Dans cette thèse, nous étudions les problèmes de l'hétérogénéité et du consensus dans un Web sémantique d'entreprise. Dans le Web sémantique, une extension du Web actuel, la sémantique des ressources est rendue explicite pour que les machines et les agents puissent les « comprendre » et les traiter automatiquement, afin de faciliter les tâches des utilisateurs finaux. Un Web sémantique d'entreprise est un tel web sémantique dédié à une entreprise, une organisation. L'objectif de cette thèse est de permettre la construction et l'exploitation d'un tel Web sémantique, dans une organisation hétérogène comportant différentes sources de connaissances et différentes catégories d'utilisateurs, sans éliminer l'hétérogénéité mais en faisant cohabiter entre l'hétérogénéité et le consensus dans l'organisation tout entière. Dans la première partie, nous approfondissons le problème de l'hétérogénéité des ontologies. L'ontologie est un des éléments fondamentaux dans le Web sémantique. Plusieurs ontologies différentes peuvent co-exister dans une organisation hétérogène. Pour faciliter l'échange des informations et des connaissances encodées dans différentes ontologies, nous étudions des algorithmes permettant d'aligner des ontologies déjà existantes. Les algorithmes proposés permettent de mettre en correspondance les ontologies représentées dans les langages RDF(S) et OWL recommandés par le W3C pour le Web sémantique. Ces algorithmes sont évalués grâce à des campagnes d'évaluation des outils d'alignement d'ontologies. Dans la deuxième partie, nous nous intéressons au problème de la construction de nouvelles ontologies dans une organisation hétérogène mais en prenant en compte différents points de vue, différentes terminologies des personnes, des groupes voire des communautés diverses au sein de cette organisation. Une telle ontologie, appelée ontologie multi-points de vue, permet de faire cohabiter à la fois l'hétérogénéité et le consensus dans une organisation hétérogène. Nous proposons un modèle de représentation des connaissances multi-points de vue, appelé MVP, et un langage d'ontologie multi-points de vue, qui est une extension du langage d'ontologie OWL, appelé MVP-OWL, pour permettre de construire et d'exploiter des ontologies multi-points de vue dans un Web sémantique d'entreprise.

Parmi les procédés de soudage, la simulation numérique du soudage par résistance électrique par points offre l'avantage d'un calcul direct des sources de chaleur par couplage électro-thermique. En revanche, les données nécessaires pour décrire les contacts sont rares et difficiles à mesurer. Comme pour les autres procédés<br />de soudage, la difficulté principale en simulation numérique est la disponibilité de données d'entrée à toutes températures depuis l'ambiante jusqu'au-delà de la fusion. Le couplage des premiers modèles électrothermiques avec des modèles mécaniques permet un bon accord entre expérience et simulation. Une fois qu'un modèle a été validé selon tous les domaines physiques concernés, des résultats comme les cycles thermiques, la taille de soudure ou les contraintes, déformations et état métallurgique résiduels peuvent être utilisés pour mieux comprendre le procédé, pour le piloter ou pour modéliser le comportement des soudures.

Nous présentons ici l'étude d'un problème de mécanique spatiale, le transfert en temps minimal vers une orbite géostationnaire. Plus précisément, nous nous intéressons à un cas particulier : le transfert mono-entrée. Reprenant les méthodes et les résultats des études précédentes, le transfert mono-entrée optimal est calculé et montre des performances excellentes compte tenu des contraintes supplémentaires introduites sur la direction de la poussée. Le contrôle optimal étant discontinu, nous introduisons deux approximations lisses. Nous considérons tout d'abord une approximation Riemanienne avec la moyennation du transfert en minimum d'énergie avec relaxation de la contrainte sur le contrôle : l'étude de la métrique Riemannienne associée montre que, dans des coordonnées adaptées, les trajectoires optimales sont des droites. Nous relions ensuite le transfert mono-entrée à des transferts bi-entrée contraints mais lisses et utilisons les conditions lisses du deuxième ordre sur ces approximations : cette procédure nous permet notamment de valider l'efficacité de la méthode de tir simple sur le transfert mono-entrée.

