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Vers une meilleure utilisabilité des mémoires de traduction, fondée sur un alignement sous-phrastiqueChenon, Christophe 28 October 2005 (has links) (PDF)
La traduction assistée par ordinateur a connu un grand essor dans les années 1990 avec l'arrivée des environnements à mémoires de traduction. Ces systèmes exploitent la redondance des textes techniques produits et traduits dans l'industrie, en proposant aux traducteurs de réutiliser des traductions archivées et d'accroître ainsi leur productivité. Ces mémoires utilisent, sans analyse, des segments de textes (le plus souvent des phrases entières) dont le découpage et l'alignement sont garantis par le traducteur.<br /><br />Pourtant ces mémoires recèlent des gisements d'information importants au niveau sous-phrastique dont les utilisateurs ne peuvent pas bénéficier. Le formalisme TransTree permet de représenter des correspondances sous-segmentales enchassées bilingues. Ces correspondances complexes (les amphigrammes) forment une structure arborescente exprimable en XML. Une transformation de surface conduit à une visualisation dynamique mettant en évidence les différents niveaux de correspondance entre sous-segments.<br /><br />TransTree s'accompagne d'une méthode générale de construction par voie statistique, fondée sur les arbres binaires de sécabilité. Cette méthode permet d'établir des amphigrammes à partir des correspondances entre mots typographiques. Il est possible d'abstraire des patrons de traduction (amphigrammes génériques) par classification des exemples rencontrés dans le corpus.<br /><br />Quelques expérimentations ont été effectuées pour valider le pouvoir d'expression du formalisme, explorer différentes options de construction et esquisser un algorithme de reconstitution d'un segment cible à partir d'un segment source inconnu avec la connaissance extraite des mémoires de traduction.
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Arbre de partition binaire : un nouvel outil pour la représentation hiérarchique et l’analyse des images hyperspectrales / Binary partition tree for hyperspectral imagingValero Valbuena, Silvia 09 December 2011 (has links)
Résumé non communiqué par le doctorant. / The optimal exploitation of the information provided by hyperspectral images requires the development of advanced image processing tools. Therefore, under the title Hyperspectral image representation and Processing with Binary Partition Trees, this PhD thesis proposes the construction and the processing of a new region-based hierarchical hyperspectral image representation:the Binary Partition Tree (BPT). This hierarchical region-based representation can be interpretedas a set of hierarchical regions stored in a tree structure. Hence, the Binary Partition Tree succeedsin presenting: (i) the decomposition of the image in terms of coherent regions and (ii) the inclusionrelations of the regions in the scene. Based on region-merging techniques, the construction of BPTis investigated in this work by studying hyperspectral region models and the associated similaritymetrics. As a matter of fact, the very high dimensionality and the complexity of the data require the definition of specific region models and similarity measures. Once the BPT is constructed, the fixed tree structure allows implementing efficient and advanced application-dependent techniqueson it. The application-dependent processing of BPT is generally implemented through aspecific pruning of the tree. Accordingly, some pruning techniques are proposed and discussed according to different applications. This Ph.D is focused in particular on segmentation, object detectionand classification of hyperspectral imagery. Experimental results on various hyperspectraldata sets demonstrate the interest and the good performances of the BPT representation.
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Synthèse et décomposition technologique sur réseaux programmables et ASICsBosco, Gilles 16 December 1996 (has links) (PDF)
Cette thèse s'intéresse d'une part au problème de décomposition technologique orienté surface sur des réseaux programmables de type FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) et d'autre part à la synthèse des macro-générateurs sur ASICs et plus précisément de la synthèse des additionneurs. La décomposition s'articule autour de deux axes essentiels: tout d'abord, il s'agit d'optimiser la taille de la représentation des fonctions booléennes. Les représentations de base choisies ici sont les ROBDDs (Reduced Ordered Binary Decision Diagrams) ainsi qu'une structure dérivée, les ITE (If Then Else). La deuxième étape concerne la décomposition proprement dite. Les technologies cibles sont ici des FPGAs à base de LUT-k (Look Up Table), en particulier les FPGAs XC5200 de Xilinx et Orca de AT&T. Les deux méthodes de décomposition technologique orienté surface proposées permettent une décomposition hétérogène en prenant en compte non pas une seule configuration mais un ensemble de configurations possibles de la cellule cible. La première méthode est fondée sur un parcours descendant et optimisé du ROBDD. La seconde méthode s'appuie sur une modélisation en recouvrement d'hypergraphe du problème de décomposition technologique. Dans les deux méthodes, le coût exact en terme de surface finale du circuit est pris en compte à chaque étape de la décomposition. L'étude menée dans la deuxième partie de la thèse sur la macro-génération conduit dans un premier temps à l'exploration de l'espace des solutions possibles puis à l'optimisation d'une solution sélectionnée par un algorithme de dérivation discrète. L'utilisation d'un filtre permet la restriction de l'espace des solutions à explorer et d'autre part guide le processus de dérivation en éliminant les solutions trivialement médiocres. La combinaison des processus d'exploration et de dérivations permet la génération de macros dont les caractéristiques physiques sont les plus proches possibles de celles fixées par un utilisateur potentiel. Ces méthodes ont été intégrées au sein d'un outil universitaire ASYL+ développé au laboratoire CSI
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Représentation d'images hiérarchique multi-critère / Hierarchical multi-feature image representationRandrianasoa, Tianatahina Jimmy Francky 08 December 2017 (has links)
