Photograph - Wooden Cross Lieut. S.D. Woodruff

Photograph of the wooden cross which was erected at Wally Orchard Cemetery. It is inscribed "RIP in Memory of Lieut. S.D. Woodruff 116th Cdn. Inf. Bn. Killed in Action 14-7-18".

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.

Modes de représentation pour l'éclairage en synthèse d'images

Réalisé en cotutelle avec l'Université Bordeaux 1 (France)

Strings of congruent primes in short intervals

Soit $p_1 = 2, p_2 = 3, p_3 = 5,\ldots$ la suite des nombres premiers, et soient $q \ge 3$ et $a$ des entiers premiers entre eux. R\'ecemment, Daniel Shiu a d\'emontr\'e une ancienne conjecture de Sarvadaman Chowla. Ce dernier a conjectur\'e qu'il existe une infinit\'e de couples $p_n,p_{n+1}$ de premiers cons\'ecutifs tels que $p_n \equiv p_{n+1} \equiv a \bmod q$. Fixons $\epsilon > 0$. Une r\'ecente perc\'ee majeure, de Daniel Goldston, J\`anos Pintz et Cem Y{\i}ld{\i}r{\i}m, a \'et\'e de d\'emontrer qu'il existe une suite de nombres r\'eels $x$ tendant vers l'infini, tels que l'intervalle $(x,x+\epsilon\log x]$ contienne au moins deux nombres premiers $\equiv a \bmod q$. \'Etant donn\'e un couple de nombres premiers $\equiv a \bmod q$ dans un tel intervalle, il pourrait exister un nombre premier compris entre les deux qui n'est pas $\equiv a \bmod q$. On peut d\'eduire que soit il existe une suite de r\'eels $x$ tendant vers l'infini, telle que $(x,x+\epsilon\log x]$ contienne un triplet $p_n,p_{n+1},p_{n+2}$ de nombres premiers cons\'ecutifs, soit il existe une suite de r\'eels $x$, tendant vers l'infini telle que l'intervalle $(x,x+\epsilon\log x]$ contienne un couple $p_n,p_{n+1}$ de nombres premiers tel que $p_n \equiv p_{n+1} \equiv a \bmod q$. On pense que les deux \'enonc\'es sont vrais, toutefois on peut seulement d\'eduire que l'un d'entre eux est vrai, sans savoir lequel. Dans la premi\`ere partie de cette th\`ese, nous d\'emontrons que le deuxi\`eme \'enonc\'e est vrai, ce qui fournit une nouvelle d\'emonstration de la conjecture de Chowla. La preuve combine des id\'ees de Shiu et de Goldston-Pintz-Y{\i}ld{\i}r{\i}m, donc on peut consid\'erer que ce r\'esultat est une application de leurs m\'thodes. Ensuite, nous fournirons des bornes inf\'erieures pour le nombre de couples $p_n,p_{n+1}$ tels que $p_n \equiv p_{n+1} \equiv a \bmod q$, $p_{n+1} - p_n < \epsilon\log p_n$, avec $p_{n+1} \le Y$. Sous l'hypoth\`ese que $\theta$, le \og niveau de distribution \fg{} des nombres premiers, est plus grand que $1/2$, Goldston-Pintz-Y{\i}ld{\i}r{\i}m ont r\'eussi \`a d\'emontrer que $p_{n+1} - p_n \ll_{\theta} 1$ pour une infinit\'e de couples $p_n,p_{n+1}$. Sous la meme hypoth\`ese, nous d\'emontrerons que $p_{n+1} - p_n \ll_{q,\theta} 1$ et $p_n \equiv p_{n+1} \equiv a \bmod q$ pour une infinit\'e de couples $p_n,p_{n+1}$, et nous prouverons \'egalement un r\'esultat quantitatif. Dans la deuxi\`eme partie, nous allons utiliser les techniques de Goldston-Pintz-Y{\i}ld{\i}r{\i}m pour d\'emontrer qu'il existe une infinit\'e de couples de nombres premiers $p,p'$ tels que $(p-1)(p'-1)$ est une carr\'e parfait. Ce resultat est une version approximative d'une ancienne conjecture qui stipule qu'il existe une infinit\'e de nombres premiers $p$ tels que $p-1$ est une carr\'e parfait. En effet, nous d\'emontrerons une borne inf\'erieure sur le nombre d'entiers naturels $n \le Y$ tels que $n = \ell_1\cdots \ell_r$, avec $\ell_1,\ldots,\ell_r$ des premiers distincts, et tels que $(\ell_1-1)\cdots (\ell_r-1)$ est une puissance $r$-i\`eme, avec $r \ge 2$ quelconque. \'Egalement, nous d\'emontrerons une borne inf\'erieure sur le nombre d'entiers naturels $n = \ell_1\cdots \ell_r \le Y$ tels que $(\ell_1+1)\cdots (\ell_r+1)$ est une puissance $r$-i\`eme. Finalement, \'etant donn\'e $A$ un ensemble fini d'entiers non-nuls, nous d\'emontrerons une borne inf\'erieure sur le nombre d'entiers naturels $n \le Y$ tels que $\prod_{p \mid n} (p+a)$ est une puissance $r$-i\`eme, simultan\'ement pour chaque $a \in A$.

