Academic literature on the topic 'Graphe de connexions'

AbstractThe quantum symmetric simple exclusion process (Q-SSEP) is a model for quantum stochastic dynamics of fermions hopping along the edges of a graph with Brownian noisy amplitudes and driven out-of-equilibrium by injection-extraction processes at a few vertices. We present a solution for the invariant probability measure of the one dimensional Q-SSEP in the infinite size limit by constructing the steady correlation functions of the system density matrix and quantum expectation values. These correlation functions code for a rich structure of fluctuating quantum correlations and coherences. Although our construction does not rely on the standard techniques from the theory of integrable systems, it is based on a remarkable interplay between the permutation groups and polynomials. We incidentally point out a possible combinatorial interpretation of the Q-SSEP correlation functions via a surprising connexion with geometric combinatorics and the associahedron polytopes.

Growing evidence suggests dietary antioxidants reduce the risk of several cancers. Grape seeds extracts (GSE) are a rich source of polyphenols known to have antioxidant, chemopreventive and anticancer properties. Herein, we investigated the in vitro effects and putative action mechanisms of a grape seed extract (GSE) on human breast cancer cells (MCF-7). The effects of GSE were evaluated on cell proliferation, apoptosis and gap-junction-mediated cell-cell communications (GJIC), as basal mechanism involved in the promotion stage of carcinogenesis. GSE (0.05–100 μg/mL) caused a significant dose- and time-dependent inhibition of MCF-7 viability and induced apoptotic cell death, as detected by Annexin-V/Propidium Iodide. Concurrently, GSE induced transient but significant enhancement of GJIC in non-communicating MCF-7 cells, as demonstrated by the scrape-loading/dye-transfer (SL/DT) assay and an early and dose-dependent re-localization of the connexin-43 (Cx43) proteins on plasma membranes, as assayed by immunocytochemistry. Finally, real-time-PCR has evidenced a significant increase in cx43 mRNA expression. The results support the hypothesis that the proliferation inhibition and pro-apoptotic effect of GSE against this breast cancer cell model are mediated by the GJIC improvement via re-localization of Cx43 proteins and up-regulation of cx43 gene, and provide further insight into the action mechanisms underlying the health-promoting action of dietary components.

Revue Sciences Eaux & Territoires - Vient de paraître en ligneLa fragmentation du paysage se matérialise par une rupture de connexion au sein des réseaux écologiques. Le concept de trame verte et bleue est apparu comme un outil de protection et de restauration des continuités écologiques dans les territoires. De nouvelles trames écologiques ont récemment été proposées pour identifier d’autres discontinuités écologiques effectives. C’est notamment le cas de la trame turquoise associant la trame bleue et la partie de la trame verte en interaction fonctionnelle. La trame turquoise regroupe ainsi différents types d’habitats aquatiques et terrestres dont dépendent de nombreuses espèces d’amphibiens, d’odonates et autres invertébrés ou encore de chiroptères. Cette nouvelle trame bénéficie d’une attention croissante dans le monde opérationnel, alors même que sa définition et les méthodes de caractérisation ne sont pas encore stabilisées. Cet article propose de contribuer à une meilleure définition et compréhension de la trame turquoise. S’appuyant sur la méthode des graphes paysagers, aujourd’hui largement utilisée pour modéliser les réseaux écologiques et mesurer leur connectivité, le projet INTERFACE a permis le développement d’un protocole innovant de réseau multi-habitats pour tenir compte de l’hétérogénéité des habitats dans l’évaluation de la connectivité de la trame turquoise. Il permet ainsi d’aller au-delà de la délimitation d’une zone tampon autour des cours d’eau et d'identifier les zones fonctionnelles à préserver, les zones vulnérables et les points de conflits où il serait intéressant de restaurer des habitats aquatiques et/ou terrestres pour améliorer les connectivités.

