Context Models for Understanding Images and Videos

A computer vision system that has to interact in natural language needs to understand the visual appearance of interactions between objects along with the appearance of objects themselves. Relationships between objects are frequently mentioned in queries of tasks like semantic image retrieval, image captioning, visual question answering and natural language object detection. Hence, it is essential to model context between objects for solving these tasks. In the first part of this thesis, we present a technique for detecting an object mentioned in a natural language query. Specifically, we work with referring expressions which are sentences that identify a particular object instance in an image. In many referring expressions, an object is described in relation to another object using prepositions, comparative adjectives, action verbs etc. Our proposed technique can identify both the referred object and the context object mentioned in such expressions. Context is also useful for incrementally understanding scenes and videos. In the second part of this thesis, we propose techniques for searching for objects in an image and events in a video. Our proposed incremental algorithms use the context from previously explored regions to prioritize the regions to explore next. The advantage of incremental understanding is restricting the amount of computation time and/or resources spent for various detection tasks. Our first proposed technique shows how to learn context in indoor scenes in an implicit manner and use it for searching for objects. The second technique shows how explicitly written context rules of one-on-one basketball can be used to sequentially detect events in a game.

Towards a standards-based autonomic context management system

Pervasive computing applications must be sufficiently autonomous to adapt their behaviour to changes in computing resources and user requirements. This capability is known as context-awareness. In some cases, context-aware applications must be implemented as autonomic systems which are capable of dynamically discovering and replacing context sources (sensors) at run-time. Unlike other types of application autonomy, this kind of dynamic reconfiguration has not been sufficiently investigated yet by the research community. However, application-level context models are becoming common, in order to ease programming of context-aware applications and support evolution by decoupling applications from context sources. We can leverage these context models to develop general (i.e., application-independent) solutions for dynamic, run-time discovery of context sources (i.e., context management). This paper presents a model and architecture for a reconfigurable context management system that supports interoperability by building on emerging standards for sensor description and classification.

Désambiguisation de sens par modèles de contextes et son application à la Recherche d’Information

Il est connu que les problèmes d'ambiguïté de la langue ont un effet néfaste sur les résultats des systèmes de Recherche d'Information (RI). Toutefois, les efforts de recherche visant à intégrer des techniques de Désambiguisation de Sens (DS) à la RI n'ont pas porté fruit. La plupart des études sur le sujet obtiennent effectivement des résultats négatifs ou peu convaincants. De plus, des investigations basées sur l'ajout d'ambiguïté artificielle concluent qu'il faudrait une très haute précision de désambiguation pour arriver à un effet positif. Ce mémoire vise à développer de nouvelles approches plus performantes et efficaces, se concentrant sur l'utilisation de statistiques de cooccurrence afin de construire des modèles de contexte. Ces modèles pourront ensuite servir à effectuer une discrimination de sens entre une requête et les documents d'une collection. Dans ce mémoire à deux parties, nous ferons tout d'abord une investigation de la force de la relation entre un mot et les mots présents dans son contexte, proposant une méthode d'apprentissage du poids d'un mot de contexte en fonction de sa distance du mot modélisé dans le document. Cette méthode repose sur l'idée que des modèles de contextes faits à partir d'échantillons aléatoires de mots en contexte devraient être similaires. Des expériences en anglais et en japonais montrent que la force de relation en fonction de la distance suit généralement une loi de puissance négative. Les poids résultant des expériences sont ensuite utilisés dans la construction de systèmes de DS Bayes Naïfs. Des évaluations de ces systèmes sur les données de l'atelier Semeval en anglais pour la tâche Semeval-2007 English Lexical Sample, puis en japonais pour la tâche Semeval-2010 Japanese WSD, montrent que les systèmes ont des résultats comparables à l'état de l'art, bien qu'ils soient bien plus légers, et ne dépendent pas d'outils ou de ressources linguistiques. La deuxième partie de ce mémoire vise à adapter les méthodes développées à des applications de Recherche d'Information. Ces applications ont la difficulté additionnelle de ne pas pouvoir dépendre de données créées manuellement. Nous proposons donc des modèles de contextes à variables latentes basés sur l'Allocation Dirichlet Latente (LDA). Ceux-ci seront combinés à la méthodes de vraisemblance de requête par modèles de langue. En évaluant le système résultant sur trois collections de la conférence TREC (Text REtrieval Conference), nous observons une amélioration proportionnelle moyenne de 12% du MAP et 23% du GMAP. Les gains se font surtout sur les requêtes difficiles, augmentant la stabilité des résultats. Ces expériences seraient la première application positive de techniques de DS sur des tâches de RI standard.

