TcT: Tyrolean Complexity Tool

International audience

Les valves sans suture dans le traitement de la sténose aortique sévère

Rapport présenté en vue de l’obtention du grade de M.Sc.A génie biomédical option génie clinique

Collaborative Networked Organizations as System of Systems: A Model-Based Engineering Approach

Part 6: Engineering and Implementation of Collaborative Networks

Cooperative learning and its influences on the diminishing of the digital divide

Digital divide is an issue that concerns our technology dominated society. The parents of ubiquitous computing dreamt of a total proliferation of information technology. But the reality we live in is not yet prepared for this future. There is current a need to develop programs in order to diminish this difference between the digitally included and the excluded one. PROEJA-Transiarte is a project ran by Universidade de Brasília in the city of Ceilândia, Federal District of Brazil. It proposes a different approach on the issue of digital divide, by introducing the cooperative creation of cyberart, based on the life stories of each participant, into the regular curriculum of EJA (Educação de Jovens e Adultos) classes, thus implementing the concept of solidary education. This research project investigated the role played by the cooperative learning the students put in practice during the workshops of the project in the diminishing of the digital exclusion a great part of the students feel. It looked into their activities, analyzing the development of their cooperation, putting it next in the context of the digital and social inclusion. After a multi-dimensional research on the theme, in the context of PROEJA-Transiarte, the conclusion shows the impact cooperative learning has in the reduction of the digital divide, analyzing the perception of the currently involved students, the researchers active in the project, or the former students that had their lives improved because of the workshops they participated in.

Estimation de cartes d'énergie de hautes fréquences ou d'irrégularité de périodicité de la marche humaine par caméra de profondeur pour la détection de pathologies

Ce travail présente deux nouveaux systèmes simples d'analyse de la marche humaine grâce à une caméra de profondeur (Microsoft Kinect) placée devant un sujet marchant sur un tapis roulant conventionnel, capables de détecter une marche saine et celle déficiente. Le premier système repose sur le fait qu'une marche normale présente typiquement un signal de profondeur lisse au niveau de chaque pixel avec moins de hautes fréquences, ce qui permet d'estimer une carte indiquant l'emplacement et l'amplitude de l'énergie de haute fréquence (HFSE). Le second système analyse les parties du corps qui ont un motif de mouvement irrégulier, en termes de périodicité, lors de la marche. Nous supposons que la marche d'un sujet sain présente partout dans le corps, pendant les cycles de marche, un signal de profondeur avec un motif périodique sans bruit. Nous estimons, à partir de la séquence vidéo de chaque sujet, une carte montrant les zones d'irrégularités de la marche (également appelées énergie de bruit apériodique). La carte avec HFSE ou celle visualisant l'énergie de bruit apériodique peut être utilisée comme un bon indicateur d'une éventuelle pathologie, dans un outil de diagnostic précoce, rapide et fiable, ou permettre de fournir des informations sur la présence et l'étendue de la maladie ou des problèmes (orthopédiques, musculaires ou neurologiques) du patient. Même si les cartes obtenues sont informatives et très discriminantes pour une classification visuelle directe, même pour un non-spécialiste, les systèmes proposés permettent de détecter automatiquement les individus en bonne santé et ceux avec des problèmes locomoteurs.

Étude de la médiane de permutations sous la distance de Kendall-Tau

La distance de Kendall-τ compte le nombre de paires en désaccord entre deux permuta- tions. La distance d’une permutation à un ensemble est simplement la somme des dis- tances entre cette permutation et les permutations de l’ensemble. À partir d’un ensemble donné de permutations, notre but est de trouver la permutation, appelée médiane, qui minimise cette distance à l’ensemble. Le problème de la médiane de permutations sous la distance de Kendall-τ, trouve son application en bio-informatique, en science politique, en télécommunication et en optimisation. Ce problème d’apparence simple est prouvé difficile à résoudre. Dans ce mémoire, nous présentons plusieurs approches pour résoudre le problème, pour trouver une bonne solution approximative, pour le séparer en classes caractéristiques, pour mieux com- prendre sa compléxité, pour réduire l’espace de recheche et pour accélérer les calculs. Nous présentons aussi, vers la fin du mémoire, une généralisation de ce problème et nous l’étudions avec ces mêmes approches. La majorité du travail de ce mémoire se situe dans les trois articles qui le composent et est complémenté par deux chapitres servant à les lier.

