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Generating fully 3D terrains is a dificult task, meaning that we need to store a lot of data or do a lot of computing or both. We can reduce or completly eliminate the data srorage by using a procedural approch, but this is where the problem gets realy computationaly costly and the CUDA platform comes in. CUDA kernels runinng parallely on graphic accelerators can rapidly decrease time needed for computation, allowing even these complex calculations to work in real time or even better. Finding its use in game or movie industry.

[pt] A extração e visualização de isosuperfícies de campos escalares são importantes para inspeções e análises de modelos em diversas áreas. Uma isosuperfície é representada por uma malha de triângulos que aproxima um conjunto de nível do volume de dados. O foco deste trabalho é a extração e visualização de isosuperfícies de modelos de reservatório de petróleo, representados por malhas de hexaedros levemente côncavos. Para uma melhor representação das isosuperfícies, optou-se pela substituição de triângulos planares por superfícies curvas. Para assegurar a extração de superfícies contínuas e suaves, este trabalho propõe o uso de envelopes para determinação das normais. A técnica proposta é implementada em GPU com uso de subdivisão adaptativa das superfícies. / [en] The extraction and visualization of isosurfaces of scalar fields are important for inspections and analysis of models in several areas. An isosurface is represented by a mesh of triangles that approximates a level set of a data volume. The main focus of this work is the extraction and visualization of isosurfaces of black oil reservoir models, represented by hexahedral meshes with slightly concave cells. For a better representation of the isosurfaces, we have opted to replace planar triangles for curved patches. To ensure the extraction of continuous and smooth surfaces, this work proposes the use of envelopes to determine normals. The proposed technique is implemented in GPU with the usage of adaptive subdivision of patches.

Le contexte particulier de la pandémie de la COVID-19 a engendré pour tous des bouleversements sociaux et économiques et plusieurs mesures exceptionnelles ont été mises en place, dont celle du couvre-feu, imposée au Québec en date du 9 janvier 2021 à 20 h 00. Les politiques adoptées pour atténuer la propagation de la COVID-19 constituent une expérience sociale sans précédent. La théorie des activités routinières prédit que les mesures qui influencent les activités sociales auront un impact certain sur la criminalité. Le couvre-feu a considérablement réduit les probabilités d’un tel regroupement, du moins pendant une période définie (par exemple, de 20 h 00 à 5 h 00). Il est possible que le couvre-feu ait pu avoir un impact sur la délinquance, mais aussi sur son déplacement dans l'espace et dans le temps. L’objectif de cette recherche est d’évaluer l’impact du couvre-feu imposé en janvier 2021 sur la criminalité dans la ville de Montréal. Plus spécifiquement, ce mémoire vise à évaluer : (1) s’il y a eu une augmentation ou une diminution de la criminalité, tout en examinant l’impact sur les différents types de crimes, (2) les heures de commission des délits et les types de lieux affectés par ces variations. Les analyses de type spatio-temporelles sont basées sur les données officielles de la criminalité du Service de police de la ville de Montréal (SPVM). Alors que la plupart des études disponibles jusqu'à présent se sont penchées sur l'impact du COVID sur le nombre de crimes (enregistrés), celle-ci recherche spécifiquement l'existence de déplacement dans l'espace et dans le temps. Ce mémoire apporte donc une contribution importante à la littérature sur les impacts d’un couvre-feu sur le crime. En effet, les résultats indiquent que la criminalité diminue initialement à la suite de l’imposition du couvre-feu, cependant cette perturbation est temporaire uniquement. De plus, un déplacement temporel est constaté puisque les taux de crimes sont plus élevés dans les heures où la mesure n’est pas en vigueur. Au niveau géographique, il n’y a pas de déplacement spatial de la criminalité observé à la suite du couvre-feu. Il est intéressant pour les décideurs de connaître les impacts de ce type de mesure sur la criminalité. / The particular context of the COVID-19 pandemic has caused social and economic upheavals for all and several exceptional measures have been put in place, including a curfew, imposed in Quebec on January 9, 2021 at 8:00 p.m. The policies adopted to mitigate the propagation of COVID-19 are an unprecedented social experiment. Routine activity theory predicts that measures that influence social activities will significantly impact crime. The curfew has greatly reduced the likelihood of such a gathering, at least for a defined period (e.g., from 8:00 p.m. to 5:00 a.m.). It is possible that the curfew could have impacted not only crime but also its movement in space and time. This research aims to assess the impact of the curfew on crime in the city of Montreal. More specifically, it aims to assess: (1) whether there has been an increase or a decrease in crime while examining the impact on different types of crime, (2) the times of commission of the offences and the types of locations affected by these variations. Spatio-temporal analyses are based on official crime data from the police department of Montreal. While most studies available so far have looked at the impact of COVID on the number of (recorded) crimes, this one specifically seeks the existence of displacement in space and in time. This dissertation contributes significantly to the literature on the impacts of a curfew on crime. Indeed, the results indicate that crime initially decreases following the imposition of the curfew, but this disruption is only temporary. Additionally, a temporal displacement is observed as crime rates are higher during the hours when the curfew is not in effect. There are no indicators of spatial displacement due to the curfew. Understanding the impacts of such measures on crime is important for policymakers.

