995 resultados para PHOTOVOLTAIC APPLICATIONS


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Ce mémoire étudie l'algorithme d'amplification de l'amplitude et ses applications dans le domaine de test de propriété. On utilise l'amplification de l'amplitude pour proposer le plus efficace algorithme quantique à ce jour qui teste la linéarité de fonctions booléennes et on généralise notre nouvel algorithme pour tester si une fonction entre deux groupes abéliens finis est un homomorphisme. Le meilleur algorithme quantique connu qui teste la symétrie de fonctions booléennes est aussi amélioré et l'on utilise ce nouvel algorithme pour tester la quasi-symétrie de fonctions booléennes. Par la suite, on approfondit l'étude du nombre de requêtes à la boîte noire que fait l'algorithme d'amplification de l'amplitude pour amplitude initiale inconnue. Une description rigoureuse de la variable aléatoire représentant ce nombre est présentée, suivie du résultat précédemment connue de la borne supérieure sur l'espérance. Suivent de nouveaux résultats sur la variance de cette variable. Il est notamment montré que, dans le cas général, la variance est infinie, mais nous montrons aussi que, pour un choix approprié de paramètres, elle devient bornée supérieurement.

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Les acides biliaires sont reconnus comme des tensioactifs d’origine biologique potentiellement applicables dans le domaine pharmaceutique. Leurs structures en font une plateforme idéale pour l’obtention de nouvelles architectures polymères. Des composés synthétisés par polymérisation anionique de dérivés d’oxirane comme l’oxyde d’éthylène, offre des dérivés amphiphiles pegylés démontrant des propriétés d’agrégation intéressantes en vue d’une amélioration de la biocompatibilité et de la capacité d’encapsulation médicamenteuse. Une large gamme d’acides biliaires pegylés (BA(EGn)x) a été préparée avec comme objectif premier leurs applications dans la formulation de principes actifs problématiques. Pour cela, une caractérisation rigoureuse du comportement de ces dérivés (modulation de la longueur (2 < n < 19) et du nombre de bras (2 < x < 4) de PEG) en solution a été réalisée. Dans le but d’améliorer la biodisponibilité de principes actifs lipophiles (cas de l’itraconazole), des nanoémulsions spontanées, composées de BA(EGn)x et d’acide oléique, ont été développées. L’évaluation in vitro, de la toxicité (cellulaire), et de la capacité de solubilisation des systèmes BA(EGn)x, ainsi que les paramètres pharmacocinétiques in vivo (chez le rat), suggèrent une livraison contrôlée par nos systèmes auto-assemblés lors de l’administration orale et intraveineuse. Aussi, la synthèse de copolymères en blocs en étoile à base d’acide cholique pegylés a été effectuée par polymérisation anionique par addition d’un second bloc au caractère hydrophobe de poly(éther d’allyle et de glycidyle) (CA(EGn-b-AGEm)4). Selon le ratio de blocs hydrophiles-hydrophobes CA(EGn-b-AGEm)4, des réponses thermiques en solution (LCST) ont été observées par un point de trouble (Cp) entre 8 oC et 37 oC. Un mécanisme de formation d’agrégats en plusieurs étapes est suggéré. La thiolation des allyles des PAGE permet une fonctionnalisation terminale à haute densité, comparable aux dendrimères. Les caractérisations physico-chimiques des CA(EGn-b-AGEm-NH2)4 et CA(EGn-b-AGEm-COOH)4 indiquent la formation de structures auto-assemblées en solution, sensibles à la température ou au pH. Cette fonctionnalisation élargie le domaine d’application des dérivés d’acides biliaires pegylés en étoile vers la transfection d’ADN, la livraison de siRNA thérapeutiques ou encore à une sélectivité de livraison médicamenteux (ex. sensibilité au pH, greffage ligands).

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La liste des domaines touchés par l’apprentissage machine s’allonge rapidement. Au fur et à mesure que la quantité de données disponibles augmente, le développement d’algorithmes d’apprentissage de plus en plus puissants est crucial. Ce mémoire est constitué de trois parties: d’abord un survol des concepts de bases de l’apprentissage automatique et les détails nécessaires pour l’entraînement de réseaux de neurones, modèles qui se livrent bien à des architectures profondes. Ensuite, le premier article présente une application de l’apprentissage machine aux jeux vidéos, puis une méthode de mesure performance pour ceux-ci en tant que politique de décision. Finalement, le deuxième article présente des résultats théoriques concernant l’entraînement d’architectures profondes nonsupervisées. Les jeux vidéos sont un domaine particulièrement fertile pour l’apprentissage automatique: il estf facile d’accumuler d’importantes quantités de données, et les applications ne manquent pas. La formation d’équipes selon un critère donné est une tˆache commune pour les jeux en lignes. Le premier article compare différents algorithmes d’apprentissage à des réseaux de neurones profonds appliqués à la prédiction de la balance d’un match. Ensuite nous présentons une méthode par simulation pour évaluer les modèles ainsi obtenus utilisés dans le cadre d’une politique de décision en ligne. Dans un deuxième temps nous présentons une nouvelleméthode pour entraîner des modèles génératifs. Des résultats théoriques nous indiquent qu’il est possible d’entraîner par rétropropagation des modèles non-supervisés pouvant générer des échantillons qui suivent la distribution des données. Ceci est un résultat pertinent dans le cadre de la récente littérature scientifique investiguant les propriétés des autoencodeurs comme modèles génératifs. Ces résultats sont supportés avec des expériences qualitatives préliminaires ainsi que quelques résultats quantitatifs.