Un modèle rétroactif de réconciliation utilité-confidentialité sur les données d’assurance

Le partage des données de façon confidentielle préoccupe un bon nombre d’acteurs, peu importe le domaine. La recherche évolue rapidement, mais le manque de solutions adaptées à la réalité d’une entreprise freine l’adoption de bonnes pratiques d’affaires quant à la protection des renseignements sensibles. Nous proposons dans ce mémoire une solution modulaire, évolutive et complète nommée PEPS, paramétrée pour une utilisation dans le domaine de l’assurance. Nous évaluons le cycle entier d’un partage confidentiel, de la gestion des données à la divulgation, en passant par la gestion des forces externes et l’anonymisation. PEPS se démarque du fait qu’il utilise la contextualisation du problème rencontré et l’information propre au domaine afin de s’ajuster et de maximiser l’utilisation de l’ensemble anonymisé. À cette fin, nous présentons un algorithme d’anonymat fortement contextualisé ainsi que des mesures de performances ajustées aux analyses d’expérience.

Phosphodiesterase 6 generates intracellular cGMP microdomains in the native endothelium

Endothelial cells (EC) are essential regulator of vascular homeostasis through the generation and release of various bioactive agents, including nitric oxide (NO). NO modulates several vascular functions such as vascular tone and permeability, through the stimulation of soluble guanylate cyclase (sGC) leading to the production of cGMP. Conversely, phosphodiesterases (PDEs) are enzymes metabolizing cyclic nucleotides (cGMP and cAMP) and are therefore major regulatory players for cGMP and cAMP signalling pathways. Although ECs are the main source of NO, little is known on the endothelial NO-cGMP signalling pathway and cellular outcomes. It was then hypothesized that a specific population of cGMP-phosphodiesterases allows ECs to stabilize cGMP levels despite the elevated production of NO. Expression of cGMP-phosphodiesterases was initially studied in resistance mesenteric arteries from mice. PDE5 and PDE6 were both found at mRNA and protein levels in native arteries but PDE6 is not found in cultured ECs. Interestingly, subcellular distributions of both enzymes were distinct. PDE5 appeared to be homogeneously distributed whilst PDE6 catalytic subunits (PDE6 and PDE6) showed a preferential staining in the perinuclear region. These results suggest that PDE6 might be involved in the regulation of cGMP microdomains. Based on these findings, a mathematical model was developed. Simulations of dynamic cGMP levels in ECs support the notion of cGMP microdomains dependent on PDE6 expression and localization. In the absence of PDE6, application of NO either as a single bolus or repetitive pulses led to a homogeneous increase in cGMP levels in ECs despite PDE5 homogeneous distribution. However, PDE6 subcellular targeting to the perinuclear membrane generated a cGMP-depleted perinuclear space. The findings from this study provide the first evidence of the expression and specific intracellular distribution of PDE6 in native endothelial cells that strongly support their involvement in the generation of cGMP microdomains

Bidirectional Helmholtz Machines

L'entraînement sans surveillance efficace et inférence dans les modèles génératifs profonds reste un problème difficile. Une approche assez simple, la machine de Helmholtz, consiste à entraîner du haut vers le bas un modèle génératif dirigé qui sera utilisé plus tard pour l'inférence approximative. Des résultats récents suggèrent que de meilleurs modèles génératifs peuvent être obtenus par de meilleures procédures d'inférence approximatives. Au lieu d'améliorer la procédure d'inférence, nous proposons ici un nouveau modèle, la machine de Helmholtz bidirectionnelle, qui garantit qu'on peut calculer efficacement les distributions de haut-vers-bas et de bas-vers-haut. Nous y parvenons en interprétant à les modèles haut-vers-bas et bas-vers-haut en tant que distributions d'inférence approximative, puis ensuite en définissant la distribution du modèle comme étant la moyenne géométrique de ces deux distributions. Nous dérivons une borne inférieure pour la vraisemblance de ce modèle, et nous démontrons que l'optimisation de cette borne se comporte en régulisateur. Ce régularisateur sera tel que la distance de Bhattacharyya sera minisée entre les distributions approximatives haut-vers-bas et bas-vers-haut. Cette approche produit des résultats de pointe en terme de modèles génératifs qui favorisent les réseaux significativement plus profonds. Elle permet aussi une inférence approximative amérliorée par plusieurs ordres de grandeur. De plus, nous introduisons un modèle génératif profond basé sur les modèles BiHM pour l'entraînement semi-supervisé.

