La transformation de modèles consiste à transformer un modèle source en un modèle cible conformément à des méta-modèles source et cible. Nous distinguons deux types de transformations. La première est exogène où les méta-modèles source et cible représentent des formalismes différents et où tous les éléments du modèle source sont transformés. Quand elle concerne un même formalisme, la transformation est endogène. Ce type de transformation nécessite généralement deux étapes : l’identification des éléments du modèle source à transformer, puis la transformation de ces éléments. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons trois principales contributions liées à ces problèmes de transformation. La première contribution est l’automatisation des transformations des modèles. Nous proposons de considérer le problème de transformation comme un problème d'optimisation combinatoire où un modèle cible peut être automatiquement généré à partir d'un nombre réduit d'exemples de transformations. Cette première contribution peut être appliquée aux transformations exogènes ou endogènes (après la détection des éléments à transformer). La deuxième contribution est liée à la transformation endogène où les éléments à transformer du modèle source doivent être détectés. Nous proposons une approche pour la détection des défauts de conception comme étape préalable au refactoring. Cette approche est inspirée du principe de la détection des virus par le système immunitaire humain, appelée sélection négative. L’idée consiste à utiliser de bonnes pratiques d’implémentation pour détecter les parties du code à risque. La troisième contribution vise à tester un mécanisme de transformation en utilisant une fonction oracle pour détecter les erreurs. Nous avons adapté le mécanisme de sélection négative qui consiste à considérer comme une erreur toute déviation entre les traces de transformation à évaluer et une base d’exemples contenant des traces de transformation de bonne qualité. La fonction oracle calcule cette dissimilarité et les erreurs sont ordonnées selon ce score. Les différentes contributions ont été évaluées sur d’importants projets et les résultats obtenus montrent leurs efficacités. / Model transformations take as input a source model and generate as output a target model. The source and target models conform to given meta-models. We distinguish between two transformation categories. Exogenous transformations are transformations between models expressed using different languages, and the whole source model is transformed. Endogenous transformations are transformations between models expressed in the same language. For endogenous transformations, two steps are needed: identifying the source model elements to transform and then applying the transformation on them. In this thesis, we propose three principal contributions. The first contribution aims to automate model transformations. The process is seen as an optimization problem where different transformation possibilities are evaluated and, for each possibility, a quality is associated depending on its conformity with a reference set of examples. This first contribution can be applied to exogenous as well as endogenous transformation (after determining the source model elements to transform). The second contribution is related precisely to the detection of elements concerned with endogenous transformations. In this context, we present a new technique for design defect detection. The detection is based on the notion that the more a code deviates from good practice, the more likely it is bad. Taking inspiration from artificial immune systems, we generate a set of detectors that characterize the ways in which a code can diverge from good practices. We then use these detectors to determine how far the code in the assessed systems deviates from normality. The third contribution concerns transformation mechanism testing. The proposed oracle function compares target test cases with a base of examples containing good quality transformation traces, and assigns a risk level based on the dissimilarity between the two. The traces help the tester understand the origin of an error. The three contributions are evaluated with real software projects and the obtained results confirm their efficiencies.

L’objet principal de cette thèse est de proposer des méthodes pour la synthèse de formes qui soient contrôlables et permettent d’imprimer les résultats obtenus. Les imprimantes 3D étant désormais plus faciles d’accès que jamais, les logiciels de modélisation doivent maintenant prendre en compte les contraintes de fabrication imposées par les technologies de fabrication additives. En conséquence, des algorithmes efficaces doivent être développés afin de modéliser les formes complexes qui peuvent être créées par impression 3D. Nous développons des algorithmes pour la synthèse de formes par l’exemple qui prennent en compte le comportement mécanique des structures devant être fabriquées. Toutes les contributions de cette thèse s’intéressent au problème de génération de formes complexes sous contraintes géométriques et objectifs structurels. Dans un premier temps, nous nous intéressons à la gestion des contraintes de fabrication, et proposons une méthode pour synthétiser des structures de support efficaces qui sont bien adaptées aux imprimantes à filament. Dans un deuxième temps, nous prenons en compte le contrôle de l’apparence, et développons de nouvelles méthodes pour la synthèse par l’exemple qui mélangent astucieusement des critères sur visuels, et des contraintes sur le comportement mécanique des objets. Pour finir, nous présentons une méthode passant bien à l’échelle, afin de contrôler les propriétés élastiques des structures imprimées. Nous nous inspirons des méthodes de synthèse de texture procédurales, et proposons un algorithme efficace pour synthétiser des microstructures imprimables et contrôler leurs propriétés élastiques / The main goal of this thesis is to propose methods to synthesize shapes in a controllable manner, with the purpose of being fabricated. As 3D printers grow more accessible than ever, modeling software must now take into account fabrication constraints posed by additive manufacturing technologies. Consequently, efficient algorithms need to be devised to model the complex shapes that can be created through 3D printing. We develop algorithms for by-example shape synthesis that consider the physical behavior of the structure to fabricate. All the contributions of this thesis focus on the problem of generating complex shapes that follow geometric constraints and structural objectives. In a first time, we focus on dealing with fabrication constraints, and propose a method for synthesizing efficient support structures that are well-suited for filament printers. In a second time, we take into account appearance control, and develop new by-example synthesis methods that mixes in a meaningful manner criteria on the appearance of the synthesized shapes, and constraints on their mechanical behavior. Finally, we present a highly scalable method to control the elastic properties of printed structures. We draw inspiration from procedural texture synthesis methods, and propose an efficient algorithm to synthesize printable microstructures with controlled elastic properties

