This dissertation proposes two novel manifold graph-based ranking systems for Content-Based Image Retrieval (CBIR). The two proposed systems exploit the synergism between relevance feedback-based transductive short-term learning and semantic feature-based long-term learning to improve retrieval performance. Proposed systems first apply the active learning mechanism to construct users' relevance feedback log and extract high-level semantic features for each image. These systems then create manifold graphs by incorporating both the low-level visual similarity and the high-level semantic similarity to achieve more meaningful structures for the image space. Finally, asymmetric relevance vectors are created to propagate relevance scores of labeled images to unlabeled images via manifold graphs. The extensive experimental results demonstrate two proposed systems outperform the other state-of-the-art CBIR systems in the context of both correct and erroneous users' feedback.

La capacité des systèmes de stockage de données ne cesse de croître pour atteindre actuellement l’échelle de l’exaoctet, ce qui a un réel impact sur la robustesse des systèmes de stockage. En effet, plus le nombre de disques contenus dans un système est grand, plus il est probable d’y avoir une défaillance. De même, le temps de la reconstruction d’un disque est proportionnel à sa capacité. La simulation permet le test de nouveaux mécanismes dans des conditions quasi réelles et de prédire leur comportements. Open and Generic data Storage system Simulation tool (OGSSim), l’outil que nous proposons, supporte l’hétérogénéité et la taille importante des systèmes actuels. Sa décomposition modulaire permet d’entreprendre chaque technologie de stockage, schéma de placement ou modèle de calcul comme des briques pouvant être combinées entre elles pour paramétrer au mieux la simulation. La robustesse étant un paramètre critique dans ces systèmes, nous utilisons le declustered RAID pour assurer la distribution de la reconstruction des données d’un disque en cas de défaillance. Nous proposons l’algorithme Symmetric Difference of Source Sets (SD2S) qui utilise le décalage des blocs de données pour la création du schéma de placement. Le pas du décalage est issu du calcul de la proximité des ensembles de provenance logique des blocs d’un disque physique. Pour évaluer l’efficacité de SD2S, nous l’avons comparé à la méthode Crush, exemptée des réplicas. Il en résulte que la création du schéma de placement, aussi bien en mode normal qu’en mode défaillant, est plus rapide avec SD2S, et que le coût en espace mémoire est également réduit (nul en mode normal). En cas de double défaillance, SD2S assure la sauvegarde d’une partie, voire de la totalité, des données / Capacity of data storage systems does not cease to increase to currently reach the exabyte scale. This observation gets a real impact on storage system robustness. In fact, the more the number of disks in a system is, the greater the probability of a failure happening is. Also, the time used for a disk reconstruction is proportional to its size. Simulation is an appropriate technique to test new mechanisms in almost real conditions and predict their behavior. We propose a new software we callOpen and Generic data Storage system Simulation tool (OGSSim). It handles the heterogeneity andthe large size of these modern systems. Its modularity permits the undertaking of each storage technology, placement scheme or computation model as bricks which can be added and combined to optimally configure the simulation.Robustness is a critical issue for these systems. We use the declustered RAID to distribute the data reconstruction in case of a failure. We propose the Symmetric Difference of Source Sets (SD2S) algorithmwhich uses data block shifhting to achieve the placement scheme. The shifting offset comes from the computation of the distance between logical source sets of physical disk blocks. To evaluate the SD2S efficiency, we compared it to Crush method without replicas. It results in a faster placement scheme creation in normal and failure modes with SD2S and in a significant reduced memory space cost (null without failure). Furthermore, SD2S ensures the partial, if not total, reconstruction of data in case of multiple failures.

