Projection multilingue d'annotations pour dialogues avancés

Depuis quelques années, les applications intégrant un module de dialogues avancés sont en plein essor. En revanche, le processus d’universalisation de ces systèmes est rapidement décourageant : ceux-ci étant naturellement dépendants de la langue pour laquelle ils ont été conçus, chaque nouveau langage à intégrer requiert son propre temps de développement. Un constat qui ne s’améliore pas en considérant que la qualité est souvent tributaire de la taille de l’ensemble d’entraînement. Ce projet cherche donc à accélérer le processus. Il rend compte de différentes méthodes permettant de générer des versions polyglottes d’un premier système fonctionnel, à l’aide de la traduction statistique. L’information afférente aux données sources est projetée afin de générer des données cibles parentes, qui diminuent d’autant le temps de développement subséquent. En ce sens, plusieurs approches ont été expérimentées et analysées. Notamment, une méthode qui regroupe les données avant de réordonner les différents candidats de traduction permet d’obtenir de bons résultats.

Étude pangénomique de la variabilité dans le nombre de copies liée à l’hypertension artérielle et ses anomalies métaboliques associées

L’hypertension artérielle essentielle (HTA) est une pathologie complexe, multifactorielle et à forte composante génétique. L’impact de la variabilité dans le nombre de copies sur l’HTA est encore peu connu. Nous envisagions que des variants dans le nombre de copies (CNVs) communs pourraient augmenter ou diminuer le risque pour l’HTA. Nous avons exploré cette hypothèse en réalisant des associations pangénomiques de CNVs avec l’HTA et avec l’HTA et le diabète de type 2 (DT2), chez 21 familles du Saguenay-Lac-St-Jean (SLSJ) caractérisées par un développement précoce de l’HTA et de la dyslipidémie. Pour la réplication, nous disposions, d’une part, de 3349 sujets diabétiques de la cohorte ADVANCE sélectionnés pour des complications vasculaires. D’autre part, de 187 sujets de la cohorte Tchèque Post-MONICA (CTPM), choisis selon la présence/absence d’albuminurie et/ou de syndrome métabolique. Finalement, 134 sujets de la cohorte CARTaGENE ont été analysés pour la validation fonctionnelle. Nous avons détecté deux nouveaux loci, régions de CNVs (CNVRs) à effets quantitatifs sur 17q21.31, associés à l’hypertension et au DT2 chez les sujets SLSJ et associés à l’hypertension chez les diabétiques ADVANCE. Un modèle statistique incluant les deux variants a permis de souligner le rôle essentiel du locus CNVR1 sur l’insulino-résistance, la précocité et la durée du diabète, ainsi que sur le risque cardiovasculaire. CNVR1 régule l’expression du pseudogène LOC644172 dont le dosage est associé à la prévalence de l’HTA, du DT2 et plus particulièrement au risque cardiovasculaire et à l’âge vasculaire (P<2×10-16). Nos résultats suggèrent que les porteurs de la duplication au locus CNVR1 développent précocement une anomalie de la fonction bêta pancréatique et de l’insulino-résistance, dues à un dosage élevé de LOC644172 qui perturberait, en retour, la régulation du gène paralogue fonctionnel, MAPK8IP1. Nous avons également avons identifié six CNVRs hautement hérités et associés à l'HTA chez les sujets SLSJ. Le score des effets combinés de ces CNVRs est apparu positivement et étroitement relié à la prévalence de l’HTA (P=2×10-10) et à l’âge de diagnostic de l’HTA. Dans la population SLSJ, le score des effets combinés présente une statistique C, pour l’HTA, de 0.71 et apparaît aussi performant que le score de risque Framingham pour la prédiction de l’HTA chez les moins de 25 ans. Un seul nouveau locus de CNVR sur 19q13.12, où la délétion est associée à un risque pour l’HTA, a été confirmé chez les Caucasiens CTPM. Ce CNVR englobe le gène FFAR3. Chez la souris, il a été démontré que l’action hypotensive du propionate est en partie médiée par Ffar3, à travers une interférence entre la flore intestinale et les systèmes cardiovasculaire et rénal. Les CNVRs identifiées dans cette étude, affectent des gènes ou sont localisées dans des QTLs reliés majoritairement aux réponses inflammatoires et immunitaires, au système rénal ainsi qu’aux lésions/réparations rénales ou à la spéciation. Cette étude suggère que l’étiologie de l’HTA ou de l’HTA associée au DT2 est affectée par des effets additifs ou interactifs de CNVRs.

