Cette thèse porte sur l’étude des méthodes de mesure pour l’analyse vectorielle des circuits microélectroniques en technologie intégrée aux fréquences millimétriques. Pour réussir à extraire les paramètres intrinsèques de circuits réalisés aux longueurs d'ondes millimétriques, les méthodes actuelles de calibrage et de de-embedding sont d'autant moins précises que les fréquences de fonctionnement visées augmentent au-delà de 100 GHz notamment. Cela est d’autant plus vrai pour la caractérisation des dispositifs passifs tels que des lignes de propagation. La motivation initiale de ces travaux de thèse venait du fait qu'il était difficile d'expliquer l’origine exacte des pertes mesurées pour des lignes coplanaires à ondes lentes (lignes S-CPW) aux fréquences millimétriques. Etait-ce un problème de mesure brute, un problème de méthode de-embedding qui sous-estime les pertes, une modélisation insuffisante des effets des cellules adjacentes, ou encore la création d'un mode de propagation perturbatif ?Le travail a principalement consisté à évaluer une dizaine de méthodes de de-embedding au-delà de 65 GHz et à classifier ces méthodes en 3 groupes pour pouvoir les comparer de manière pertinente. Cette étude s’est déroulée en 3 phases.Dans la première phase, il s’agissait de comparer les méthodes de de-embedding tout en maitrisant les modèles électriques des plots et des lignes d’accès. Cette phase a permis de dégager les conditions optimales d’utilisation pour pouvoir appliquer ces différentes méthodes de de-embedding.Dans la deuxième phase, la modélisation des structures de test a été réalisée à l’aide d’un simulateur électromagnétique 3D basé sur la méthode des éléments finis. Cette phase a permis de tester la robustesse des méthodes et d’envisager une méthode de-embedding originale nommée Half-Thru Method. Cette méthode donne des résultats comparables à la méthode TRL, méthode qui reste la plus performante actuellement. Cependant il reste difficile d'expliquer l'origine des pertes supplémentaires obtenues notamment dans la mesure des lignes à ondes lentes S-CPW.Une troisième phase de modélisation a alors consisté à prendre en compte les pointes de mesure et les cellules adjacentes à notre dispositif sous test. Plus de 80 structures de test ont été conçues en technologie AMS 0,35μm afin de comparer les différentes méthodes de de-embedding et d’en analyser les couplages avec les structures adjacentes, les pointes de mesure et les modes de propagation perturbatifs.Finalement, ce travail a permis de dégager un certain nombre de précautions à considérer à l’attention des concepteurs de circuits microélectroniques désirant caractériser leur circuit avec précision au-delà de 110 GHz. Il a également permis de mettre en place la méthode de de-embedding Half-Thru Method qui n'est basée sur aucun modèle électrique, au contraire des autres méthodes. / This thesis focuses on the study of vectorial measurement methods for analysing microelectronic circuits in integrated technology at millimeter wave frequencies. Current calibration and de-embedding methods are less precise for successfully extracting the intrinsic parameters of devices and circuits at millimeter wave frequencies, while the targeted operating frequencies are above 100 GHz. This is especially true for the characterization of passive devices such as propagation lines. The initial motivation of this thesis work was to explain the exact origin of the additional loss measured in Slow-Wave Coplanar Waveguides (S-CPW) lines at millimeter wave frequencies. Was it a problem of raw measurement or a problem of de-embedding method, which underestimates the losses? Or was it a problem of insufficient modeling of the effects of adjacent cells, or even the creation of a perturbation mode of propagation?This work consists of estimating many de-embedding methods beyond 65 GHz and classifies these methods into three groups to be able to compare them in a meaningful way. This study was conducted in three phases.In the first phase, we compared all the de-embedding methods with known electrical model parasitics of pad/accessline. This phase identifies the optimal conditions to use and apply these de-embedding methods.In the second phase, the modeling of test structures is performed using a 3D electromagnetic simulator based on finite element method. This phase tested the robustness of the methods and considered an original de-embedding method called Half-Thru de-embedding method. This method gives comparable results to the TRL method, which remains the most effective method. However, it remains difficult to explain the origin of additional losses obtained in measured S-CPW line.A third modeling phase was analysed to take into account the measurement of probes and the adjacent cells near our device under test. More than 80 test structures were designed in AMS 0.35 μm CMOS technology to compare the different de-embedding methods and analyse the link with adjacent cells, measuring probes and perturbation mode of propagation.Finally, this work has identified a number of precautions to consider for the attention of microelectronic circuit designers wishing to characterize their circuit with precision beyond 110 GHz. It also helped to establish Half-Thru Method de-embedding method, which is not based on electrical model, unlike other methods.