L'analyse en ligne OLAP permet une navigation interactive dans les données, une visualisation rapide de l'information et une exploration de la structure multidimensionnelle des données. Une des limites est de se restreindre à des aspects exploratoires et navigationnels. De plus, avec l'avènement des données complexes (données multi-format et/ou multi-structure et/ou multi-source et/ou multi-modale et/ou multi-version), l'analyse en ligne doit s'adapter à la nature spécifique de ces données tout en gardant l'esprit de l'OLAP. Les opérateurs OLAP sont définis pour des données classiques et sont souvent inadaptés quand il s'agit de données complexes par exemple composées de textes, images, son ou vidéos. Les limites de l'OLAP ainsi que la spécificité des données complexes nécessitent une évolution ou adaptation de l'OLAP. Il devient nécessaire de : (1) enrichir les possibilités de l'analyse OLAP en la dotant de nouvelles possibilités ; (2) créer une analyse en ligne adaptée aux données complexes ; (3) faire évoluer l'OLAP vers une analyse sémantique des données. Dans cette vaste problématique, nous choisissons de traiter les questions d'agrégation et visualisation des données complexes, de réorganisation du cube pour identifier des régions d'analyse intéressantes, et d'étendre l'OLAP à des possibilités d'explication et de prédiction. Pour toutes ces questions, nous essayons également de tenir compte de la sémantique véhiculée par les données. Pour apporter des premières solutions, nous orientons vers une combinaison des principes de l'OLAP, de la fouille de données et de la recherche d'information. Afin d'introduire une analyse explicative dans l'OLAP, nous faisons une recherche guidée de règles d'association dans le cube. Cela nous conduit à modifier la définition du support et de la confiance d'une règle. Les arbres de régression nous permettent de proposer à l'utilisateur de faire de la prédiction dans le cube et d'avoir ainsi une démarche de type What If Analysis. Pour l'analyse des données complexes, deux méthodes factorielles (AFC et ACM) rendent possible la visualisation des faits dans un cube et la détection de régions intéressantes en réorganisant les dimensions du cube. Nous proposons également une agrégation sémantique des faits et une nouvelle hiérarchie de dimension construite automatiquement grâce aux principes d'une méthode de classification (CAH). Nos propositions sont une première démonstration de la faisabilité de combiner l'OLAP à d'autres techniques comme la fouille de données et la recherche d'information pour faire significativement évoluer l'analyse en ligne et s'adapter aux données complexes. L'OLAP a commencé à s'adapter à leur structure et à leur spécificité (XOLAP - XML OLAP, SOLAP - spatial OLAP). Mais il faut aller au delà et nous pensons qu'un des défis est d'extraire et d'analyser (en ligne) la sémantique contenue dans les données complexes. Ce point constitue un véritable verrou scientifique mais qui est que partiellement abordé par la communauté scientifique. Il faudrait également identifier tous les problèmes posés par les données complexes et ce quels que soient leur nature, contexte ou spécificités. Nous voulons poursuivre nos travaux dans cette voie et faire évoluer l'OLAP vers une nouvelle génération d'analyse en ligne : l'OLAP sémantique. Les problèmes majeurs à traiter seront comment : (1) modéliser toutes les formes de données complexes, leur sémantique et leurs liens ; (2) analyser en ligne les données complexes ; (3) Intégrer les connaissances de l'utilisateur dans le processus de l'analyse ?