Cette thèse traite des problématiques relatives à la modélisation, l’analyse et la simulation des systèmes électriques interconnectés. Elle a été principalement motivée par le besoin de comprendre et de clarifier les niveaux de modélisation de certains composants électriques comme les lignes de transmission ainsi que leur habilité à reproduire les différents phénomènes qui présentent un intérêt dans le système. En effet, pour faciliter les études et les simulations, les modèles les plus détaillés et les plus complexes sont généralement remplacés par des modèles plus simples selon le type des phénomènes visés. Usuellement, la structure dynamique de l’ensemble du système n’est pas prise en compte dans l’étape de simplification, ce qui fait que, dans la plupart du temps, des validations expérimentales sont nécessaires. C’est pourquoi un cadre structurel et une vision systémique sont proposés dans cette thèse afin d’apporter des solutions plus générales et plus fiables qui s’adaptent mieux à l’approximation des systèmes électriques. Le cadre proposé il nous a permis : d’une part, d’expliquer par le biais de la réduction l’approximation du modèle à paramètres distribués d’une ligne par un modèle plus simple de dimension finie appelé π et d’autre part, d’étendre les investigations à une échelle plus grande où une nouvelle méthodologie de troncature est proposée pour l’approximation des modèles dynamiques de grande taille. Elle se distingue des méthodes standards par l’efficacité d’évaluation des dynamiques du système même dans des situations particulières ainsi que la prise en compte de divers besoins pratiques. Il s’agit d’une approche mixte qui combine, d’une part, le principe de la troncature modale et, d’autre part, l’énergie de la réponse impulsionnelle afin de préserver les structures dynamique et physique du système. A cela s’ajoute également la question du nombre et choix des entrées des systèmes à paramètres distribués qui est posée ici d’un point de vue de l’automatique afin de lui donner plus d’utilité pratique, surtout dans les simulateurs numériques. L’approche utilisée à cet effet est algébrique, et la contribution est une étude assez détaillée de l’état de l’art sur le sujet qui a finalement affiné d’avantage la problématique et conduit à de nouvelles pistes plus prometteuses car la question est jusqu’alors partiellement résolue. Plus précisément, les investigations doivent se concentrer désormais sur les commandes dites aux bords ou frontières.D’un point de vue pratique, les résultats obtenus dans cette thèse peuvent être exploités dans l’avenir pour améliorer et facilité les techniques actuelles de simulation et d’analyse en adaptant, par exemple, chaque modèle utilisé aux phénomènes à reproduire. / This thesis was motivated by the need to better understand the connection between the models used in simulation of the power systems dynamics and the phenomena which have to be analyzed or reproduced by the simulation. Indeed, to study and to simulate the behavior of the interconnected power systems, the sophisticated models such as the one of the transmission lines are generally replaced by simple ones. Usually, a dynamic structure of the whole system is not taken into account in a simplification step. As a consequence, experimental validations are generally needed to assess the result of the approximation. For this reason, a structural framework and a systemic viewpoint are proposed to make the solutions more general and more appropriate to the approximation of power systems. First, this allows explaining the link between the distributed parameters model of the transmission lines and the finite dimensional one called π model based on the model reduction. Next, a novel mixed approximation methodology for large-scale dynamic models is proposed which allows one to better rate the dynamics of the system in different situations, and to take into account several practical needs. This methodology is based on a mixture between the modal truncation and the energy of the impulse response so that the dynamical and the physical structures of the system remain unchanged. Moreover, in the context of the automatic control theory, the issue related to a number and a choice of input variables for distributed parameters systems is discussed. To address this issue, an algebraic approach is applied. Here, the main contribution is the detailed study conducted on the basis of the state of the art by which a new way is proposed. Because the issue is not fully solved, more investigations have to be focused on the so called boundary control variables. For practical applications, all the results presented in this study can be exploited to further improve numerical simulations and behavioral studies of large-scale power systems.

De nombreux problèmes en Apprentissage Statistique consistent à minimiser une fonction non convexe et non lisse définie sur un espace euclidien. Par exemple, les problèmes de maximisation de la vraisemblance et la minimisation du risque empirique en font partie.Les algorithmes d'optimisation utilisés pour résoudre ce genre de problèmes ont été largement étudié pour des fonctions convexes et grandement utilisés en pratique.Cependant, l'accrudescence du nombre d'observation dans l'évaluation de ce risque empirique ajoutée à l'utilisation de fonctions de perte de plus en plus sophistiquées représentent des obstacles.Ces obstacles requièrent d'améliorer les algorithmes existants avec des mis à jour moins coûteuses, idéalement indépendantes du nombre d'observations, et d'en garantir le comportement théorique sous des hypothèses moins restrictives, telles que la non convexité de la fonction à optimiser.Dans ce manuscrit de thèse, nous nous intéressons à la minimisation de fonctions objectives pour des modèles à données latentes, ie, lorsque les données sont partiellement observées ce qui inclut le sens conventionnel des données manquantes mais est un terme plus général que cela.Dans une première partie, nous considérons la minimisation d'une fonction (possiblement) non convexe et non lisse en utilisant des mises à jour incrémentales et en ligne. Nous proposons et analysons plusieurs algorithmes à travers quelques applications.Dans une seconde partie, nous nous concentrons sur le problème de maximisation de vraisemblance non convexe en ayant recourt à l'algorithme EM et ses variantes stochastiques. Nous en analysons plusieurs versions rapides et moins coûteuses et nous proposons deux nouveaux algorithmes du type EM dans le but d'accélérer la convergence des paramètres estimés. / Many problems in machine learning pertain to tackling the minimization of a possibly non-convex and non-smooth function defined on a Many problems in machine learning pertain to tackling the minimization of a possibly non-convex and non-smooth function defined on a Euclidean space.Examples include topic models, neural networks or sparse logistic regression.Optimization methods, used to solve those problems, have been widely studied in the literature for convex objective functions and are extensively used in practice.However, recent breakthroughs in statistical modeling, such as deep learning, coupled with an explosion of data samples, require improvements of non-convex optimization procedure for large datasets.This thesis is an attempt to address those two challenges by developing algorithms with cheaper updates, ideally independent of the number of samples, and improving the theoretical understanding of non-convex optimization that remains rather limited.In this manuscript, we are interested in the minimization of such objective functions for latent data models, ie, when the data is partially observed which includes the conventional sense of missing data but is much broader than that.In the first part, we consider the minimization of a (possibly) non-convex and non-smooth objective function using incremental and online updates.To that end, we propose several algorithms exploiting the latent structure to efficiently optimize the objective and illustrate our findings with numerous applications.In the second part, we focus on the maximization of non-convex likelihood using the EM algorithm and its stochastic variants.We analyze several faster and cheaper algorithms and propose two new variants aiming at speeding the convergence of the estimated parameters.