This study determined whether doxorubicin, an anticancer agent, impairs endothelium-dependent relaxations mediated by nitric oxide (NO) and endothelium-derived hyperpolarization (EDH) in the mesenteric artery and, if so, the mechanism underlying the protective effect of red wine polyphenols (RWPs), a rich natural source of antioxidants. Male Wistar rats were assigned into 4 groups: control, RWPs, doxorubicin, and doxorubicin + RWPs. Vascular reactivity was assessed in organ chambers; the vascular formation of reactive oxygen species (ROS) using dihydroethidine and the expression levels of small and intermediate conductance calcium-activated potassium channels (SKCa,IKCa) and connexin 40 (Cx40), which are involved in EDH-type relaxations, endothelial NO synthase (eNOS), angiotensin II, and AT1 receptors by immunofluorescence. The doxorubicin treatment impaired EDH-mediated relaxations, whereas those mediated by NO were minimally affected. This effect was associated with reduced expression levels ofSKCa,IKCa, and Cx40, increased expression levels of eNOS, angiotensin II, and AT1 receptors, and formation of ROS in mesenteric arteries. RWPs prevented both the doxorubicin-induced blunted EDH-type relaxations and the increased vascular oxidative stress, and they improved the expression levels of target proteins. These findings suggest that polyphenol-rich natural products might be of interest in the management of doxorubicin-induced vascular injury possibly by improving the vascular angiotensin system.

Whether and under what conditions astrocytes can mount a collective network response has recently become one of the central questions in neurobiology. Here, we address this problem, investigating astrocytic reactions to different biochemical stimuli and ischemic-like conditions in vitro. Identifying an emergent astrocytic network is based on a novel mathematical approach that extracts calcium activity from time-lapse fluorescence imaging and estimates the connectivity of astrocytes. The developed algorithm represents the astrocytic network as an oriented graph in which the nodes correspond to separate astrocytes, and the edges indicate high dynamical correlations between astrocytic events. We demonstrate that ischemic-like conditions decrease network connectivity in primary cultures in vitro, although calcium events persist. Importantly, we found that stimulation under normal conditions with 10 µM ATP increases the number of long-range connections and the degree of corresponding correlations in calcium activity, apart from the frequency of calcium events. This result indicates that astrocytes can form a large functional network in response to certain stimuli. In the post-ischemic interval, the response to ATP stimulation is not manifested, which suggests a deep lesion in functional astrocytic networks. The blockade of Connexin 43 during ischemic modeling preserves the connectivity of astrocytes in the post-hypoxic period.

International audience Connection matrices for graph parameters with values in a field have been introduced by M. Freedman, L. Lovász and A. Schrijver (2007). Graph parameters with connection matrices of finite rank can be computed in polynomial time on graph classes of bounded tree-width. We introduce join matrices, a generalization of connection matrices, and allow graph parameters to take values in the tropical rings (max-plus algebras) over the real numbers. We show that rank-finiteness of join matrices implies that these graph parameters can be computed in polynomial time on graph classes of bounded clique-width. In the case of graph parameters with values in arbitrary commutative semirings, this remains true for graph classes of bounded linear clique-width. B. Godlin, T. Kotek and J.A. Makowsky (2008) showed that definability of a graph parameter in Monadic Second Order Logic implies rank finiteness. We also show that there are uncountably many integer valued graph parameters with connection matrices or join matricesof fixed finite rank. This shows that rank finiteness is a much weaker assumption than any definability assumption. Les matrices de connexion pour des fonctions sur les graphes à valeurs dans un corps ont été introduites par M. Freedman, L. Lovász and A. Schrijver (2007). Une fonctions sur les graphes ayant des matrices de connexion de rang fini peut être calculée en temps polynomial sur toute famille de graphes de largeur arborescente (”tree-width”) bornée. Nous introduisons des matrices de jointure (”join matrices”) qui généralisent les matrices deconnexion, et nous permettons aux fonctions sur les graphes de prendre leurs valeurs dans des semianneaux tropicaux réels. Nous montrons qu’une fonction sur les graphes ayant des matrices de jointure de rang fini peut être calculée en temps polynomial sur des graphes de largeur de clique (”clique-width”) bornée. Dans le cas des semi-anneaux commutatifs, cela reste vrai pour les graphes de largeur de clique linéaire bornée. B. Godlin, T. Kotek and J.A. Makowsky (2008) ont montré que certaines hypothèses de definissabilité en Logique du Second Ordre Monadique concernant desopérations sur les graphes entraine la finitude des rangs. Nous exhibons un ensemble non dénombrable d’opérations ayant une matrice de connexion et des matrices de jointure de rang fini. Cela démontre que l’hypothèse de rang fini est beaucoup plus faible que l’hypothèse de definissabilité.

