Untangling the Organizational Ambiguities in Supply Chain Risk Recognition, Assessment, and Response: The Role of Network Embeddedness

In this thesis, I focus on supply chain risk related ambiguity, which represents the ambiguities firms exhibit in recognizing, assessing, and responding to supply chain disruptions. I, primarily, argue that ambiguities associated with recognizing and responding to supply chain risk are information gathering and processing problems. Guided by the theoretical perspective of bounded rationality, I propose a typology of supply chain risk related ambiguity with four distinct dimensions. I, also, argue that the major contributor to risk related ambiguity is often the environment, specifically the web of suppliers. Hence, I focus on the characteristics of these supplier networks to examine the sources of ambiguity. I define three distinct elements of network embeddedness – relational, structural, and positional embeddedness – and argue that the ambiguity faced by a firm in appropriately identifying the nature or impacts of major disruptions is a function of these network properties. Based on a survey of large North American manufacturing firms, I found that the extent of the relational ties a firm has and its position in the network are significantly related to supply chain risk related ambiguity. However, this study did not provide any significant support for the hypothesized relationship between structural embeddedness and ambiguity. My research contributes towards the study of supply chain disruptions by using the idea of bounded rationality to understand supply chain risk related ambiguity and by providing evidence that the structure of supply chain networks influences the organizational understanding of and responses to supply chain disruptions.

The time-course of lexical activation in Japanese morphographic word recognition: Evidence for a character-driven processing model

This lexical decision study with eye tracking of Japanese two-kanji-character words investigated the order in which a whole two-character word and its morphographic constituents are activated in the course of lexical access, the relative contributions of the left and the right characters in lexical decision, the depth to which semantic radicals are processed, and how nonlinguistic factors affect lexical processes. Mixed-effects regression analyses of response times and subgaze durations (i.e., first-pass fixation time spent on each of the two characters) revealed joint contributions of morphographic units at all levels of the linguistic structure with the magnitude and the direction of the lexical effects modulated by readers’ locus of attention in a left-to-right preferred processing path. During the early time frame, character effects were larger in magnitude and more robust than radical and whole-word effects, regardless of the font size and the type of nonwords. Extending previous radical-based and character-based models, we propose a task/decision-sensitive character-driven processing model with a level-skipping assumption: Connections from the feature level bypass the lower radical level and link up directly to the higher character level.

Characterizing Dynamic Optimization Benchmarks for the Comparison of Multi-Modal Tracking Algorithms

Population-based metaheuristics, such as particle swarm optimization (PSO), have been employed to solve many real-world optimization problems. Although it is of- ten sufficient to find a single solution to these problems, there does exist those cases where identifying multiple, diverse solutions can be beneficial or even required. Some of these problems are further complicated by a change in their objective function over time. This type of optimization is referred to as dynamic, multi-modal optimization. Algorithms which exploit multiple optima in a search space are identified as niching algorithms. Although numerous dynamic, niching algorithms have been developed, their performance is often measured solely on their ability to find a single, global optimum. Furthermore, the comparisons often use synthetic benchmarks whose landscape characteristics are generally limited and unknown. This thesis provides a landscape analysis of the dynamic benchmark functions commonly developed for multi-modal optimization. The benchmark analysis results reveal that the mechanisms responsible for dynamism in the current dynamic bench- marks do not significantly affect landscape features, thus suggesting a lack of representation for problems whose landscape features vary over time. This analysis is used in a comparison of current niching algorithms to identify the effects that specific landscape features have on niching performance. Two performance metrics are proposed to measure both the scalability and accuracy of the niching algorithms. The algorithm comparison results demonstrate the algorithms best suited for a variety of dynamic environments. This comparison also examines each of the algorithms in terms of their niching behaviours and analyzing the range and trade-off between scalability and accuracy when tuning the algorithms respective parameters. These results contribute to the understanding of current niching techniques as well as the problem features that ultimately dictate their success.

Community and the Recognition of the Other: A Levinasian Examination of The City, Inc. 1987-1992

This case study examines how The City, Inc.’s work within North and South Minneapolis, Minnesota neighborhoods from 1987 and 1992 was framed within a compilation of articles drawn from prominent Twin Cities’ daily newspapers. Positioned within a conceptual framework based on the ethical philosophy of Emmanuel Levinas, this study explores how the idea of community, as constructed and reinforced through organizational initiatives and local print media, impacts the everyday relationships of those within and between communities. Framed within a discourse analysis, Levinasian ethics considers what aspects of community discourse restrict and oppress the relation with the other. The study concludes by suggesting how the identified aspects of conditional belonging, finding the trace, and building community can be valuable in offering an alternative to assessment-style research by considering the relationship and responsibility of the one for the other.

