New Features to Look at Natural Phenomena

Proceeding of the 3rd International Conference on Fractional Systems and Signals, at Ghent, Belgium

O financiamento nas cooperativas

As cooperativas, enquanto entidades pertencentes ao setor da economia social, são organizações com características próprias e distintas das sociedades comerciais, destacando-se o seu escopo mutualístico e o caráter variável do seu capital social, por confronto com o escopo lucrativo e o princípio da conservação do capital social que caraterizam as sociedades. Estas especificidades das cooperativas condicionam a obtenção de meios de financiamento por parte destas. Em virtude do seu caráter variável, o capital social não representa uma garantia para os credores, pelo que serão as reservas, designadamente as reservas obrigatórias, que se apresentarão como o recurso financeiro de melhor qualidade na cooperativa. Nas cooperativas são identificáveis outros instrumentos financeiros, tais como: títulos de investimento e obrigações, os resultados provenientes das operações com terceiros, que são obrigatoriamente afetados a reservas irrepartíveis, os excedentes, os membros investidores, subsídios e benefícios fiscais. Para além da identificação das principais fontes de financiamento, foi ainda objeto de estudo repensar os instrumentos existentes e, eventualmente, a criação de novos instrumentos de financiamento nas cooperativas. Em termos metodológicos, a opção recaiu na conjugação de dois métodos: quantitativo e qualitativo. A técnica da investigação quantitativa selecionada para a recolha de dados, foi a base de dados, e para a investigação qualitativa as técnicas escolhidas foram a análise de conteúdo, a entrevista e o registo áudio. Os resultados da investigação confirmam a indispensabilidade de criação de novos instrumentos de financiamento para as cooperativas. Constatou-se a necessidade de modelos de financiamento que se adaptem à finalidade mutualista da cooperativa. Demonstrou-se que a principal fonte de financiamento são os recursos internos, sob forma de reservas.

Specific features of endothelial cells in primary tumors

RESUMO: As células endoteliais definem e delineiam todo o sistema vascular...Nesta tese procurámos explorar o papel que o ambiente tumoral exerce sobre as células endoteliais. ... Avaliamos também a capacidade anti-angiogénica de alguns derivados do estrogénio... Em suma os nossos resultados mostram a importância de um controlo rigoroso da regulação transcricional...

CD30-positive peripheral T-cell lymphomas share molecular and phenotypic features.

Peripheral T-cell lymphoma, not otherwise specified is a heterogeneous group of aggressive neoplasms with indistinct borders. By gene expression profiling we previously reported unsupervised clusters of peripheral T-cell lymphomas, not otherwise specified correlating with CD30 expression. In this work we extended the analysis of peripheral T-cell lymphoma molecular profiles to prototypical CD30(+) peripheral T-cell lymphomas (anaplastic large cell lymphomas), and validated mRNA expression profiles at the protein level. Existing transcriptomic datasets from peripheral T-cell lymphomas, not otherwise specified and anaplastic large cell lymphomas were reanalyzed. Twenty-one markers were selected for immunohistochemical validation on 80 peripheral T-cell lymphoma samples (not otherwise specified, CD30(+) and CD30(-); anaplastic large cell lymphomas, ALK(+) and ALK(-)), and differences between subgroups were assessed. Clinical follow-up was recorded. Compared to CD30(-) tumors, CD30(+) peripheral T-cell lymphomas, not otherwise specified were significantly enriched in ALK(-) anaplastic large cell lymphoma-related genes. By immunohistochemistry, CD30(+) peripheral T-cell lymphomas, not otherwise specified differed significantly from CD30(-) samples [down-regulated expression of T-cell receptor-associated proximal tyrosine kinases (Lck, Fyn, Itk) and of proteins involved in T-cell differentiation/activation (CD69, ICOS, CD52, NFATc2); upregulation of JunB and MUM1], while overlapping with anaplastic large cell lymphomas. CD30(-) peripheral T-cell lymphomas, not otherwise specified tended to have an inferior clinical outcome compared to the CD30(+) subgroups. In conclusion, we show molecular and phenotypic features common to CD30(+) peripheral T-cell lymphomas, and significant differences between CD30(-) and CD30(+) peripheral T-cell lymphomas, not otherwise specified, suggesting that CD30 expression might delineate two biologically distinct subgroups.