Phosphoproteome profiling approaches for comprehensive monitoring of cell signaling events in interferon-[gamma] stimulated macrophages

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Caractérisation du facteur hématopoïétique spécifique MNDA (Myeloid Nuclear Differentiation Antigen)

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

New simulation schemes for the Heston model

Les titres financiers sont souvent modélisés par des équations différentielles stochastiques (ÉDS). Ces équations peuvent décrire le comportement de l'actif, et aussi parfois certains paramètres du modèle. Par exemple, le modèle de Heston (1993), qui s'inscrit dans la catégorie des modèles à volatilité stochastique, décrit le comportement de l'actif et de la variance de ce dernier. Le modèle de Heston est très intéressant puisqu'il admet des formules semi-analytiques pour certains produits dérivés, ainsi qu'un certain réalisme. Cependant, la plupart des algorithmes de simulation pour ce modèle font face à quelques problèmes lorsque la condition de Feller (1951) n'est pas respectée. Dans ce mémoire, nous introduisons trois nouveaux algorithmes de simulation pour le modèle de Heston. Ces nouveaux algorithmes visent à accélérer le célèbre algorithme de Broadie et Kaya (2006); pour ce faire, nous utiliserons, entre autres, des méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) et des approximations. Dans le premier algorithme, nous modifions la seconde étape de la méthode de Broadie et Kaya afin de l'accélérer. Alors, au lieu d'utiliser la méthode de Newton du second ordre et l'approche d'inversion, nous utilisons l'algorithme de Metropolis-Hastings (voir Hastings (1970)). Le second algorithme est une amélioration du premier. Au lieu d'utiliser la vraie densité de la variance intégrée, nous utilisons l'approximation de Smith (2007). Cette amélioration diminue la dimension de l'équation caractéristique et accélère l'algorithme. Notre dernier algorithme n'est pas basé sur une méthode MCMC. Cependant, nous essayons toujours d'accélérer la seconde étape de la méthode de Broadie et Kaya (2006). Afin de réussir ceci, nous utilisons une variable aléatoire gamma dont les moments sont appariés à la vraie variable aléatoire de la variance intégrée par rapport au temps. Selon Stewart et al. (2007), il est possible d'approximer une convolution de variables aléatoires gamma (qui ressemble beaucoup à la représentation donnée par Glasserman et Kim (2008) si le pas de temps est petit) par une simple variable aléatoire gamma.

