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Induction de requêtes guidée par schéma / Schema-Guided Query Induction

Champavère, Jérôme 10 September 2010 (has links)
La plupart des outils existants pour définir des requêtes de sélection de nœuds sur les documents XML présupposent des connaissances techniques de la part de l'utilisateur. L'induction de requêtes supervisée est un moyen d'élaborer des tâches d'extraction d'information sans ces prérequis. Dans un tel système, une interface graphique permet à l'utilisateur d'annoter des documents qui servent d'exemples. Un algorithme d'apprentissage est alors utilisé pour inférer la requête. Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser les connaissances fournies par le schéma XML dans les algorithmes d'induction de requêtes basés sur une technique d'inférence grammaticale. En tant que langages réguliers d'arbres, les schémas peuvent être facilement représentés par des automates d'arbres. Leur utilisation dans des algorithmes d'inférence d'automates apparaît donc particulièrement appropriée. Nous en distinguons deux.- La première est de contraindre la requête inférée à être consistante avec le schéma. Pour cela, nous avons mis au point un test d'inclusion efficace dans les automates d'arbres factorisés déterministes, un nouveau modèle d'automates permettant de représenter les DTD de façon compacte.- La seconde est que les informations contenues dans le schéma peuvent être précieuses pour les heuristiques d'élagage, nécessaires en pratique. Nous caractérisons la classe de requêtes apprenables à partir d'un ensemble d'arbres annotés élagués, à savoir les requêtes stables.Nous avons implémenté et testé nos algorithmes d'induction de requêtes guidée par schéma. Les résultats de nos expériences montrent que l'usage du schéma permet d'améliorer l'apprentissage. / Most existing tools for defining node-selecting queries over XML documents require technical skills from the user. Inductive query learning is a way of designing information extraction tasks without any prior knowledge. In such a system, the user annotates some example documents with a graphical interface. A learning algorithm is then used in order to infer the query.In this thesis, we suggest to use the knowledge provided by XML schemas into query induction algorithms based on grammatical inferencetechniques. As regular tree languages, schemas can be easily represented by tree automata. Thus their use is especially appropriate to automata inference algorithms. We distinguish two of them.- The first idea is to constrain inferred queries to be consistent with the schema. For this purpose, we have designed an efficient inclusion test in deterministic factorized tree automata, a model of automata we have defined in order to represent DTDs in a compact manner.- The second idea is that information contained in XML schemas might be useful for tree pruning heuristics, which are necessary in practice. We characterize the class of queries that can be learned from a sample of pruned annotated trees, namely stable queries.We have implemented and tested our schema-guided query induction algorithms. The results of our experiments show that schema-guidance improves the learning process.
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Méthodes des moments pour l’inférence de systèmes séquentiels linéaires rationnels / Learning rational linear sequential systems using the method of moments

