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211	Modulation du réflexe acoustique de sursaut et de l’inhibition par le prépulse : une comparaison entre les jeunes adultes et les âgés Le Duc, Jolyanne 08 1900 (has links) No description available. Réflexe acoustique de sursaut Émotion Vieillissement Âgés Jeunes Inhibition par le prépulse International affective picture system Filtrage sensorimoteur Acoustic startle reflex Emotion Aging Prepulse inhibition Sensory motor gating Eye blink
212	Direct regulation of HCN Ion channels by cannabinoids Mayar, Sultan 07 1900 (has links) Les cannabinoïdes sont une large classe de molécules qui agissent principalement sur les neurones, affectant la sensation de douleur, l'appétit, l'humeur, l'apprentissage et la mémoire. Des récepteurs cannabinoïdes spécifiques (CBR) ont été identifiés dans les neurones et d'autres types de cellules. Cependant, l'activation des CBR ne peut pas modifier directement l'excitabilité électrique des neurones, car les CBR ne génèrent pas de signaux électriques par eux-mêmes. Au lieu de cela, le potentiel membranaire et la signalisation électrique dans toutes les cellules excitables, y compris les neurones, sont générés par des canaux ioniques intégrés dans la membrane cellulaire. Récemment, il a été démontré que le cannabinoïde synthétique WIN55,212-2 affecte la mémoire en activant les récepteurs CB1, entraînant des changements de signalisation qui affectent le courant Ih généré par les canaux cycliques (HCN) activés par l'hyperpolarisation. Cependant, il a également été démontré que les cannabinoïdes régulent directement la fonction de plusieurs canaux ioniques, indépendamment de l'activation du CBR. Nous examinons ici si les cannabinoïdes, le 9-tétrahydrocannabidiol (THC) et le cannabidiol (CBD), que l'on trouve dans le cannabis sativa, peuvent réguler directement les canaux HCN1. En utilisant une pince de tension à deux électrodes (TEVC), sur des ovocytes de Xenopus, qui n'expriment pas de CBR, nous surveillons les changements dans la relation courant-tension, la cinétique de déclenchement et la dépendance à la tension des courants HCN1 dans des concentrations croissantes de cannabinoïdes. Nos données suggèrent que le CBD et le THC modulent directement le courant de HCN1. Étant donné que les cannabinoïdes sont des molécules thérapeutiques prometteuses pour le traitement de plusieurs troubles neurologiques, comprendre quelles cibles ils affectent, le mécanisme de leur régulation et comment ils se lient à des cibles potentielles sont des étapes essentielles de leur utilisation en tant que thérapies efficaces et du développement de cibles plus puissantes et plus efficaces médicaments spécifiques. / Cannabinoids are a broad class of molecules that act primarily on neurons, affecting pain sensation, appetite, mood, learning and memory. Specific cannabinoid receptors (CBRs) have been identified in neurons, and other cell types. However, activating CBRs cannot directly alter electrical excitability in neurons, since CBRs do not generate electrical signals on their own. Instead, membrane potential and electrical signaling in all excitable cells, including neurons, are generated by ion channels embedded in the cell membrane. Recently, it has been shown that the synthetic cannabinoid WIN55,212-2 effects memory by activating CB1 receptors, leading to signaling changes that affect the Ih current generated by hyperpolarization-activated cyclic-nucleotide gated (HCN) channels. However, cannabinoids have also been shown to directly regulate the function of several ion channels, independently of CBR activation. Here we examine whether cannabinoids, 9-tetrahydrocannabidiol (THC) and cannabidiol (CBD), which are found in cannabis sativa, can directly regulate HCN1 channels. Using two-electrode voltage clamp (TEVC), on Xenopus oocytes, which do not express CBRs, we monitor changes in the current-voltage relationship, gating kinetics, and voltage-dependence of HCN1 currents in increasing concentrations of cannabinoids. Our data suggests CBD and THC directly modulate HCN1 current. Since cannabinoids are promising therapeutic molecules for the treatment of several neurological disorders, understanding what targets they affect, the mechanism of their regulation, and how they bind to potential targets are critical steps in their use as effective therapies and the development of more potent and target specific drugs. HCN channel Hyperpolarization current (Ih) CB1 receptors Cannabinoids Current-voltage relationship Gating kinetics Electrical signalling Canaux HCN Courant d'hyperpolarisation (Ih) Récepteurs CB1 Cannabinoïdes Relation courant-tension Cinétique de déclenchement Signalisation électrique
