The Jurisprudence of Surveillance:a Critical Look at the Laws of Intimacy

Affirmer que les citoyens des démocraties occidentales sont l’objet d’une surveillance systématique efficace et à grande échelle a de quoi provoquer une réaction incrédule. Démagogie, diront certains. Pourtant, les progrès réalisés dans les technologies de collecte, de traitement et de stockage d’information forcent une réflexion sur cette hypothèse. Il a été souligné justement que les coûts élevés liés aux moyens rudimentaires employés par les polices secrètes d’antan endiguaient en quelque sorte la menace. Les filatures, les infiltrations, les rapts nocturnes de dissidents pêchaient par manque de subtilité. Au contraire, le génie des techniques modernes vient de ce qu’elles n’entravent pas le quotidien des gens. Mais au-delà du raffinement technique, le contrôle panoptique de la masse atteint un sommet d’efficience dès lors que celle-ci est amenée à y consentir. Comme le faisait remarquer le professeur Raab : « [TRADUCTION] La surveillance prospère naturellement dans les régimes autoritaires qui ne s’exposent pas au débat public ni à la critique. Lorsqu’elle est utilisée dans des régimes dits démocratiques, elle est légitimée et circonscrite par des arguments de nécessité ou de justifications spéciales, tout comme la censure »[1]. Or, le droit, en tant que discours de rationalité, accomplit savamment ce travail de légitimation. C’est dans cet esprit qu’une analyse radicale des règles de droit encadrant le droit à la vie privée apporte une lucidité nouvelle sur notre faux sentiment de sécurité.

Advances in scaling deep learning algorithms

Les algorithmes d'apprentissage profond forment un nouvel ensemble de méthodes puissantes pour l'apprentissage automatique. L'idée est de combiner des couches de facteurs latents en hierarchies. Cela requiert souvent un coût computationel plus elevé et augmente aussi le nombre de paramètres du modèle. Ainsi, l'utilisation de ces méthodes sur des problèmes à plus grande échelle demande de réduire leur coût et aussi d'améliorer leur régularisation et leur optimization. Cette thèse adresse cette question sur ces trois perspectives. Nous étudions tout d'abord le problème de réduire le coût de certains algorithmes profonds. Nous proposons deux méthodes pour entrainer des machines de Boltzmann restreintes et des auto-encodeurs débruitants sur des distributions sparses à haute dimension. Ceci est important pour l'application de ces algorithmes pour le traitement de langues naturelles. Ces deux méthodes (Dauphin et al., 2011; Dauphin and Bengio, 2013) utilisent l'échantillonage par importance pour échantilloner l'objectif de ces modèles. Nous observons que cela réduit significativement le temps d'entrainement. L'accéleration atteint 2 ordres de magnitude sur plusieurs bancs d'essai. Deuxièmement, nous introduisont un puissant régularisateur pour les méthodes profondes. Les résultats expérimentaux démontrent qu'un bon régularisateur est crucial pour obtenir de bonnes performances avec des gros réseaux (Hinton et al., 2012). Dans Rifai et al. (2011), nous proposons un nouveau régularisateur qui combine l'apprentissage non-supervisé et la propagation de tangente (Simard et al., 1992). Cette méthode exploite des principes géometriques et permit au moment de la publication d'atteindre des résultats à l'état de l'art. Finalement, nous considérons le problème d'optimiser des surfaces non-convexes à haute dimensionalité comme celle des réseaux de neurones. Tradionellement, l'abondance de minimum locaux était considéré comme la principale difficulté dans ces problèmes. Dans Dauphin et al. (2014a) nous argumentons à partir de résultats en statistique physique, de la théorie des matrices aléatoires, de la théorie des réseaux de neurones et à partir de résultats expérimentaux qu'une difficulté plus profonde provient de la prolifération de points-selle. Dans ce papier nous proposons aussi une nouvelle méthode pour l'optimisation non-convexe.

Scaling relations in the Lyapunov exponents of one dimensional maps

We establish numerically the validity of Huberman-Rudnick scaling relation for Lyapunov exponents during the period doubling route to chaos in one dimensional maps. We extend our studies to the context of a combination map. where the scaling index is found to be different.

Finite-size scaling analysis of the avalanches in the three-dimensional Gaussian random-field Ising model with metastable dynamics

A numerical study is presented of the third-dimensional Gaussian random-field Ising model at T=0 driven by an external field. Standard synchronous relaxation dynamics is employed to obtain the magnetization versus field hysteresis loops. The focus is on the analysis of the number and size distribution of the magnetization avalanches. They are classified as being nonspanning, one-dimensional-spanning, two-dimensional-spanning, or three-dimensional-spanning depending on whether or not they span the whole lattice in different space directions. Moreover, finite-size scaling analysis enables identification of two different types of nonspanning avalanches (critical and noncritical) and two different types of three-dimensional-spanning avalanches (critical and subcritical), whose numbers increase with L as a power law with different exponents. We conclude by giving a scenario for avalanche behavior in the thermodynamic limit.

Customary Laws of Lakshadweep Islands

The customary laws of Union Territory of Lakshadweep islands are a challenge for judicial institution as well as administrative machinery. With the peculiarities of socio-legal institutions, Lakshadweep system stands apart from the mainstream of legal systems in India. How far do the charismatic modernisation trends flowing into the Lakshadweep society affect the people already protected by the uncodified laws of the past? Many are the issues at this stage. This study analyses them. It examines the growth, evolution and development of the legal system in the islands vis-a-vis the administrative mechanism imposed by the mainland ethos and culture.

Some conservation laws of fluid mechanics

This thesis contains a study of conservation laws of fluid mechanics. These conservation laws though classical, have been put to extensive studies in t:he past many decades

Industrial Laws In Transnational Corporations And Their Impact On The Economic Conditions Of Labour: Acase Study Of Pharmaceutical Industry In India

This study proposes to verify the hypothesis relating to labour legislation in the industrial sector.Here there are as many as fifty enacments of the central government alone.These legislations indicating the growth of this branch of law over a period of more than half a centuary cover a wide spectrum of interests of workers both individuals and collective in different areas of employment.However this study relates mainly to a)trade unions act,b)industrial employment c)industrial disputes.

Scaling algorithms for distributed max flow

Bibliography: p. 22-24.

SOES3010/6005 - Scaling analysis (Week 1, end of lecture)

This is the end of the scaling analysis we saw in class on Friday. In class, we managed to scale the mass conservation equation and the x-momentum equation, but we didn't finish scaling the z-momentum equation in order to arrive at the hydrostatic approximation.