Cette thèse est organisée autour d'une problématique centrale : l'étude théorique de l'effet Kondo dans les fermions lourds, lorsque les ions magnétiques sont en forte concentration.<br /><br />Dans une première partie, l'influence sur le réseau Kondo, d'une variation du nombre d'électrons de conduction est étudiée à basse température (problème de l'épuisement). Cet effet peut s'observer expérimentalement sur des composés de Cérium ou d'Uranium, dont la température de cohérence peut être bien plus petite que la température de Kondo à une impureté. Par des approches analytiques et numériques, le problème est résolu dans la limite ``grand-N'',<br />où N est le nombre de composantes du spin effectif. Alors que les modèles à une seule impureté sont caractérisés à basse température par une unique échelle d'énergie T_K, cette thèse confirme l'existence, pour le réseau Kondo, d'une deuxième échelle T*, caractéristique de l'apparition du comportement de liquide de Fermi, et définie à partir des propriétés physiques du système (thermodynamiques, magnétiques et de transport).<br /><br />Dans la deuxième partie, les effets du désordre et de la frustration magnétique du réseau Kondo sont étudiés analytiquement, dans le formalisme de la théorie du champ dynamique moyen, en considérant la limite ``grand-N''. Un point critique quantique (QCP) est obtenu, entre un régime de liquide de Fermi lourd et un régime de liquide de<br />spin. Les propriétés physiques du système sont calculées dans la phase Kondo, qui présente une très forte diminution de T* et de T_K à l'approche du QCP. Ce résultat est à corréler avec la forte masse effective observée expérimentalement pour le composé LiV$_{2}$O$_{4}$.<br /><br />Enfin, la troisième partie présente une étude préliminaire et les étapes principales du calcul permettant de déterminer numériquement le diagramme de phase magnétique du modèle d'Anderson périodique, par la méthode du champ dynamique moyen.

La conception collaborative s'attache à la mise en commun d'intérêts et d'acteurs divers dans le but d'atteindre un propos commun qui est le développement de produits via le partage d'informations, d'interactions et de connaissances avec un certain niveau de coordination entre ces activités variées. Pour supporter cette coopération, les fonctions, jalonnant le cycle de vie produit, doivent disposer d'une information à la fois complète, précise et mise à jour sur tous les aspects du produit, des moyens et procédés de production et des gammes. Cette information partagée peut être structurée ou non, géographiquement délocalisée, partielle voire incomplète, difficilement localisable ou identifiable, porteuse d'une sémantique différente selon le métier.<br />Mes travaux récents s'articulent essentiellement autour de la modélisation de connaissances multi-points de vue support au processus de conception et réalisation de produit manufacturier.<br />Dans ce contexte, mon projet de recherche, présenté dans mon mémoire d'HDR, vise à mettre en place un cadre de méga-modélisation englobant les concepts des différents modèles et méta-modèles, inhérents aux métiers rencontrés, mais aussi un certain nombre d'autres choses concourant à l'utilisation ad hoc de ce cadre de modélisation.

The purpose of this project was to record the private archaeological collection of the Keene family, which was previously unknown to the professional community. While at the two sites, Keene Redfield site (8Ja1847) and Keene Dog Pond site (8Ja1848), in Jackson County, northwest Florida, USF archaeologists also conducted field investigations to look for prehistoric cultural materials in undisturbed contexts. This research was conducted at the request of the Keene family. The field crew systematically documented, cataloged and photographed each artifact in the Keene collection while at the sites. Surface survey and testing were also carried out in order to determine site boundaries, occupation and function. Over 1,000 artifacts from every time period from the transitional Paleo-Indian/Early Archaic through the Mississippian were documented from the collection. Field investigations resulted in the location and investigation of undisturbed cultural strata below the plow zone, enabling the researchers to obtain radiocarbon dates from these deposits. Evidence of hunting and gathering activities and of tool processing including repair, sharpening and possible re-use was found at both sites. This work allowed for the publication of two previously unknown, rich archaeological sites and for a better understanding of the prehistoric activities and functions of this region of the southeast. While participating in this public archaeology project, several other similar opportunities presented themselves, providing USF archaeologists with the ability to maintain a presence in the area to continue public archaeology efforts to engage the community and encourage appropriate participation and good stewardship of these types of private sites.