213	A theoretical and experimental dissociation of two models of decision‐making Carland, Matthew A. 08 1900 (has links) La prise de décision est un processus computationnel fondamental dans de nombreux aspects du comportement animal. Le modèle le plus souvent rencontré dans les études portant sur la prise de décision est appelé modèle de diffusion. Depuis longtemps, il explique une grande variété de données comportementales et neurophysiologiques dans ce domaine. Cependant, un autre modèle, le modèle d’urgence, explique tout aussi bien ces mêmes données et ce de façon parcimonieuse et davantage encrée sur la théorie. Dans ce travail, nous aborderons tout d’abord les origines et le développement du modèle de diffusion et nous verrons comment il a été établi en tant que cadre de travail pour l’interprétation de la plupart des données expérimentales liées à la prise de décision. Ce faisant, nous relèveront ses points forts afin de le comparer ensuite de manière objective et rigoureuse à des modèles alternatifs. Nous réexaminerons un nombre d’assomptions implicites et explicites faites par ce modèle et nous mettrons alors l’accent sur certains de ses défauts. Cette analyse servira de cadre à notre introduction et notre discussion du modèle d’urgence. Enfin, nous présenterons une expérience dont la méthodologie permet de dissocier les deux modèles, et dont les résultats illustrent les limites empiriques et théoriques du modèle de diffusion et démontrent en revanche clairement la validité du modèle d'urgence. Nous terminerons en discutant l'apport potentiel du modèle d'urgence pour l'étude de certaines pathologies cérébrales, en mettant l'accent sur de nouvelles perspectives de recherche. / Decision‐making is a computational process of fundamental importance to many aspects of animal behavior. The prevailing model in the experimental study of decision‐making is the drift‐diffusion model, which has a long history and accounts for a broad range of behavioral and neurophysiological data. However, an alternative model – called the urgency‐gating model – has been offered which can account equally well for much of the same data in a more parsimonious and theoretically‐sound manner. In what follows, we will first trace the origins and development of the DDM, as well as give a brief overview of the manner in which it has supplied an explanatory framework for a large number of behavioral and physiological studies in the domain of decision‐making. In so doing, we will attempt to build a strong and clear case for its strengths so that it can be fairly and rigorously compared to potential alternative models. We will then re‐examine a number of the implicit and explicit theoretical assumptions made by the drift‐diffusion model, as well as highlight some of its empirical shortcomings. This analysis will serve as the contextual backdrop for our introduction and discussion of the urgency‐gating model. Finally, we present a novel experiment, the methodological design of which uniquely affords a decisive empirical dissociation of the models, the results of which illustrate the empirical and theoretical shortcomings of the drift‐diffusion model and instead offer clear support for the urgency‐gating model. We finish by discussing the potential for the urgency gating model to shed light on a number of clinical disorders, highlighting a number of future directions for research. Decision-making Drift-diffusion model Urgency-gating model Perceptual discrimination Speed-accuracy trade-off Random dot motion Sequential sampling Hypothesis-testing Neuroeconomics Reward rate Prise de décision Modèle de diffusion Modèle d'urgence Discrimination perceptuelle Compromis vitesse/précision Mouvement aléatoire de points Echantillonnage séquentiel Test d'hypothèses Neuroéconomie Taux de récompense
214	Processus ascendants et descendants en compréhension de l'oral en langue étrangère - Problèmes et retombées didactiques pour la compréhension de l'anglais / Foreign-language listening : bottom-up and top-down processes – issues for EFL teaching and research Zoghlami, Naouel 27 November 2015 (has links) Cette thèse s’intéresse à la relation complexe entre processus ascendants (bottom-up) et processus descendants (top-down) dans la compréhension de l’oral L2 ; c’est-à-dire entre l’utilisation du signal sonore et de l’input linguistique d’une part, et l’intégration de connaissances diverses (linguistiques, discursives, pragmatiques, générales) d’autre part. Malgré de nombreux travaux en psycholinguistique, en acquisition des langues étrangères (L2) et en didactique (par exemple, Cutler & Clifton, 1999 ; Field, 2008; Rost, 2002 ; Brown, 1990), notre connaissance des processus cognitifs complexes de l’écoute ainsi que l’effet de certains facteurs sur la compréhension de l’oral restent à approfondir. Une appréciation plus fine de ces processus est indispensable aux questions relatives à l’enseignement