Influence du financement sur la performance des systèmes de soins

La thèse a pour objectif d’étudier l’influence du financement des soins de santé sur la performance des systèmes de soins compte tenu des caractéristiques organisationnelles sanitaires des systèmes. Elle s’articule autour des trois objectifs suivants : 1) caractériser le financement des soins de santé à travers les différents modèles émergeant des pays à revenu élevé ; 2) apprécier la performance des systèmes de soins en établissant les divers profils apparaissant dans ces mêmes pays ; 3) examiner le lien entre le financement et la performance en tenant compte du pouvoir modérateur du contexte organisationnel des soins. Inspirée du processus de circulation de l’argent dans le système de soins, l’approche a d’abord consisté à classer les pays étudiés – par une analyse configurationnelle opérationnalisée par les analyses de correspondance multiples (ACM) et de classification hiérarchique ascendante (CHA) – dans des modèles types, chacun représentant une configuration particulière de processus de financement des soins de santé (article 1). Appliquée aux données recueillies auprès des 27 pays de l’OCDE à revenu élevé via les rapports Health Care in Transition des systèmes de santé des pays produits par le bureau Européen de l’OMS, la banque de données Eco-Santé OCDE 2007 et les statistiques de l’OMS 2008, les analyses ont révélé cinq modèles de financement. Ils se distinguent selon les fonctions de collecte de l’argent dans le système (prélèvement), de mise en commun de l’argent collecté (stockage), de la répartition de l’argent collecté et stocké (allocation) et du processus de paiement des professionnels et des établissements de santé (paiement). Les modèles ainsi développés, qui vont au-delà du processus unique de collecte de l’argent, donnent un portrait plus complet du processus de financement des soins de santé. Ils permettent ainsi une compréhension de la cohérence interne existant entre les fonctions du financement lors d’un éventuel changement de mode de financement dans un pays. Dans un deuxième temps, nous appuyant sur une conception multidimensionnelle de la performance des systèmes, nous avons classé les pays : premièrement, selon leur niveau en termes de ressources mobilisées, de services produits et de résultats de santé atteints (définissant la performance absolue) ; deuxièmement, selon les efforts qu’ils fournissent pour atteindre un niveau élevé de résultats de santé proportionnellement aux ressources mobilisées et aux services produits en termes d’efficience, d’efficacité et de productivité (définissant ainsi la performance relative) ; et troisièmement, selon les profils types de performance globale émergeant en tenant compte simultanément des niveaux de performance absolue et relative (article 2). Les analyses effectuées sur les données collectées auprès des mêmes 27 pays précédents ont dégagé quatre profils de performance qui se différencient selon leur niveau de performance multidimensionnelle et globale. Les résultats ainsi obtenus permettent d’effectuer une comparaison entre les niveaux globaux de performance des systèmes de soins. Pour terminer, afin de répondre à la question de savoir quel mode – ou quels modes – de financement générerait de meilleurs résultats de performance, et ce, dans quel contexte organisationnel de soins, une analyse plus fine des relations entre le financement et la performance (tous définis comme précédemment) compte tenu des caractéristiques organisationnelles sanitaires a été réalisée (article 3). Les résultats montrent qu’il n’existe presque aucune relation directe entre le financement et la performance. Toutefois, lorsque le financement interagit avec le contexte organisationnel sanitaire pour appréhender le niveau de performance des systèmes, des relations pertinentes et révélatrices apparaissent. Ainsi, certains modes de financement semblent plus attrayants que d’autres en termes de performance dans des contextes organisationnels sanitaires différents. Les résultats permettent ainsi à tous les acteurs du système de comprendre qu’il n’existe qu’une influence indirecte du financement de la santé sur la performance des systèmes de soins due à l’interaction du financement avec le contexte organisationnel sanitaire. L’une des originalités de cette thèse tient au fait que très peu de travaux ont tenté d’opérationnaliser de façon multidimensionnelle les concepts de financement et de performance avant d’analyser les associations susceptibles d’exister entre eux. En outre, alors que la pertinence de la prise en compte des caractéristiques du contexte organisationnel dans la mise en place des réformes des systèmes de soins est au coeur des préoccupations, ce travail est l’un des premiers à analyser l’influence de l’interaction entre le financement et le contexte organisationnel sanitaire sur la performance des systèmes de soins.

