950 resultados para Experts Architectures


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The goal of this thesis is studying knowledge retention mechanisms used in cases of single experts’ leaving in the case company, analyzing the reason for the mechanisms choice and successfulness of knowledge retention process depending of that choice. The theoretical part discusses the origins of knowledge retention processes in the theoretical studies, the existing knowledge retention mechanisms and practical issues of their implementation. The empirical part of the study is designed as employees’ interview with later discussion of the findings. The empirical findings indicate the following reasons for knowledge retention mechanisms choice: type of knowledge retained, specialty of leaving experts and time and distance issues of a particular case. The following factors influenced the success of a retention process: choice of knowledge retention mechanisms, usage of combination of mechanisms and creation of knowledge retention plans. The results might be useful for those interested in factors influencing knowledge retention processes in cases of experts’ departure.

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Today's networked systems are becoming increasingly complex and diverse. The current simulation and runtime verification techniques do not provide support for developing such systems efficiently; moreover, the reliability of the simulated/verified systems is not thoroughly ensured. To address these challenges, the use of formal techniques to reason about network system development is growing, while at the same time, the mathematical background necessary for using formal techniques is a barrier for network designers to efficiently employ them. Thus, these techniques are not vastly used for developing networked systems. The objective of this thesis is to propose formal approaches for the development of reliable networked systems, by taking efficiency into account. With respect to reliability, we propose the architectural development of correct-by-construction networked system models. With respect to efficiency, we propose reusable network architectures as well as network development. At the core of our development methodology, we employ the abstraction and refinement techniques for the development and analysis of networked systems. We evaluate our proposal by employing the proposed architectures to a pervasive class of dynamic networks, i.e., wireless sensor network architectures as well as to a pervasive class of static networks, i.e., network-on-chip architectures. The ultimate goal of our research is to put forward the idea of building libraries of pre-proved rules for the efficient modelling, development, and analysis of networked systems. We take into account both qualitative and quantitative analysis of networks via varied formal tool support, using a theorem prover the Rodin platform and a statistical model checker the SMC-Uppaal.

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Multiprocessor system-on-chip (MPSoC) designs utilize the available technology and communication architectures to meet the requirements of the upcoming applications. In MPSoC, the communication platform is both the key enabler, as well as the key differentiator for realizing efficient MPSoCs. It provides product differentiation to meet a diverse, multi-dimensional set of design constraints, including performance, power, energy, reconfigurability, scalability, cost, reliability and time-to-market. The communication resources of a single interconnection platform cannot be fully utilized by all kind of applications, such as the availability of higher communication bandwidth for computation but not data intensive applications is often unfeasible in the practical implementation. This thesis aims to perform the architecture-level design space exploration towards efficient and scalable resource utilization for MPSoC communication architecture. In order to meet the performance requirements within the design constraints, careful selection of MPSoC communication platform, resource aware partitioning and mapping of the application play important role. To enhance the utilization of communication resources, variety of techniques such as resource sharing, multicast to avoid re-transmission of identical data, and adaptive routing can be used. For implementation, these techniques should be customized according to the platform architecture. To address the resource utilization of MPSoC communication platforms, variety of architectures with different design parameters and performance levels, namely Segmented bus (SegBus), Network-on-Chip (NoC) and Three-Dimensional NoC (3D-NoC), are selected. Average packet latency and power consumption are the evaluation parameters for the proposed techniques. In conventional computing architectures, fault on a component makes the connected fault-free components inoperative. Resource sharing approach can utilize the fault-free components to retain the system performance by reducing the impact of faults. Design space exploration also guides to narrow down the selection of MPSoC architecture, which can meet the performance requirements with design constraints.