Glaude, Hadrien 08 July 2016 (has links)
L’apprentissage de modèles stochastiques générant des séquences a de nombreuses applications en traitement de la parole, du langage ou bien encore en bio-informatique. Les Automates à Multiplicité (MA) sont des modèles graphiques à variables latentes qui englobent une grande variété de systèmes linéaires pouvant en particulier représenter des langues stochastiques, des processus stochastiques ainsi que des processus contrôlés. Les algorithmes traditionnels d’apprentissage comme celui de Baum-Welch sont itératifs, lent et peuvent converger vers des optima locaux. Une alternative récente consiste à utiliser la méthode des moments (MoM) pour concevoir des algorithmes rapides et consistent avec des garanties pseudo-PAC. Cependant, les algorithmes basés sur la MoM ont deux inconvénients principaux. Tout d'abord, les garanties PAC ne sont valides que si la dimension du modèle appris correspond à la dimension du modèle cible. Deuxièmement, bien que les algorithmes basés sur la MoM apprennent une fonction proche de la distribution cible, la plupart ne contraignent pas celle-ci à être une distribution. Ainsi, un modèle appris à partir d’un nombre fini d’exemples peut renvoyer des valeurs négatives et qui ne somment pas à un. Ainsi, cette thèse s’adresse à ces deux problèmes. D’abord, nous proposons un élargissement des garanties théoriques pour les modèles compressés, ainsi qu’un algorithme spectral régularisé qui adapte la taille du modèle aux données. Puis, une application en guerre électronique est aussi proposée pour le séquencement des écoutes du récepteur superhétérodyne. D’autre part, nous dérivons de nouveaux algorithmes d’apprentissage ne souffrant pas du problème des probabilités négatives et dont certains bénéficient de garanties PAC. / Learning stochastic models generating sequences has many applications in natural language processing, speech recognitions or bioinformatics. Multiplicity Automata (MA) are graphical latent variable models that encompass a wide variety of linear systems. In particular, they can model stochastic languages, stochastic processes and controlled processes. Traditional learning algorithms such as the one of Baum-Welch are iterative, slow and may converge to local optima. A recent alternative is to use the Method of Moments (MoM) to design consistent and fast algorithms with pseudo-PAC guarantees. However, MoM-based algorithms have two main disadvantages. First, the PAC guarantees hold only if the size of the learned model corresponds to the size of the target model. Second, although these algorithms learn a function close to the target distribution, most do not ensure it will be a distribution. Thus, a model learned from a finite number of examples may return negative values or values that do not sum to one. This thesis addresses both problems. First, we extend the theoretical guarantees for compressed models, and propose a regularized spectral algorithm that adjusts the size of the model to the data. Then, an application in electronic warfare is proposed to sequence of the dwells of a super-heterodyne receiver. Finally, we design new learning algorithms based on the MoM that do not suffer the problem of negative probabilities. We show for one of them pseudo-PAC guarantees.
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Normalisation et apprentissage de transductions d'arbres en mots / Normalization and learning of tree to words transductions

Laurence, Grégoire 04 June 2014 (has links)
Le stockage et la gestion de données sont des questions centrales en informatique. La structuration sous forme d'arbres est devenue la norme (XML, JSON). Pour en assurer la pérennité et l'échange efficace des données, il est nécessaire d'identifier de nouveaux mécanismes de transformations automatisables. Nous nous concentrons sur l'étude de transformations d'arbres en mots représentées par des machines à états finies. Nous définissons les transducteurs séquentiels d'arbres en mots ne pouvant utiliser qu'une et unique fois chaque nœud de l'arbre d'entrée pour décider de la production. En réduisant le problème d'équivalence des transducteurs séquentiels à celui des morphismes appliqués à des grammaires algébriques (Plandowski, 95), nous prouvons qu'il est décidable en temps polynomial. Cette thèse introduit la notion de transducteur travailleur, forme normalisée de transducteurs séquentiels, cherchant à produire la sortie le «plus tôt possible» dans la transduction. A l'aide d'un algorithme de normalisation et de minimisation, nous prouvons qu'il existe un représentant canonique, unique transducteur travailleur minimal, pour chaque transduction de notre classe. La décision de l’existence d’un transducteur séquentiel représentant un échantillon, i.e. paires d'entrées et sorties d'une transformation, est prouvée NP-difficile. Nous proposons un algorithme d'apprentissage produisant à partir d'un échantillon le transducteur canonique le représentant, ou échouant, le tout en restant polynomial. Cet algorithme se base sur des techniques d'inférence grammaticales et sur l'adaptation du théorème de Myhill-Nerode. / Storage, management and sharing of data are central issues in computer science. Structuring data in trees has become a standard (XML, JSON). To ensure preservation and quick exchange of data, one must identify new mechanisms to automatize such transformations. We focus on the study of tree to words transformations represented by finite state machines. We define sequential tree to words transducers, that use each node of the input tree exactly once to produce an output. Using reduction to the equivalence problem of morphisms applied to context-free grammars (Plandowski, 95), we prove that equivalence of sequential transducers is decidable in polynomial time. We introduce the concept of earliest transducer, sequential transducers normal form, which aim to produce output "as soon as possible" during the transduction. Using normalization and minimization algorithms, we prove the existence of a canonical transducer, unique, minimal and earliest, for each transduction of our class. Deciding the existence of a transducer representing a sample, i.e. pairs of input and output of a transformation, is proved NP-hard. Thus, we propose a learning algorithm that generate a canonical transducer from a sample, or fail, while remaining polynomial. This algorithm is based on grammatical inference techniques and the adaptation of a Myhill-Nerode theorem.
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Méthodes spectrales pour l'inférence grammaticale probabiliste de langages stochastiques rationnels