The growth of multimedia content in recent years motivated the research on audio classification and content retrieval area. In this thesis, a general environmental audio classification and retrieval approach is proposed in which higher level semantic classes (outdoor, nature, meeting and violence) are obtained from lower level acoustic classes (emergency alarm, car horn, gun-shot, explosion, automobile, motorcycle, helicopter, wind, water, rain, applause, crowd and laughter). In order to classify an audio sample into acoustic classes, MPEG-7 audio features, Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) feature and Zero Crossing Rate (ZCR) feature are used with Hidden Markov Model (HMM) and Support Vector Machine (SVM) classifiers. Additionally, a new classification method is proposed using Genetic Algorithm (GA) for classification of semantic classes. Query by Example (QBE) and keyword-based query capabilities are implemented for content retrieval.

La transformation de modèles consiste à transformer un modèle source en un modèle cible conformément à des méta-modèles source et cible. Nous distinguons deux types de transformations. La première est exogène où les méta-modèles source et cible représentent des formalismes différents et où tous les éléments du modèle source sont transformés. Quand elle concerne un même formalisme, la transformation est endogène. Ce type de transformation nécessite généralement deux étapes : l’identification des éléments du modèle source à transformer, puis la transformation de ces éléments. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons trois principales contributions liées à ces problèmes de transformation. La première contribution est l’automatisation des transformations des modèles. Nous proposons de considérer le problème de transformation comme un problème d'optimisation combinatoire où un modèle cible peut être automatiquement généré à partir d'un nombre réduit d'exemples de transformations. Cette première contribution peut être appliquée aux transformations exogènes ou endogènes (après la détection des éléments à transformer). La deuxième contribution est liée à la transformation endogène où les éléments à transformer du modèle source doivent être détectés. Nous proposons une approche pour la détection des défauts de conception comme étape préalable au refactoring. Cette approche est inspirée du principe de la détection des virus par le système immunitaire humain, appelée sélection négative. L’idée consiste à utiliser de bonnes pratiques d’implémentation pour détecter les parties du code à risque. La troisième contribution vise à tester un mécanisme de transformation en utilisant une fonction oracle pour détecter les erreurs. Nous avons adapté le mécanisme de sélection négative qui consiste à considérer comme une erreur toute déviation entre les traces de transformation à évaluer et une base d’exemples contenant des traces de transformation de bonne qualité. La fonction oracle calcule cette dissimilarité et les erreurs sont ordonnées selon ce score. Les différentes contributions ont été évaluées sur d’importants projets et les résultats obtenus montrent leurs efficacités. / Model transformations take as input a source model and generate as output a target model. The source and target models conform to given meta-models. We distinguish between two transformation categories. Exogenous transformations are transformations between models expressed using different languages, and the whole source model is transformed. Endogenous transformations are transformations between models expressed in the same language. For endogenous transformations, two steps are needed: identifying the source model elements to transform and then applying the transformation on them. In this thesis, we propose three principal contributions. The first contribution aims to automate model transformations. The process is seen as an optimization problem where different transformation possibilities are evaluated and, for each possibility, a quality is associated depending on its conformity with a reference set of examples. This first contribution can be applied to exogenous as well as endogenous transformation (after determining the source model elements to transform). The second contribution is related precisely to the detection of elements concerned with endogenous transformations. In this context, we present a new technique for design defect detection. The detection is based on the notion that the more a code deviates from good practice, the more likely it is bad. Taking inspiration from artificial immune systems, we generate a set of detectors that characterize the ways in which a code can diverge from good practices. We then use these detectors to determine how far the code in the assessed systems deviates from normality. The third contribution concerns transformation mechanism testing. The proposed oracle function compares target test cases with a base of examples containing good quality transformation traces, and assigns a risk level based on the dissimilarity between the two. The traces help the tester understand the origin of an error. The three contributions are evaluated with real software projects and the obtained results confirm their efficiencies.

