Les membres de la famille des 5-phosphatases d’inositols polyphosphates et de phosphoinositides sont des enzymes caractérisées par la présence de deux domaines catalytiques conservés qui hydrolysent un phosphate en position 5 sur un noyau inositol. SKIP (Skeletal Muscle and Kidney enriched Inositol Phosphatase), également appelée Pps (Putative PI 5-phosphatase) est un des derniers membres de la famille des 5-phosphatases à avoir été découvert à ce jour. Cette enzyme hydrolyse majoritairement le phosphatidylinositol-4,5-bisphosphate (PtdIns(4,5)P2) et le phosphatidylinositol-3,4,5-trisphosphate (PtdIns(3,4,5)P3). Les phosphoinositides (PtdIns) représentent environ 10% des lipides membranaires et sont impliqués dans de nombreuses cascades de signalisation cellulaire conduisant, entre autres, à la prolifération, l’apoptose, la différenciation, la sécrétion, le trafic vésiculaire et la mobilité cellulaire.<p>Des études de surexpression de SKIP en cellules tendent à montrer que cette protéine pourrait jouer un rôle de régulateur négatif dans la formation du cytosquelette d’actine et/ou dans la voie de signalisation de l’insuline. <p><p>Afin d’étudier in vivo la fonction de la protéine SKIP chez la souris, nous avons décidé de générer des souris transgéniques surexprimant cette protéine de manière conditionnelle. Dans ce but, nous avons infecté des embryons murins par des lentivirus porteurs d’un transgène SKIP et avons obtenu, après réimplantation des embryons infectés dans des femelles pseudogestantes, deux lignées de souris transgéniques. Celles-ci ont ensuite été croisées avec des souris exprimant la recombinase Cre de manière ubiquitaire afin de pouvoir activer la transcription de SKIP dans l’ensemble des organes. Des expériences de Western blot, de dosage d’activité 5-phosphatase ainsi que des PCR en temps réel sont venus confirmer la présence de la protéine transgénique et de son activité catalytique.<p>L’ensemble des expériences qui ont été menées du point de vue phénotypique tend à montrer que dans notre modèle, la surexpression de SKIP ne provoque aucune anomalie évidente du point de vue anatomique, glycémique ou immunologique. Toutefois, des expériences concernant la physiologie rénale ont été réalisées sur base des résultats d’immunohistochimie et nous ont permis de détecter une anomalie dans les mécanismes de réabsorption d’eau ainsi que dans l’expression et la phosphorylation des canaux hydriques AQP2.<p> / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

This thesis is an exloration and exposition of a highly efficient shallow neural network algorithm called word2vec, which was developed by T. Mikolov et al. in order to create vector representations of a language vocabulary such that information about the meaning and usage of the vocabulary words is encoded in the vector space structure. Chapter 1 introduces natural language processing, vector representations of language vocabularies, and the word2vec algorithm. Chapter 2 reviews the basic mathematical theory of deterministic convex optimization. Chapter 3 provides background on some concepts from computer science that are used in the word2vec algorithm: Huffman trees, neural networks, and binary cross-entropy. Chapter 4 provides a detailed discussion of the word2vec algorithm itself and includes a discussion of continuous bag of words, skip-gram, hierarchical softmax, and negative sampling. Finally, Chapter 5 explores some applications of vector representations: word categorization, analogy completion, and language translation assistance.

In this thesis, two different architecture designs of a Multi-Layer Perceptron network have been implemented. One architecture being an ordinary MLP, and in the other adding DenseNet inspired skip connections to an MLP architecture. The models were used and evaluated on the classification task, where the goal was to classify if subjects were diagnosed with Parkinson’s disease or not based on vocal features. The models were trained on an openly available dataset for Parkinson’s classification and evaluated on a hold-out set from this dataset and on two datasets recorded in another sound recording environment than the training data. The thesis searched for the answer to two questions; How insensitive models for Parkinson’s classification are to the sound recording environment and how the proposed skip connections in an MLP model could help improve performance and generalization capacity. The thesis results show that the sound environment affects the accuracy. Nevertheless, it concludes that one would be able to overcome this with more time and allow for good accuracy when models are exposed to data from a new sound environment than the training data. As for the question, if the skip connections improve accuracy and generalization, the thesis cannot draw any broad conclusions due to the data that were used. The models had, in general, the best performance with shallow networks, and it is with deeper networks that the skip connections are argued to help improve these attributes. However, when evaluating on the data from a different sound recording environment than the training data, the skip connections had the best performance in two out of three tests. / I denna avhandling har två olika arkitektur designer för ett artificiellt flerskikts neuralt nätverk implementerats. En arkitektur som följer konventionen för ett vanlig MLP nätverk, samt en ny arkitektur som introducerar DenseNet inspirerade genvägs kopplingar i MLP nätverk. Modellerna användes och utvärderades för klassificering, vars mål var att urskilja försökspersoner som friska eller diagnostiserade med Parkinsons sjukdom baserat på röst attribut. Modellerna tränades på ett öppet tillgänglig dataset för Parkinsons klassificering och utvärderades på en delmängd av denna data som inte hade använts för träningen, samt två dataset som kommer från en annan ljudinspelnings miljö än datan för träningen. Avhandlingen sökte efter svaret på två frågor; Hur okänsliga modeller för Parkinsons klassificering är för ljudinspelnings miljön och hur de föreslagna genvägs kopplingarna i en MLP-modell kan bidra till att förbättra prestanda och generalisering kapacitet. Resultaten av avhandlingen visar att ljudmiljön påverkar noggrannheten, men drar slutsatsen att med mer tid skulle man troligen kunna övervinna detta och möjliggöra god noggrannhet i nya ljudmiljöer. När det kommer till om genvägs kopplingarna förbättrar noggrannhet och generalisering, är avhandlingen inte i stånd att dra några breda slutsatser på grund av den data som användes. Modellerna hade generellt bästa prestanda med grunda nätverk, och det är i djupare nätverk som genvägs kopplingarna argumenteras för att förbättra dessa egenskaper. Med det sagt, om man bara kollade på resultaten på datan som är ifrån en annan ljudinspelnings miljö så hade genvägs arkitekturen bättre resultat i två av de tre testerna som utfördes.