This study focuses on the Sun's influence on the motion near the triangular libration points of the Earth-Moon system. It is known that there exists a very strong resonant perturbation near those points that produces large deviations from the libration points, with an amplitude of about 250,000 km and a period of 1,500 days. However, it has been shown that it is possible to find initial conditions that negate the effects of that perturbation, even resulting in stable, although very large, periodic orbits. Using two different models, the goal of this research is to determine the initial configurations of the Earth-Moon-Sun system that produce minimal deviations from the libration points, and to provide a better understanding of the dynamics of this highly nonlinear problem. First, the Bicircular Problem (BCP) is considered, which is an idealized model of the Earth-Moon-Sun System. The impact of the initial configuration of the Earth-Moon-Sun system is studied for various propagation times and it is found that there exist two initial configurations that produce minimal deviations from L₄ or L₅. The resulting trajectories are very sensitive to the initial configuration, as the mean deviation from the libration points can decrease by 30,000 km with less than a degree change in the initial configuration. Two critical initial configurations of the system were identified that could allow a particle to remain within 30,000 km of the libration points for as long as desired. A more realistic model, based on JPL ephemerides, is also used, and the influence of the initial epoch on the motion near the triangular points is studied. Through the year 2007, 51 epochs are found that produce apparently stable librational motion near L₄, and 60 near L₅. But the motion observed depends greatly on the initial epoch. Some epochs are even found to significantly reduce the deviation from L₄ and L₅, with the spacecraft remaining within at most 90,000 km from the triangular points for upwards of 3,000 days. Similarly to what was observed in the BCP, these trajectories are found to be extremely sensitive to the initial epoch. / text

This thesis explores stochastic modeling and Bayesian inference strategies in the context of the following three problems: 1) Modeling the complex interactions between and within molecules; 2) Extracting information from stepwise signals that are commonly found in biophysical experiments; 3) Improving the computational efficiency of a non-parametric Bayesian inference algorithm. Chapter 1 studies the data from a recent single-molecule biophysical experiment on enzyme kinetics. Using a stochastic network model, we analyze the autocorrelation of experimental fluorescence intensity and the autocorrelation of enzymatic reaction times. This chapter shows that the stochastic network model is capable of explaining the experimental data in depth and further explains why the enzyme molecules behave fundamentally differently from what the classical model predicts. The modern knowledge on the molecular kinetics is often learned through the information extracted from stepwise signals in experiments utilizing fluorescence spectroscopy. Chapter 2 proposes a new Bayesian method to estimate the change-points in stepwise signals. This approach utilizes marginal likelihood as the tool of inference. This chapter illustrates the impact of the choice of prior on the estimator and provides guidelines for setting the prior. Based on the results of simulation study, this method outperforms several existing change-points estimators under certain settings. Furthermore, DNA array CGH data and single molecule data are analyzed with this approach. Chapter 3 focuses on the optional Polya tree, a newly established non-parametric Bayesian approach (Wong and Li 2010). While the existing study shows that the optional Polya tree is promising in analyzing high dimensional data, its applications are hindered by the high computational costs. A heuristic algorithm is proposed in this chapter, with an attempt to speed up the optional Polya tree inference. This study demonstrates that the new algorithm can reduce the running time significantly with a negligible loss of precision. / Statistics