Bailly, Raphael 12 December 2011 (has links)
Nous nous plaçons dans le cadre de l’inférence grammaticale probabiliste. Il s’agit, étant donnée une distribution p sur un ensemble de chaînes S∗ inconnue, d’inférer un modèle probabiliste pour p à partir d’un échantillon fini S d’observations supposé i.i.d. selon p. L’inférence gram- maticale se concentre avant tout sur la structure du modèle, et la convergence de l’estimation des paramètres. Les modèles probabilistes dont il sera question ici sont les automates pondérés, ou WA. Les fonctions qu’ils modélisent sont appelées séries rationnelles. Dans un premier temps, nous étudierons la possibilité de trouver un critère de convergence absolue pour de telles séries. Par la suite, nous introduirons un type d’algorithme pour l’inférence de distributions rationnelles (i.e. distributions modélisées par un WA), basé sur des méthodes spectrales. Nous montrerons comment adapter cet algorithme pour l’appliquer au domaine, assez proche, des distributions sur les arbres. Enfin, nous tenterons d’utiliser cet algorithme d’inférence dans un contexte plus statistique d’estimation de densité. / Our framework is the probabilistic grammatical inference. That is, given an unknown distribution p on a set of string S∗ , to infer a probabilistic model for p from a sample S of observations assumed to be i.i.d. according to p. Grammatical inference focuses primarily on the structure of the probabilistic model, and the convergence of parameter estimate. Probabilistic models which will be considered here are weighted automata, or WA. The series they model are called rational series. Initially, we study the possibility of finding an absolute convergence criterion for such series. Subsequently, we introduce a algorithm for the inference of rational distrbutions (i.e. distributions modeled by WA), based on spectral methods. We will show how to fit this algorithm to the domain, fairly close, of rational distributions on trees. Finally, we will try to see how to use the spectral algorithm in a more statistical way, in a density estimation task.
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Normalization and learning of transducers on trees and words / Normalisation et apprentissage de transducteurs d’arbres et de mots

Boiret, Adrien 07 November 2016 (has links)
Le développement du Web a motivé l’apparition de nombreux types de formats de données semi-structurées pour les problèmes liés aux technologies du Web, comme le traitement des documents ou la gestion de base de données.Nous étudions ici la conversion des données semi-structurées d’un schéma à un autre. Pour le traitement de documents, c’est la technologie XML qui offre la solution la plus puissante à ce problème. En XML, les données semi-structurée sont des arbres de données dont les schémas peuvent être définis par des automates d’arbres avec contraintes sur les valeurs de données. Les transformations de documents sont spécifiées en XSLT, un langage fonctionnel muni de requêtes logiques XPath. Le cœur de XSLT correspond aux transducteurs d’arbres à macros avec navigation par requêtes XPath.Nous proposons de nouveaux algorithmes pour l’apprentissage des transducteurs d’arbres, basés sur des méthodes d’inférence grammaticale. Nous abordons la restriction de schéma, l’anticipation (lookahead), ou la concaténation dans la sortie.1. Nous donnons une forme normale et un algorithme d’apprentissage dans le modèle de Gold avec des ressources limitées pour les transducteurs d’arbres de haut en bas déterministes avec une inspection de domaine régulière.2. Nous montrons comment apprendre des fonctions rationnelles, décrites par les transducteurs de mots déterministes avec anticipation. Nous proposons une nouvelle forme normale qui permet un apprentissage avec des ressources polynomiales.3. Pour les transducteurs arbre-vers-mot linéaires, qui permet la concaténation dans sa sortie, nous présentons une forme normale, et montrons comment décider l’équivalence en temps polynomial. / Since the arrival of the Web, various kinds of semi-structured data formats were introduced in the areas of computer science and technology relevant for the Web, such as document processing, database management, knowledge representation, and information exchange. In this thesis, we study the conversion of semi-structured data from one schema to another.For document processing, the most powerful solutions to this problem were proposed by the XML technology. In the XML format, semi-structured data is restricted to data trees, so that schemas can be defined by tree automata, possibly enhanced by constraints on data values. Document transformations can be defined in XSLT, a purely functional programming language with logical XPath queries. The core of XSLT are macros tree transducers with navigation by XPath queries.We contribute new learning algorithms on tree transducers, that are based on methods from grammatical inference. We address three limitiations of previous approaches: schema restrictions, lookaheads, and concatenation in the output.1. For deterministic top-down tree transducers with regular domain inspection, we show a normal form and a Gold style learning algorithm in with limited resources.2. We show how to learn rational functions, described by deterministic transducers of words with lookahead. We propose a new normal form for such transducers which provides a compromise between lookahead and state minimization, that leads to a learning algorithm in Gold’s learning model with polynomial resources.3. For linear tree-to-word transducers with concatenation in the output, we present a normal form and show how to decide equivalence in polynomial time.
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Cross-model queries and schemas : complexity and learning / Requêtes et schémas hétérogènes : complexité et apprentissage