Détection d'évènements à partir de Twitter

Nous proposons dans cette thèse un système permettant de déterminer, à partir des données envoyées sur les microblogs, les évènements qui stimulent l’intérêt des utilisateurs durant une période donnée et les dates saillantes de chaque évènement. Étant donné son taux d’utilisation élevé et l’accessibilité de ses données, nous avons utilisé la plateforme Twitter comme source de nos données. Nous traitons dans ce travail les tweets portant sur la Tunisie dont la plupart sont écrits par des tunisiens. La première tâche de notre système consistait à extraire automatiquement les tweets d’une façon continue durant 67 jours (de 8 février au 15 avril 2012). Nous avons supposé qu’un évènement est représenté par plusieurs termes dont la fréquence augmente brusquement à un ou plusieurs moments durant la période analysée. Le manque des ressources nécessaires pour déterminer les termes (notamment les hashtags) portant sur un même sujet, nous a obligé à proposer des méthodes permettant de regrouper les termes similaires. Pour ce faire, nous avons eu recours à des méthodes phonétiques que nous avons adaptées au mode d’écriture utilisée par les tunisiens, ainsi que des méthodes statistiques. Pour déterminer la validité de nos méthodes, nous avons demandé à des experts, des locuteurs natifs du dialecte tunisien, d’évaluer les résultats retournés par nos méthodes. Ces groupes ont été utilisés pour déterminer le sujet de chaque tweet et/ou étendre les tweets par de nouveaux termes. Enfin, pour sélectionner l'ensemble des évènements (EV), nous nous sommes basés sur trois critères : fréquence, variation et TF-IDF. Les résultats que nous avons obtenus ont montré la robustesse de notre système.

An exploration of the cases referred to victim-offender mediation within the framework of the juvenile justice system

Ce mémoire de maîtrise cherche à jeter un regard approfondi sur les cas des jeunes contrevenants référés au processus de médiation à Trajet, un organisme de justice alternative à Montréal. Plus précisément, les objectifs sont de décrire les caractéristiques des cas référés, d’explorer leur relation avec la participation au processus de médiation et avec le résultat de celui-ci, et de comparer ces mêmes éléments en regard de deux périodes inclues dans le projet : celle où s’appliquait la Loi sur les jeunes contrevenants et celle où la Loi sur le système de justice pénale pour les adolescents assortie de l’Entente cadre sont entrés en vigueur. Des méthodes de recherche quantitatives ont été utilisées pour analyser les cas référés à Trajet sur une période de 10 ans (1999-2009). Des analyses descriptives ont permis d’établir les caractéristiques communes ou divergentes entre les cas référés à Trajet et ceux référés à d’autres programmes de médiation. Des analyses bi-variées ont révélé qu’une relation significative existait entre la participation au processus de médiation et l’âge et le sexe des contrevenants, le nombre de crimes commis par ceux-ci, le nombre de victimes impliquées, le type de victime, l’âge et le sexe des victimes et, le délai entre la commission du crime et le transfert du dossier à Trajet. La réalisation d’une régression logistique a révélé que trois caractéristiques prédisent de manière significative la participation à la médiation : l’âge des contrevenants, le nombre de victimes impliquées et le délai entre la commission du crime et le transfert du dossier à Trajet. La faible proportion d’échecs du processus de médiation a rendu inutile la réalisation d’analyses bi et multi-variées eu égard au résultat du processus de médiation. Des différences significatives ont été trouvées entre les cas référés en médiation sous la Loi sur les jeunes contrevenants et ceux référés sous la Loi sur le système de justice pénale pour les adolescents assortie à l’Entente cadre en ce qui a trait au type de crime, au nombre de délits commis, à l’existence d’une référence précédente à Trajet, aux raisons pour lesquelles la médiation n’a pas eu lieu, à la restitution sous toutes ces formes et, plus spécialement, la restitution financière. La participation à la médiation est apparue plus probable sous la LSJPA que sous la LJC. Des corrélations partielles ont montré que différentes caractéristiques étaient associées à la participation à la médiation dans les deux périodes en question. Seule une caractéristique, le sexe des victimes, s’est avérée reliée significativement à la participation à la médiation tant sous la LJC que sous la LSJPA. Les résultats de ce projet ont donné lieu à une connaissance plus approfondie des cas référés à Trajet pour un processus de médiation et à une exploration de l’impact que la LSJPA et l’Entente cadre sur ce processus. Toutefois, l’échantillon étant limité au cas traités à Trajet ne permet pas la généralisation de ces résultats à l’ensemble des cas référés aux organismes de justice alternative du Québec pour le processus de médiation.