Because software systems are imperfect, developers are forced to fix bugs and add new features. The common way of applying changes to a running system is to stop the application or machine and restart with the new version. Stopping and restarting causes a disruption in service that is at best inconvenient and at worst causes revenue loss and compromises safety. Dynamic software updating (DSU) addresses these problems by updating programs while they execute. Prior DSU systems for managed languages like Java and C# lack necessary functionality: they are inefficient and do not support updates that occur commonly in practice. This dissertation presents the design and implementation of Jvolve, a DSU system for Java. Jvolve's combination of flexibility, safety, and efficiency is a significant advance over prior approaches. Our key contribution is the extension and integration of existing Virtual Machine services with safe, flexible, and efficient dynamic updating functionality. Our approach is flexible enough to support a large class of updates, guarantees type-safety, and imposes no space or time overheads on steady-state execution. Jvolve supports many common updates. Users can add, delete, and change existing classes. Changes may add or remove fields and methods, replace existing ones, and change type signatures. Changes may occur at any level of the class hierarchy. To initialize new fields and update existing ones, Jvolve applies class and object transformer functions, the former for static fields and the latter for object instance fields. These features cover many updates seen in practice. Jvolve supports 20 of 22 updates to three open-source programs---Jetty web server, JavaEmailServer, and CrossFTP server---based on actual releases occurring over a one to two year period. This support is substantially more flexible than prior systems. Jvolve is safe. It relies on bytecode verification to statically type-check updated classes. To avoid dynamic type errors due to the timing of an update, Jvolve stops the executing threads at a DSU safe point and then applies the update. DSU safe points are a subset of VM safe points, where it is safe to perform garbage collection and thread scheduling. DSU safe points further restrict the methods that may be on each thread's stack, depending on the update. Restricted methods include updated methods for code consistency and safety, and user-specified methods for semantic safety. Jvolve installs return barriers and uses on-stack replacement to speed up reaching a safe point when necessary. While Jvolve does not guarantee that it will reach a DSU safe point, in our multithreaded benchmarks it almost always does. Jvolve includes a tool that automatically generates default object transformers which initialize new and changed fields to default values and retain values of unchanged fields in heap objects. If needed, programmers may customize the default transformers. Jvolve is the first dynamic updating system to extend the garbage collector to identify and transform all object instances of updated types. This dissertation introduces the concept of object-specific state transformers to repair application heap state for certain classes of bugs that corrupt part of the heap, and a novel methodology that employes dynamic analysis to automatically generate these transformers. Jvolve's eager object transformation design and implementation supports the widest class of updates to date. Finally, Jvolve is efficient. It imposes no overhead during steady-state execution. During an update, it imposes overheads to classloading and garbage collection. After an update, the adaptive compilation system will incrementally optimize the updated code in its usual fashion. Jvolve is the first full-featured dynamic updating system that imposes no steady-state overhead. In summary, Jvolve is the most-featured, most flexible, safest, and best-performing dynamic updating system for Java and marks a significant step towards practical support for dynamic updates in managed language virtual machines. / text

Στην εργασία αυτή ασχολούμαστε με την αξιοποίηση των δεδομένων από διαφορετικά κοινωνικά δίκτυα (πιο συγκεκριμένα από Foursquare και Facebook) με σκοπό να ταυτοποιήσουμε τις ίδιες τοποθεσίες (ή αλλιώς σημεία ενδιαφέροντος) που έχουν εισαχθεί σε αυτά τα δίκτυα. Το πρόβλημα της ταυτοποίησης είναι σημαντικό να λυθεί διότι έτσι θα μπορούσε να αποκτηθεί μια καλύτερη εικόνα για τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών με το φυσικό περιβάλλον με τη χρήση των μέσων κοινωνικής δικτύωσης (social data). Αυτό σημαίνει ταυτόχρονα και καλύτερη ανάλυση και αξιοποίηση αυτών δεδομένων, αφού θα έχουμε αναγνωρίσει μεγάλο μέρος των κοινών σημείων ενδιαφέροντος από ετερογενή σύνολα δεδομένων από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Μια λύση στο πρόβλημα είναι η χρήση των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, που θα αποφασίζουν αν ένα ζεύγος σημείων αντιπροσωπεύει το ίδιο σημείο ενδιαφέροντος. / In this paper we deal with the exploitation of data from different social networks (more specifically from Foursquare and Facebook) in order to identify the same locations (or landmarks ) introduced in these networks . The problem of identification is important to solve it so he could get a better picture of the user interactions with the natural environment through the use of social media (social data). This means simultaneously and better analysis and use of such data , since we recognize much of the common points of interest from heterogeneous datasets from social media . One solution to this problem is the use of machine learning algorithms , which will decide whether a pair of points represents the same point of interest .