This thesis describes how I took part in a series of collaborations with dancers Danai Pappa and Katie Hall, musician George Williams and video artist Julie Kuzminska. To realise our collaborations, I built electronic sculptural instruments from junk using bricolage, the act of subversion, skip diving and appropriation. From an auto-ethnographic viewpoint, I explored how collaborations began, how relationships developed and how various levels of expertise across different disciplines were negotiated. I examined how the documentation of the performances related to, and could be realised as, video art in their own right. I investigated the themes of work, labour and effort that are used in the process of producing and documenting these works in order to better understand how to ‘create’. I analysed the gender dynamics that existed between my collaborators and myself, which led to the exploration of issues around interaction and intimacy, democratic roles and live art. The resulting works challenged gender stereotypes, the notion of what a musical instrument can be and how sound is produced through action/interaction. I found that reflective time was imperative; serendipity, constant awareness of one’s environment, community and intimate relationships greatly enhanced the success of the collaborations. Instruments became conduits and instigators with shifting implied genders based on their context or creative use. As well as sound being a product of movement, effort and interaction, I realised it was also an artefact of the instruments.

Dans un problème de prédiction à multiples pas discrets, la prédiction à chaque instant peut dépendre de l’entrée à n’importe quel moment dans un passé lointain. Modéliser une telle dépendance à long terme est un des problèmes fondamentaux en apprentissage automatique. En théorie, les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) peuvent modéliser toute dépendance à long terme. En pratique, puisque la magnitude des gradients peut croître ou décroître exponentiellement avec la durée de la séquence, les RNNs ne peuvent modéliser que les dépendances à court terme. Cette thèse explore ce problème dans les réseaux de neurones récurrents et propose de nouvelles solutions pour celui-ci. Le chapitre 3 explore l’idée d’utiliser une mémoire externe pour stocker les états cachés d’un réseau à Mémoire Long et Court Terme (LSTM). En rendant l’opération d’écriture et de lecture de la mémoire externe discrète, l’architecture proposée réduit le taux de décroissance des gradients dans un LSTM. Ces opérations discrètes permettent également au réseau de créer des connexions dynamiques sur de longs intervalles de temps. Le chapitre 4 tente de caractériser cette décroissance des gradients dans un réseau de neurones récurrent et propose une nouvelle architecture récurrente qui, grâce à sa conception, réduit ce problème. L’Unité Récurrente Non-saturante (NRUs) proposée n’a pas de fonction d’activation saturante et utilise la mise à jour additive de cellules au lieu de la mise à jour multiplicative. Le chapitre 5 discute des défis de l’utilisation de réseaux de neurones récurrents dans un contexte d’apprentissage continuel, où de nouvelles tâches apparaissent au fur et à mesure. Les dépendances dans l’apprentissage continuel ne sont pas seulement contenues dans une tâche, mais sont aussi présentes entre les tâches. Ce chapitre discute de deux problèmes fondamentaux dans l’apprentissage continuel: (i) l’oubli catastrophique d’anciennes tâches et (ii) la capacité de saturation du réseau. De plus, une solution est proposée pour régler ces deux problèmes lors de l’entraînement d’un réseau de neurones récurrent. / In a multi-step prediction problem, the prediction at each time step can depend on the input at any of the previous time steps far in the past. Modelling such long-term dependencies is one of the fundamental problems in machine learning. In theory, Recurrent Neural Networks (RNNs) can model any long-term dependency. In practice, they can only model short-term dependencies due to the problem of vanishing and exploding gradients. This thesis explores the problem of vanishing gradient in recurrent neural networks and proposes novel solutions for the same. Chapter 3 explores the idea of using external memory to store the hidden states of a Long Short Term Memory (LSTM) network. By making the read and write operations of the external memory discrete, the proposed architecture reduces the rate of gradients vanishing in an LSTM. These discrete operations also enable the network to create dynamic skip connections across time. Chapter 4 attempts to characterize all the sources of vanishing gradients in a recurrent neural network and proposes a new recurrent architecture which has significantly better gradient flow than state-of-the-art recurrent architectures. The proposed Non-saturating Recurrent Units (NRUs) have no saturating activation functions and use additive cell updates instead of multiplicative cell updates. Chapter 5 discusses the challenges of using recurrent neural networks in the context of lifelong learning. In the lifelong learning setting, the network is expected to learn a series of tasks over its lifetime. The dependencies in lifelong learning are not just within a task, but also across the tasks. This chapter discusses the two fundamental problems in lifelong learning: (i) catastrophic forgetting of old tasks, and (ii) network capacity saturation. Further, it proposes a solution to solve both these problems while training a recurrent neural network.

The thesis work deals with the system of linking-up education of librarians, which is implemented through the region's education centres which work in the county libraries.In this centre there is National Library of The Czech Republic, which in the partnership of the professional institutions digestedly operates and coordinates the function of the provided services which are operate by regional centres.The target is to provide relevant information, which might be use while framing the education activities of librarian regional centres.The part of my work is the research aimed to analyze of the partial implications, which might effect the quality and the enforcement of its function.