et à l’apprentissage de la compréhension de l’oral en L2.Partant du principe que l’écoute a la même architecture cognitive en L1 et L2, nous commençons par un résumé – et une synthèse – des modèles psycholinguistiques récents de la compréhension de l’oral en L1. Nous examinons également les principaux facteurs rendant la compréhension difficile. Notre résumé des études en L2 consacrées au rôle de l'information descendante et au comportement stratégique des auditeurs L2 souligne la contribution importante de la métacognition. Nous tenterons donc ici de clarifier un certain flou terminologique qui caractérise ces travaux, et nous proposerons un modèle qui fait part de la métacognition dans la compréhension unidirectionnelle de l’oral en L2. Nous présentons ensuite les résultats d'une étude que nous avons menée pour analyser la contribution exacte de certains facteurs à l'écoute en L2.Les participants à cette étude sont des enseignants (n=23) et surtout des apprenants (n=226) français et tunisiens de l’anglais. En s’appuyant sur des méthodes multiples, à la fois quantitatives (différent tests et questionnaires) et qualitatives (questionnaires, tâches de réflexion à haute voix - Ericsson & Simon, 1993 - et de dévoilement graduel - gating, Grosjean, 1980), nous nous interrogeons: 1) sur les facteurs perçus par les apprenants et les enseignants comme étant déterminants dans la compréhension de l’anglais oral ; 2) sur la contribution relative de la compétence linguistique en L2, la discrimination auditive, la reconnaissance lexicale, et les compétences en méta-compréhension à une compréhension auditive réussie; 3) sur les problèmes que rencontrent nos auditeurs L2 lors de l’écoute, et sur les comportements stratégiques adoptés pour y faire face. Nous regardons plus particulièrement (pour ces différents paramètres) les différents niveaux de compétence en compréhension des sujets (avec une analyse poussée des auditeurs compétents et des auditeurs moins-compétents), ainsi qu’à de possibles influences de deux langues maternelles distinctes (français vs arabe tunisien). Nos analyses montrent : 1) ce que les apprenants et les enseignant perçoivent comme facteurs influant la compréhension de l’oral diffère relativement de ce qui la rend réellement problématique; 2) que la reconnaissance des mots et la connaissance lexicale contribuent significativement à la variation dans la compréhension, avec la reconnaissance des mots étant le prédicteur le plus fort ; 3) que les problèmes rencontrés en temps réel sont principalement de bas-niveau (segmentation de la parole), et que si les stratégies généralement contribuent à la compréhension, elles ne sont pas discriminatoires. Ce qui distingue donc l’auditeur expert du novice est son traitement formel (plus efficace et automatique) et non pas stratégique de l’information orale. Ces résultats sont discutés en rapport avec notre cadre théorique et selon une perspective pédagogique. / This thesis focuses on the complex relationship between bottom-up and top-down processes in L2 speech comprehension; i.e. between the use of the signal and the linguistic input on one hand, and the integration of various types of knowledge (linguistic, discourse, pragmatic, general) on the other hand. Despite a large body of research on the cognitive processes underlying listening in psycholinguistics, foreign language (L2) acquisition and teaching (e.g., Cutler & Clifton, 1999; Field, 2008a; Rost, 2002; Brown, 1990), there are still gaps in our understanding of these processes and the impact certain factors have on listening comprehension. Assuming that L1 and L2 listening follow the same cognitive architecture, we first review recent psycholinguistic models of L1 listening. We also examine the main factors constraining L2 listening comprehension. As our summary of the few SLA studies that have investigated the role of bottom-up information and the strategic behavior of L2 listeners points to the important contribution of metacognition, we clarify the terminological fuzziness characterizing this concept, and propose a model of metacognition in real-world unidirectional L2 listening. We then present the results of a study that we conducted to investigate the exact contribution of these different factors to L2 listening. The participants in this study were EFL French and Tunisian teachers (n=23) and learners (n=226). Using mixed quantitative (different tests and questionnaires) and qualitative (protocol analysis and gating experiments - Ericsson & Simon, 1993; Grosjean, 1980) methods, our aim was to investigate: 1) the factors perceived by learners and teachers as influencing L2 listening; 2) the relative contribution of linguistic knowledge, auditory discrimination, spoken word recognition (SWR), and meta-comprehension knowledge to successful