Les capteurs multi- et hyper-spectraux génèrent un énorme flot de données. Un moyen de contourner cette difficulté est de pratiquer une acquisition compressée de l'objet multi- et hyper-spectral. Les données sont alors directement compressées et l'objet est reconstruit lorsqu'on en a besoin. L'étape suivante consiste à éviter cette reconstruction et à travailler directement avec les données compressées pour réaliser un traitement classique sur un objet de cette nature. Après avoir introduit une première approche qui utilise des outils riemanniens pour effectuer une détection de contours dans une image multispectrale, nous présentons les principes de l'acquisition compressée et différents algorithmes utilisés pour résoudre les problèmes qu'elle pose. Ensuite, nous consacrons un chapitre entier à l'étude détaillée de l'un d'entre eux, les algorithmes de type Bregman qui, par leur flexibilité et leur efficacité vont nous permettre de résoudre les minimisations rencontrées plus tard. On s'intéresse ensuite à la détection de signatures dans une image multispectrale et plus particulièrement à un algorithme original du Guo et Osher reposant sur une minimisation $L_1$. Cet algorithme est généralisé dans le cadre de l'acquisition compressée. Une seconde généralisation va permettre de réaliser de la détection de motifs dans une image multispectrale. Et enfin, nous introduirons de nouvelles matrices de mesures qui simplifie énormément les calculs tout en gardant de bonnes qualités de mesures.

Les motifs séquentiels peuvent être vus comme une extension de la notion d'itemsets fréquents intégrant diverses contraintes temporelles. La recherche de tels motifs consiste ainsi à extraire des enchaînements d'ensembles d'items, couramment associés sur une période de temps bien spécifiée. La construction de règles à partir de ces motifs séquentiels permet d'étendre la notion de règles d'association pour la pris en compte de la temporalité. En fait, cette recherche met en évidence des associations inter-transactions, contrairement à celle des règles d'association qui extrait des combinaisons intra-transactions. Ce problème, posé à l'origine dans un contexte de marketing, intéresse à présent des domaines aussi variés que les télécommunications, la finance, ou encore la médecine et la bioinformatique. Même s'il existe aujourd'hui de très nombreuses approches efficaces pour extraire des motifs, ces derniers ne sont pas forcément adaptés aux besoins des applications réelles. En fait, les résultats obtenus sont basés sur une mesure statistique et ne tiennent pas compte de la connaissance du domaine. De plus, ces approches sont principalement axées sur la recherche de tendances et ne permettent pas d'extraire des connaissances sur les éléments atypiques ou inattendus. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons donc à la problématique de l'extraction de motifs séquentiels et règles inattendus en intégrant la connaissance du domaine. Le travail présenté dans cette thèse comporte la mise en œuvre d'un cadre MUSE pour l'extraction de séquences inattendues par rapport à un système de croyances, des extensions avec la théorie de logique floue, l'intégration des données hiérarchisées, la définition des motifs séquentiels et règles inattendus et, enfin, l'extraction de phrases inattendues dans des documents textes. Des expérimentations menées sur des données synthétiques et sur des données réelles sont rapportées et montrent l'intérêt de nos propositions.

Activation of the basic helix-loop-helix (bHLH) gene TAL1 is the most common genetic event seen in both childhood and adult T cell acute lymphoblastic leukemia (T-ALL). Despite recent success in treating T-ALL patients, TAL1 patients do not respond well to current therapies. In hopes of leading the way to better therapies for these patients, we have sought to determine the mechanism(s) of Tal1 induced leukemia in mice. By generating a DNA-binding mutant Tal1 transgenic mouse we have determined that the DNA binding activity of Tal1 is not required to induce leukemia. We have also shown that Tal1 expression in the thymus affects thymocyte development and survival. We demonstrate that Tal1 heterodimerizes with the class I bHLH proteins E47 and HEB in our mouse models of TAL1 induced leukemia. Severe thymocyte differentiation arrest and disease acceleration in Tal1/E2A+/- and Tal1/HEB+/- mice provides genetic evidence that Tal1 causes leukemia by inhibiting the function of the transcriptional activators E47 and HEB which have been previously shown to be important in T cell development. In pre-leukemic Tal1 thymocytes, we find the co-repressor mSin3A/HDAC1 bound to the CD4 enhancer, whereas an E47/HEB/p300 complex is detected in wild type thymocytes. Furthermore, mouse Tal1 tumors are sensitive to pharmacologic inhibition of HDAC and undergo apoptosis. These data demonstrate that Tal1 induces T cell leukemia by repressing the transcriptional activity of E47/HEB and suggests that HDAC inhibitors may prove efficacious in T-ALL patients that express TAL1.

