Macroemesures in Computable General Equilibrium Models: a Probabilistic Treatment with an Application to Morocco.

With the help of an illustrative general equilibrium (CGE) model of the Moroccan Economy, we test for the significance of simulation results in the case where the exact macromesure is not known with certainty. This is done by computing lower and upper bounds for the simulation resukts, given a priori probabilities attached to three possible closures (Classical, Johansen, Keynesian). Our Conclusion is that, when there is uncertainty on closures several endogenous changes lack significance, which, in turn, limit the use of the model for policy prescriptions.

Comparaisons de projections des niveaux d'incapacité de la population canadienne de 65 ans et plus en 2031

Le vieillissement de la population canadienne prévisible dans les prochaines années entrainera d’importants changements au point de vue social. L’un d’eux est l’augmentation fulgurante du nombre d’aînés en état d’incapacité. Utilisant le modèle de microsimulation LifePaths, cette recherche compare deux projections, ayant des méthodologies différentes, du nombre d’individus en incapacité de 65 ans et plus vivant en ménage privé en 2031. La première méthode utilise le module d’incapacité de LifePaths pour générer les individus en incapacité tandis que la seconde méthode utilise plutôt une régression logistique ordonnée pour les obtenir. Les projections du nombre d’individus en état d’incapacité des deux méthodes nous permettent une comparaison entre ces résultats. Suite à l’élaboration de tableaux et de graphiques permettant de tracer un portait de la situation, cette recherche essaie de démystifier les sources possibles à l’origine de ces différences. Les résultats montrent d’importantes différences entre les projections, spécifiquement pour les individus en état d’incapacité sévère. De plus, lorsqu’on s’intéresse aux variables d’intérêts, on remarque que les différences de projections d’effectifs sont importantes chez les hommes et les gens mariés. Par contre, lorsque les proportions sont analysées, c’est plutôt le groupe d’âges 80 ans et plus ainsi que les projections pour la province du Québec qui créent problème. Ces différences sont attribuables aux caractéristiques d’un modèle de microsimulation, aux populations de départ ainsi qu’aux paramètres définis. Les résultats démontrés dans cette recherche mettent en garde sur les travaux étudiant le nombre d’individus en incapacité dans le futur. Nos deux méthodes ayant des résultats différents, nous ne pouvons pas conclure avec certitude quelle sera la situation dans le futur.

Projections anatomiques des bulbes olfactifs chez la lamproie

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Étude comparative des projections des neurones dopaminergiques chez deux espèces animales.

Une des voies les plus étudiées dans le contrôle locomoteur est la voie dopaminergique ascendante, vu son importance dans les maladies qui touchent la locomotion, comme la maladie du Parkinson. La substance noire pars compacta (A9; SNc) et l’aire tegmentaire ventrale (A10; VTA) envoient des projections dopaminergiques (DA+) vers les ganglions de la base (GB) qui à leur tour projettent vers la région locomotrice mésencéphalique (RLM), une région de tronc cérébral qui contrôle la locomotion chez les vertébrés. Des terminaisons DA+ au niveau de la RLM ont récemment été découvertes chez le singe. Donc, il semblait intéressant de savoir d’où provenaient ces projections DA+ et si elles étaient maintenues de manière équivalente dans l’évolution des espèces animales. Nous nous sommes donc penchés sur deux espèces animales en particulier, la lamproie et le triton. Dans ce travail, nous avons observé une voie DA+ descendante du tubercule postérieur (PT; homologue à la substance noire pars compacta et à l’aire tegmentaire ventrale chez les mammifères) directement vers la RLM, sans passer par l’intermédiaire des GB. Cette voie DA+ descendante a été observée autant chez la lamproie que chez le triton, à la suite d’injections de marqueurs rétrogrades et de détection immunohistochimique de la tyrosine hydroxylase (TH) ou de la dopamine (DA). La voie DA+ descendante semble donc conservée au cours de l’évolution des espèces vertébrés, bien que l’importance relative de la voie ascendante DA+ semble augmenter au cours de l’évolution.