L2 listening; 3) on-line listening problems and strategy use. For all of these parameters, we looked more closely at different levels of listening proficiency (various analyses of the performance of skilled and unskilled L2 listeners), as well as the possible influence of the two L1s (French and Tunisian Arabic) involved in the study.Our analyses show that: 1) there is a general discrepancy between what is perceived as making L2 listening difficult and what really renders it problematic; 2) SWR and vocabulary knowledge contribute significantly to the variance in L2 listening, with SWR being a stronger predictor; 3) listening problems encountered on-line are mainly lower-level (segmentation) and, although strategies contribute to speech comprehension, they are not discriminatory. What characterizes a proficient L2 listener seems to be accurate formal processing, not strategic processing of oral input. The findings are discussed from a theoretical and pedagogical perspective. Keywords: listening comprehension, French and Tunisian learners of L2 English, bottom-up and top-down processes, formal processing, integration and situation model, attentional resources, gating, protocol analysis, comparative analysis Compréhension de l’anglais oral Étudiants français et tunisiens Processus ascendants et descendants Reconnaissance lexicale Intégration et modèle de situation Charge cognitive Dévoilement graduel Réflexions à haute voix Analyse comparative Listening comprehension Bottom-up and top-down processes Formal processing Integration and situation model Attentional resources Gating Protocol analysis Comparative analysis
215	Analyse intégrative de données de grande dimension appliquée à la recherche vaccinale / Integrative analysis of high-dimensional data applied to vaccine research Hejblum, Boris 06 March 2015 (has links) Les données d’expression génique sont reconnues comme étant de grande dimension, etnécessitant l’emploi de méthodes statistiques adaptées. Mais dans le contexte des essaisvaccinaux, d’autres mesures, comme par exemple les mesures de cytométrie en flux, sontégalement de grande dimension. De plus, ces données sont souvent mesurées de manièrelongitudinale. Ce travail est bâti sur l’idée que l’utilisation d’un maximum d’informationdisponible, en modélisant les connaissances a priori ainsi qu’en intégrant l’ensembledes différentes données disponibles, améliore l’inférence et l’interprétabilité des résultatsd’analyses statistiques en grande dimension. Tout d’abord, nous présentons une méthoded’analyse par groupe de gènes pour des données d’expression génique longitudinales. Ensuite,nous décrivons deux analyses intégratives dans deux études vaccinales. La premièremet en évidence une sous-expression des voies biologiques d’inflammation chez les patientsayant un rebond viral moins élevé à la suite d’un vaccin thérapeutique contre le VIH. Ladeuxième étude identifie un groupe de gènes lié au métabolisme lipidique dont l’impactsur la réponse à un vaccin contre la grippe semble régulé par la testostérone, et donc liéau sexe. Enfin, nous introduisons un nouveau modèle de mélange de distributions skew t àprocessus de Dirichlet pour l’identification de populations cellulaires à partir de donnéesde cytométrie en flux disponible notamment dans les essais vaccinaux. En outre, nousproposons une stratégie d’approximation séquentielle de la partition a posteriori dans lecas de mesures répétées. Ainsi, la reconnaissance automatique des populations cellulairespourrait permettre à la fois une avancée pratique pour le quotidien des immunologistesainsi qu’une interprétation plus précise des résultats d’expression génique après la priseen compte de l’ensemble des populations cellulaires. / Gene expression data is recognized as high-dimensional data that needs specific statisticaltools for its analysis. But in the context of vaccine trials, other measures, such asflow-cytometry measurements are also high-dimensional. In addition, such measurementsare often repeated over time. This work is built on the idea that using the maximum ofavailable information, by modeling prior knowledge and integrating all data at hand, willimprove the inference and the interpretation of biological results from high-dimensionaldata. First, we present an original methodological development, Time-course Gene SetAnalysis (TcGSA), for the analysis of longitudinal gene expression data, taking into accountprior biological knowledge in the form of predefined gene sets. Second, we describetwo integrative analyses of two different vaccine studies. The first study reveals lowerexpression of inflammatory pathways consistently associated with lower viral rebound followinga HIV therapeutic vaccine. The second study highlights the role of a testosteronemediated group of genes linked to lipid metabolism