Prendre en compte l'aspect sémantique des données textuelles lors de la tâche de classification s'est imposé comme un réel défi ces dix dernières années. Cette difficulté vient s'ajouter au fait que la plupart des données disponibles sur les réseaux sociaux sont des textes courts, ce qui a notamment pour conséquence de rendre les méthodes basées sur la représentation "bag of words" peu efficientes. L'approche proposée dans ce projet de recherche est différente des approches proposées dans les travaux antérieurs sur l'enrichissement des messages courts et ce pour trois raisons. Tout d'abord, nous n'utilisons pas des bases de connaissances externes comme Wikipedia parce que généralement les messages courts qui sont traités par l'entreprise proveniennent des domaines spécifiques. Deuxièment, les données à traiter ne sont pas utilisées pour la constitution de ressources à cause du fonctionnement de l'outil. Troisièment, à notre connaissance il n'existe pas des travaux d'une part qui exploitent des données structurées comme celles de l'entreprise pour constituer des ressources sémantiques, et d'autre part qui mesurent l'impact de l'enrichissement sur un système interactif de regroupement de flux de textes. Dans cette thèse, nous proposons la création de ressources permettant d'enrichir les messages courts afin d'améliorer la performance de l'outil du regroupement sémantique de l'entreprise Succeed Together. Ce dernier implémente des méthodes de classification supervisée et non supervisée. Pour constituer ces ressources, nous utilisons des techniques de fouille de données séquentielles. / Taking into account the semantic aspect of the textual data during the classification task has become a real challenge in the last ten years. This difficulty is in addition to the fact that most of the data available on social networks are short texts, which in particular results in making methods based on the "bag of words" representation inefficient. The approach proposed in this research project is different from the approaches proposed in previous work on the enrichment of short messages for three reasons. First, we do not use external knowledge like Wikipedia because typically short messages that are processed by the company come from specific domains. Secondly, the data to be processed are not used for the creation of resources because of the operation of the tool. Thirdly, to our knowledge there is no work on the one hand, which uses structured data such as the company's data to constitute semantic resources, and on the other hand, which measure the impact of enrichment on a system Interactive grouping of text flows. In this thesis, we propose the creation of resources enabling to enrich the short messages in order to improve the performance of the tool of the semantic grouping of the company Succeed Together. The tool implements supervised and unsupervised classification methods. To build these resources, we use sequential data mining techniques.

Les Séries Temporelles d'Images Satellitaires (STIS), visant la même scène en évolution, sont très intéressantes parce qu'elles acquièrent conjointement des informations temporelles et spatiales. L'extraction de ces informations pour aider les experts dans l'interprétation des données satellitaires devient une nécessité impérieuse. Dans ce mémoire, nous exposons comment on peut adapter l'extraction de motifs séquentiels fréquents à ce contexte spatio-temporel dans le but d'identifier des ensembles de pixels connexes qui partagent la même évolution temporelle. La démarche originale est basée sur la conjonction de la contrainte de support avec différentes contraintes de connexité qui peuvent filtrer ou élaguer l'espace de recherche pour obtenir efficacement des motifs séquentiels fréquents groupés (MSFG) avec signification pour l'utilisateur. La méthode d'extraction proposée est non supervisée et basée sur le niveau pixel. Pour vérifier la généricité du concept de MSFG et la capacité de la méthode proposée d'offrir des résultats intéressants à partir des SITS, sont réalisées des expérimentations sur des données réelles optiques et radar. / The Satellite Image Time Series (SITS), aiming the same scene in evolution, are of high interest as they capture both spatial and temporal information. The extraction of this infor- mation to help the experts interpreting the satellite data becomes a stringent necessity. In this work, we expound how to adapt frequent sequential patterns extraction to this spatiotemporal context in order to identify sets of connected pixels sharing a same temporal evolution. The original approach is based on the conjunction of support constraint with different constraints based on pixel connectivity that can filter or prune the search space in order to efficiently ob- tain Grouped Frequent Sequential (GFS) patterns that are meaningful to the end user. The proposed extraction method is unsupervised and pixel level based. To verify the generality of GFS-pattern concept and the proposed method capability to offer interesting results from SITS, real data experiments on optical and radar data are presented.

