Nos résultats sur des données synthétiques et réelles démontrent la faisabilité de cette approche.