$\textit{Adinkras}$ are graphical tools created for the study of supersymmetry representations. Besides having inherent interest for physicists, the study of adinkras has already shown connections with coding theory and Clifford algebras. Furthermore, adinkras offer many natural and accessible mathematical problems of combinatorial nature. We present the foundations for a mathematical audience, make new connections to other fields (homological algebra, poset theory, and polytopes), and solve some of these problems. Original results include the enumeration of all hypercube adinkras through dimension 5, the enumeration of odd dashings of adinkras for any dimension, and a connection between rankings and the chromatic polynomial for certain graphs. Les $\textit{adinkras}$ sont des dessins qui sont utilisés pour étudier les représentations des théories supersymétriques. Outre leur intérêt en physique, les adinkras sont aussi utiles en connexion avec la théorie des codes et les algèbres de Clifford. De plus, les adinkras offrent beaucoup de problèmes de nature combinatoire qui sont à la fois naturels et accessibles. Nous présentons une introduction pour une audience de mathématiciens, présentons de nouvelles connexions avec d’autres domaines (algèbres homologiques, ensembles partiellement ordonnés, polytopes), et résolvons certains problèmes. Parmi les résultats nouveaux, nous énumérons les adinkras de l’hypercube de dimension inférieure ou égale à 5, nous énumérons les $\textit{odd dashings}$ en toute dimension, et établissons une relation entre les $\textit{rankings}$ et le polynôme chromatique pour certains graphes.

International audience This paper discusses a surprising relationship between the quantum cohomology of the variety of complete flags and the partially ordered set of Newton polygons associated to an element in the affine Weyl group. One primary key to establishing this connection is the fact that paths in the quantum Bruhat graph, which is a weighted directed graph with vertices indexed by elements in the finite Weyl group, encode saturated chains in the strong Bruhat order on the affine Weyl group. This correspondence is also fundamental in the work of Lam and Shimozono establishing Peterson's isomorphism between the quantum cohomology of the finite flag variety and the homology of the affine Grassmannian. In addition, using some geometry associated to the poset of Newton polygons, one obtains independent proofs for several combinatorial statements about paths in the quantum Bruhat graph and its symmetries, which were originally proved by Postnikov using the tilted Bruhat order. An important geometric application of this work is an inequality which provides a necessary condition for non-emptiness of certain affine Deligne-Lusztig varieties in the affine flag variety. Cet article étudie une relation surprenante entre la cohomologie quantique de la variété de drapeaux complets et l'ensemble partiellement ordonné de polygones de Newton associé à un élément du groupe de Weyl affine. L’élément clé pour établir cette connexion est le fait que les chemins dans le graphe de Bruhat quantique, qui est un graphe orienté pondéré dont les sommets sont indexés par des éléments du groupe de Weyl fini, encodent des chaînes saturées dans l'ordre de Bruhat fort sur le groupe de Weyl affine. Cette correspondance est aussi fondamentale dans les travaux de Lam et Shimonozo qui établissent l'isomorphisme de Peterson entre la cohomologie quantique de la variété de drapeaux finie et l'homologie de la Grassmannienne affine. De plus, en utilisant la géométrie associée à l'ensemble partiellement ordonné des polygones de Newton, on obtient des preuves indépendantes pour plusieurs assertions combinatoires sur les chemins dans le graphe de Bruhat quantiques et les symétries de ce graphe, qui ont été originellement démontrées par Postnikov en utilisant l'ordre de Bruhat incliné. Une application géométrique importante de ce travail est une inégalité qui donne une condition nécessaire pour que certaines variétés de Deligne-Lusztig affines dans la variété de drapeaux affine soient non-vides.

In this article, the approach of network mapping of words in literary texts is extended to “textual factors”: the network nodes are defined as “concepts”; the links are “community connexions.” Thereafter, the text network properties are investigated along modern statistical physics approaches of networks, thereby relating network topology and algebraic properties to literary text contents. As a practical illustration, the first chapter of Genesis in the Bible is mapped into a 10-node network, as in the Kabbalah approach, mentioning God (≡ Elohim). The characteristics of the network are studied starting from its adjacency matrix and the corresponding Laplacian matrix. Triplets of nodes are particularly examined in order to emphasize the “textual (community) connexions” of each agent “emanation,” through the so-called clustering coefficients and the overlap index, hence measuring the “semantic flow” between the different nodes. It is concluded that this graph is a small world network and weakly dis-assortative, because its average local clustering coefficient is significantly higher than a random graph constructed on the same vertex set.