Estimation de cartes d'énergie de hautes fréquences ou d'irrégularité de périodicité de la marche humaine par caméra de profondeur pour la détection de pathologies

Ce travail présente deux nouveaux systèmes simples d'analyse de la marche humaine grâce à une caméra de profondeur (Microsoft Kinect) placée devant un sujet marchant sur un tapis roulant conventionnel, capables de détecter une marche saine et celle déficiente. Le premier système repose sur le fait qu'une marche normale présente typiquement un signal de profondeur lisse au niveau de chaque pixel avec moins de hautes fréquences, ce qui permet d'estimer une carte indiquant l'emplacement et l'amplitude de l'énergie de haute fréquence (HFSE). Le second système analyse les parties du corps qui ont un motif de mouvement irrégulier, en termes de périodicité, lors de la marche. Nous supposons que la marche d'un sujet sain présente partout dans le corps, pendant les cycles de marche, un signal de profondeur avec un motif périodique sans bruit. Nous estimons, à partir de la séquence vidéo de chaque sujet, une carte montrant les zones d'irrégularités de la marche (également appelées énergie de bruit apériodique). La carte avec HFSE ou celle visualisant l'énergie de bruit apériodique peut être utilisée comme un bon indicateur d'une éventuelle pathologie, dans un outil de diagnostic précoce, rapide et fiable, ou permettre de fournir des informations sur la présence et l'étendue de la maladie ou des problèmes (orthopédiques, musculaires ou neurologiques) du patient. Même si les cartes obtenues sont informatives et très discriminantes pour une classification visuelle directe, même pour un non-spécialiste, les systèmes proposés permettent de détecter automatiquement les individus en bonne santé et ceux avec des problèmes locomoteurs.

Étude de la médiane de permutations sous la distance de Kendall-Tau

La distance de Kendall-τ compte le nombre de paires en désaccord entre deux permuta- tions. La distance d’une permutation à un ensemble est simplement la somme des dis- tances entre cette permutation et les permutations de l’ensemble. À partir d’un ensemble donné de permutations, notre but est de trouver la permutation, appelée médiane, qui minimise cette distance à l’ensemble. Le problème de la médiane de permutations sous la distance de Kendall-τ, trouve son application en bio-informatique, en science politique, en télécommunication et en optimisation. Ce problème d’apparence simple est prouvé difficile à résoudre. Dans ce mémoire, nous présentons plusieurs approches pour résoudre le problème, pour trouver une bonne solution approximative, pour le séparer en classes caractéristiques, pour mieux com- prendre sa compléxité, pour réduire l’espace de recheche et pour accélérer les calculs. Nous présentons aussi, vers la fin du mémoire, une généralisation de ce problème et nous l’étudions avec ces mêmes approches. La majorité du travail de ce mémoire se situe dans les trois articles qui le composent et est complémenté par deux chapitres servant à les lier.

Un modèle rétroactif de réconciliation utilité-confidentialité sur les données d’assurance

Le partage des données de façon confidentielle préoccupe un bon nombre d’acteurs, peu importe le domaine. La recherche évolue rapidement, mais le manque de solutions adaptées à la réalité d’une entreprise freine l’adoption de bonnes pratiques d’affaires quant à la protection des renseignements sensibles. Nous proposons dans ce mémoire une solution modulaire, évolutive et complète nommée PEPS, paramétrée pour une utilisation dans le domaine de l’assurance. Nous évaluons le cycle entier d’un partage confidentiel, de la gestion des données à la divulgation, en passant par la gestion des forces externes et l’anonymisation. PEPS se démarque du fait qu’il utilise la contextualisation du problème rencontré et l’information propre au domaine afin de s’ajuster et de maximiser l’utilisation de l’ensemble anonymisé. À cette fin, nous présentons un algorithme d’anonymat fortement contextualisé ainsi que des mesures de performances ajustées aux analyses d’expérience.