Role of Phosphorylation of the Oxysterol Binding Protein (OSBP) in (PI(4)P) and Sterol-Containing Membrane Recognition and Binding

Studies have demonstrated that the oxysterol binding protein (OSBP) acts as a phosphatidylinositol phosphate (PIP)-sterol exchanger at membrane contact sites (MCS) of the endoplasmic reticulum (ER) and Golgi. OSBP is known to pick up phosphatidylinositol-4-phosphate (PI(4)P) from the ER, transfer it to the trans-Golgi in exchange for a cholesterol molecule that is then transferred from the trans-Golgi to the ER. Upon further examination of this pathway by Ridgway et al. (1), it appeared that phosphorylation of OSBP played a role in the localization of OSBP. The dephosphorylation state of OSBP was linked to Golgi localization and the depletion of cholesterol at the ER. To mimic the phosphorylated state of OSBP, the mutant OSBP-S5E was designed by Ridgway et al. (1). The lipid and sterol recognition by wt-OSBP and its phosphomimic mutant OSBP-S5E were investigated using immobilized lipid bilayers and dual polarization interferometry (DPI). DPI is a technique in which the protein binding affinity to immobilized lipid bilayers is measured and the binding behavior is examined through real time. Lipid bilayers containing 1,2-dioleoyl-sn-glycero-3-phosphocholine (DOPC) and varying concentrations of PI(4)Ps or sterols (cholesterol or 25-hydroxycholesterol) were immobilized on a silicon nitride chip. It was determined that wt-OSBP binds differently to PI(4)P-containing bilayers compared to OSBP-S5E. The binding behavior suggested that wt-OSBP extracts PI(4)P and the change in the binding behavior, in the case of OSBP-S5E, suggested that the phosphorylation of OSBP may prevent the recognition and/or extraction of PI(4)P. In the presence of sterols, the overall binding behavior of OSBP, regardless of phosphorylation state, was fairly similar. The maximum specific bound mass of OSBP to sterols did not differ as the concentration of sterols increased. However, comparing the maximum specific bound mass of OSBP to cholesterol with oxysterol (25-hydroxycholesterol), OSBP displayed nearly a 2-fold increase in bound mass. With the absence of the wt-OSBP-PI(4)P binding behavior, it can be speculated that the sterols were not extracted. In addition, the binding behavior of OSBP was further tested using a fluorescence based binding assay. Using 22-(N-(7-nitrobenz-2-oxa-1,3-diazol-4-yl)amino)-23,24-bisnor-5-cholen-3β-ol (22-NBD cholesterol), wt-OSBP a one site binding dissociation constant Kd, of 15 ± 1.4 nM was determined. OSBP-S5E did not bind to 22-NBD cholesterol and Kd value was not obtained.

Properties and Algorithms of the KCube Interconnection Networks

The KCube interconnection network was first introduced in 2010 in order to exploit the good characteristics of two well-known interconnection networks, the hypercube and the Kautz graph. KCube links up multiple processors in a communication network with high density for a fixed degree. Since the KCube network is newly proposed, much study is required to demonstrate its potential properties and algorithms that can be designed to solve parallel computation problems. In this thesis we introduce a new methodology to construct the KCube graph. Also, with regard to this new approach, we will prove its Hamiltonicity in the general KC(m; k). Moreover, we will find its connectivity followed by an optimal broadcasting scheme in which a source node containing a message is to communicate it with all other processors. In addition to KCube networks, we have studied a version of the routing problem in the traditional hypercube, investigating this problem: whether there exists a shortest path in a Qn between two nodes 0n and 1n, when the network is experiencing failed components. We first conditionally discuss this problem when there is a constraint on the number of faulty nodes, and subsequently introduce an algorithm to tackle the problem without restrictions on the number of nodes.

A Scalability Study and New Algorithms for Large-Scale Many-Objective Optimization

Many real-world optimization problems contain multiple (often conflicting) goals to be optimized concurrently, commonly referred to as multi-objective problems (MOPs). Over the past few decades, a plethora of multi-objective algorithms have been proposed, often tested on MOPs possessing two or three objectives. Unfortunately, when tasked with solving MOPs with four or more objectives, referred to as many-objective problems (MaOPs), a large majority of optimizers experience significant performance degradation. The downfall of these optimizers is that simultaneously maintaining a well-spread set of solutions along with appropriate selection pressure to converge becomes difficult as the number of objectives increase. This difficulty is further compounded for large-scale MaOPs, i.e., MaOPs possessing large amounts of decision variables. In this thesis, we explore the challenges of many-objective optimization and propose three new promising algorithms designed to efficiently solve MaOPs. Experimental results demonstrate the proposed optimizers to perform very well, often outperforming state-of-the-art many-objective algorithms.