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This thesis presents a novel design paradigm, called Virtual Runtime Application Partitions (VRAP), to judiciously utilize the on-chip resources. As the dark silicon era approaches, where the power considerations will allow only a fraction chip to be powered on, judicious resource management will become a key consideration in future designs. Most of the works on resource management treat only the physical components (i.e. computation, communication, and memory blocks) as resources and manipulate the component to application mapping to optimize various parameters (e.g. energy efficiency). To further enhance the optimization potential, in addition to the physical resources we propose to manipulate abstract resources (i.e. voltage/frequency operating point, the fault-tolerance strength, the degree of parallelism, and the configuration architecture). The proposed framework (i.e. VRAP) encapsulates methods, algorithms, and hardware blocks to provide each application with the abstract resources tailored to its needs. To test the efficacy of this concept, we have developed three distinct self adaptive environments: (i) Private Operating Environment (POE), (ii) Private Reliability Environment (PRE), and (iii) Private Configuration Environment (PCE) that collectively ensure that each application meets its deadlines using minimal platform resources. In this work several novel architectural enhancements, algorithms and policies are presented to realize the virtual runtime application partitions efficiently. Considering the future design trends, we have chosen Coarse Grained Reconfigurable Architectures (CGRAs) and Network on Chips (NoCs) to test the feasibility of our approach. Specifically, we have chosen Dynamically Reconfigurable Resource Array (DRRA) and McNoC as the representative CGRA and NoC platforms. The proposed techniques are compared and evaluated using a variety of quantitative experiments. Synthesis and simulation results demonstrate VRAP significantly enhances the energy and power efficiency compared to state of the art.

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The original contribution of this thesis to knowledge are novel digital readout architectures for hybrid pixel readout chips. The thesis presents asynchronous bus-based architecture, a data-node based column architecture and a network-based pixel matrix architecture for data transportation. It is shown that the data-node architecture achieves readout efficiency 99% with half the output rate as a bus-based system. The network-based solution avoids “broken” columns due to some manufacturing errors, and it distributes internal data traffic more evenly across the pixel matrix than column-based architectures. An improvement of > 10% to the efficiency is achieved with uniform and non-uniform hit occupancies. Architectural design has been done using transaction level modeling (TLM) and sequential high-level design techniques for reducing the design and simulation time. It has been possible to simulate tens of column and full chip architectures using the high-level techniques. A decrease of > 10 in run-time is observed using these techniques compared to register transfer level (RTL) design technique. Reduction of 50% for lines-of-code (LoC) for the high-level models compared to the RTL description has been achieved. Two architectures are then demonstrated in two hybrid pixel readout chips. The first chip, Timepix3 has been designed for the Medipix3 collaboration. According to the measurements, it consumes < 1 W/cm^2. It also delivers up to 40 Mhits/s/cm^2 with 10-bit time-over-threshold (ToT) and 18-bit time-of-arrival (ToA) of 1.5625 ns. The chip uses a token-arbitrated, asynchronous two-phase handshake column bus for internal data transfer. It has also been successfully used in a multi-chip particle tracking telescope. The second chip, VeloPix, is a readout chip being designed for the upgrade of Vertex Locator (VELO) of the LHCb experiment at CERN. Based on the simulations, it consumes < 1.5 W/cm^2 while delivering up to 320 Mpackets/s/cm^2, each packet containing up to 8 pixels. VeloPix uses a node-based data fabric for achieving throughput of 13.3 Mpackets/s from the column to the EoC. By combining Monte Carlo physics data with high-level simulations, it has been demonstrated that the architecture meets requirements of the VELO (260 Mpackets/s/cm^2 with efficiency of 99%).

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Business-to-business terminology is relatively new as a business concept, so is the enterprise resource planning system in information technology. Research, implementation and integration of these two concept has been observed for last two decades in this paper. One of the major success point for growth in business-to-business environment is the availability of internal and partner data. Enterprise resource planning system facilitates storing, analysis of such data and enables different business process automation, forecasting and numerous value creating activity. In order to achieve such functionality for B2B customers, integrating them within ERP is very useful. This paper aims at understanding and suggesting such integration through investigating related documentation of similar integration scenarios, infrastructure, models and architectures. The investigation of the topic of this paper has been made using systematic mapping study of related papers and listing and suggesting necessary ingredients that enables such integration. Furthermore, this paper also suggests possibilities to overcome challenges integration experts might face during the integration phase and opens doors to future research scope in the related fields.

