Catalogue illustré des images d’un set d'apprentissage réalisé à l'aide de l’outil FlowCAM – ZooPhytoImage utilisé dans le cadre du REPHY. Images issues de numérisations de phytoplancton au grossissement 4X, d'échantillons d'eau, pour le set d’apprentissage global Manche-Atlantique

). L’ordre de présentation des classes intégrées au set correspond à l’ordre d’apparition de ces classes dans l’outil ZooPhytoImage, qui correspond à l’ordre des classes dans l’arborescence des répertoires contenant les vignettes.

Méthodes de Bootstrap pour les modèles à facteurs

Cette thèse développe des méthodes bootstrap pour les modèles à facteurs qui sont couram- ment utilisés pour générer des prévisions depuis l'article pionnier de Stock et Watson (2002) sur les indices de diffusion. Ces modèles tolèrent l'inclusion d'un grand nombre de variables macroéconomiques et financières comme prédicteurs, une caractéristique utile pour inclure di- verses informations disponibles aux agents économiques. Ma thèse propose donc des outils éco- nométriques qui améliorent l'inférence dans les modèles à facteurs utilisant des facteurs latents extraits d'un large panel de prédicteurs observés. Il est subdivisé en trois chapitres complémen- taires dont les deux premiers en collaboration avec Sílvia Gonçalves et Benoit Perron. Dans le premier article, nous étudions comment les méthodes bootstrap peuvent être utilisées pour faire de l'inférence dans les modèles de prévision pour un horizon de h périodes dans le futur. Pour ce faire, il examine l'inférence bootstrap dans un contexte de régression augmentée de facteurs où les erreurs pourraient être autocorrélées. Il généralise les résultats de Gonçalves et Perron (2014) et propose puis justifie deux approches basées sur les résidus : le block wild bootstrap et le dependent wild bootstrap. Nos simulations montrent une amélioration des taux de couverture des intervalles de confiance des coefficients estimés en utilisant ces approches comparativement à la théorie asymptotique et au wild bootstrap en présence de corrélation sérielle dans les erreurs de régression. Le deuxième chapitre propose des méthodes bootstrap pour la construction des intervalles de prévision permettant de relâcher l'hypothèse de normalité des innovations. Nous y propo- sons des intervalles de prédiction bootstrap pour une observation h périodes dans le futur et sa moyenne conditionnelle. Nous supposons que ces prévisions sont faites en utilisant un ensemble de facteurs extraits d'un large panel de variables. Parce que nous traitons ces facteurs comme latents, nos prévisions dépendent à la fois des facteurs estimés et les coefficients de régres- sion estimés. Sous des conditions de régularité, Bai et Ng (2006) ont proposé la construction d'intervalles asymptotiques sous l'hypothèse de Gaussianité des innovations. Le bootstrap nous permet de relâcher cette hypothèse et de construire des intervalles de prédiction valides sous des hypothèses plus générales. En outre, même en supposant la Gaussianité, le bootstrap conduit à des intervalles plus précis dans les cas où la dimension transversale est relativement faible car il prend en considération le biais de l'estimateur des moindres carrés ordinaires comme le montre une étude récente de Gonçalves et Perron (2014). Dans le troisième chapitre, nous suggérons des procédures de sélection convergentes pour les regressions augmentées de facteurs en échantillons finis. Nous démontrons premièrement que la méthode de validation croisée usuelle est non-convergente mais que sa généralisation, la validation croisée «leave-d-out» sélectionne le plus petit ensemble de facteurs estimés pour l'espace généré par les vraies facteurs. Le deuxième critère dont nous montrons également la validité généralise l'approximation bootstrap de Shao (1996) pour les regressions augmentées de facteurs. Les simulations montrent une amélioration de la probabilité de sélectionner par- cimonieusement les facteurs estimés comparativement aux méthodes de sélection disponibles. L'application empirique revisite la relation entre les facteurs macroéconomiques et financiers, et l'excès de rendement sur le marché boursier américain. Parmi les facteurs estimés à partir d'un large panel de données macroéconomiques et financières des États Unis, les facteurs fortement correlés aux écarts de taux d'intérêt et les facteurs de Fama-French ont un bon pouvoir prédictif pour les excès de rendement.