Submitted by Daniel Chada (danielc2112@gmail.com) on 2017-01-10T13:25:02Z No. of bitstreams: 1 chada.phd.2017.01.09.pdf: 5177057 bytes, checksum: a6174d9f2ba0b373776e750def2a23aa (MD5) / Approved for entry into archive by ÁUREA CORRÊA DA FONSECA CORRÊA DA FONSECA (aurea.fonseca@fgv.br) on 2017-01-12T14:03:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 chada.phd.2017.01.09.pdf: 5177057 bytes, checksum: a6174d9f2ba0b373776e750def2a23aa (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-23T11:48:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 chada.phd.2017.01.09.pdf: 5177057 bytes, checksum: a6174d9f2ba0b373776e750def2a23aa (MD5) Previous issue date: 2016-12-08 / Este trabalho consiste em três contribuições independentes do âmbito da modelagem cognitiva ao campo de management science. O primeiro aborda Experience Recognition, uma teoria inicialmente introduzida por Linhares e Freitas [91]. Aqui ela é estendida e delineada, além de se discutir suas contribuições para a ciência cognitiva e management science. A segunda contribuição introduz a framework cognitiva chamada Rotational Sparse Distributed Memory, e fornece uma aplicação-exemplo de suas características como substrato para um fortemente relevante campo da management science: redes semânticas. A contribuição final aplica Rotational Sparse Distributed Memory para a modelagem de motifs de rede, flexibilidade dinâmica e organização hierárquica, três resultados de forte impacto na literatura recente de neurociência. A relevância de uma abordagem baseada na modelagem neurocientífica para a decision science é discutida. / This work is comprised of three independent contributions from the realm of cognitive modeling to management science. The first addresses Experience Recognition, a theory first introduced by Linhares and Freitas [91]. Here it is extended and better defined, and also its contribution to cognitive science and management science are discussed. The second contribution introduces a cognitive framework called Rotational Sparse Distributed Memory, and provides a sample application of its characteristics as a substrate for a highly relevant subject in management science: semantic networks. The final contribution applies Rotational Sparse Distributed Memory to modeling network motifs, dynamic flexibility and hierarchical organization, all highly impactful results in recent neuroscience literature. The relevance of a neuroscientific modeling approach towards a cognitive view of decision science are discussed.

The sufficiency of Jesus Christ in the African Church is challenged by the widespread spiritual insecurity in African Christians, prompting them to hold on to ATR. The wholistic securing power of ATR challenges the sufficiency Christ's salvation to Africans. Proposing African Christological motifs alone is inadequate to induce confidence upon Christ. The African worldview must further be transformed inline with the implications of the victory of the Cross over Satan. Indeed, Christ has fully liberated African Christians from Satan's authority, placed them in his kingdom, and transformed them into a glorious state. However, because of the Fall, salvation, before the eschaton can never result in the utopian order envisioned in ATR. Suffering does not necessarily indicate satanic harassment. It is a fact of the fallen world. African Christians stand secured in Christ; therefore, they must hold on to their faith. / Systematic Theology and Theological Ethics / M.Th. (Systematic Theology)