Vid stor mängd data i form av kundomdömen kan det vara ett relativt tidskrävande arbeteatt bedöma varje omdömes sentiment manuellt, om det är positivt eller negativt laddat. Denna avhandling har utförts för att automatiskt kunna klassificera kundomdömen efter positiva eller negativa omdömen vilket hanterades med hjälp av maskininlärning. Tre olika djupa neurala nätverk testades och jämfördes med hjälp av två olika ramverk, TensorFlow och Keras, på både större och mindre datamängder. Även olika inbäddningsmetoder testades med de neurala nätverken. Den bästa kombination av neuralt nätverk, ramverk och inbäddningsmetod var ett Convolutional Neural Network (CNN) som använde ordinbäddningsmetoden Word2Vec, var skriven i ramverket Keras och gav en träffsäkerhetpå ca 88.87% med en avvikelse på ca 0.4%. CNN gav bäst resultat i alla olika tester framför de andra två neurala nätverken, Recurrent Neural Network (RNN) och Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) / With large amount of data in the form of customer reviews, it could be time consuming to manually go through each review and decide if its sentiment is positive or negative. This thesis have been done to automatically classify client reviews to determine if a review is positive or negative. This was dealt with by machine learning. Three different deep neural network was tested on greater and lesser datasets, and compared with the help of two different frameworks, TensorFlow and Keras. Different embedding methods were tested on the neural networks. The best combination of a neural network, a framework and anembedding was the Convolutional Neural Network (CNN) which used the word embedding method Word2Vec, was written in Keras framework and gave an accuracy of approximately 88.87% with a deviation of approximately 0.4%. CNN scored a better result in all of the tests in comparison with the two other neural networks, Recurrent NeuralNetwork (RNN) and Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN).

Cette thèse traite du développement et de l’implémentation de nouvelles méthodes visant à décrire la corrélation électronique forte dans les molécules et les solides. Après avoir introduit l’état de l’art des méthodes utilisées en chimie quantique et en physique de la matière condensée, une nouvelle méthode hybride combinant théorie de la fonction d’onde et théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) est présentée et s’intitule “site-occupation embedding theory” (SOET). Celle-ci est appliquée au modèle de Hubbard à une dimension. Ensuite, le problème du gap fondamental est revisité en DFT pour les ensembles, où la dérivée discontinue est réécrite comme une fonctionnelle de la densité de l'état fondamental. Enfin, une extension à la chimie quantique est proposée, basée sur une fonction d’onde de séniorité zéro complémentée par une fonctionnelle de la matrice densité, et exprimée dans la base des orbitales naturelles. / The thesis deals with the development and implementation of new methods for the description of strong electron correlation effects in molecules and solids. After introducing the state of the art in quantum chemistry and in condensed matter physics, a new hybrid method so-called ``site-occupation embedding theory'' (SOET) is presented and is based on the merging of wavefunction theory and density functional theory (DFT). Different formulations of this theory are described and applied to the one-dimensional Hubbard model. In addition, a novel ensemble density functional theory approach has been derived to extract the fundamental gap exactly. In the latter approach, the infamous derivative discontinuity is reformulated as a derivative of a weight-dependent exchange-correlation functional. Finally, a quantum chemical extension of SOET is proposed and based on a seniority-zero wavefunction, completed by a functional of the density matrix and expressed in the natural orbital basis.