La segmentation est une tâche cruciale en analyse d’images. L’évolution des capteurs d’acquisition induit de nouvelles images de résolution élevée, contenant des objets hétérogènes. Il est aussi devenu courant d’obtenir des images d’une même scène à partir de plusieurs sources. Ceci rend difficile l’utilisation des méthodes de segmentation classiques. Les approches de segmentation hiérarchiques fournissent des solutions potentielles à ce problème. Ainsi, l’Arbre Binaire de Partitions (BPT) est une structure de données représentant le contenu d’une image à différentes échelles. Sa construction est généralement mono-critère (i.e. une image, une métrique) et fusionne progressivement des régions connexes similaires. Cependant, la métrique doit être définie a priori par l’utilisateur, et la gestion de plusieurs images se fait en regroupant de multiples informations issues de plusieurs bandes spectrales dans une seule métrique. Notre première contribution est une approche pour la construction multicritère d’un BPT. Elle établit un consensus entre plusieurs métriques, permettant d’obtenir un espace de segmentation hiérarchique unifiée. Par ailleurs, peu de travaux se sont intéressés à l’évaluation de ces structures hiérarchiques. Notre seconde contribution est une approche évaluant la qualité des BPTs en se basant sur l’analyse intrinsèque et extrinsèque, suivant des exemples issus de vérités-terrains. Nous discutons de l’utilité de cette approche pour l’évaluation d’un BPT donné mais aussi de la détermination de la combinaison de paramètres adéquats pour une application précise. Des expérimentations sur des images satellitaires mettent en évidence la pertinence de ces approches en segmentation d’images. / Segmentation is a crucial task in image analysis. Novel acquisition devices bring new images with higher resolutions, containing more heterogeneous objects. It becomes also easier to get many images of an area from different sources. This phenomenon is encountered in many domains (e.g. remote sensing, medical imaging) making difficult the use of classical image segmentation methods. Hierarchical segmentation approaches provide solutions to such issues. Particularly, the Binary Partition Tree (BPT) is a hierarchical data-structure modeling an image content at different scales. It is built in a mono-feature way (i.e. one image, one metric) by merging progressively similar connected regions. However, the metric has to be carefully thought by the user and the handling of several images is generally dealt with by gathering multiple information provided by various spectral bands into a single metric. Our first contribution is a generalized framework for the BPT construction in a multi-feature way. It relies on a strategy setting up a consensus between many metrics, allowing us to obtain a unified hierarchical segmentation space. Surprisingly, few works were devoted to the evaluation of hierarchical structures. Our second contribution is a framework for evaluating the quality of BPTs relying both on intrinsic and extrinsic quality analysis based on ground-truth examples. We also discuss about the use of this evaluation framework both for evaluating the quality of a given BPT and for determining which BPT should be built for a given application. Experiments using satellite images emphasize the relevance of the proposed frameworks in the context of image segmentation.
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Les crises économiques et financières et les facteurs favorisant leur occurrence / Empirical varieties and leading contexts of economic and financial crisesCabrol, Sébastien 31 May 2013 (has links)
Cette étude vise à mettre en lumière les différences et similarités existant entre les principales crises économiques et financières ayant frappé un échantillon de 21 pays avancés depuis 1981. Nous analyserons plus particulièrement la crise des subprimes que nous rapprocherons avec des épisodes antérieurs. Nous étudierons à la fois les années du déclenchement des turbulences (analyse typologique) ainsi que celles les précédant (prévision). Cette analyse sera fondée sur l’utilisation de la méthode CART (Classification And Regression Trees). Cette technique non linéaire et non paramétrique permet de prendre en compte les effets de seuil et les interactions entre variables explicatives de façon à révéler plusieurs contextes distincts explicatifs d’un même événement. Dans le cadre d‘un modèle de prévision, l’analyse des années précédant les crises nous indique que les variables à surveiller sont : la variation et la volatilité du cours de l’once d’or, le déficit du compte courant en pourcentage du PIB et la variation de l’openness ratio et enfin la variation et la volatilité du taux de change. Dans le cadre de l’analyse typologique, l’étude des différentes variétés de crise (année du déclenchement de la crise) nous permettra d’identifier deux principaux types de turbulence d’un point de vue empirique. En premier lieu, nous retiendrons les crises globales caractérisées par un fort ralentissement ou une baisse de l’activité aux Etats-Unis et une faible croissance du PIB dans les pays touchés. D’autre part, nous mettrons en évidence des crises idiosyncratiques propres à un pays donné et caractérisées par une inflation et une volatilité du taux de change élevées. / The aim of this thesis is to analyze, from an empirical point of view, both the different varieties of economic and financial crises (typological analysis) and the context’s characteristics, which could be associated with a likely occurrence of such events. Consequently, we analyze both: years seeing a crisis occurring and years preceding such events (leading contexts analysis, forecasting). This study contributes to the empirical literature by focusing exclusively on the crises in advanced economies over the last 30 years, by considering several theoretical types of crises and by taking into account a large number of both economic and financial explanatory variables. As part of this research, we also analyze stylized facts related to the 2007/2008 subprimes turmoil and our ability to foresee crises from an epistemological perspective. Our empirical results are based on the use of binary classification trees through CART (Classification And Regression Trees) methodology. This nonparametric and nonlinear statistical technique allows us to manage large data set and is suitable to identify threshold effects and complex interactions among variables. Furthermore, this methodology leads to characterize crises (or context preceding a crisis) by several distinct sets of independent variables. Thus, we identify as leading indicators of economic and financial crises: variation and volatility of both gold prices and nominal exchange rates, as well as current account balance (as % of GDP) and change in openness ratio. Regarding the typological analysis, we figure out two main different empirical varieties of crises. First, we highlight « global type » crises characterized by a slowdown in US economic activity (stressing the role and influence of the USA in global economic conditions) and low GDP growth in the countries affected by the turmoil. Second, we find that country-specific high level of both inflation and exchange rates volatility could be considered as evidence of « idiosyncratic type » crises.
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