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This thesis describes research in which genetic programming is used to automatically evolve shape grammars that construct three dimensional models of possible external building architectures. A completely automated fitness function is used, which evaluates the three dimensional building models according to different geometric properties such as surface normals, height, building footprint, and more. In order to evaluate the buildings on the different criteria, a multi-objective fitness function is used. The results obtained from the automated system were successful in satisfying the multiple objective criteria as well as creating interesting and unique designs that a human-aided system might not discover. In this study of evolutionary design, the architectures created are not meant to be fully functional and structurally sound blueprints for constructing a building, but are meant to be inspirational ideas for possible architectural designs. The evolved models are applicable for today's architectural industries as well as in the video game and movie industries. Many new avenues for future work have also been discovered and highlighted.

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Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce processus d’optimisation est néanmoins difficile. Les réseaux profonds à base de Machine de Boltzmann Restreintes (RBM) ont récemment été proposés afin de guider l’extraction de représentations intermédiaires, grâce à un algorithme d’apprentissage non-supervisé. Ce mémoire présente, par l’entremise de trois articles, des contributions à ce domaine de recherche. Le premier article traite de la RBM convolutionelle. L’usage de champs réceptifs locaux ainsi que le regroupement d’unités cachées en couches partageant les même paramètres, réduit considérablement le nombre de paramètres à apprendre et engendre des détecteurs de caractéristiques locaux et équivariant aux translations. Ceci mène à des modèles ayant une meilleure vraisemblance, comparativement aux RBMs entraînées sur des segments d’images. Le deuxième article est motivé par des découvertes récentes en neurosciences. Il analyse l’impact d’unités quadratiques sur des tâches de classification visuelles, ainsi que celui d’une nouvelle fonction d’activation. Nous observons que les RNAs à base d’unités quadratiques utilisant la fonction softsign, donnent de meilleures performances de généralisation. Le dernière article quand à lui, offre une vision critique des algorithmes populaires d’entraînement de RBMs. Nous montrons que l’algorithme de Divergence Contrastive (CD) et la CD Persistente ne sont pas robustes : tous deux nécessitent une surface d’énergie relativement plate afin que leur chaîne négative puisse mixer. La PCD à "poids rapides" contourne ce problème en perturbant légèrement le modèle, cependant, ceci génère des échantillons bruités. L’usage de chaînes tempérées dans la phase négative est une façon robuste d’adresser ces problèmes et mène à de meilleurs modèles génératifs.

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Cette thèse porte sur une classe d'algorithmes d'apprentissage appelés architectures profondes. Il existe des résultats qui indiquent que les représentations peu profondes et locales ne sont pas suffisantes pour la modélisation des fonctions comportant plusieurs facteurs de variation. Nous sommes particulièrement intéressés par ce genre de données car nous espérons qu'un agent intelligent sera en mesure d'apprendre à les modéliser automatiquement; l'hypothèse est que les architectures profondes sont mieux adaptées pour les modéliser. Les travaux de Hinton (2006) furent une véritable percée, car l'idée d'utiliser un algorithme d'apprentissage non-supervisé, les machines de Boltzmann restreintes, pour l'initialisation des poids d'un réseau de neurones supervisé a été cruciale pour entraîner l'architecture profonde la plus populaire, soit les réseaux de neurones artificiels avec des poids totalement connectés. Cette idée a été reprise et reproduite avec succès dans plusieurs contextes et avec une variété de modèles. Dans le cadre de cette thèse, nous considérons les architectures profondes comme des biais inductifs. Ces biais sont représentés non seulement par les modèles eux-mêmes, mais aussi par les méthodes d'entraînement qui sont souvent utilisés en conjonction avec ceux-ci. Nous désirons définir les raisons pour lesquelles cette classe de fonctions généralise bien, les situations auxquelles ces fonctions pourront être appliquées, ainsi que les descriptions qualitatives de telles fonctions. L'objectif de cette thèse est d'obtenir une meilleure compréhension du succès des architectures profondes. Dans le premier article, nous testons la concordance entre nos intuitions---que les réseaux profonds sont nécessaires pour mieux apprendre avec des données comportant plusieurs facteurs de variation---et les résultats empiriques. Le second article est une étude approfondie de la question: pourquoi l'apprentissage non-supervisé aide à mieux généraliser dans un réseau profond? Nous explorons et évaluons plusieurs hypothèses tentant d'élucider le fonctionnement de ces modèles. Finalement, le troisième article cherche à définir de façon qualitative les fonctions modélisées par un réseau profond. Ces visualisations facilitent l'interprétation des représentations et invariances modélisées par une architecture profonde.