Addressee orientation in political speeches: tracing the dialogical 'other' in argumentative monologue

This article suggests that the addressees as the dialogical ‘other’ loom large in monological political speeches. However, political speeches are produced under conditions of addressee heterogeneity, i.e. the speakers do not actually know who they will be talking to. It will be argued that the addressees are nevertheless a crucial element in speakers’ context models, that speakers orientate towards imagined addressees and that certain aspects – what possible addressees may do, think or believe and that they are a part of an imagined community – are particularly relevant from the speakers’ point of view. An analysis of addressee orientation in political speeches aims at reconstructing speakers’ conceptualisations of possible addressees. The analysis reveals patterns of addressee orientation which suggest that the addressees are framed in terms of presumed nearness (i.e. agreement) or distance (i.e. disagreement) to the speakers. Both presumed agreement and disagreement will be discussed in terms of how the speakers aim to impose their default perspectives on the addressees. The analysis is based on examples from a substantial corpus of German chancellors’ political speeches from 1951-2001.

Uma plataforma de integração de middleware para computação ubíqua

One of the current challenges of Ubiquitous Computing is the development of complex applications, those are more than simple alarms triggered by sensors or simple systems to configure the environment according to user preferences. Those applications are hard to develop since they are composed by services provided by different middleware and it is needed to know the peculiarities of each of them, mainly the communication and context models. This thesis presents OpenCOPI, a platform which integrates various services providers, including context provision middleware. It provides an unified ontology-based context model, as well as an environment that enable easy development of ubiquitous applications via the definition of semantic workflows that contains the abstract description of the application. Those semantic workflows are converted into concrete workflows, called execution plans. An execution plan consists of a workflow instance containing activities that are automated by a set of Web services. OpenCOPI supports the automatic Web service selection and composition, enabling the use of services provided by distinct middleware in an independent and transparent way. Moreover, this platform also supports execution adaptation in case of service failures, user mobility and degradation of services quality. The validation of OpenCOPI is performed through the development of case studies, specifically applications of the oil industry. In addition, this work evaluates the overhead introduced by OpenCOPI and compares it with the provided benefits, and the efficiency of OpenCOPI s selection and adaptation mechanism

Predição de sombras de edifícios sobre vias urbanas com base em um modelo digital de elevações e dados de imagens aéreas de alta-resolução

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Representação e armazenamento de dados cadastrais 3D em banco de dados geográficos

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Warped extra dimensions: flavor, precision tests and Higgs physics