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.

Localization and function of the endocannabinoid system throughout the retinogeniculate pathway of vervet monkeys

Le système endocannabinoïde (eCB) est présent dans le système nerveux central (SNC) de mammifères, incluant la rétine, et est responsable de la régulation de nombreux processus physiologiques. Bien que la présence du récepteur cannabinoïde de type 1 (CB1R) a bien été documenté dans la rétine de rongeurs et primates, il y a encore une controverse quant à la présence du récepteur cannabinoïde de type 2 (CB2R) au niveau du SNC. En utilisant la microscopie confocale, nous sommes les premiers à signaler les patrons d’expression du CB2R dans la rétine de singe. Nos résultats démontrent que le CB2R est exprimé exclusivement dans les cellules de Müller de la rétine du singe. En outre, nous avons comparé les différents patrons d’expression du système eCB dans la rétine de la souris, du toupaye, ainsi que du singe vervet et macaque. Nous rapportons que les distributions de CB1R, FAAH (fatty acid amid hydrolase), MAGL (monoacylglycerol lipase) et DAGLα (diacylglycerol lipase alpha) sont hautement conservées parmi ces espèces alors que CB2R et NAPE-PLD (N-acyl phosphatidylethanolamine phospholipase D) présentent différents profils d'expression. CB2R n'a pas été détecté dans les cellules neuronales de la rétine des primates. L’immunoréactivité de NAPE-PLD est présente dans les couches de la rétine de souris et toupayes, mais a été limitée à la couche des photorécepteurs des singes vervet et macaque. Pour étudier les corrélats neuronaux et le rôle de la signalisation du système eCB dans la rétine, nous avons établi un protocole standard pour l'électrorétinographie (ERG), puis enregistré la réponse ERG de la rétine après le blocage des récepteurs avec des antagonistes spécifiques pour CB1R (AM251) et CB2R (AM630). Comparé au témoin, dans des conditions photopiques, et à certaines intensités faibles du stimulus, le blocage de CB1R diminue l'amplitude de l'onde-b, alors qu’à des intensités plus élevées, le blocage de CB2R augmente l'amplitude des deux-ondes a et b. De plus, le blocage des récepteurs cannabinoïdes provoque une augmentation de la latence des deux ondes a et b. Dans des conditions d’adaptation à l'obscurité, le blocage de CB1R et CB2R réduit l’amplitudes de l'onde a seulement à des intensités plus élevées et réduit l’onde b à intensités plus faibles. Des augmentations significatives de latence ont été observées dans les deux cas. Ces résultats indiquent que les récepteurs CB1 et CB2 chez les primates non humains sont impliqués dans la fonction rétinienne conditions photopiques. En outre, nous avons évalué le profil d'expression du CB1R, de FAAH et de NAPE-PLD au-delà de la rétine dans le corps géniculé latéral des singes et nous rapportons pour la première fois que CB1R et FAAH sont exprimés davantage dans les couches magnocellulaires. La NAPE-PLD a été localisée à travers les couches magno- et parvocellulaires. Aucune de ces composantes n’est exprimée dans les couches koniocellulaires. Ces résultats nous aident à mieux comprendre les effets des cannabinoïdes sur le système visuel qui pourraient nous mener à trouver éventuellement de nouvelles cibles thérapeutiques.