La recherche dans le domaine de l’informatique neuro-inspirée suscite beaucoup d'intérêt depuis quelques années. Avec des applications potentielles dans des domaines tels que le traitement de données à grande échelle, la robotique ou encore les systèmes autonomes intelligents pour ne citer qu'eux, des paradigmes de calcul bio-inspirés sont étudies pour la prochaine génération solutions informatiques (post-Moore, non-Von Neumann) ultra-basse consommation. Dans ce travail, nous discutons les rôles que les différentes technologies de mémoire résistive non-volatiles émergentes (RRAM), notamment (i) Phase Change Memory (PCM), (ii) Conductive-Bridge Memory (CBRAM) et de la mémoire basée sur une structure Metal-Oxide (OXRAM) peuvent jouer dans des dispositifs neuromorphiques dédies. Nous nous concentrons sur l'émulation des effets de plasticité synaptique comme la potentialisation à long terme (Long Term Potentiation, LTP), la dépression à long terme (Long Term Depression, LTD) et la théorie STDP (Spike-Timing Dependent Plasticity) avec des synapses RRAM. Nous avons développé à la fois de nouvelles architectures de faiblement énergivore, des méthodologies de programmation ainsi que des règles d’apprentissages simplifiées inspirées de la théorie STDP spécifiquement optimisées pour certaines technologies RRAM. Nous montrons l’implémentation de systèmes neuromorphiques a grande échelle et efficace énergétiquement selon deux approches différentes: (i) des synapses multi-niveaux déterministes et (ii) des synapses stochastiques binaires. Des prototypes d'applications telles que l’extraction de schéma visuel et auditif complexe sont également montres en utilisant des réseaux de neurones impulsionnels (Feed-forward Spiking Neural Network, SNN). Nous introduisons également une nouvelle méthodologie pour concevoir des neurones stochastiques très compacts qui exploitent les caractéristiques physiques intrinsèques des appareils CBRAM. / Research in the field of neuromorphic- and cognitive- computing has generated a lot of interest in recent years. With potential application in fields such as large-scale data driven computing, robotics, intelligent autonomous systems to name a few, bio-inspired computing paradigms are being investigated as the next generation (post-Moore, non-Von Neumann) ultra-low power computing solutions. In this work we discuss the role that different emerging non-volatile resistive memory technologies (RRAM), specifically (i) Phase Change Memory (PCM), (ii) Conductive-Bridge Memory (CBRAM) and Metal-Oxide based Memory (OXRAM) can play in dedicated neuromorphic hardware. We focus on the emulation of synaptic plasticity effects such as long-term potentiation (LTP), long term depression (LTD) and spike-timing dependent plasticity (STDP) with RRAM synapses. We developed novel low-power architectures, programming methodologies, and simplified STDP-like learning rules, optimized specifically for some RRAM technologies. We show the implementation of large-scale energy efficient neuromorphic systems with two different approaches (i) deterministic multi-level synapses and (ii) stochastic-binary synapses. Prototype applications such as complex visual- and auditory- pattern extraction are also shown using feed-forward spiking neural networks (SNN). We also introduce a novel methodology to design low-area efficient stochastic neurons that exploit intrinsic physical effects of CBRAM devices.

Du fait de sa complexité, le fonctionnement du cerveau est exploré par des méthodes très diverses, telles que la neurophysiologie et les neurosciences cognitives, et à des échelles variées, allant de l'observation de l'organe dans son ensemble jusqu'aux molécules impliquées dans les processus biologiques. Ici, nous proposons une étude à l'échelle cellulaire qui s'intéresse à deux briques élémentaires du cerveau : les neurones et les cellules gliales. L'approche choisie est la biophysique, de part les outils utilisés et les questions abordées sous l'angle de la physique. L'originalité de ce travail est d'utiliser des cellules primaires du cerveau dans un souci de proximité avec l'in vivo, au sein de systèmes in vitro dont la structure chimique et physique est contrôlé à l'échelle micrométrique. Utilisant les outils de la microélectronique pour un contrôle robuste des paramètres physico-chimiques de l'environnement cellulaire, ce travail s'intéresse à deux aspects de la biologie du cerveau : la polarisation neuronale, et la sensibilité des cellules gliales aux propriétés mécaniques de leur environnement. A noter que ces deux questions sont étroitement imbriquées lors de la réparation d'une lésion. La première est cruciale pour la directionalité de la transmission de signaux électriques et chimiques et se traduit par une rupture de symétrie dans la morphologie du neurone. La seconde intervient dans les mécanismes de recolonisation des lésions, dont les propriétés mécaniques sont altérées., Les études quantitatives menées au cours de cette thèse portent essentiellement sur la phénoménologie de la croissance de ces deux types de cellules et leur réponse à des contraintes géométriques ou mécaniques. L'objectif in fine est d'élucider quelques mécanismes moléculaires associés aux modifications de la structure cellulaire et donc du cytosquelette. Un des résultats significatifs de ce travail est le contrôle de la polarisation neuronale par le simple contrôle de la morphologie cellulaire. Ce résultat ouvre la possibilité de développer des architectures neuronales contrôlées in vitro à l'échelle de la cellule individuelle. / The complex structure of the brain is explored by various methods, such as neurophysiology and cognitive neuroscience. This exploration occurs at different scales, from the observation of this organ as a whole entity to molecules involved in biological processes. Here, we propose a study at the cellular scale that focuses on two building elements of brain: neurons and glial cells. Our approach reachs biophysics field for two main reasons: tools that are used and the physical approach to the issues. The originality of our work is to keep close to the in vivo by using primary brain cells in in vitro systems, where chemical and physical environments are controled at micrometric scale. Microelectronic tools are employed to provide a reliable control of the physical and chemical cellular environment. This work focuses on two aspects of brain cell biology: neuronal polarization and glial cell sensitivity to mechanical properties of their environment. As an example, these two issues are involved in injured brains. The first is crucial for the directionality of the transmission of electrical and chemical signals and is associated to a break of symmetry in neuron morphology. The second occurs in recolonization mechanisms of lesions, whose mechanical properties are impaired. During this thesis, quantitative studies are performed on these two cell types, focusing on their growth and their response to geometrical and mechanical constraints. The final aim is to elucidate some molecular mechanisms underlying changes of the cellular structure, and therefore of the cytoskeleton. A significant outcome of this work is the control of the neuronal polarization by a simple control of cell morphology. This result opens the possibility to develop controlled neural architectures in vitro with a single cell precision.