Ciucanu, Radu 01 July 2015 (has links)
La spécification de requêtes est généralement une tâche difficile pour les utilisateurs non-experts. Le problème devient encore plus difficile quand les utilisateurs ont besoin d'interroger des bases de données de grande taille et donc difficiles à visualiser. Le schéma pourrait aider à cette spécification, mais celui-ci manque souvent ou est incomplet quand les données viennent de sources hétérogènes. Dans cette thèse, nous abordons le problème de la spécification de requêtes pour les utilisateurs non-experts. Nous identifions deux approches pour attaquer ce problème : apprendre les requêtes à partir d'exemples ou transformer les données dans un format plus facilement interrogeable par l'utilisateur. Nos contributions suivent ces deux directions et concernent trois modèles de données parmi les plus populaires : XML, relationnel et orienté graphe. Cette thèse comprend deux parties, consacrées à (i) la définition et la transformation de schémas, et (ii) l'apprentissage de schémas et de requêtes. Dans la première partie, nous définissons des formalismes de schémas pour les documents XML non-ordonnés et nous analysons leurs propriétés computationnelles; nous étudions également la complexité du problème d'échange de données entre une source relationnelle et une cible orientée graphe. Dans la deuxième partie, nous étudions le problème de l'apprentissage à partir d'exemples pour les schémas XML proposés dans la première partie, ainsi que pour les requêtes de jointures relationnelles et les requêtes de chemins sur les graphes. Nous proposons notamment un scénario interactif qui permet d'aider des utilisateurs non-experts à définir des requêtes dans ces deux classes. / Specifying a database query using a formal query language is typically a challenging task for non-expert users. In the context of big data, this problem becomes even harder because it requires the users to deal with database instances of large size and hence difficult to visualize. Such instances usually lack a schema to help the users specify their queries, or have an incomplete schema as they come from disparate data sources. In this thesis, we address the problem of query specification for non-expert users. We identify two possible approaches for tackling this problem: learning queries from examples and translating the data in a format that the user finds easier to query. Our contributions are aligned with these two complementary directions and span over three of the most popular data models: XML, relational, and graph. This thesis consists of two parts, dedicated to (i) schema definition and translation, and to (ii) learning schemas and queries. In the first part, we define schema formalisms for unordered XML and we analyze their computational properties; we also study the complexity of the data exchange problem in the setting of a relational source and a graph target database. In the second part, we investigate the problem of learning from examples the schemas for unordered XML proposed in the first part, as well as relational join queries and path queries on graph databases. The interactive scenario that we propose for these two classes of queries is immediately applicable to assisting non-expert users in the process of query specification.
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Inférence grammaticale en situations bruitées