Recognition of Facial Expressions with Autoencoders and Convolutional-Nets

Les humains communiquent via différents types de canaux: les mots, la voix, les gestes du corps, des émotions, etc. Pour cette raison, un ordinateur doit percevoir ces divers canaux de communication pour pouvoir interagir intelligemment avec les humains, par exemple en faisant usage de microphones et de webcams. Dans cette thèse, nous nous intéressons à déterminer les émotions humaines à partir d’images ou de vidéo de visages afin d’ensuite utiliser ces informations dans différents domaines d’applications. Ce mémoire débute par une brève introduction à l'apprentissage machine en s’attardant aux modèles et algorithmes que nous avons utilisés tels que les perceptrons multicouches, réseaux de neurones à convolution et autoencodeurs. Elle présente ensuite les résultats de l'application de ces modèles sur plusieurs ensembles de données d'expressions et émotions faciales. Nous nous concentrons sur l'étude des différents types d’autoencodeurs (autoencodeur débruitant, autoencodeur contractant, etc) afin de révéler certaines de leurs limitations, comme la possibilité d'obtenir de la coadaptation entre les filtres ou encore d’obtenir une courbe spectrale trop lisse, et étudions de nouvelles idées pour répondre à ces problèmes. Nous proposons également une nouvelle approche pour surmonter une limite des autoencodeurs traditionnellement entrainés de façon purement non-supervisée, c'est-à-dire sans utiliser aucune connaissance de la tâche que nous voulons finalement résoudre (comme la prévision des étiquettes de classe) en développant un nouveau critère d'apprentissage semi-supervisé qui exploite un faible nombre de données étiquetées en combinaison avec une grande quantité de données non-étiquetées afin d'apprendre une représentation adaptée à la tâche de classification, et d'obtenir une meilleure performance de classification. Finalement, nous décrivons le fonctionnement général de notre système de détection d'émotions et proposons de nouvelles idées pouvant mener à de futurs travaux.

Deep learning of representations and its application to computer vision

L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une différente nouvelle méthode d’inférence perceptive en utilisant l’apprentissage machine et, plus particulièrement, les réseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en évidence l’utilité de sa méthode proposée dans le cadre d’une tâche de vision par ordinateur. Ces méthodes sont applicables dans un contexte plus général, et dans certains cas elles on tété appliquées ailleurs, mais ceci ne sera pas abordé dans le contexte de cette de thèse. Dans le premier article, nous présentons deux nouveaux algorithmes d’inférence variationelle pour le modèle génératif d’images appelé codage parcimonieux “spike- and-slab” (CPSS). Ces méthodes d’inférence plus rapides nous permettent d’utiliser des modèles CPSS de tailles beaucoup plus grandes qu’auparavant. Nous démontrons qu’elles sont meilleures pour extraire des détecteur de caractéristiques quand très peu d’exemples étiquetés sont disponibles pour l’entraînement. Partant d’un modèle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirigée (MBP-PD). Ce modèle a été conçu de manière à simplifier d’entraînement des machines de Boltzmann profondes qui nécessitent normalement une phase de pré-entraînement glouton pour chaque couche. Ce problème est réglé dans une certaine mesure, mais le coût d’inférence dans le nouveau modèle est relativement trop élevé pour permettre de l’utiliser de manière pratique. Dans le deuxième article, nous revenons au problème d’entraînement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modèles, nous introduisons un nouveau critère d’entraînement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes à multiples prédictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entraînables en une seule étape et ont un meilleur taux de succès en classification que les MBP classiques. Elles s’entraînent aussi avec des méthodes variationelles standard au lieu de nécessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succès en classification. Par contre, un des inconvénients de tels modèles est leur incapacité de générer deséchantillons, mais ceci n’est pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes n’est plus une priorité étant donné les dernières avancées en apprentissage supervisé. Malgré cela, les MBP-MP demeurent intéressantes parce qu’elles sont capable d’accomplir certaines tâches que des modèles purement supervisés ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des données incomplètes ou encore celle de combler intelligemment l’information manquante dans ces données incomplètes. Le travail présenté dans cette thèse s’est déroulé au milieu d’une période de transformations importantes du domaine de l’apprentissage à réseaux neuronaux profonds qui a été déclenchée par la découverte de l’algorithme de “dropout” par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entraînement purement supervisé d’architectures de propagation unidirectionnel sans être exposé au danger de sur- entraînement. Le troisième article présenté dans cette thèse introduit une nouvelle fonction d’activation spécialement con ̧cue pour aller avec l’algorithme de Dropout. Cette fonction d’activation, appelée maxout, permet l’utilisation de aggrégation multi-canal dans un contexte d’apprentissage purement supervisé. Nous démontrons comment plusieurs tâches de reconnaissance d’objets sont mieux accomplies par l’utilisation de maxout. Pour terminer, sont présentons un vrai cas d’utilisation dans l’industrie pour la transcription d’adresses de maisons à plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des réseaux neuronaux de convolution, nous démontrons qu’il est possible d’atteindre un taux de succès comparable à celui des humains sur un ensemble de données coriace constitué de photos prises par les voitures de Google. Ce système a été déployé avec succès chez Google pour lire environ cent million d’adresses de maisons.