Les études consacrées à la représentation du mariage dans les textes narratifs au XVIe siècle cherchent le plus souvent à mettre en rapport l’image du lien conjugal construite par les récits avec les débats de l’époque. Nous avons voulu combiner cette approche, relevant davantage de l’histoire des idées, à une analyse des formes littéraires en nous interrogeant sur le rôle joué par le thème du mariage dans les évolutions du genre narratif à la Renaissance.Nous menons notre enquête sur un ensemble de douze fictions narratives en prose, de composition française, écrites entre 1515 et 1559. Durant cette période, le mariage se trouve au cœur de nombreuses controverses théologico-politiques et les regards portés sur la vie conjugale se modifient. En nous appuyant sur un travail de contextualisation historique, nous croisons une approche thématique avec une réflexion sur la poétique narrative pour étudier la structuration des intrigues, la construction des personnages et les dispositifs didactiques et herméneutiques des textes. La comparaison de nos récits à d’autres œuvres – contemporaines ou antérieures, françaises ou étrangères – fait apparaître, au cours de notre période, un renouvellement de la matière narrative autour du mariage. L’accent mis sur certaines situations matrimoniales et les enjeux spécifiques qui leur sont associés à l’époque se révèlent être un ferment favorable à l’apparition de structures narratives innovantes. Le mariage joue en particulier un rôle déterminant dans l’orientation des récits brefs vers le genre de l’histoire tragique et dans l’apparition de formes romanesques originales à travers lesquelles on voit s’élaborer le genre du roman sentimental. / In most cases, studies devoted to the representation of marriage in narrative texts of the 16th century aim to link the image of the marriage bond as elaborated in the narratives to the controversies of the time. In order to show how the theme of marriage has played a part in the development of the narrative genre in the French Renaissance, we have decided to combine such an approach, which is rather based on the history of ideas, with an analysis of literary styles.We have conducted our survey on a set of twelve prose narrative fictions written in French between 1515 and 1559. Marriage was then at the heart of many theological-political controversies and married life started to be seen in a new light. Basing our work on historical contextualization, we have intertwined a thematic approach with a reflection on narrative poetics so as to study the plot structure and characterization as well as the didactic and hermeneutic systems of the texts. Comparing these narratives with other literary works – contemporary or prior, French or foreign – has enabled us to highlight a renewal of the narrative matter related to marriage themes during that period. The emphasis put on certain matrimonial situations and the related specific challenges in those days created favourable grounds for the advent of innovative narrative structures. Marriage stories have particularly contributed to orienting short stories towards the style of tragic stories and to giving birth to original novelistic forms in which the early stirrings of the style of the sentimental novel can be seen.