in sex differences in immunologicalresponse to a flu vaccine. Finally, we introduce a new model-based clustering approach forthe automated treatment of cell populations from flow-cytometry data, namely a Dirichletprocess mixture of skew t-distributions, with a sequential posterior approximation strategyfor dealing with repeated measurements. Hence, the automatic recognition of thecell populations could allow a practical improvement of the daily work of immunologistsas well as a better interpretation of gene expression data after taking into account thefrequency of all cell populations. Analyse intégrée Analyse par groupe de gènes Bayesien non paramétrique Connaissance a priori Cytométrie en flux Dimorphisme sexuel Distribution skew t Données de grande dimension Fenêtrage automatisé Grippe Génomique Modèle de mélange Processus de Dirichlet Vaccin VIH Automated gating Dirichlet process Flow cytometry Flu Gene set analysis Highdimensional data HIV Integrative analysis Mixture model Nonparametric Bayesian Prior knowledge Sexual dimorphism Skew t-distribution Statistical genomics Vaccine
216	Predicting stock market trends using time-series classification with dynamic neural networks Mocanu, Remus 09 1900 (has links) L’objectif de cette recherche était d’évaluer l’efficacité du paramètre de classification pour prédire suivre les tendances boursières. Les méthodes traditionnelles basées sur la prévision, qui ciblent l’immédiat pas de temps suivant, rencontrent souvent des défis dus à des données non stationnaires, compromettant le modèle précision et stabilité. En revanche, notre approche de classification prédit une évolution plus large du cours des actions avec des mouvements sur plusieurs pas de temps, visant à réduire la non-stationnarité des données. Notre ensemble de données, dérivé de diverses actions du NASDAQ-100 et éclairé par plusieurs indicateurs techniques, a utilisé un mélange d'experts composé d'un mécanisme de déclenchement souple et d'une architecture basée sur les transformateurs. Bien que la méthode principale de cette expérience ne se soit pas révélée être aussi réussie que nous l'avions espéré et vu initialement, la méthodologie avait la capacité de dépasser toutes les lignes de base en termes de performance dans certains cas à quelques époques, en démontrant le niveau le plus bas taux de fausses découvertes tout en ayant un taux de rappel acceptable qui n'est pas zéro. Compte tenu de ces résultats, notre approche encourage non seulement la poursuite des recherches dans cette direction, dans lesquelles un ajustement plus précis du modèle peut être mis en œuvre, mais offre également aux personnes qui investissent avec l'aide de l'apprenstissage automatique un outil différent pour prédire les tendances boursières, en utilisant un cadre de classification et un problème défini différemment de la norme. Il est toutefois important de noter que notre étude est basée sur les données du NASDAQ-100, ce qui limite notre l’applicabilité immédiate du modèle à d’autres marchés boursiers ou à des conditions économiques variables. Les recherches futures pourraient améliorer la performance en intégrant les fondamentaux des entreprises et effectuer une analyse du sentiment sur l'actualité liée aux actions, car notre travail actuel considère uniquement indicateurs techniques et caractéristiques numériques spécifiques aux actions. / The objective of this research was to evaluate the classification setting's efficacy in predicting stock market trends. Traditional forecasting-based methods, which target the immediate next time step, often encounter challenges due to non-stationary data, compromising model accuracy and stability. In contrast, our classification approach predicts broader stock price movements over multiple time steps, aiming to reduce data non-stationarity. Our dataset, derived from various NASDAQ-100 stocks and informed by multiple technical indicators, utilized a Mixture of Experts composed of a soft gating mechanism and a transformer-based architecture. Although the main method of this experiment did not prove to be as successful as we had hoped and seen initially, the methodology had the capability in surpassing all baselines in certain instances at a few epochs, demonstrating the lowest false discovery rate while still having an acceptable recall rate. Given these results, our approach not only encourages further research in this direction, in which further fine-tuning of the model can be implemented, but also offers traders a different tool for predicting stock market trends, using a classification setting and a differently defined problem. It's important to note, however, that our study is based on NASDAQ-100 data, limiting our model's immediate applicability to other stock markets or varying economic conditions. Future research could enhance performance by integrating company fundamentals and conducting sentiment analysis on stock-related news, as our current work solely considers technical indicators and stock-specific numerical features. Mélange d’experts Prévisions boursières Cadre de classification Dépendances temporelles Transformateurs Déclenchement doux Attention Données non stationnaires Taux de fausses découvertes NASDAQ-100 Mixture of Experts Stock Market Prediction Classification Setting Temporal Dependencies Long Short-Term Memory Networks Transformers Soft Gating Non-Stationary Data False Discovery Rate