Depth wise variation of microbial load in the soils of midland region of Kerala: a function of important soil physicochemical characteristics and nutrients

Soil microorganisms play a main part in organic matter decomposition and are consequently necessary to soil ecosystem processes maintaining primary productivity of plants. In light of current concerns about the impact of cultivation and climate change on biodiversity and ecosystem performance, it is vital to expand a complete understanding of the microbial community ecology in our soils. In the present study we measured the depth wise profile of microbial load in relation with important soil physicochemical characteristics (soil temperature, soil pH, moisture content, organic carbon and available NPK) of the soil samples collected from Mahatma Gandhi University Campus, Kottayam (midland region of Kerala). Soil cores (30 cm deep) were taken and the cores were separated into three 10-cm depths to examine depth wise distribution. In the present study, bacterial load ranged from 141×105 to 271×105 CFU/g (10cm depth), from 80×105 to 131×105 CFU/g (20cm depth) and from 260×104 to 47×105 CFU/g (30cm depth). Fungal load varies from 124×103 to 27×104 CFU/g, from 61×103 to110×103 CFU/g and from 16×103 to 49×103 CFU/g at 10, 20 and 30 cm respectively. Actinomycetes count ranged from 129×103 to 60×104 CFU/g (10cm), from 70×103 to 31×104 CFU/g (20cm) and from 14×103 to 66×103 CFU/g (30cm). The study revealed that there was a significant difference in the depthwise distribution of microbial load and soil physico-chemical properties. Bacterial, fungal and actinomycetes load showed a decreasing trend with increasing depth at all the sites. Except pH all other physicochemical properties showed decreasing trend with increasing depth. The vertical profile of total microbial load was well matched with the depthwise profiles of soil nutrients and organic carbon that is microbial load was highest at the soil surface where organics and nutrients were highest

Significance of soil microorganisms with special reference to climate change

There are a large number of agronomic-ecological interactions that occur in a world with increasing levels of CO2, higher temperatures and a more variable climate. Climate change and the associated severe problems will alter soil microbial populations and diversity. Soils supply many atmospheric green house gases by performing as sources or sinks. The most important of these gases include CH4, CO2 and N2O. Most of the green house gases production and consumption processes in soil are probably due to microorganisms. There is strong inquisitiveness to store carbon (C) in soils to balance global climate change. Microorganisms are vital to C sequestration by mediating putrefaction and controlling the paneling of plant residue-C between CO2 respiration losses or storage in semi-permanent soil-C pools. Microbial population groups and utility can be manipulated or distorted in the course of disturbance and C inputs to either support or edge the retention of C. Fungi play a significant role in decomposition and appear to produce organic matter that is more recalcitrant and favor long-term C storage and thus are key functional group to focus on in developing C sequestration systems. Plant residue chemistry can influence microbial communities and C loss or flow into soil C pools. Therefore, as research takings to maximize C sequestration for agricultural and forest ecosystems - moreover plant biomass production, similar studies should be conducted on microbial communities that considers the environmental situations