Tantini, Frédéric 09 June 2009 (has links) (PDF)
L'inférence grammaticale s'intéresse à l'apprentissage automatique de langages formels. Ces derniers sont organisés en plusieurs classes formant la hiérarchie de Chomsky. Parmi elles, les langages réguliers, reconnus par des automates finis déterministes, forment la classe la plus « simple » à apprendre : l'apprentissage des automates a largement été étudié et a donné naissance à plusieurs algorithmes d'inférence grammaticale.<br /><br />Toutefois, un problème concernant les données est devenu crucial : celui du bruit. Des propositions d'algorithmes ont vu le jour pour essayer de résoudre ce problème, mais nous montrons que les résultats ne sont toujours pas satisfaisants, y compris pour les langages réguliers. Or, puisqu'ils forment la base de la hiérarchie de Chomsky, ce sont toutes les classes de la hiérarchie qui ne peuvent être apprises en situations bruitées.<br /><br />Aussi, nous proposons une nouvelle classe de langages qui semble ne pas souffrir de ce handicap : celle des boules de mots. Nous démontrons que cette classe, de prime abord peu orthodoxe mais utilisée dans de nombreuses applications comme la correction orthographique ou la recherche de plus proches voisins, reste identifiable à la limite même lorsque les données d'apprentissage subissent l'influence d'un bruit non statistique.<br /><br />De plus, nous introduisons les requêtes de correction basées sur la distance d'édition et nous présentons un algorithme d'apprentissage des boules de mots à partir de telles requêtes. Nous montrons expérimentalement que de simples heuristiques a posteriori suffisent à le rendre résistant lorsque l'oracle répond approximativement à de telles requêtes. Ceci justifie encore une<br />fois la robustesse des boules de mots au bruit.<br /><br />Contrairement aux idées reçues, le bruit n'est donc pas une malédiction en inférence grammaticale : les langages à base de distance offrent de nouvelles perspectives.
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Syntaxe, raisonnement et génomes

Nicolas, Jacques 13 May 2008 (has links) (PDF)
J'ai travaillé sur les problèmes de modélisation du vivant avec l'hypothèse fondamentale qu'il s'agit de machines symboliques et la volonté d'aider le chercheur en biologie à traiter avec le bon niveau d'abstraction ces machines. Le cœur de mes travaux considère les ensembles de séquences que forment les macromolécules du vivant comme des langages formels et cherche à approfondir les concepts nécessaires pour mener à bien leur analyse linguistique. Il faut tout d'abord étudier le contenu lexical des séquences génomiques, son vocabulaire. Au niveau élémentaire, les facteurs répétés fournissent les unités de sens de la séquence. Cependant, la notion naturelle de répétition dans l'ADN est beaucoup plus complexe et nécessite à la fois d'être formalisée et d'être accompagnée d'une algorithmique de recherche spécialisée. J'ai particulièrement développé cet aspect dans l'étude d'éléments génétiques mobiles à l'intérieur d'un génome ou entre deux génomes. J'ai également travaillé sur le niveau syntaxique, ce qui a mené à l'élaboration d'un langage, Logol, qui permet au biologiste de construire un modèle grammatical hypothétique puis de le tester sur des séquences génomiques. Le langage défini autorise en particulier une notion de variable de chaîne avec une face abstraite qui représente la chaîne d'origine et une face concrète pour les différentes instances copies de cette chaîne d'origine. Ce cadre a été validé sur plusieurs problèmes biologiques de recherche de protéines ou d'éléments génétiques, dont la découverte de récepteurs olfactifs chez le chien et la découverte de défensines humaines. Lorsqu'aucun modèle n'est disponible, il faut tenter de l'inférer à partir d'exemples de séquences. J'ai lancé une série de recherches tant théoriques que pratiques sur ce thème. Au niveau théorique, le problème difficile de l'inférence de grammaires algébriques a été abordé à partir d'ordres partiels sur les non-terminaux ou les arbres de dérivation. La classe mieux maîtrisable des langages réguliers a fait l'objet des travaux les plus approfondis, sur une représentation par automates d'états finis. L'inférence devient alors un problème d'optimisation par gestion d'un ensemble de contraintes dynamiques sur les équivalences d'états. Du point de vue pratique, nous avons tout particulièrement étudié ces problèmes d'inférence sur des séquences de protéines, par exemple en étudiant la prédiction de certaines liaisons (ponts disulfures) entre des sites distants sur la séquence. Enfin, je propose à la fin de mon document d'habilitation un projet pour aborder de façon plus transdisciplinaire la modélisation du vivant en tant que machine symbolique. Les questions que pose la biologie, science expérimentale par excellence, s'expriment majoritairement en termes de raisonnement hypothétique. Je propose de mener des recherches en vue de la mise au point d'un assistant d'expérimentation biochimique sur puce sur cultures cellulaires. Le but global est le développement d'un environnement permettant de relier en boucle expérimentation, observations et acquisition de connaissances, en utilisant un système complet de raisonnement automatique (apprentissage abductif et inductif et planification).
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Modéliser l'acquisition de la syntaxe du langage naturel via l'hypothèse de la primauté du sens