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Cette thèse est divisée en trois parties principales, ayant toutes trait à la régulation des émotions ou à l'efficacité des interventions issues de la troisième vague des thérapies cognitives comportementales, en particulier chez les personnes ayant des symptômes psychotiques. La thèse est composée d'un chapitre de livre rédigé en francais, de quatre articles rédigés en anglais (introduction, deux méta-analyses et une étude pilote) et d’une discussion générale rédigée en anglais. L'introduction, déjà publiée sous le format d’un chapitre de livre (et d’un article) constitue un examen exhaustif de la littérature portant sur la régulation des émotions dans la schizophrénie et dans les autres troubles psychotiques. Les individus présentant une schizophrénie présentent des dérégulations, indépendantes l’une de l’autre, dans les trois domaines distincts suivants: l’expression des émotions, le traitement des emotions, et l’expérience émotionnelle. Cette première partie de la thèse recommande fortement l'intégration des stratégies de régulation des émotions, notamment celles de la troisième vague des thérapies cognitives comportementales telles que la pleine conscience, l'acceptation et la compassion, dans le traitement des personnes souffrant de psychose. Dans la deuxième partie de la thèse, deux méta-analyses examinant l'efficacité des stratégies de la troisième vague des traitements cognitifs comportementaux dans la régulation des émotions sont présentées. La première méta-analyse vise à examiner l'efficacité de la thérapie basée sur la pleine conscience pour tous les troubles psychologiques ainsi que pour les conditions médicales. La deuxième méta-analyse porte plus spécifiquement sur l'efficacité des stratégies de la troisième vague pour la psychose. Les résultats des deux méta-analyses démontrent des tailles d'effet entre modérées et larges, avec un effet plus marqué sur les symptômes affectifs, notamment l'anxiété, la dépression et la détresse. En outre, les stratégies étudiées (la pleine conscience, l'acceptation et la compassion) sont des fortes modératrices positives de l'efficacité des traitements. Ces résultats suggèrent que ces stratégies sont efficaces dans la régulation des émotions, du moins lorsqu'elles sont mesurées au sein de grands bassins de participants, y compris les personnes souffrant de psychose. La troisième partie de la thèse implique le développement et la validation préliminaire d'une nouvelle intervention de groupe pour des individus en début de psychose à l'aide d'une combinaison de stratégies d'acceptation, de compassion et de la pleine conscience. Douze individus ont participé à cette étude pilote. Les résultats démontrent la faisabilité et l'acceptabilité du traitement. Des améliorations significatives dans la régulation des émotions et dans les symptômes affectifs sont observées, et sont potentiellement liées à l'intervention. Globalement, la thèse offre un soutien empirique du rôle de la régulation émotionnelle dans le traitement des personnes atteintes de troubles psychotiques. Plus de recherches sont nécessaires pour valider l'efficacité du nouveau traitement.

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Dans cette thèse, je me suis interessé à l’identification partielle des effets de traitements dans différents modèles de choix discrets avec traitements endogènes. Les modèles d’effets de traitement ont pour but de mesurer l’impact de certaines interventions sur certaines variables d’intérêt. Le type de traitement et la variable d’intérêt peuvent être défini de manière générale afin de pouvoir être appliqué à plusieurs différents contextes. Il y a plusieurs exemples de traitement en économie du travail, de la santé, de l’éducation, ou en organisation industrielle telle que les programmes de formation à l’emploi, les techniques médicales, l’investissement en recherche et développement, ou l’appartenance à un syndicat. La décision d’être traité ou pas n’est généralement pas aléatoire mais est basée sur des choix et des préférences individuelles. Dans un tel contexte, mesurer l’effet du traitement devient problématique car il faut tenir compte du biais de sélection. Plusieurs versions paramétriques de ces modèles ont été largement étudiées dans la littérature, cependant dans les modèles à variation discrète, la paramétrisation est une source importante d’identification. Dans un tel contexte, il est donc difficile de savoir si les résultats empiriques obtenus sont guidés par les données ou par la paramétrisation imposée au modèle. Etant donné, que les formes paramétriques proposées pour ces types de modèles n’ont généralement pas de fondement économique, je propose dans cette thèse de regarder la version nonparamétrique de ces modèles. Ceci permettra donc de proposer des politiques économiques plus robustes. La principale difficulté dans l’identification nonparamétrique de fonctions structurelles, est le fait que la structure suggérée ne permet pas d’identifier un unique processus générateur des données et ceci peut être du soit à la présence d’équilibres multiples ou soit à des contraintes sur les observables. Dans de telles situations, les méthodes d’identifications traditionnelles deviennent inapplicable d’où le récent développement de la littérature sur l’identification dans les modèles incomplets. Cette littérature porte une attention particuliere à l’identification de l’ensemble des fonctions structurelles d’intérêt qui sont compatibles avec la vraie distribution des données, cet ensemble est appelé : l’ensemble identifié. Par conséquent, dans le premier chapitre de la thèse, je caractérise l’ensemble identifié pour les effets de traitements dans le modèle triangulaire binaire. Dans le second chapitre, je considère le modèle de Roy discret. Je caractérise l’ensemble identifié pour les effets de traitements dans un modèle de choix de secteur lorsque la variable d’intérêt est discrète. Les hypothèses de sélection du secteur comprennent le choix de sélection simple, étendu et généralisé de Roy. Dans le dernier chapitre, je considère un modèle à variable dépendante binaire avec plusieurs dimensions d’hétérogéneité, tels que les jeux d’entrées ou de participation. je caractérise l’ensemble identifié pour les fonctions de profits des firmes dans un jeux avec deux firmes et à information complète. Dans tout les chapitres, l’ensemble identifié des fonctions d’intérêt sont écrites sous formes de bornes et assez simple pour être estimées à partir des méthodes d’inférence existantes.