Content-Based Image Retrieval of Axial Brain Slices Using a Novel LBP with a Ternary Encoding

Retrieval of similar anatomical structures of brain MR images across patients would help the expert in diagnosis of diseases. In this paper, modified local binary pattern with ternary encoding called modified local ternary pattern (MOD-LTP) is introduced, which is more discriminant and less sensitive to noise in near-uniform regions, to locate slices belonging to the same level from the brain MR image database. The ternary encoding depends on a threshold, which is a user-specified one or calculated locally, based on the variance of the pixel intensities in each window. The variancebased local threshold makes the MOD-LTP more robust to noise and global illumination changes. The retrieval performance is shown to improve by taking region-based moment features of MODLTP and iteratively reweighting the moment features of MOD-LTP based on the user’s feedback. The average rank obtained using iterated and weighted moment features of MOD-LTP with a local variance-based threshold, is one to two times better than rotational invariant LBP (Unay, D., Ekin, A. and Jasinschi, R.S. (2010) Local structure-based region-of-interest retrieval in brain MR images. IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed., 14, 897–903.) in retrieving the first 10 relevant images

A structural investigation relating to the pozzolanic activity of rice husk ashes

Various factors determine the applicability of rice husk ash (RHA) as a pozzolanic material. The amount and accessibility of reactive sites is thought to be a key factor. A structural study of RHA samples in relation to their reactivity has been performed; Silica in RHA formed by burning rice husk in a laboratory furnace under continuous supply of air have been characterized as a function of incineration temperature, time and cooling regime. The characterization methods included chemical analyses, conductivity measurements, microscopic analysis, X-ray diffraction (XRD) and 29Si magic-angle spinning (MAS) nuclear magnetic resonance (NMR). In line with earlier observations, the analyses show that the highest amounts of amorphous silica occur in samples burnt in the range of 500 °C–700 °C. The 29Si NMR data allow direct identification of the reactive silanol sites in the RHA samples. De-convolution of the NMR spectra clearly shows that the quickly cooled RHA resulting from burning rice husk for 12 h at 500 °C has the highest amount of silanol groups. This sample also induced the largest drop in conductivity when added to a saturated calcium hydroxide solution giving an indication of its reactivity towards lime. Therefore, this RHA is the favorable sample to be used as pozzolanic cement additive

On the Descriptional Complexity of Simple RL-Automata

Analysis by reduction is a method used in linguistics for checking the correctness of sentences of natural languages. This method is modelled by restarting automata. Here we study a new type of restarting automaton, the so-called t-sRL-automaton, which is an RL-automaton that is rather restricted in that it has a window of size 1 only, and that it works under a minimal acceptance condition. On the other hand, it is allowed to perform up to t rewrite (that is, delete) steps per cycle. We focus on the descriptional complexity of these automata, establishing two complexity measures that are both based on the description of t-sRL-automata in terms of so-called meta-instructions. We present some hierarchy results as well as a non-recursive trade-off between deterministic 2-sRL-automata and finite-state acceptors.

The Degree of Word-Expansion of Lexicalized RRWW-Automata

Restarting automata can be seen as analytical variants of classical automata as well as of regulated rewriting systems. We study a measure for the degree of nondeterminism of (context-free) languages in terms of deterministic restarting automata that are (strongly) lexicalized. This measure is based on the number of auxiliary symbols (categories) used for recognizing a language as the projection of its characteristic language onto its input alphabet. This type of recognition is typical for analysis by reduction, a method used in linguistics for the creation and verification of formal descriptions of natural languages. Our main results establish a hierarchy of classes of context-free languages and two hierarchies of classes of non-context-free languages that are based on the expansion factor of a language.