Knowledge is one of the most important assets of an organization that directly affects business success, and its importance increases for organizations that use knowledge-intensive processes such as the software development industry. In an industry in which technological developments are rapid, in order to keep up with the continuously increasing competition and to obtain competitive advantage the software organizations need to obtain the correct knowledge, use it efficiently and pass it to future projects evolving it accordingly. The major aim of this research is to propose a novel model, namely AiOLoS, for assessing the level of organizational learning and learning characteristics in software development organizations. The primary contributions of this two-legged AiOLoS model are the identification of the major process areas and the core processes that a learning software organization follows during its organizational learning process and to provide the necessary measures and metrics and the corresponding definitions/interpretations for the assessment of the learning characteristics of the software development organization. The research is supported with a multiple case-study work conducted in software development teams in order to identify the mapping of the core processes and the applicability of the AiOLoS model to software development organizations, its utilization as a tool for assessing organizational learning and providing a basis for software process improvement.

Le facteur de transcription Aiolos, membre de la famille des protéines à doigts de zinc de type Ikaros, joue un rôle important dans la différenciation des lymphocytes B. Notre premier objectif a été de définir les mécanismes impliqués dans la régulation de la transcription du gène aiolos humain. Nous avons analysé la méthylation de l'îlot CpG d'Aiolos et les modifications de ses histones dans différentes lignées et cellules primaires. Nous avons observé une méthylation dense de l'ilot CpG, associée à des niveaux faibles de marques d'euchromatine (H3K4 di-/tri-méthylées, H3K9 acétylées) dans les lignées Aiolos négatives U937 et 1106mel, tandis que les cellules exprimant Aiolos présentaient les caractéristiques opposées. L'inhibition des Dnmt dans les U937 et 1106mel avec la 5-Aza-dC a entrainé une déméthylation de l'îlot CpG, associée à une augmentation des marques d'euchromatine et à une induction d'Aiolos. La répression d'Aiolos dans les monocytes et mélanocytes primaires a quant à elle été associée à une augmentation des H3K9me3 et H3K27me3, indépendamment de la méthylation de l'ADN. Notre deuxième objectif était d'étudier l'implication d'Aiolos dans les syndromes lymphoprolifératifs des cellules B matures chez l'homme (leucémie lymphoïde chronique et autres lymphomes B). Nous avons démontré que les cellules B, saines et tumorales, exprimaient majoritairement le variant hAio1 (80%) et nous avons observé pour la première fois une augmentation globale des transcrits Aiolos dans la LLC, indépendamment des marqueurs pronostiques (ZAP-70, statut mutationnel des IgVH). Cette augmentation, confirmée au niveau protéique, semble indépendante des niveaux d'H3K4me3 et H3K9ace.

Currently, smart mobile devices are used for more than just calling and texting. They can run complex applications such as GPS, antivirus, and photo editor applications. Smart devices today offer mobility, flexibility, and portability, but they have limited resources and a relatively weak battery. As companies began creating mobile resource intensive and power intensive applications, they have realized that cloud computing was one of the solutions that they could utilize to overcome smart device constraints. Cloud computing helps decrease memory usage and improve battery life. Mobile cloud computing is a current and expanding research area focusing on methods that allow smart mobile devices to take full advantage of cloud computing. Code offloading is one of the techniques employed in cloud computing with mobile devices. This research compares two dynamic offloading frameworks to determine which one is better in terms of execution time and battery life improvement.