Reconnaissance thématique à partir de textes dictés et Adaptation dynamique de modèles de langages thématiques

National audience

Incertitudes des méthodes d’évaluation « eaux littorales » : utilisation de modèles linéaires dynamiques pour l’évaluation des incertitudes (chlorophylle a, phytoplancton)

L’incertitude associée à une mesure a pour origine d’une part la variabilité environnementale et d’autre part l’ensemble du processus d’acquisition depuis le prélèvement jusqu’à la saisie de la donnée dans une base. L’estimation de l'ensemble de cette variabilité est un exercice complexe à réaliser dans le cadre d’un plan d’expérience. En revanche, les séries temporelles présentent la caractéristique d’intégrer toutes les variabilités et ainsi l’analyse de ces séries en terme de signal et bruit doit permettre de quantifier l’amplitude des incertitudes. Toutefois, les séries temporelles d’observation présentent un ensemble de caractéristiques les rendant difficiles à analyser. Les modèles linaires dynamiques constituent une approche adaptée à ces données particulières en faisant l’hypothèse de paramètres variables dans le temps. Ainsi, l’objet du présent travail consiste à estimer les variances liées au processus d’observation à l’aide de modèles linéaires dynamiques. Plus particulièrement, les mesures considérées sont la chlorophylle a et l’abondance phytoplanctonique aux lieux de surveillance REPHY « Arcachon-Bouée- 7 » et « Teychan bis ». Les résultats montrent que pour la chlorophylle a, la variabilité d’observation est responsable de l’ordre de 80 % de la variabilité totale. Pour l’abondance phytoplanctonique, elle est également de 80 % à « Arcachon-Bouée 7 » mais de l’ordre de 70 % à « Teychan bis ». Ainsi la part de « bruit » est liée au lieu et au paramètre considéré. Exprimée en pourcentage de la médiane de la chlorophylle a, la variance d’observation place les bornes de l’intervalle de confiance à 95 % des observations à des valeurs de l’ordre de -40 % et +120 % de la médiane, l’intervalle étant sous estimé car ne prenant pas en compte la variabilité structurelle. Pour l’abondance phytoplanctonique en log10 cell./L, les ordres de grandeur correspondant en pourcentage de la moyenne sont de ± 13.5 %. Pour les deux paramètres, ces valeurs sont compatibles avec l’expérience des experts. Ainsi, l’approche mise en oeuvre s’est avérée riche d’enseignements en matière d’incertitude de mesure et les nombreuses améliorations méthodologiques envisagées ouvrent des perspectives fécondes à tout point de vue.

A Plan for Salisbury, MD: Urban Design Transformations in Response to Sea Level Rise

This thesis proposes a master plan for Salisbury, MD that presents solutions to the challenges faced by small towns along tidal waterways. Salisbury’s challenges include flooding and sea level rise, poorly defined arteries framing downtown and disconnecting neighborhoods, and a lack of vibrant, mixed use development. These issues are common to small towns and present opportunities for transformative design.

Combinaison de modèles de langage pour l'identification de thèmes

National audience

TRANSFORMATIONS OF TASK-DEPENDENT PLASTICITY FROM A1 TO HIGHER-ORDER AUDITORY CORTEX

Everyday, humans and animals navigate complex acoustic environments, where multiple sound sources overlap. Somehow, they effortlessly perform an acoustic scene analysis and extract relevant signals from background noise. Constant updating of the behavioral relevance of ambient sounds requires the representation and integration of incoming acoustical information with internal representations such as behavioral goals, expectations and memories of previous sound-meaning associations. Rapid plasticity of auditory representations may contribute to our ability to attend and focus on relevant sounds. In order to better understand how auditory representations are transformed in the brain to incorporate behavioral contextual information, we explored task-dependent plasticity in neural responses recorded at four levels of the auditory cortical processing hierarchy of ferrets: the primary auditory cortex (A1), two higher-order auditory areas (dorsal PEG and ventral-anterior PEG) and dorso-lateral frontal cortex. In one study we explored the laminar profile of rapid-task related plasticity in A1 and found that plasticity occurred at all depths, but was greatest in supragranular layers. This result suggests that rapid task-related plasticity in A1 derives primarily from intracortical modulation of neural selectivity. In two other studies we explored task-dependent plasticity in two higher-order areas of the ferret auditory cortex that may correspond to belt (secondary) and parabelt (tertiary) auditory areas. We found that representations of behaviorally-relevant sounds are progressively enhanced during performance of auditory tasks. These selective enhancement effects became progressively larger as you ascend the auditory cortical hierarchy. We also observed neuronal responses to non-auditory, task-related information (reward timing, expectations) in the parabelt area that were very similar to responses previously described in frontal cortex. These results suggests that auditory representations in the brain are transformed from the more veridical spectrotemporal information encoded in earlier auditory stages to a more abstract representation encoding sound behavioral meaning in higher-order auditory areas and dorso-lateral frontal cortex.