Molecular features of hepatosplenic T-cell lymphoma unravels potential novel therapeutic targets.

The pathogenesis of hepatosplenic T-cell lymphoma (HSTL), a rare entity mostly derived from γδ T cells and usually with a fatal outcome, remains largely unknown. In this study, HSTL samples (7γδ and 2αβ) and the DERL2 HSTL cell line were subjected to combined gene-expression profiling and array-based comparative genomic hybridization. Compared with other T-cell lymphomas, HSTL had a distinct molecular signature irrespective of TCR cell lineage. Compared with peripheral T-cell lymphoma, not otherwise specified and normal γδ T cells, HSTL overexpressed genes encoding NK-cell-associated molecules, oncogenes (FOS and VAV3), the sphingosine-1-phosphatase receptor 5 involved in cell trafficking, and the tyrosine kinase SYK, whereas the tumor-suppressor gene AIM1 (absent in melanoma 1) was among the most down-expressed. We found highly methylated CpG islands of AIM1 in DERL2 cells, and decitabine treatment induced a significant increase in AIM1 transcripts. Syk was present in HSTL cells and DERL2 cells contained phosphorylated Syk and were sensitive to a Syk inhibitor in vitro. Genomic profiles confirmed recurrent isochromosome 7q (n = 6/9) without alterations at the SYK and AIM1 loci. Our results identify a distinct molecular signature for HSTL and highlight oncogenic pathways that offer rationale for exploring new therapeutic options such as Syk inhibitors and demethylating agents.

Association of PCK1 with Body Mass Index and Other Metabolic Features in Patients With Psychotropic Treatments.

Weight gain is a major health problem among psychiatric populations. It implicates several receptors and hormones involved in energy balance and metabolism. Phosphoenolpyruvate carboxykinase 1 is a rate-controlling enzyme involved in gluconeogenesis, glyceroneogenesis and cataplerosis and has been related to obesity and diabetes phenotypes in animals and humans. The aim of this study was to investigate the association of phosphoenolpyruvate carboxykinase 1 polymorphisms with metabolic traits in psychiatric patients treated with psychotropic drugs inducing weight gain and in general population samples. One polymorphism (rs11552145G > A) significantly associated with body mass index in the psychiatric discovery sample (n = 478) was replicated in 2 other psychiatric samples (n1 = 168, n2 = 188), with AA-genotype carriers having lower body mass index as compared to G-allele carriers. Stronger associations were found among women younger than 45 years carrying AA-genotype as compared to G-allele carriers (-2.25 kg/m, n = 151, P = 0.009) and in the discovery sample (-2.20 kg/m, n = 423, P = 0.0004). In the discovery sample for which metabolic parameters were available, AA-genotype showed lower waist circumference (-6.86 cm, P = 0.008) and triglycerides levels (-5.58 mg/100 mL, P < 0.002) when compared to G-allele carriers. Finally, waist-to-hip ratio was associated with rs6070157 (proxy of rs11552145, r = 0.99) in a population-based sample (N = 123,865, P = 0.022). Our results suggest an association of rs11552145G > A polymorphism with metabolic-related traits, especially in psychiatric populations and in women younger than 45 years.

Individual difference factors and men's attraction to female body features /

Existing research on attraction to body features has suggested that men show general preferences for women with lower waist-to-hip ratios (WHR), larger breasts, and slender body weights. The present study intended to expand on this research by investigating several individual difference factors and their potential contribution to variation in what men find attractive in female body features. Two hundred and seventy-three men were assessed for sex-role identity, 2D:4D digit ratios (a possible marker of prenatal exposure to androgens, and thus masculinization), physical attractiveness, early sexual experiences (as indices of early sexual conditioning), and early family attitudes toward body features, as well as their current preferences for WHR, breast size, weight, and height in women. For WHR, as predicted, physical attractiveness, early sexual experiences, and lower (more masculine) right-hand 2D:4D ratios significantly predicted current preferences for more feminine (lower) WHR. Early sexual experiences significantly predicted later preferences for breast size; in addition, more masculine occupational preferences and lower (more masculine) left-hand 2D:4D ratios predicted preferences for larger breasts. Participants' height, education level, Unmitigated Agency (masculinity) scores, and early sexual experiences significantly predicted current preferences for height. Finally, early sexual experiences significantly predicted current preferences for weight. The results suggest that variation in preferences for women's bodily features can be uniquely accounted for by a number of individual difference factors. Strengths and weaknesses of the study, along with implications for future research, are discussed.