Contextualizing discretion : micro-dynamics of Canada’s refugee determination system

À une époque où l'immigration internationale est de plus en plus difficile et sélective, le statut de réfugié constitue un bien public précieux qui permet à certains non-citoyens l'accès et l'appartenance au pays hôte. Reposant sur le jugement discrétionnaire du décideur, le statut de réfugié n’est accordé qu’aux demandeurs qui établissent une crainte bien fondée de persécution en cas de retour dans leur pays d'origine. Au Canada, le plus important tribunal administratif indépendant, la Commission de l'immigration et du statut de réfugié du Canada (CISR), est chargé d’entendre les demandeurs d'asile et de rendre des décisions de statut de réfugié. Cette thèse cherche à comprendre les disparités dans le taux d’octroi du statut de réfugié entre les décideurs de la CISR qui sont politiquement nommés. Au regard du manque de recherches empiriques sur la manière avec laquelle le Canada alloue les possibilités d’entrée et le statut juridique pour les non-citoyens, il était nécessaire de lever le voile sur le fonctionnement de l’administration sur cette question. En explorant la prise de décision relative aux réfugiés à partir d'une perspective de Street Level Bureaucracy Theory (SLBT) et une méthodologie ethnographique qui combine l'observation directe, les entretiens semi-structurés et l'analyse de documents, l'étude a d'abord cherché à comprendre si la variation dans le taux d’octroi du statut était le résultat de différences dans les pratiques et le raisonnement discrétionnaires du décideur et ensuite à retracer les facteurs organisationnels qui alimentent les différences. Dans la lignée des travaux de SLBT qui documentent la façon dont la situation de travail structure la discrétion et l’importance des perceptions individuelles dans la prise de décision, cette étude met en exergue les différences de fond parmi les décideurs concernant les routines de travail, la conception des demandeurs d’asile, et la meilleure façon de mener leur travail. L’analyse montre comment les décideurs appliquent différentes approches lors des audiences, allant de l’interrogatoire rigide à l’entrevue plus flexible. En dépit des contraintes organisationnelles qui pèsent sur les décideurs pour accroître la cohérence et l’efficacité, l’importance de l’évaluation de la crédibilité ainsi que l’invisibilité de l’espace de décision laissent suffisamment de marge pour l’exercice d’un pouvoir discrétionnaire. Même dans les environnements comme les tribunaux administratifs où la surabondance des règles limite fortement la discrétion, la prise de décision est loin d’être synonyme d’adhésion aux principes de neutralité et hiérarchie. La discrétion est plutôt imbriquée dans le contexte de routines d'interaction, de la situation de travail, de l’adhésion aux règles et du droit. Même dans les organisations qui institutionnalisent et uniformisent la formation et communiquent de façon claire leurs demandes aux décideurs, le caractère discrétionnaire de la décision est par la nature difficile, voire impossible, à contrôler et discipliner. Lorsqu'ils sont confrontés à l'ambiguïté des objectifs et aux exigences qui s’opposent à leur pouvoir discrétionnaire, les décideurs réinterprètent la définition de leur travail et banalisent leurs pratiques. Ils formulent une routine de rencontre qui est acceptable sur le plan organisationnel pour évaluer les demandeurs face à eux. Cette thèse montre comment les demandeurs, leurs témoignages et leurs preuves sont traités d’une manière inégale et comment ces traitements se répercutent sur la décision des réfugiés.

New insights into small molecules inhibitors and protein-protein interactions of VirB8 : a critical conserved component of the type IV secretion system.