Combinatorics International audience We consider the family of rational functions ψw= ∏( xwi - xwi+1 )-1 indexed by words with no repetition. We study the combinatorics of the sums ΨP of the functions ψw when w describes the linear extensions of a given poset P. In particular, we point out the connexions between some transformations on posets and elementary operations on the fraction ΨP. We prove that the denominator of ΨP has a closed expression in terms of the Hasse diagram of P, and we compute its numerator in some special cases. We show that the computation of ΨP can be reduced to the case of bipartite posets. Finally, we compute the numerators associated to some special bipartite graphs as Schubert polynomials.

À l'heure de la numérisation massive des sources historiques, l'extraction automatique des événements est une étape cruciale dans le traitement des textes historiques. Le traitement des événements est un domaine de recherche actif dans la communauté du traitement automatique du langage naturel, mais les ressources et les systèmes sont principalement développés pour le traitement des textes contemporains.Dans ce contexte, cette thèse vise à extraire automatiquement des événements à partir de documents historiques.Cette thèse propose des échanges pluridisciplinaires afin d'adapter les ontologies récentes à des fins de recherche en histoire.Au-delà des besoins spécifiques des humanités numériques, les documents historiques OCRisés datant de plus d'un siècle sont loin de ce que les approches contemporaines ont l'habitude de traiter. Que ce soit au niveau de la diachronie, de la qualité et de l'adaptation au domaine, le traitement de ce type de document pose des problèmes majeurs en TAL. Nous proposons alors des techniques d'adaptation au domaine combinant l'utilisation d'architectures spécialisées récentes et des étapes de prétraitement, permettant de réduire l'impact de ces difficultés tout en tirant parti des ressources contemporaines.Enfin, sur la base d'un paradigme récent consistant à traduire des tâches comme un problème de questions-réponses, nous proposons un pipeline d'extraction d'événement adapté au traitement de documents historiques. De l'extraction d'un mot déclenchant un événement dans une phrase à la représentation de plus d'un siècle d'événements sous forme de graphes, nous proposons une exploration ciblée d'une grande quantité de sources historiques<br>In the current era of massive digitization of historical sources, the automatic extraction of events is a crucial step when dealing with historical texts. Event processing is an active area of research in the Natural Language Processing community, but resources and systems are mainly developed for processing contemporary texts.In this context, this thesis aims at automatically extracting events from historical documents.This thesis proposes multidisciplinary exchanges in order to adapt recent ontologies to historical research purposes.Beyond the specific needs of the digital humanities, OCRized historical documents ranging from more than a century are far from what contemporary approaches are used to deal with. Whether in terms of diachrony, quality or adaptation to the domain, the processing of this type of document poses major problems in NLP. We then suggest domain adaptation technics combining the use of recent specialized architectures and pre-processing steps, allowing to reduce the impact of these difficulties while taking advantage of contemporary resources.Finally, based on a recent paradigm consisting of translating tasks as a question and answer problem, we propose an event extraction pipeline suitable for processing historical documents. From the extraction of a word triggering an event in a sentence to a representation of more than a century of events in the form of graphs, we propose a targeted exploration of a large quantity of historical sources

Une methode generale est presentee pour determiner l'enveloppe convexe d'un ensemble fini de points dans r#d. Pour definir la structure faciale d'un d-polytope, un nouveau graphe, dit de connexion, est introduit; il permet d'eviter les tris effectues pour la mise a jour des relations d'adjacence a chaque etape d'insertion de point; en ce sens cette methode fournit un automate pour la resolution du probleme. Cette methode est appliquee a une construction de l'i-dag propose par boissonnat et al. Les deux algorithmes sont de complexite optimale, en temps d'execution, dans leur version randomisee. Nous appliquons le concept de graphe de connexion au probleme de la triangulation d'un nuage de points, simple et de delaunay. Ce graphe nous libere de l'obligation usuelle d'inclure le nuage de points dans un ou plusieurs simplexes englobants pour ne traiter que des points internes a la triangulation. Les cas degeneres sont aussi traites. Nous proposons un algorithme dynamique pour resoudre le probleme de la triangulation de delaunay sous contraintes dans r#2; cet algorithme realise l'insertion et la suppression de points et d'aretes; il utilise les proprietes de convexite des triangulations; il presente l'avantage d'etre recursif. L'algorithme introduit est adapte a la resolution des problemes d'evolution, ou les points et les aretes contraintes peuvent etre deplaces. Une extension a r#3 est basee sur l'ajout de points dans les faces contraintes. Une implementation en pascal a permis de verifier l'efficacite de notre methode pour resoudre des problemes de contraintes poses dans r#2 et r#3