Is more information always good? : investigating the impact of website interface features on e-retailer's sales performance

A number of frameworks have been suggested for online retailing, but still there exists little consensus among researchers and practitioners regarding the appropriate amount of information critical and essential to the improvement of customers' satisfaction and their purchase intention. Against this backdrop, this study contributes to the current practical and theoretical discussions and conversations about how information search and perceived risk theories can be applied to the management of online retailer website features. This paper examines the moderating role of website personalization in studying the relationship between information content provided on the top US retailers' websites, and customer satisfaction and purchase intention. The study also explores the role played by customer satisfaction and purchase intention in studying the relationship between information that is personalized to the needs of individual customers and online retailers' sales performance. Results indicate that the extent of information content features presented to online customers alone is not enough for companies looking to satisfy and motivate customers to purchase. However, information that is targeted to an individual customer influences customer satisfaction and purchase intention, and customer satisfaction in tum serves as a driver to the retailer's online sales performance.

QUANTIFICATION AND EXTRACTION OF SURFACE FEATURES FROM DIGITAL TERRAIN MODELS

Digital Terrain Models (DTMs) are important in geology and geomorphology, since elevation data contains a lot of information pertaining to geomorphological processes that influence the topography. The first derivative of topography is attitude; the second is curvature. GIS tools were developed for derivation of strike, dip, curvature and curvature orientation from Digital Elevation Models (DEMs). A method for displaying both strike and dip simultaneously as colour-coded visualization (AVA) was implemented. A plug-in for calculating strike and dip via Least Squares Regression was created first using VB.NET. Further research produced a more computationally efficient solution, convolution filtering, which was implemented as Python scripts. These scripts were also used for calculation of curvature and curvature orientation. The application of these tools was demonstrated by performing morphometric studies on datasets from Earth and Mars. The tools show promise, however more work is needed to explore their full potential and possible uses.

Non-negative matrix decomposition approaches to frequency domain analysis of music audio signals

On étudie l’application des algorithmes de décomposition matricielles tel que la Factorisation Matricielle Non-négative (FMN), aux représentations fréquentielles de signaux audio musicaux. Ces algorithmes, dirigés par une fonction d’erreur de reconstruction, apprennent un ensemble de fonctions de base et un ensemble de coef- ficients correspondants qui approximent le signal d’entrée. On compare l’utilisation de trois fonctions d’erreur de reconstruction quand la FMN est appliquée à des gammes monophoniques et harmonisées: moindre carré, divergence Kullback-Leibler, et une mesure de divergence dépendente de la phase, introduite récemment. Des nouvelles méthodes pour interpréter les décompositions résultantes sont présentées et sont comparées aux méthodes utilisées précédemment qui nécessitent des connaissances du domaine acoustique. Finalement, on analyse la capacité de généralisation des fonctions de bases apprises par rapport à trois paramètres musicaux: l’amplitude, la durée et le type d’instrument. Pour ce faire, on introduit deux algorithmes d’étiquetage des fonctions de bases qui performent mieux que l’approche précédente dans la majorité de nos tests, la tâche d’instrument avec audio monophonique étant la seule exception importante.