In this thesis, the phenomenology of the Randall-Sundrum setup is investigated. In this context models with and without an enlarged SU(2)_L x SU(2)_R x U(1)_X x P_{LR} gauge symmetry, which removes corrections to the T parameter and to the Z b_L \bar b_L coupling, are compared with each other. The Kaluza-Klein decomposition is formulated within the mass basis, which allows for a clear understanding of various model-specific features. A complete discussion of tree-level flavor-changing effects is presented. Exact expressions for five dimensional propagators are derived, including Yukawa interactions that mediate flavor-off-diagonal transitions. The symmetry that reduces the corrections to the left-handed Z b \bar b coupling is analyzed in detail. In the literature, Randall-Sundrum models have been used to address the measured anomaly in the t \bar t forward-backward asymmetry. However, it will be shown that this is not possible within a natural approach to flavor. The rare decays t \to cZ and t \to ch are investigated, where in particular the latter could be observed at the LHC. A calculation of \Gamma_{12}^{B_s} in the presence of new physics is presented. It is shown that the Randall-Sundrum setup allows for an improved agreement with measurements of A_{SL}^s, S_{\psi\phi}, and \Delta\Gamma_s. For the first time, a complete one-loop calculation of all relevant Higgs-boson production and decay channels in the custodial Randall-Sundrum setup is performed, revealing a sensitivity to large new-physics scales at the LHC.

Contextual text mining

With the dramatic growth of text information, there is an increasing need for powerful text mining systems that can automatically discover useful knowledge from text. Text is generally associated with all kinds of contextual information. Those contexts can be explicit, such as the time and the location where a blog article is written, and the author(s) of a biomedical publication, or implicit, such as the positive or negative sentiment that an author had when she wrote a product review; there may also be complex context such as the social network of the authors. Many applications require analysis of topic patterns over different contexts. For instance, analysis of search logs in the context of the user can reveal how we can improve the quality of a search engine by optimizing the search results according to particular users; analysis of customer reviews in the context of positive and negative sentiments can help the user summarize public opinions about a product; analysis of blogs or scientific publications in the context of a social network can facilitate discovery of more meaningful topical communities. Since context information significantly affects the choices of topics and language made by authors, in general, it is very important to incorporate it into analyzing and mining text data. In general, modeling the context in text, discovering contextual patterns of language units and topics from text, a general task which we refer to as Contextual Text Mining, has widespread applications in text mining. In this thesis, we provide a novel and systematic study of contextual text mining, which is a new paradigm of text mining treating context information as the ``first-class citizen.'' We formally define the problem of contextual text mining and its basic tasks, and propose a general framework for contextual text mining based on generative modeling of text. This conceptual framework provides general guidance on text mining problems with context information and can be instantiated into many real tasks, including the general problem of contextual topic analysis. We formally present a functional framework for contextual topic analysis, with a general contextual topic model and its various versions, which can effectively solve the text mining problems in a lot of real world applications. We further introduce general components of contextual topic analysis, by adding priors to contextual topic models to incorporate prior knowledge, regularizing contextual topic models with dependency structure of context, and postprocessing contextual patterns to extract refined patterns. The refinements on the general contextual topic model naturally lead to a variety of probabilistic models which incorporate different types of context and various assumptions and constraints. These special versions of the contextual topic model are proved effective in a variety of real applications involving topics and explicit contexts, implicit contexts, and complex contexts. We then introduce a postprocessing procedure for contextual patterns, by generating meaningful labels for multinomial context models. This method provides a general way to interpret text mining results for real users. By applying contextual text mining in the ``context'' of other text information management tasks, including ad hoc text retrieval and web search, we further prove the effectiveness of contextual text mining techniques in a quantitative way with large scale datasets. The framework of contextual text mining not only unifies many explorations of text analysis with context information, but also opens up many new possibilities for future research directions in text mining.

The selection of senior civil servants in the context of the different public administration models: an issue of accountability

Comunicação apresentada no Congresso do IIAS-IISA no âmbito do IX Grupo de Estudo: Serviço público e política, realizado em Ifrane, Marrocos de 13 a 17 de junho de 2014

Estimation Models for the adoption and use of information technology: internet-related technologies at firm level in the Portuguese and European context

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Doutor em Gestão de Informação