Submitted by JAQUELINE PEREIRA CARDOSO REIS (jpcreis@terra.com.br) on 2015-11-29T14:59:01Z No. of bitstreams: 1 Versão Final_Dissertação Jaqueline Reis.pdf: 33799822 bytes, checksum: 31c91f76cfeb3405864a2bc0f94782c8 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2015-12-01T13:04:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Versão Final_Dissertação Jaqueline Reis.pdf: 33799822 bytes, checksum: 31c91f76cfeb3405864a2bc0f94782c8 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2015-12-03T15:39:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Versão Final_Dissertação Jaqueline Reis.pdf: 33799822 bytes, checksum: 31c91f76cfeb3405864a2bc0f94782c8 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-03T15:40:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Versão Final_Dissertação Jaqueline Reis.pdf: 33799822 bytes, checksum: 31c91f76cfeb3405864a2bc0f94782c8 (MD5) Previous issue date: 2015-11-26 / A turbulência dos mercados globais, o acirramento da concorrência, a velocidade das mudanças, a complexidade e a incerteza do cenário político, econômico e social trazem incessantes desafios para as organizações, que buscam responder a esses movimentos dinâmicos com a celeridade necessária, a fim de obter vantagem competitiva e assegurar a sustentabilidade dos negócios. Nessa perspectiva, a liderança tem um papel fundamental por ser capaz de mobilizar e orientar a força de trabalho para o cumprimento das metas organizacionais, uma vez que o líder pode influenciar positivamente e inspirar pessoas a dar o melhor de si em benefício da organização. O engajamento, a motivação e a cooperação que propiciam essa entrega pessoal ocorrem a partir da percepção dos liderados a respeito do comportamento do líder exemplar, o que remete à construção de vínculos de confiança. Em função disso, este trabalho teve como objetivo identificar o estilo de liderança prevalecente em uma unidade de uma instituição financeira, bem como avaliar se este estilo propicia a construção de relações de confiança entre líder e liderados. Para tanto, inicialmente foi realizado um levantamento bibliográfico sobre os temas liderança e confiança. Na sequência, foram aplicados os questionários Multifactor Leadership Questionnaire (MLQ) e Behavioral Trust Inventory (BTI) e realizadas entrevistas, a fim de obter os dados para análise. Como resultado da pesquisa concluiu-se que prevalece na unidade estudada um estilo com traços da liderança transformacional e da liderança transacional recompensa contingente. Ficou evidenciado que esse estilo de liderança constrói vínculos de confiança mútua, demonstrando que as ações do líder fomentam o reconhecimento de sua credibilidade e auxiliam na solução de dilemas de gestão, possibilitando a cooperação espontânea para o alcance dos objetivos estratégicos da instituição. / Factors as turbulence in global markets, increased competition, speed of change, complexity and uncertainty of the political, economic and social scenario bring endless challenges for organizations that seek to respond to these dynamic movements with the necessary speed in order to gain competitive advantage and ensure business sustainability. From this perspective, the leadership has a key role to be able to mobilize and guide the workforce to meet the organizational goals, once the leader can positively influence and inspire people to give their best for the organization’s benefits. Engagement, motivation and cooperation that provide this personal delivery occur from the perception of followers about exemplary leader's behavior, which refers to building trust bonds. As a result, this study aimed to identify the prevalent leadership style in a unit of a financial institution and to assess whether this style provides trust between leader and followers. Thus, it was initially performed a literature review on leadership and trust. Then, the Multifactor Leadership Questionnaire (MLQ) and Behavioral Trust Inventory (BTI) were applied and interviews were performed in order to get the data for analysis. As a result of research, it was concluded that the style with traces of transformational leadership and transactional contingent reward leadership was prevailed in the unit studied. It was evident that this leadership style builds mutual trust bonds, showing that the actions of the leader encourage the recognition of his credibility and help solving management dilemmas, allowing the spontaneous cooperation to achieve the strategic objectives of the institution.