Parental projections of developmental outcome, quality of life and coping in children who require neonatal intensive care

Aux soins intensifs néonataux, les professionnels et les parents évaluent le pronostic du développement et de la qualité de vie (QdV). Le but de cette thèse est de comprendre comment les parents prédisent la QdV future de leurs enfants. Cette étude qualitative basée sur la théorisation ancrée comprend dix entrevues avec des parents. Les résultats indiquent que le pronostic développemental influence les prédictions parentales de QdV, mais il n’est pas suffisant, car la QdV est multidimensionnelle. Les parents utilisent des mécanismes d’adaptation pour gérer la maladie et l’hospitalisation de leur enfant. Ceux qui pensent qu’ils, et leur enfant, seront capables de s’adapter à un mauvais état développemental, prévoient une QdV réévaluée. Le pronostic neuro-développemental et la QdV future ne sont pas facilement estimés et les professionnels doivent en être conscients. Aider les parents à identifier des mécanismes d’adaptation peut les amener à estimer un meilleur pronostic de la QdV.

Origine des projections sensorimotrices dans des sous-régions du cortex moteur primaire chez le singe capucin.

Certaines études ont démontrés que les connexions entre l’aire prémotrice ventrale (PMv) et la région de la main du cortex moteur primaire (M1) sont distribuées non-uniformément, ciblant des sous-régions spécifiques dans M1. Dans la présente étude nous avons voulu développer ces résultats en étudiant la distribution au sein de M1 des projections corticales issues de PMv, l’aire prémotrice dorsale (PMd), l’aire motrice supplémentaire (SMA) et les aires pariétales 1, 2 et 5. Pour se faire, nous avons combiné des approches électrophysiologiques et anatomiques chez trois singes naïfs du Nouveau Monde (Cebus apella) pour examiner l’organisation et la spécificité topographique des projections corticales dans M1. Nos résultats indiquent que quatre sous-régions à l’intérieur de la région dédiée à la main reçoivent des inputs prédominants de différentes aires sensorimotrices. Ces résultats suggèrent que des sous-régions de M1 puissent avoir des fonctions spécifiques pour le contrôle moteur de la main et des doigts.

Probability Theory. Stochastic Processes And Their Applications Probabilistic Analysis Of Some Queueing And Inventory Models

In this thesis we attempt to make a probabilistic analysis of some physically realizable, though complex, storage and queueing models. It is essentially a mathematical study of the stochastic processes underlying these models. Our aim is to have an improved understanding of the behaviour of such models, that may widen their applicability. Different inventory systems with randon1 lead times, vacation to the server, bulk demands, varying ordering levels, etc. are considered. Also we study some finite and infinite capacity queueing systems with bulk service and vacation to the server and obtain the transient solution in certain cases. Each chapter in the thesis is provided with self introduction and some important references

Face Recognition using Probabilistic Neural Networks

In this paper we address the problem of face detection and recognition of grey scale frontal view images. We propose a face recognition system based on probabilistic neural networks (PNN) architecture. The system is implemented using voronoi/ delaunay tessellations and template matching. Images are segmented successfully into homogeneous regions by virtue of voronoi diagram properties. Face verification is achieved using matching scores computed by correlating edge gradients of reference images. The advantage of classification using PNN models is its short training time. The correlation based template matching guarantees good classification results

Face Recognition using Probabilistic Neural Networks

n this paper we address the problem of face detection and recognition of grey scale frontal view images. We propose a face recognition system based on probabilistic neural networks (PNN) architecture. The system is implemented using voronoi/ delaunay tessellations and template matching. Images are segmented successfully into homogeneous regions by virtue of voronoi diagram properties. Face verification is achieved using matching scores computed by correlating edge gradients of reference images. The advantage of classification using PNN models is its short training time. The correlation based template matching guarantees good classification results.