We have developed a placement-aware 3-D floorplanning algorithm that enables additional wirelength reduction by planning for 3-D placement of logic gates in selected circuit modules during the floorplanning stage. Thus it also bridges the existing gap between 3-D floorplanning and 3-D placement. To reduce the solution space of 3-D floorplanning which is known to be an NP-hard problem, we derive a set of feasibility conditions on the topological representation of a floorplan. In addition, we have designed a fast module packing algorithm that satisfies a set of constraints for placement-aware 3-D floorplanning. Furthermore, we have designed an efficient evolutionary algorithm that is used in the proposed 3-D floorplanning algorithm for multi-objective combinatorial optimization. Our results show that the proposed placement-aware 3-D floorplanning algorithm is very fast, and it reduces the system level total wirelength by 9.8% compared to existing state-of-the-art floorplanning tools that do not plan for 3-D placement of floorplanning modules.

La SNCF utilise plusieurs engins spécialisés pour ausculter les fissures internes du rail. La fréquence d’auscultation de chaque rail est fonction du tonnage cumulé qui passe dessus. La programmation des engins d’auscultations ultrasonores est aujourd’hui décentralisée. Dans le cadre d’une étude de réorganisation, la SNCF souhaite étudier la faisabilité de l’optimisation de certaines tournées d’inspection. Dans le cadre de cette thèse de doctorat, l’optimisation de la programmation des engins d’auscultation à ultrasons est étudiée.Une modélisation mathématique sous forme de problème de tournées sur arcs généralisant plusieurs problèmes académiques est proposées. Une méthode de résolution exacte, appliquant la décomposition de Benders, est détaillée. À partir de cette approche, une heuristique de génération de colonnes et de contraintes est présentée et analysée numériquement sur des données réelles de 2009. Enfin, un logiciel industriel développé autour de cette approche est présenté / SNCF is using specialised rolling stock units to inspect internal defects in rails. Rail’s inspection frequency is defined by the cumulative weight of the trains which are going through. In2009, the scheduling of these train units is decentralised. SNCF is studying the centralisation of this process. In this Ph.D. thesis, a new problem, the Railroad Track Inspection SchedulingProblem is studied.A mathematical formulation, based on the generalization of classical arc routing models,is proposed. An exact solving approach, based on Benders’ decomposition scheme, is detailed.From this approach, a column and cut generation heuristic is developed, implemented, andtested on real datasets for 2009. The industrial software developed around this heuristic is presented.

The diploma thesis deals with planimetric and altimetry determination of the area Metro company in Blansko , its southern part. The content of the thesis is a detailed description of the schedule, survey section, calculations, graphic processing in the GEOSTORE V6® program, description information connection. The result is a printed 1: 250 scale maps in the S-JTSK coordinate system and the Bpv elevation system.

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第19677号 / 工博第4132号 / 新制||工||1638(附属図書館) / 32713 / 京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 / (主査)教授 五十嵐 晃, 准教授 米山 望, 准教授 森 信人 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy (Engineering) / Kyoto University / DFAM

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