Les systèmes bactériens de sécrétion de type IV (T4SS) sont constitués d’un ensemble de 8 à 12 protéines conservées. Ces dernières sont utilisées lors de la translocation de protéines, la translocation de complexes ADN-protéines mais aussi pour le transport de ces derniers au travers de la membrane cellulaire. Les T4SS, en tant que facteurs de virulence pour beaucoup de pathogènes comme Brucella suis, sont donc d’excellents modèles cibles pour le développement de médicaments d’antivirulence. Ces médicaments, en privant le pathogène de son facteur essentiel de virulence : le T4SS, constituent une alternative ou encore une amélioration des traitements antibiotiques utilisés actuellement. VirB8, un facteur d’assemblage conservé dans le T4SS, forme des dimères qui sont importants pour la fonction des T4SS dans ces pathogènes. De par ses interactions multiples, VirB8 est un excellent modèle pour l’analyse des facteurs d’assemblage mais aussi en tant que cible de médicaments qui empêcheraient son interaction avec d’autres protéines et qui, in fine, désarmeraient les bactéries en les privant de leur fonctions essentielles de virulence. À ce jour, nous savons qu’il existe un équilibre monomère-dimère et un processus d’homodimerization de VirB8 dont l’importance est vitale pour la fonctionnement biologique des T4SSs. En se basant sur des essais quantitatifs d’interaction, nous avons identifié (i) des sites potentiels d’interaction avec d’autres protéines VirB du T4SS mais aussi (ii) isolé des petites molécules inhibitrices afin de tester la fonction protéique de VirB8. Afin de déterminer les acides aminés importants pour l’hétérodimérization de VirB8 avec VirB10, nous avons effectué des expériences de mutagenèse aléatoire, de phage display et d’arrimage moléculaire in silico. Ces expériences ont démontré l’importance de trois acides aminés localisés sur le feuillet β : R160, S162, T164 et I165. Ces derniers seraient importants pour l’association de VirB8 avec VirB10 étant donné que leur mutagenèse entraine une diminution de la formation du complexe VirB8-VirB10. L’objectif actuel de notre projet de recherche est de pouvoir mieux comprendre mais aussi d’évaluer le rôle de VirB8 dans l’assemblage du T4SS. Grace à un méthode de criblage adaptée à partir de la structure de VirB8, nous avons pu identifié une petite molécule inhibitrice BAR-068, qui aurait un rôle prometteur dans l’inhibition du T4SS. Nous avons utilisé la spectroscopie par fluorescence, l’essai à deux hybrides, le cross-linking et la cristallographie afin de déterminer le mécanisme d'interaction existant entre VirB8 et BAR-068. Ces travaux pourraient permettre de nombreuses avancées, notamment en termes de compréhension des mécanismes d’inhibition du T4SS. Notre objectif ultime est de pouvoir caractériser la séquence d’évènements essentiels à l’assemblage et au fonctionnement du T4SS. De manière globale, notre projet de recherche permettrait de révéler les grands principes d’assemblage des protéines membranaires, les processus de sécrétion de protéines chez les bactéries mais aussi de proposer une nouvelle stratégie lors du développement de drogues antimicrobiennes.

Non invasive classification system of scoliosis curve types using least-squares support vector machines

Objective To determine scoliosis curve types using non invasive surface acquisition, without prior knowledge from X-ray data. Methods Classification of scoliosis deformities according to curve type is used in the clinical management of scoliotic patients. In this work, we propose a robust system that can determine the scoliosis curve type from non invasive acquisition of the 3D back surface of the patients. The 3D image of the surface of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the back surface are computed from each patch and constitute the features. We reduce the dimensionality by using principal component analysis and retain 53 components using an overlap criterion combined with the total variance in the observed variables. In this work, a multi-class classifier is built with least-squares support vector machines (LS-SVM). The original LS-SVM formulation was modified by weighting the positive and negative samples differently and a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier. The proposed system is validated using data from 165 patients with different scoliosis curve types. The results of our non invasive classification were compared with those obtained by an expert using X-ray images. Results The average rate of successful classification was computed using a leave-one-out cross-validation procedure. The overall accuracy of the system was 95%. As for the correct classification rates per class, we obtained 96%, 84% and 97% for the thoracic, double major and lumbar/thoracolumbar curve types, respectively. Conclusion This study shows that it is possible to find a relationship between the internal deformity and the back surface deformity in scoliosis with machine learning methods. The proposed system uses non invasive surface acquisition, which is safe for the patient as it involves no radiation. Also, the design of a specific kernel improved classification performance.