217	Structural and Functional Characterization of O-Antigen Translocation and Polymerization in Pseudomonas aeruginosa PAO1 Islam, Salim Timo 07 June 2013 (has links) Heteropolymeric O antigen (O-Ag)-capped lipopolysaccharide is the principal constituent of the Gram-negative bacterial cell surface. It is assembled via the integral inner membrane (IM) Wzx/Wzy-dependent pathway. In Pseudomonas aeruginosa, Wzx translocates lipid-linked anionic O-Ag subunits from the cytoplasmic to the periplasmic leaflets of the IM, where Wzy polymerizes the subunits to lengths regulated by Wzz1/2. The Wzx and Wzy IM topologies were mapped using random C-terminal-truncation fusions to PhoALacZα, which displays PhoA/LacZ activity dependent upon its subcellular localization. Twelve transmembrane segments (TMS) containing charged residues were identified for Wzx. Fourteen TMS, two sizeable cytoplasmic loops (CL), and two large periplasmic loops (PL3 and PL5 of comparable size) were characterized for Wzy. Despite Wzy PL3–PL5 sequence homology, these loops were distinguished by respective cationic and anionic charge properties. Site-directed mutagenesis identified functionally-essential Arg residues in both loops. These results led to the proposition of a “catch-and-release” mechanism for Wzy function. The abovementioned Arg residues and intra-Wzy PL3–PL5 sequence homology were conserved among phylogenetically diverse Wzy homologues, indicating widespread potential for the proposed mechanism. Unexpectedly, Wzy CL6 mutations disrupted Wzz1-mediated regulation of shorter O-Ag chains, providing the first evidence for direct Wzy–Wzz interaction. Mutagenesis studies identified functionally-important charged and aromatic TMS residues localized to either the interior vestibule or TMS bundles in a 3D homology model constructed for Wzx. Substrate-binding or energy-coupling roles were proposed for these residues, respectively. The Wzx interior was found to be cationic, consistent with translocation of anionic O-Ag subunits. To test these hypotheses, Wzx was overexpressed, purified, and reconstituted in proteoliposomes loaded with I−. Common transport coupling ions were introduced to “open” the protein and allow detection of I− flux via reconstituted Wzx. Extraliposomal changes in H+ induced I− flux, while Na+ addition had no effect, suggesting H+-dependent Wzx gating. Putative energy-coupling residue mutants demonstrated defective H+-dependent halide flux. Wzx also mediated H+ uptake as detected through fluorescence shifts from proteoliposomes loaded with pH-sensitive dye. Consequently, Wzx was proposed to function via H+-coupled antiport. In summary, this research has contributed structural and functional knowledge leading to novel mechanistic understandings for O-Ag biosynthesis in bacteria. / Bookmarks within the document have been provided for ease of access to a particular section in the body of the thesis. Each entry in the Table of Contents, List of Tables, and List of Figures has been "linked" to its respective position and as such can be clicked for direct access to the entry. Similarly, each in-text Figure or Table reference has been "linked" to its respective figure/table for direct access to the entry. / 1.) Canadian Institutes of Health Research (CIHR) Frederick Banting and Charles Best Canada Graduate Scholarship doctoral award, 2.) CIHR Michael Smith Foreign Study Award, 3.) Cystic Fibrosis Canada (CFC) doctoral studentship, 4.) University of Guelph Dean's Tri-Council Scholarship, 5.) Ontario Graduate Scholarship in Science and Technology, 6.) Operating grants to Dr. Joseph S. Lam from CIHR (MOP-14687) and CFC lipopolysaccharide flippase polymerase chain-length regulator polysaccharide co-polymerase O antigen Wzx/Wzy-dependent membrane protein topology mapping C-terminal reporter iodide efflux iodide flux anion flux proteoliposome Wzx Wzy Wzz Wzz1 Wzz2 site-directed mutagenesis protein purification detergent solubilization vesicle reconstitution alkaline phosphatase beta-galactosidase normalized activity ratio antiport GFP topology prediction homology model Western immunoblot silver stain structure prediction proton-dependent gating coupling ion proton uptake catch-and-release mechanism arginine remote homologue detection biochemistry biophysics microbiology structural biology genetics bioinformatics