Tato diplomová práce se zabývá moderními přístupy detekce klíčových slov a detekce frází v řečových datech. V úvodní části je seznámení s problematikou a teoretický popis metod pro detekci. Následuje popis reprezentace vstupních datových sad použitých při experimentech a evaluaci. Dále jsou uvedeny metody pro detekci klíčových slov definovaných vzorem. Následně jsou popsány evaluační metody a techniky použité pro skórování. Po provedení experimentů na datových sadách a po evaluaci jsou diskutovány výsledky. V dalším kroku jsou navrženy a poté implementovány moderní postupy vedoucí k vylepšení systému pro detekci a opět je provedena evaluace a diskuze dosažených výsledků. V závěrečné části je práce zhodnocena a jsou zde navrženy další směy vývoje našeho systému. Příloha obsahuje manuál pro používání implementovaných skriptů.

This work contains overview of methods used in the area of Music Information Retrieval, mainly for purposes of searching of musical recordings. Several existing services in the areas of music identification and searching are presented and their methods for unique song identification are described. This work also focuses on possible modifications of these algorithms for searching of cover versions of songs and for the possibility of searching based on voice created examples.

L’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est un paradigme du génie logiciel qui utilise les modèles comme concepts de premier ordre à partir desquels la validation, le code, les tests et la documentation sont dérivés. Ce paradigme met en jeu divers artefacts tels que les modèles, les méta-modèles ou les programmes de transformation des modèles. Dans un contexte industriel, ces artefacts sont de plus en plus complexes. En particulier, leur maintenance demande beaucoup de temps et de ressources. Afin de réduire la complexité des artefacts et le coût de leur maintenance, de nombreux chercheurs se sont intéressés au refactoring de ces artefacts pour améliorer leur qualité. Dans cette thèse, nous proposons d’étudier le refactoring dans l’IDM dans sa globalité, par son application à ces différents artefacts. Dans un premier temps, nous utilisons des patrons de conception spécifiques, comme une connaissance a priori, appliqués aux transformations de modèles comme un véhicule pour le refactoring. Nous procédons d’abord par une phase de détection des patrons de conception avec différentes formes et différents niveaux de complétude. Les occurrences détectées forment ainsi des opportunités de refactoring qui seront exploitées pour aboutir à des formes plus souhaitables et/ou plus complètes de ces patrons de conceptions. Dans le cas d’absence de connaissance a priori, comme les patrons de conception, nous proposons une approche basée sur la programmation génétique, pour apprendre des règles de transformations, capables de détecter des opportunités de refactoring et de les corriger. Comme alternative à la connaissance disponible a priori, l’approche utilise des exemples de paires d’artefacts d’avant et d’après le refactoring, pour ainsi apprendre les règles de refactoring. Nous illustrons cette approche sur le refactoring de modèles. / Model-Driven Engineering (MDE) is a software engineering paradigm that uses models as first-class concepts from which validation, code, testing, and documentation are derived. This paradigm involves various artifacts such as models, meta-models, or model transformation programs. In an industrial context, these artifacts are increasingly complex. In particular, their maintenance is time and resources consuming. In order to reduce the complexity of artifacts and the cost of their maintenance, many researchers have been interested in refactoring these artifacts to improve their quality. In this thesis, we propose to study refactoring in MDE holistically, by its application to these different artifacts. First, we use specific design patterns, as an example of prior knowledge, applied to model transformations to enable refactoring. We first proceed with a detecting phase of design patterns, with different forms and levels of completeness. The detected occurrences thus form refactoring opportunities that will be exploited to implement more desirable and/or more complete forms of these design patterns. In the absence of prior knowledge, such as design patterns, we propose an approach based on genetic programming, to learn transformation rules, capable of detecting refactoring opportunities and correcting them. As an alternative to prior knowledge, our approach uses examples of pairs of artifacts before and after refactoring, in order to learn refactoring rules. We illustrate this approach on model refactoring.