Phosphodiesterase 6 generates intracellular cGMP microdomains in the native endothelium

Endothelial cells (EC) are essential regulator of vascular homeostasis through the generation and release of various bioactive agents, including nitric oxide (NO). NO modulates several vascular functions such as vascular tone and permeability, through the stimulation of soluble guanylate cyclase (sGC) leading to the production of cGMP. Conversely, phosphodiesterases (PDEs) are enzymes metabolizing cyclic nucleotides (cGMP and cAMP) and are therefore major regulatory players for cGMP and cAMP signalling pathways. Although ECs are the main source of NO, little is known on the endothelial NO-cGMP signalling pathway and cellular outcomes. It was then hypothesized that a specific population of cGMP-phosphodiesterases allows ECs to stabilize cGMP levels despite the elevated production of NO. Expression of cGMP-phosphodiesterases was initially studied in resistance mesenteric arteries from mice. PDE5 and PDE6 were both found at mRNA and protein levels in native arteries but PDE6 is not found in cultured ECs. Interestingly, subcellular distributions of both enzymes were distinct. PDE5 appeared to be homogeneously distributed whilst PDE6 catalytic subunits (PDE6 and PDE6) showed a preferential staining in the perinuclear region. These results suggest that PDE6 might be involved in the regulation of cGMP microdomains. Based on these findings, a mathematical model was developed. Simulations of dynamic cGMP levels in ECs support the notion of cGMP microdomains dependent on PDE6 expression and localization. In the absence of PDE6, application of NO either as a single bolus or repetitive pulses led to a homogeneous increase in cGMP levels in ECs despite PDE5 homogeneous distribution. However, PDE6 subcellular targeting to the perinuclear membrane generated a cGMP-depleted perinuclear space. The findings from this study provide the first evidence of the expression and specific intracellular distribution of PDE6 in native endothelial cells that strongly support their involvement in the generation of cGMP microdomains

Bidirectional Helmholtz Machines

L'entraînement sans surveillance efficace et inférence dans les modèles génératifs profonds reste un problème difficile. Une approche assez simple, la machine de Helmholtz, consiste à entraîner du haut vers le bas un modèle génératif dirigé qui sera utilisé plus tard pour l'inférence approximative. Des résultats récents suggèrent que de meilleurs modèles génératifs peuvent être obtenus par de meilleures procédures d'inférence approximatives. Au lieu d'améliorer la procédure d'inférence, nous proposons ici un nouveau modèle, la machine de Helmholtz bidirectionnelle, qui garantit qu'on peut calculer efficacement les distributions de haut-vers-bas et de bas-vers-haut. Nous y parvenons en interprétant à les modèles haut-vers-bas et bas-vers-haut en tant que distributions d'inférence approximative, puis ensuite en définissant la distribution du modèle comme étant la moyenne géométrique de ces deux distributions. Nous dérivons une borne inférieure pour la vraisemblance de ce modèle, et nous démontrons que l'optimisation de cette borne se comporte en régulisateur. Ce régularisateur sera tel que la distance de Bhattacharyya sera minisée entre les distributions approximatives haut-vers-bas et bas-vers-haut. Cette approche produit des résultats de pointe en terme de modèles génératifs qui favorisent les réseaux significativement plus profonds. Elle permet aussi une inférence approximative amérliorée par plusieurs ordres de grandeur. De plus, nous introduisons un modèle génératif profond basé sur les modèles BiHM pour l'entraînement semi-supervisé.

Classe de Mathématiques réalité et communication

Cette étude se concentre sur une expérience d'enseignement exploratoire des mathématiques (EEM), réalisée avec des élèves de 5ème année, dans laquelle on établit une forte connexion avec la réalité et on intensifie la capacité de communication des élèves, tout en promouvant la résolution de problèmes et le raisonnement mathématique. Les leçons de mathématiques sont organisées en quatre phases: (i) Lancement de la tâche aux élèves; (ii) Développement de la tâche; (iii) Discussion de la tâche; et (iv) Systématisation de l’apprentissage mathématique. Afin de préparer la discussion de la tâche, l'enseignante a mis en œuvre la galerie des tâches, grâce à laquelle les élèves ont leur premier contact avec les résolutions de leurs collègues: ils peuvent poser des questions et enregistrer des commentaires dans les feuilles exposées. Cet article présente les résultats d'une leçon sur les pourcentages, dans laquelle les élèves ont travaillé la tâche intitulée « Rabais au Bit-@-Byte ». L'analyse de cette tâche ainsi que les résultats des tâches similaires de la réalité effectuées tout au long de l'année scolaire montrent que le modèle d'enseignement exploratoire des mathématiques (EEM) permet des améliorations dans l'apprentissage des mathématiques au niveau des concepts et aussi des capacités transversales comme le raisonnement, la communication et la résolution de problèmes mathématiques.