218	Evaluation of Target Tracking Using Multiple Sensors and Non-Causal Algorithms Vestin, Albin, Strandberg, Gustav January 2019 (has links) Today, the main research field for the automotive industry is to find solutions for active safety. In order to perceive the surrounding environment, tracking nearby traffic objects plays an important role. Validation of the tracking performance is often done in staged traffic scenarios, where additional sensors, mounted on the vehicles, are used to obtain their true positions and velocities. The difficulty of evaluating the tracking performance complicates its development. An alternative approach studied in this thesis, is to record sequences and use non-causal algorithms, such as smoothing, instead of filtering to estimate the true target states. With this method, validation data for online, causal, target tracking algorithms can be obtained for all traffic scenarios without the need of extra sensors. We investigate how non-causal algorithms affects the target tracking performance using multiple sensors and dynamic models of different complexity. This is done to evaluate real-time methods against estimates obtained from non-causal filtering. Two different measurement units, a monocular camera and a LIDAR sensor, and two dynamic models are evaluated and compared using both causal and non-causal methods. The system is tested in two single object scenarios where ground truth is available and in three multi object scenarios without ground truth. Results from the two single object scenarios shows that tracking using only a monocular camera performs poorly since it is unable to measure the distance to objects. Here, a complementary LIDAR sensor improves the tracking performance significantly. The dynamic models are shown to have a small impact on the tracking performance, while the non-causal application gives a distinct improvement when tracking objects at large distances. Since the sequence can be reversed, the non-causal estimates are propagated from more certain states when the target is closer to the ego vehicle. For multiple object tracking, we find that correct associations between measurements and tracks are crucial for improving the tracking performance with non-causal algorithms. evaluation target tracking multiple sensors non-causal smoother smoothing tracking vehicle tracking camera lidar estimate estimation prediction vehicle dynamics sensor fusion real-time tracking extended kalman filter filter validation validation position estimation velocity estimation dynamic model model complexity multi object tracking multiple object tracking single object tracking data association tracking fundamentals iterated kalman filter track management gnn global nearest neighbour mahalanobis mahalanobis distance performance evaluation differential gps dgps roi ego several sensors sensors rmse root mean square error invertible motion anti-causal motion anti-causal tracking constant velocity gnn imu tfs two filter smoother ekf rts radar inertial measurement unit nonlinear nonlinear systems mono camera monocular camera noise model tracking performance fixed interval smoothing m/n logic centralized fusion non-causal object tracker car tracking car dynamics automotive active safety object tracking automotive industry thesis master reverse dynamics reverse tracking reverse sequence sequence tracking data propagation ground truth estimating ground truth additional sensors mounted sensors true estimates environment comparison algorithm independent targets overlapping measurements occluded track switch improve lower uncertainty more certain state process noise covariance sampling image sprt adas cnn cv pdf track target ego tracker tentative track observatiom online tracking offline tracking online offline recorded sequences robust self driving self-driving car traffic trajectory true state scenario scenarios future accurate output advanced driver assistance systems non-linear complex noise pedestrian truck bus maneuvering vehicles processed measurement frame state correction probability density function tuning likelihood transition measurement motion model recursion gaussian approximation distribution linear jacobian multiplicative noise ratio ad hoc ad hoc state space approach backward auction euclidean distance statistical threshold gating association margin normalize covariance matrix fusion confirmed rejected tentative history absolute error modular ego motion parameters variables logg hardware specification fused causal factorization independent uncorrelated transform moving rotation translation oncoming overtaking Control Engineering Reglerteknik

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