Le travail présenté dans cette thèse traite de l'exploration et de la manipulation des résumés de bases de données de taille significative. Les résumés produits par le système SaintEtiQ sont des vues matérialisées multi-niveaux de classes homogènes de données, présentées sous forme de collections d'étiquettes floues disponibles sur chaque attribut. La contribution de cette thèse repose sur trois points. En premier lieu nous avons défini un modèle de données logique appelé partition de résumés, par analogie avec les cubes de données OLAP, dans le but d'offrir à l'utilisateur final un outil de présentation des données sous forme condensée et adaptée à l'analyse. En second lieu, nous avons défini une collection d'opérateurs algébriques sur l'espace multidimensionnel des partitions de résumés. Ces opérateurs sont à la base d'une algèbre de manipulation des résumés. Cette algèbre prend en compte les spécificités du modèle de résumé que nous traitons. Nous avons adapté la ma jorité des opéra- teurs d'analyse proposés dans les systèmes OLAP. Ainsi, nous avons identifié : les opérateurs de base issus de l'algèbre relationnelle, les opérateurs de changement de granularité et les opérateurs de restructuration. Ces résultats offrent de nouvelles perspectives pour l'exploitation effective des résumés dans un système décisionnel. Finalement, pour compléter ce travail, nous nous sommes intéressés à la représen- tation des résumés et des partitions de résumés linguistiques, notamment pour en fournir une présentation claire et concise à l'utilisateur final. Appliquée à une hiérar- chie de résumés produite par le système SaintEtiQ, l'approche tente de construire des prototypes flous représentant les résumés.

La fissuration à chaud est un défaut majeur rencontré en solidification des alliages d'aluminium. Elle est liée à l'incapacité du liquide de s'écouler dans les zones où des porosités sont présentes, ne permettant pas de les refermer avant qu'elles gagnent en volume. Pour comprendre la fissuration à chaud, il est crucial de développer nos connaissances du comportement mécanique de la zone pâteuse. Pour cela, il est très utile d'effectuer des expériences de microtomographie aux rayons X et des simulations mécaniques sur des volumes élémentaires représentatifs. Dans cette thèse, nous proposons de coupler les deux approches en initialisant une simulation par éléments finis grâce à des données de microtomographie issues d'un test de traction isotherme d'un alliage d'aluminium-cuivre à l'état pâteux. Cette approche originale nous donne directement accès à la réalité expérimentale et permet des comparaisons des évolutions numérique et expérimentale de l'éprouvette. Nous expliquons dans un premier temps comment obtenir la représentation numérique à l'aide de l'algorithme des marching cubes et de la méthode d'immersion de volume. Nous présentons ensuite notre modèle numérique qui s'appuie sur une résolution monolithique des équations de Stokes. Une fois le champ de vitesse obtenu dans l'ensemble des phases solide, liquide et gazeuse, nous utilisons une méthode level set dans un formalisme eulérien afin de faire évoluer la morphologie de notre échantillon numérique. Malgré la simplicité du modèle, les résultats expérimentaux et numériques montrent un accord raisonnable en ce qui concerne la propagation de l'air à l'intérieur de l'échantillon.

In this project, a prototype visual data mining tool was developed, allowing users to interactively investigate large multi-dimensional datasets visually (using 2D visualization techniques) using so called drill-down, roll-up and slicing operations. The project included all steps of the development, from writing specifications and designing the program to implementing and evaluating it. Using ideas from data warehousing, custom methods for storing pre-computed aggregations of data (commonly referred to as materialized views) and retrieving data from these were developed and implemented in order to achieve higher performance on large datasets. View materialization enables the program to easily fetch or calculate a view using other views, something which can yield significant performance gains if view sizes are much smaller than the underlying raw dataset. The choice of which views to materialize was done in an automated manner using a well-known algorithm - the greedy algorithm for view materialization - which selects the fraction of all possible views that is likely (but not guaranteed) to yield the best performance gain. The use of materialized views was shown to have good potential to increase performance for large datasets, with an average speedup (compared to on-the-fly queries) between 20 and 70 for a test dataset containing 500~000 rows. The end result was a program combining flexibility with good performance, which was also reflected by good scores in a user-acceptance test, with participants from the company where this project was carried out.

The modular nature of metal−organic materials allows for tuning their properties to meet a specific application through careful design of the molecular precursors, i.e. information encoding at the molecular level. Research in this area is highly interdisciplinary where synthetic organic chemistry, in silico modeling, and various analytical techniques merge together to afford better understanding of the basic science involved and eventually to result in enhanced control over the properties of targeted materials.