On Probabilistic Strategies for Robot Tasks

Robots must act purposefully and successfully in an uncertain world. Sensory information is inaccurate or noisy, actions may have a range of effects, and the robot's environment is only partially and imprecisely modeled. This thesis introduces active randomization by a robot, both in selecting actions to execute and in focusing on sensory information to interpret, as a basic tool for overcoming uncertainty. An example of randomization is given by the strategy of shaking a bin containing a part in order to orient the part in a desired stable state with some high probability. Another example consists of first using reliable sensory information to bring two parts close together, then relying on short random motions to actually mate the two parts, once the part motions lie below the available sensing resolution. Further examples include tapping parts that are tightly wedged, twirling gears before trying to mesh them, and vibrating parts to facilitate a mating operation.

Probabilistic Independence Networks for Hidden Markov Probability Models

Graphical techniques for modeling the dependencies of randomvariables have been explored in a variety of different areas includingstatistics, statistical physics, artificial intelligence, speech recognition, image processing, and genetics.Formalisms for manipulating these models have been developedrelatively independently in these research communities. In this paper weexplore hidden Markov models (HMMs) and related structures within the general framework of probabilistic independencenetworks (PINs). The paper contains a self-contained review of the basic principles of PINs.It is shown that the well-known forward-backward (F-B) and Viterbialgorithms for HMMs are special cases of more general inference algorithms forarbitrary PINs. Furthermore, the existence of inference and estimationalgorithms for more general graphical models provides a set of analysistools for HMM practitioners who wish to explore a richer class of HMMstructures.Examples of relatively complex models to handle sensorfusion and coarticulationin speech recognitionare introduced and treated within the graphical model framework toillustrate the advantages of the general approach.

Probabilistic sonar scan matching for an AUV

This paper proposes MSISpIC, a probabilistic sonar scan matching algorithm for the localization of an autonomous underwater vehicle (AUV). The technique uses range scans gathered with a Mechanical Scanning Imaging Sonar (MSIS), the robot displacement estimated through dead-reckoning using a Doppler velocity log (DVL) and a motion reference unit (MRU). The proposed method is an extension of the pIC algorithm. An extended Kalman filter (EKF) is used to estimate the robot-path during the scan in order to reference all the range and bearing measurements as well as their uncertainty to a scan fixed frame before registering. The major contribution consists of experimentally proving that probabilistic sonar scan matching techniques have the potential to improve the DVL-based navigation. The algorithm has been tested on an AUV guided along a 600 m path within an abandoned marina underwater environment with satisfactory results

Pose-based SLAM with probabilistic scan matching algorithm using a mechanical scanned imaging sonar

This paper proposes a pose-based algorithm to solve the full SLAM problem for an autonomous underwater vehicle (AUV), navigating in an unknown and possibly unstructured environment. The technique incorporate probabilistic scan matching with range scans gathered from a mechanical scanning imaging sonar (MSIS) and the robot dead-reckoning displacements estimated from a Doppler velocity log (DVL) and a motion reference unit (MRU). The proposed method utilizes two extended Kalman filters (EKF). The first, estimates the local path travelled by the robot while grabbing the scan as well as its uncertainty and provides position estimates for correcting the distortions that the vehicle motion produces in the acoustic images. The second is an augment state EKF that estimates and keeps the registered scans poses. The raw data from the sensors are processed and fused in-line. No priory structural information or initial pose are considered. The algorithm has been tested on an AUV guided along a 600 m path within a marina environment, showing the viability of the proposed approach

Probabilistic models to assist maintenance of multiple instruments

The paper discusses maintenance challenges of organisations with a huge number of devices and proposes the use of probabilistic models to assist monitoring and maintenance planning. The proposal assumes connectivity of instruments to report relevant features for monitoring. Also, the existence of enough historical registers with diagnosed breakdowns is required to make probabilistic models reliable and useful for predictive maintenance strategies based on them. Regular Markov models based on estimated failure and repair rates are proposed to calculate the availability of the instruments and Dynamic Bayesian Networks are proposed to model cause-effect relationships to trigger predictive maintenance services based on the influence between observed features and previously documented diagnostics