Doing Justice to Recognition

The traditional role of justice is to arbitrate where the good will of people is not enough, if even present, to settle a dispute between the concerned parties. It is a procedural approach that assumes a fractured relationship between those involved. Recognition, at first glance, would not seem to mirror these aspects of justice. Yet recognition is very much a subject of justice these days. The aim of this paper is to question the applicability of justice to the practice of recognition. The methodological orientation of this paper is a Kantian-style critique of the institution of justice, highlighting the limits of its reach and the dangers of overextension. The critique unfolds in the following three steps: 1) There is an immediate appeal to justice as a practice of recognition through its commitment to universality. This allure is shown to be deceptive in providing no prescription for the actual practice of this universality. 2) The interventionist character of justice is designed to address divided relationships. If recognition is only given expression through this channel, then we can only assume division as our starting ground. 3) The outcome of justice in respect to recognition is identification. This identification is left vulnerable to misrecognition itself, creating a cycle of injustice that demands recognition from anew. It seems to be well accepted that recognition is essentjustice, but less clear how to do justice to recognition. This paper is an effort in clarification.

Models, algorithms, and heuristics for multiobjetive commercial territory design.

Tesis (Doctor en Ingeniería de Sistemas) UANL, 2010.

Models and algorithms for transit network planning.

Tesis (Doctor en Ingeniería con Especialidad en Ingeniería de Sistemas) UANL, 2012.

Training deep convolutional architectures for vision

Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce processus d’optimisation est néanmoins difficile. Les réseaux profonds à base de Machine de Boltzmann Restreintes (RBM) ont récemment été proposés afin de guider l’extraction de représentations intermédiaires, grâce à un algorithme d’apprentissage non-supervisé. Ce mémoire présente, par l’entremise de trois articles, des contributions à ce domaine de recherche. Le premier article traite de la RBM convolutionelle. L’usage de champs réceptifs locaux ainsi que le regroupement d’unités cachées en couches partageant les même paramètres, réduit considérablement le nombre de paramètres à apprendre et engendre des détecteurs de caractéristiques locaux et équivariant aux translations. Ceci mène à des modèles ayant une meilleure vraisemblance, comparativement aux RBMs entraînées sur des segments d’images. Le deuxième article est motivé par des découvertes récentes en neurosciences. Il analyse l’impact d’unités quadratiques sur des tâches de classification visuelles, ainsi que celui d’une nouvelle fonction d’activation. Nous observons que les RNAs à base d’unités quadratiques utilisant la fonction softsign, donnent de meilleures performances de généralisation. Le dernière article quand à lui, offre une vision critique des algorithmes populaires d’entraînement de RBMs. Nous montrons que l’algorithme de Divergence Contrastive (CD) et la CD Persistente ne sont pas robustes : tous deux nécessitent une surface d’énergie relativement plate afin que leur chaîne négative puisse mixer. La PCD à "poids rapides" contourne ce problème en perturbant légèrement le modèle, cependant, ceci génère des échantillons bruités. L’usage de chaînes tempérées dans la phase négative est une façon robuste d’adresser ces problèmes et mène à de meilleurs modèles génératifs.

Configuration et exploitation d'une machine émotionnelle

Dans ce travail, nous explorons la faisabilité de doter les machines de la capacité de prédire, dans un contexte d'interaction homme-machine (IHM), l'émotion d'un utilisateur, ainsi que son intensité, de manière instantanée pour une grande variété de situations. Plus spécifiquement, une application a été développée, appelée machine émotionnelle, capable de «comprendre» la signification d'une situation en se basant sur le modèle théorique d'évaluation de l'émotion Ortony, Clore et Collins (OCC). Cette machine est apte, également, à prédire les réactions émotionnelles des utilisateurs, en combinant des versions améliorées des k plus proches voisins et des réseaux de neurones. Une procédure empirique a été réalisée pour l'acquisition des données. Ces dernières ont fourni une connaissance consistante aux algorithmes d'apprentissage choisis et ont permis de tester la performance de la machine. Les résultats obtenus montrent que la machine émotionnelle proposée est capable de produire de bonnes prédictions. Une telle réalisation pourrait encourager son utilisation future dans des domaines exploitant la reconnaissance automatique de l'émotion.