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Dans ce texte, nous analysons la mise en place d’un système de vélos partagés à Trois-Rivières initié par un organisme faisant de la participation citoyenne son principe fondamental d’action. Cette analyse montre comment l’atteinte des objectifs poursuivis par l’adhésion à ce principe participatif, outre le respect de l’expérience du citoyen dans le développement de son milieu de vie, peut poser problème. La similarité entre le système de vélos conçu avec la participation des citoyens et les systèmes offerts par les groupes industriels met en question la capacité du principe de la participation à produire des solutions alternatives. La difficulté relèverait de la volonté de faire des méthodes participatives un principe nécessaire à la réalisation des idéaux démocratiques des sociétés libérales modernes. Promulguer l’obéissance à des procédures d’action communes, pour elles-mêmes, nous éloigne d’une conception libérale de la démocratie qui s’attache d’abord à l’efficacité de l’action, donc à la qualité de ce qu’elle produit, indépendamment des moyens mis en œuvre.

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Malgré l’abondance d’information concernant la dentisterie esthétique, les évidences scientifiques à son sujet sont rarissimes. Ainsi, cette recherche a pour premier but d’accroître ces évidences en faisant la lumière sur les paramètres esthétiques et leur influence auprès de l’appréciation générale du sourire, tel que perçu par des sujets non-experts. Une invitation à répondre à un questionnaire autoadministré anonyme a été envoyée à la communauté de l’Université de Montréal par courrier électronique. 467 personnes ont accepté de répondre au questionnaire, toutefois seulement 263 ont terminé l'opération. L’analyse des données démontre que le seul critère esthétique objectif ayant une influence statistiquement significative sur l’appréciation générale est « l’arrangement des dents » (p = .028). Les dents versées diminuent significativement l’attrait général par rapport à des dents droites (p = .012) ou chevauchées (p = .009). Par contre, en corrélant ces données avec les convictions des sujets, « l’angulation de la médiane dentaire supérieure » ainsi que « l’inclinaison du plan incisif » présentent aussi des différences statistiquement significatives. « L’état d’usure des dents » et leur « position » sont les éléments, parmi le vocabulaire suggéré, les plus importants pour l’attrait du sourire aux yeux des patients. Avec les limitations de cette étude, on peut conclure que (1) « l’arrangement des dents », « l’angulation de la médiane dentaire supérieure » et « l’inclinaison du plan incisif » influencent de manière statistiquement significative l’appréciation générale du sourire. (2) Parmi les critères objectifs étudiés, « l'arrangement des dents » a la plus forte influence sur l’appréciation générale d’un sourire. (3) Une corrélation statistiquement significative entre les deux séquences d’évaluation et la faible variance intrasujet indiquent que l’appréciation générale d’un sourire est une action réflexe basée, entre autres, sur des paramètres morphologiques. Application pratique : Les résultats de cette étude insinuent que les traitements visant à corriger l’alignement, l’usure des dents et ceux visant à blanchir les dents d’un individu sont susceptibles d’augmenter l’attrait de son sourire tel que perçu par des sujets non-experts.