Tato práce se zabývá vyhledáváním výrazů v řeči pomocí mluvených příkladů (QbE STD). Výrazy jsou zadávány v mluvené podobě a jsou vyhledány v množině řečových nahrávek, výstupem vyhledávání je seznam detekcí s jejich skóre a časováním. V práci popisujeme, analyzujeme a srovnáváme tři různé přístupy ke QbE STD v jazykově závislých a jazykově nezávislých podmínkách, s jedním a pěti příklady na dotaz. Pro naše experimenty jsme použili česká, maďarská, anglická a arabská (levantská) data, a pro každý z těchto jazyků jsme natrénovali 3-stavový fonémový rozpoznávač. To nám dalo 16 možných kombinací jazyka pro vyhodnocení a jazyka na kterém byl natrénovaný rozpoznávač. Čtyři kombinace byly tedy závislé na jazyce (language-dependent) a 12 bylo jazykově nezávislých (language-independent). Všechny QbE systémy byly vyhodnoceny na stejných datech a stejných fonémových posteriorních příznacích, pomocí metrik: nesdružené Figure-of-Merit (non pooled FOM) a námi navrhnuté nesdružené Figure-of-Merit se simulací normalizace přes promluvy (utterrance-normalized non-pooled Figure-of-Merit). Ty nám poskytly relevantní údaje pro porovnání těchto QbE přístupů a pro získání lepšího vhledu do jejich chování. QbE přístupy použité v této práci jsou: sekvenční statistické modelování (GMM/HMM), srovnávání vzorů v příznacích (DTW) a srovnávání grafů hypotéz (WFST). Abychom porovnali výsledky QbE přístupů s běžnými STD systémy vyhledávajícími textové výrazy, vyhodnotili jsme jazykově závislé konfigurace také s akustickým detektorem klíčových slov (AKWS) a systémem pro vyhledávání fonémových řetězců v grafech hypotéz (WFSTlat). Jádrem této práce je vývoj, analýza a zlepšení systému WFST QbE STD, který po zlepšení dosahuje podobných výsledků jako DTW systém v jazykově závislých podmínkách.

L’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est un paradigme d’ingénierie du logiciel bien établi, qui préconise l’utilisation de modèles comme artéfacts de premier ordre dans les activités de développement et de maintenance du logiciel. La manipulation de plusieurs modèles durant le cycle de vie du logiciel motive l’usage de transformations de modèles (TM) afin d’automatiser les opérations de génération et de mise à jour des modèles lorsque cela est possible. L’écriture de transformations de modèles demeure cependant une tâche ardue, qui requiert à la fois beaucoup de connaissances et d’efforts, remettant ainsi en question les avantages apportés par l’IDM. Afin de faire face à cette problématique, de nombreux travaux de recherche se sont intéressés à l’automatisation des TM. L’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple (TMPE) constitue, à cet égard, une approche prometteuse. La TMPE a pour objectif d’apprendre des programmes de transformation de modèles à partir d’un ensemble de paires de modèles sources et cibles fournis en guise d’exemples. Dans ce travail, nous proposons un processus d’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple. Ce dernier vise à apprendre des transformations de modèles complexes en s’attaquant à trois exigences constatées, à savoir, l’exploration du contexte dans le modèle source, la vérification de valeurs d’attributs sources et la dérivation d’attributs cibles complexes. Nous validons notre approche de manière expérimentale sur 7 cas de transformations de modèles. Trois des sept transformations apprises permettent d’obtenir des modèles cibles parfaits. De plus, une précision et un rappel supérieurs à 90% sont enregistrés au niveau des modèles cibles obtenus par les quatre transformations restantes. / Model-driven engineering (MDE) is a well-established software engineering paradigm that promotes models as main artifacts in software development and maintenance activities. As several models may be manipulated during the software life-cycle, model transformations (MT) ensure their coherence by automating model generation and update tasks when possible. However, writing model transformations remains a difficult task that requires much knowledge and effort that detract from the benefits brought by the MDE paradigm. To address this issue, much research effort has been directed toward MT automation. Model Transformation by Example (MTBE) is, in this regard, a promising approach. MTBE aims to learn transformation programs starting from a set of source and target model pairs supplied as examples. In this work, we propose a process to learn model transformations from examples. Our process aims to learn complex MT by tackling three observed requirements, namely, context exploration of the source model, source attribute value testing, and complex target attribute derivation. We experimentally evaluate our approach on seven model transformation problems. The learned transformation programs are able to produce perfect target models in three transformation cases, whereas, precision and recall higher than 90% are recorded for the four remaining ones.