Design and Development of an Adaptable Frame -Based System for Dravidian Language Processing

This work is aimed at building an adaptable frame-based system for processing Dravidian languages. There are about 17 languages in this family and they are spoken by the people of South India.Karaka relations are one of the most important features of Indian languages. They are the semabtuco-syntactic relations between verbs and other related constituents in a sentence. The karaka relations and surface case endings are analyzed for meaning extraction. This approach is comparable with the borad class of case based grammars.The efficiency of this approach is put into test in two applications. One is machine translation and the other is a natural language interface (NLI) for information retrieval from databases. The system mainly consists of a morphological analyzer, local word grouper, a parser for the source language and a sentence generator for the target language. This work make contributios like, it gives an elegant account of the relation between vibhakthi and karaka roles in Dravidian languages. This mapping is elegant and compact. The same basic thing also explains simple and complex sentence in these languages. This suggests that the solution is not just ad hoc but has a deeper underlying unity. This methodology could be extended to other free word order languages. Since the frame designed for meaning representation is general, they are adaptable to other languages coming in this group and to other applications.

An Extended Pearson System Useful In Reliability Analysis

In the present environment, industry should provide the products of high quality. Quality of products is judged by the period of time they can successfully perform their intended functions without failure. The cause of the failures can be ascertained through life testing experiments and the times to failure due to different cause are likely to follow different distributions. Knowledge of this distribution is essential to eliminate causes of failures and thereby to improve the quality and the reliability of products. The main accomplishment expected to the study is to develop statistical tools that could facilitate solution to lifetime data arising in such and similar contexts

Permutation Entropy Based Analysis of Complex Signals for Characterising Change in System Dynamics

Timely detection of sudden change in dynamics that adversely affect the performance of systems and quality of products has great scientific relevance. This work focuses on effective detection of dynamical changes of real time signals from mechanical as well as biological systems using a fast and robust technique of permutation entropy (PE). The results are used in detecting chatter onset in machine turning and identifying vocal disorders from speech signal.Permutation Entropy is a nonlinear complexity measure which can efficiently distinguish regular and complex nature of any signal and extract information about the change in dynamics of the process by indicating sudden change in its value. Here we propose the use of permutation entropy (PE), to detect the dynamical changes in two non linear processes, turning under mechanical system and speech under biological system.Effectiveness of PE in detecting the change in dynamics in turning process from the time series generated with samples of audio and current signals is studied. Experiments are carried out on a lathe machine for sudden increase in depth of cut and continuous increase in depth of cut on mild steel work pieces keeping the speed and feed rate constant. The results are applied to detect chatter onset in machining. These results are verified using frequency spectra of the signals and the non linear measure, normalized coarse-grained information rate (NCIR).PE analysis is carried out to investigate the variation in surface texture caused by chatter on the machined work piece. Statistical parameter from the optical grey level intensity histogram of laser speckle pattern recorded using a charge coupled device (CCD) camera is used to generate the time series required for PE analysis. Standard optical roughness parameter is used to confirm the results.Application of PE in identifying the vocal disorders is studied from speech signal recorded using microphone. Here analysis is carried out using speech signals of subjects with different pathological conditions and normal subjects, and the results are used for identifying vocal disorders. Standard linear technique of FFT is used to substantiate thc results.The results of PE analysis in all three cases clearly indicate that this complexity measure is sensitive to change in regularity of a signal and hence can suitably be used for detection of dynamical changes in real world systems. This work establishes the application of the simple, inexpensive and fast algorithm of PE for the benefit of advanced manufacturing process as well as clinical diagnosis in vocal disorders.

Statistical Machine Learning Techniques for the Prediction of Learning Disabilities in School-Age Children