Tellier, Isabelle 08 December 2005 (has links) (PDF)
L'objet de ce travail est la modélisation informatique de la capacité d'apprentissage de la syntaxe de leur langue naturelle par les enfants. Une synthèse des connaissances psycho-linguistiques sur la question est donc tout d'abord proposée. Le point de vue adopté pour la modélisation accorde une place privilégiée à la sémantique, qui est supposée acquise avant la syntaxe. Le Principe de compositionnalité, éventuellement adapté, est mis à contribution pour formaliser les liens entre syntaxe et sémantique, et le modèle d'apprentissage ''à la limite'' par exemples positifs de Gold est choisi pour régir les conditions de l'apprentissage. Nous présentons dans ce contexte divers résultats d'apprenabilité de classes de grammaires catégorielles à partir de divers types de données qui véhiculent des informations sémantiques. Nous montrons que, dans tous les cas, la sémantique contribue à spécifier les structures sous-jacentes aux énoncés, et à réduire ainsi l'espace de recherche des algorithmes d'apprentissage.
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Induction de requêtes guidée par schéma

Champavère, Jérôme 10 September 2010 (has links) (PDF)
XML est un langage générique de description de données destiné à l'origine au stockage, au traitement et à l'échange d'informations sur Internet ; il s'agit aujourd'hui d'un format standard pour les communautés bases de données, documents ou technologies Web, qui est utilisé dans de nombreuses applications. Le format des données traitées par celles-ci est généralement spécifié par un schéma XML. Il s'agit d'une méta-description permettant de contraindre la structure et le type des données des documents XML qui le respectent.<br/><br/> Interroger les documents afin d'en extraire des informations est une tâche essentielle en informatique. Les requêtes de sélection de nœuds sont ainsi à la base de la transformation de documents XML. Cependant, la plupart des outils existants pour définir des requêtes sur les documents XML présupposent des connaissances techniques de la part de l'utilisateur. L'induction de requêtes supervisée est au contraire un moyen d'élaborer des tâches d'extraction d'information sans prérequis. Dans un tel système, une interface graphique permet à l'utilisateur d'annoter des documents qui servent d'exemples. Un algorithme d'apprentissage est alors utilisé pour inférer la requête.<br/><br/> Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser les connaissances fournies par le schéma XML dans les algorithmes d'induction de requêtes basés sur une technique d'inférence grammaticale. En tant que langages réguliers d'arbres, les schémas peuvent être facilement représentés par des automates d'arbres. Leur utilisation dans des algorithmes d'inférence d'automates apparaît donc particulièrement appropriée. Nous en avons distingué deux.<br/><br/> 1. La première idée est de contraindre la requête inférée à être consistante avec le schéma. Pour cela, nous avons mis au point un test d'inclusion efficace dans les automates d'arbres factorisés déterministes, un modèle d'automates permettant de représenter les DTD de façon compacte que nous avons introduit.<br/><br/> 2. La seconde idée est que les informations contenues dans le schéma peuvent être précieuses pour élaguer les arbres correspondants à des documents annotés. L'élagage est nécessaire lorsque les documents traités sont gros et/ou annotés partiellement. En contrepartie, il n'est plus possible d'inférer toutes les requêtes régulières. Nous donnons une caractérisation de la classe de requêtes apprenables à partir d'un ensemble d'arbres annotés élagués, à savoir les requêtes stables.<br/><br/> Nous avons implémenté et testé nos algorithmes d'induction de requêtes guidée par schéma. Le système développé permet de simuler le comportement d'un utilisateur lors de la définition d'une nouvelle requête. Les résultats de nos expériences soutiennent la pertinence de notre approche. Ils montrent en effet que l'usage du schéma permet d'améliorer l'apprentissage.

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