Models and algorithms for the capacitated location-routing problem

Le problème de localisation-routage avec capacités (PLRC) apparaît comme un problème clé dans la conception de réseaux de distribution de marchandises. Il généralisele problème de localisation avec capacités (PLC) ainsi que le problème de tournées de véhicules à multiples dépôts (PTVMD), le premier en ajoutant des décisions liées au routage et le deuxième en ajoutant des décisions liées à la localisation des dépôts. Dans cette thèse on dévelope des outils pour résoudre le PLRC à l’aide de la programmation mathématique. Dans le chapitre 3, on introduit trois nouveaux modèles pour le PLRC basés sur des flots de véhicules et des flots de commodités, et on montre comment ceux-ci dominent, en termes de la qualité de la borne inférieure, la formulation originale à deux indices [19]. Des nouvelles inégalités valides ont été dévelopées et ajoutées aux modèles, de même que des inégalités connues. De nouveaux algorithmes de séparation ont aussi été dévelopés qui dans la plupart de cas généralisent ceux trouvés dans la litterature. Les résultats numériques montrent que ces modèles de flot sont en fait utiles pour résoudre des instances de petite à moyenne taille. Dans le chapitre 4, on présente une nouvelle méthode de génération de colonnes basée sur une formulation de partition d’ensemble. Le sous-problème consiste en un problème de plus court chemin avec capacités (PCCC). En particulier, on utilise une relaxation de ce problème dans laquelle il est possible de produire des routes avec des cycles de longueur trois ou plus. Ceci est complété par des nouvelles coupes qui permettent de réduire encore davantage le saut d’intégralité en même temps que de défavoriser l’apparition de cycles dans les routes. Ces résultats suggèrent que cette méthode fournit la meilleure méthode exacte pour le PLRC. Dans le chapitre 5, on introduit une nouvelle méthode heuristique pour le PLRC. Premièrement, on démarre une méthode randomisée de type GRASP pour trouver un premier ensemble de solutions de bonne qualité. Les solutions de cet ensemble sont alors combinées de façon à les améliorer. Finalement, on démarre une méthode de type détruir et réparer basée sur la résolution d’un nouveau modèle de localisation et réaffectation qui généralise le problème de réaffectaction [48].

Examining the impact of trait anxiety on the recognition of facial emotional expressions

Question : Cette thèse comporte deux articles portant sur l’étude d’expressions faciales émotionnelles. Le processus de développement d’une nouvelle banque de stimuli émotionnels fait l’objet du premier article, alors que le deuxième article utilise cette banque pour étudier l’effet de l’anxiété de trait sur la reconnaissance des expressions statiques. Méthodes : Un total de 1088 clips émotionnels (34 acteurs X 8 émotions X 4 exemplaire) ont été alignés spatialement et temporellement de sorte que les yeux et le nez de chaque acteur occupent le même endroit dans toutes les vidéos. Les vidéos sont toutes d’une durée de 500ms et contiennent l’Apex de l’expression. La banque d’expressions statiques fut créée à partir de la dernière image des clips. Les stimuli ont été soumis à un processus de validation rigoureux. Dans la deuxième étude, les expressions statiques sont utilisées conjointement avec la méthode Bubbles dans le but d’étudier la reconnaissance des émotions chez des participants anxieux. Résultats : Dans la première étude, les meilleurs stimuli ont été sélectionnés [2 (statique & dynamique) X 8 (expressions) X 10 (acteurs)] et forment la banque d’expressions STOIC. Dans la deuxième étude, il est démontré que les individus présentant de l'anxiété de trait utilisent préférentiellement les basses fréquences spatiales de la région buccale du visage et ont une meilleure reconnaissance des expressions de peur. Discussion : La banque d’expressions faciales STOIC comporte des caractéristiques uniques qui font qu’elle se démarque des autres. Elle peut être téléchargée gratuitement, elle contient des vidéos naturelles et tous les stimuli ont été alignés, ce qui fait d’elle un outil de choix pour la communauté scientifique et les cliniciens. Les stimuli statiques de STOIC furent utilisés pour franchir une première étape dans la recherche sur la perception des émotions chez des individus présentant de l’anxiété de trait. Nous croyons que l’utilisation des basses fréquences est à la base des meilleures performances de ces individus, et que l’utilisation de ce type d’information visuelle désambigüise les expressions de peur et de surprise. Nous pensons également que c’est la névrose (chevauchement entre l'anxiété et la dépression), et non l’anxiété même qui est associée à de meilleures performances en reconnaissance d’expressions faciales de la peur. L’utilisation d’instruments mesurant ce concept devrait être envisagée dans de futures études.