Learning Disability (LD) is a general term that describes specific kinds of learning problems. It is a neurological condition that affects a child's brain and impairs his ability to carry out one or many specific tasks. The learning disabled children are neither slow nor mentally retarded. This disorder can make it problematic for a child to learn as quickly or in the same way as some child who isn't affected by a learning disability. An affected child can have normal or above average intelligence. They may have difficulty paying attention, with reading or letter recognition, or with mathematics. It does not mean that children who have learning disabilities are less intelligent. In fact, many children who have learning disabilities are more intelligent than an average child. Learning disabilities vary from child to child. One child with LD may not have the same kind of learning problems as another child with LD. There is no cure for learning disabilities and they are life-long. However, children with LD can be high achievers and can be taught ways to get around the learning disability. In this research work, data mining using machine learning techniques are used to analyze the symptoms of LD, establish interrelationships between them and evaluate the relative importance of these symptoms. To increase the diagnostic accuracy of learning disability prediction, a knowledge based tool based on statistical machine learning or data mining techniques, with high accuracy,according to the knowledge obtained from the clinical information, is proposed. The basic idea of the developed knowledge based tool is to increase the accuracy of the learning disability assessment and reduce the time used for the same. Different statistical machine learning techniques in data mining are used in the study. Identifying the important parameters of LD prediction using the data mining techniques, identifying the hidden relationship between the symptoms of LD and estimating the relative significance of each symptoms of LD are also the parts of the objectives of this research work. The developed tool has many advantages compared to the traditional methods of using check lists in determination of learning disabilities. For improving the performance of various classifiers, we developed some preprocessing methods for the LD prediction system. A new system based on fuzzy and rough set models are also developed for LD prediction. Here also the importance of pre-processing is studied. A Graphical User Interface (GUI) is designed for developing an integrated knowledge based tool for prediction of LD as well as its degree. The designed tool stores the details of the children in the student database and retrieves their LD report as and when required. The present study undoubtedly proves the effectiveness of the tool developed based on various machine learning techniques. It also identifies the important parameters of LD and accurately predicts the learning disability in school age children. This thesis makes several major contributions in technical, general and social areas. The results are found very beneficial to the parents, teachers and the institutions. They are able to diagnose the child’s problem at an early stage and can go for the proper treatments/counseling at the correct time so as to avoid the academic and social losses.

A study of the information seeking bebavior of science and technology teachers and researchers of Cocbin University of Science and Technology and University of Kerala in the cbanged library environment

Information communication technology (IC T) has invariably brought about fundamental changes in the way in which libraries gather. preserve and disseminate information. The study was carried out with an aim to estimate and compare the information seeking behaviour (ISB) of the academics of two prominent universities of Kerala in the context of advancements achieved through ICT. The study was motivated by the fast changing scenario of libraries with the proliferation of many high tech products and services. The main purpose of the study was to identify the chief source of information of the academics, and also to examine academics preference upon the form and format of information source. The study also tries to estimate the adequacy of the resources and services currently provided by the libraries.The questionnaire was the central instrument for data collection. An almost census method was adopted for data collection engaging various methods and tools for eliciting data.The total population of the study was 957, out of which questionnaire was distributed to 859 academics. 646 academics responded to the survey, of which 564 of them were sound responses. Data was coded and analysed using Statistical Package for Social Sciences (SPSS) software and also with the help of Microsofl Excel package. Various statistical techniques were engaged to analyse data. A paradigm shift is evident by the fact that academies push themselves towards information in internet i.e. they prefer electronic source to traditional source and the very shift is coupled itself with e-seeking of information. The study reveals that ISB of the academics is influenced priman'ly by personal factors and comparative analysis shows that the ISB ofthc academics is similar in both universities. The productivity of the academics was tested to dig up any relation with respect to their ISB, and it is found that productivity of the academics is extensively related with their ISB. Study also reveals that the users ofthe library are satisfied with the services provided but not with the sources and in conjunction, study also recommends ways and means to improve the existing library system.

A Writer Identification System For Handwritten Malayalam Documents

Handwriting is an acquired tool used for communication of one's observations or feelings. Factors that inuence a person's handwriting not only dependent on the individual's bio-mechanical constraints, handwriting education received, writing instrument, type of paper, background, but also factors like stress, motivation and the purpose of the handwriting. Despite the high variation in a person's handwriting, recent results from different writer identification studies have shown that it possesses sufficient individual traits to be used as an identification method. Handwriting as a behavioral biometric has had the interest of researchers for a long time. But recently it has been enjoying new interest due to an increased need and effort to deal with problems ranging from white-collar crime to terrorist threats. The identification of the writer based on a piece of handwriting is a challenging task for pattern recognition. The main objective of this thesis is to develop a text independent writer identification system for Malayalam Handwriting. The study also extends to developing a framework for online character recognition of Grantha script and Malayalam characters