Darboux Transformations and Random Point Processes

International audience

Políticas de geração distribuída e sustentabilidade do sistema elétrico

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Centro de Desenvolvimento Sustentável, 2015.

Nouveau manuel illustré du jeu des échecs; lois et principes, classification des débuts, parties modèles, fins de parties, etc., études et observations nouvelles,

Mode of access: Internet.

Towards Distributed Model Transformations with LinTra

Performance and scalability of model transformations are becoming prominent topics in Model-Driven Engineering. In previous works we introduced LinTra, a platform for executing model transformations in parallel. LinTra is based on the Linda model of a coordination language and is intended to be used as a middleware where high-level model transformation languages are compiled. In this paper we present the initial results of our analyses on the scalability of out-place model-to-model transformation executions in LinTra when the models and the processing elements are distributed over a set of machines.

Generating Effective Test Suites for Model Transformations Using Classifying Terms

Generating sample models for testing a model transformation is no easy task. This paper explores the use of classifying terms and stratified sampling for developing richer test cases for model transformations. Classifying terms are used to define the equivalence classes that characterize the relevant subgroups for the test cases. From each equivalence class of object models, several representative models are chosen depending on the required sample size. We compare our results with test suites developed using random sampling, and conclude that by using an ordered and stratified approach the coverage and effectiveness of the test suite can be significantly improved.

Vitamine D et prévention du cancer colorectal associé à la colite ulcéreuse : modèles murins

Les patients atteints de maladies inflammatoires de l'intestin (MII) ont un risque accru de développer un cancer colorectal dû aux lésions épithéliales secondaires à l’inflammation chronique. La vitamine D (vD) régule NOD2, gène impliqué dans la réponse inflammatoire et dans la susceptibilité aux MII, et induit son expression dans les monocytes et dans l’épithélium intestinal. Dans ce projet, nous avons d’abord induit le cancer colorectal associé à la colite ulcéreuse (CAC) en administrant un traitement combiné d’azoxyméthane (AOM) et de dextran de sulfate de sodium (DSS) aux souris C57BL/6J. Par la suite, nous avons étudié l'effet d’une carence en vD3 sur le développement du CAC et évalué la capacité préventive d’une supplémentation en vD3 sur la tumorigenèse, et vérifié si cet effet est médié par NOD2, en utilisant les souris Nod2-/-. Les C57BL/6J et les Nod2-/-, ayant reçu une diète déficiente en vD3, étaient moins résistantes au CAC par rapport aux souris supplémentées. Le pourcentage de perte de poids, l’indice d’activation de la maladie (DAI), le taux de mortalité et le poids relatif du côlon (mg/cm) chez les souris déficientes en vD3 étaient plus élevés en comparaison avec celles supplémentées en vD3. Une augmentation du score d'inflammation et de la multiplicité tumorale corrélait avec une expression accentuée de l’Il6 dans les colonocytes des souris déficientes en vD3. La vD3 régulait l’expression génétique de Cyp24, Vdr et de gènes pro-inflammatoires chez les C57BL/6, comme chez les Nod2-/-. En conclusion, la supplémentation en vD3 peut prévenir le développement du CAC indépendamment de NOD2.

Environnement d’adaptation pour un jeu sérieux

Nous avons développé un jeu sérieux afin d’enseigner aux utilisateurs à dessiner des diagrammes de Lewis. Nous l’avons augmenté d’un environnement pouvant enregistrer des signaux électroencéphalographiques, les expressions faciales, et la pupille d’un utilisateur. Le but de ce travail est de vérifier si l’environnement peut permettre au jeu de s’adapter en temps réel à l’utilisateur grâce à une détection automatique du besoin d’aide de l’utilisateur ainsi que si l’utilisateur est davantage satisfait de son expérience avec l’adaptation. Les résultats démontrent que le système d’adaptation peut détecter le besoin d’aide grâce à deux modèles d’apprentissage machine entraînés différemment, l’un généralisé et l’autre personalisé, avec des performances respectives de 53.4% et 67.5% par rapport à un niveau de chance de 33.3%.