La traduction des motifs sonores dans les littératures africaines europhones comme réactivation du patrimoine poétique maternel

Plusieurs monographies récentes se sont intéressées à la traduction des littératures africaines europhones (Gyasi 2006, Bandia 2008, Batchelor 2009), faisant valoir le concept d’autotraduction (au sens métaphorique) et insistant sur le fait que ces écritures sont porteuses d’une oralité ou de marques linguistiques issues des langues parlées par les écrivains. Toutefois, la question de l’hybridité comme point de jonction entre littératures orales et écrites a encore rarement été examinée sous un angle poétique et c’est précisément dans cet esprit que cette recherche a été entreprise. Dans un premier temps, à partir des ouvrages originaux de six auteurs, trois d’expression littéraire anglaise (Farah, Hove et Armah) et trois d’expression littéraire française (Waberi, Adiaffi et Djebar), je montre en quoi ces écritures méritent d’être qualifiées de poétiques avant de mettre cette esthétique en relation avec le patrimoine littéraire de chacun des auteurs du corpus; ponctuellement, d’autres affiliations littéraires sont mises en évidence. Cette poétique est examinée dans sa dimension mélopoéique (Pound 1954), c’est-à-dire sous l’angle des structures audibles, appelées aussi figures de style jouant sur la forme phonétique des mots (Klein-Lataud 2001). Dans un second temps, j’examine comment cette poétique sonore a été recréée, tant de manière qualitative que quantitative, dans les traductions de Bardolph, de Richard et de J. et R. Mane (pour les auteurs d’expression anglaise) et de Garane, de Katiyo et de Blair (pour les auteurs d’expression française). Les enjeux associés à la réactivation des structures poétiques sonores sont mis en évidence dans le dernier chapitre qui propose un tour d’horizon des modalités de « consommation » de l’objet littéraire et qui s’achève sur les questions soulevées par la progression du livre audio. La méthodologie élaborée dans ce cadre s’inspire essentiellement de Berman (1995) et de Henry (2003). La conceptualisation de la poétique sonore, telle que mise en œuvre dans le contexte particulier de ces littératures, fait appel aux paradigmes de valence traductive (Folkart 2007) et de traduction métonymique (Tymoczko 1999). Par ailleurs, cette recherche s’appuie sur la récente thèse de doctorat de Fraser (2007) consacrée à la théorisation du sonore en traduction.

Apprentissage de représentations musicales à l'aide d'architectures profondes et multiéchelles

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.

The expression and production of piano timbre : gestural control and technique, perception and verbalisation in the context of piano performance and practice

La version intégrale de cette thèse est disponible uniquement pour consultation individuelle à la Bibliothèque de musique de l’Université de Montréal (http://www.bib.umontreal.ca/MU).

Urban Detection From Hyperspectral Images Using Dimension-Reduction Model and Fusion of Multiple Segmentations Based on Stuctural and Textural Features

Ce mémoire de maîtrise présente une nouvelle approche non supervisée pour détecter et segmenter les régions urbaines dans les images hyperspectrales. La méthode proposée n ́ecessite trois étapes. Tout d’abord, afin de réduire le coût calculatoire de notre algorithme, une image couleur du contenu spectral est estimée. A cette fin, une étape de réduction de dimensionalité non-linéaire, basée sur deux critères complémentaires mais contradictoires de bonne visualisation; à savoir la précision et le contraste, est réalisée pour l’affichage couleur de chaque image hyperspectrale. Ensuite, pour discriminer les régions urbaines des régions non urbaines, la seconde étape consiste à extraire quelques caractéristiques discriminantes (et complémentaires) sur cette image hyperspectrale couleur. A cette fin, nous avons extrait une série de paramètres discriminants pour décrire les caractéristiques d’une zone urbaine, principalement composée d’objets manufacturés de formes simples g ́eométriques et régulières. Nous avons utilisé des caractéristiques texturales basées sur les niveaux de gris, la magnitude du gradient ou des paramètres issus de la matrice de co-occurrence combinés avec des caractéristiques structurelles basées sur l’orientation locale du gradient de l’image et la détection locale de segments de droites. Afin de réduire encore la complexité de calcul de notre approche et éviter le problème de la ”malédiction de la dimensionnalité” quand on décide de regrouper des données de dimensions élevées, nous avons décidé de classifier individuellement, dans la dernière étape, chaque caractéristique texturale ou structurelle avec une simple procédure de K-moyennes et ensuite de combiner ces segmentations grossières, obtenues à faible coût, avec un modèle efficace de fusion de cartes de segmentations. Les expérimentations données dans ce rapport montrent que cette stratégie est efficace visuellement et se compare favorablement aux autres méthodes de détection et segmentation de zones urbaines à partir d’images hyperspectrales.

Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks

Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.