Cette thèse examine les possibilités et les performances de la recherche sur les mots et les arbres en parallèle. La première partie traite de la recherche de mots dans un texte, sur les modèles Pram et hyper cube. Nous présentons un nouvel algorithme qui réalise cette recherche en temps o(log n) sur un hyper cube Simd, montrant qu'il est possible d'atteindre le minima temporel pour ce problème. La seconde partie examine la recherche parallèle de motifs dans les arbres. Nous généralisons des techniques sur les automates d'arbres. Finalement, la dernière partie expose les principes d'un langage fonctionnel parallèle base sur la recherche d'arbres, et elle décrit l'implémentation de ce langage sur la connection machine cm-2

Cette these propose un algorithme original de construction hierarchique d'arbres de steiner ainsi qu'une technique d'estimation de longueur au fur et a mesure de cette construction. Deux algorithmes de partitionnement d'hypergraphes, de maniere gloutonne ou par recuit simule sans rejets, y sont exposes. Elle introduit enfin un concept de directions d'attraction permettant d'effectuer un placement routage de circuits vlsi, a implanter sur des reseaux prediffuses, sous forme de systeme regule par retroaction entre le placement, le routage et l'analyse temporelle, afin d'obtenir du circuit, par un placement-routage adequat, les performances temporelles souhaitees

La théorie de la complexité distingue les problèmes que l'on sait résoudre en un temps polynomial en la taille des données (que l'on peut qualifier de raisonnable), des problèmes NP-complets, qui nécessitent (en l'état actuel des connaissances) un temps de résolution exponentiel en la taille des données (que l'on peut qualifier de déraisonnable). C'est pour cette raison que la communauté scientifique s'est tournée vers les algorithmes (polynomiaux) d'approximation dont la mesure de qualité se fait le plus souvent grâce au rapport d'approximation en pire cas (pour un problème de minimisation de taille, un algorithme a un rapport d'approximation de k si la taille de toute solution pouvant être retournée par l'algorithme est inférieure ou égale à k fois la taille de la solution optimale). Dans la littérature, on en vient à considérer qu'un algorithme est plus performant qu'un autre lorsqu'il possède un plus petit rapport d'approximation en pire cas. Cependant, il faut être conscient que cette mesure, désormais "classique", ne prend pas en compte la réalité de toutes les exécutions possibles d'un algorithme (elle ne considère que les exécutions menant à la plus mauvaise solution). Mes travaux de thèse ont pour objet de mieux "capturer" le comportement des algorithmes d'approximation en allant plus loin que le simple rapport d'approximation en pire cas, et ce sur deux problèmes distincts : I. Le problème du Vertex Cover En montrant que les performances moyennes d'un algorithme peuvent être décorélées des performances en pire cas. Par exemple, nous avons montré que dans la classe des graphes spécialement conçus pour le piéger en pire cas, l'algorithme glouton "Maximum Degree Greedy" retourne, en moyenne, des solutions dont la taille tend vers l'optimum lorsque n tend vers l'infini. En évaluant les performances moyennes d'un algorithme. Nous avons prouvé que l'algorithme online présenté par Demange et Paschos en 2005 (dont le rapport d'approximation en pire cas est égal au degré maximum du graphe) est au plus 2-approché en moyenne dans n'importe quel graphe. Ce résultat, combiné à d'autres, montre que cet algorithme est "en pratique" meilleur que la plupart des algorithmes 2-approchés connus, malgré un mauvais rapport d'approximation en pire cas . En comparant les performances de différents algorithmes (analytiquement et expérimentalement). Nous avons proposé un algorithme de liste et nous avons prouvé analytiquement qu'il retourne toujours une meilleure solution que celle construite par un autre algorithme de liste récent [ORL 2006] quand ils traitent la même liste de sommets (dans certains graphes particuliers, la différence de taille peut être arbitrairement grande). Nous avons également comparé analytiquement (en utilisant des outils comme les séries génératrices) les performances moyennes de six algorithmes sur les chemins. Nous les avons ensuite expérimentées sur un grand nombre de graphes de diverses familles bien choisies. On constate dans ces études que les algorithmes 2-approchés étudiés sont ceux qui obtiennent les plus mauvaises performances en moyenne et que ceux qui ont les meilleurs comportements moyens ont de mauvais rapports d'approximation (fonction du degré max. du graphe). Tous ces résultats montrent que le rapport d'approximation en pire cas n'est pas toujours suffisant pour caractériser l'intégralité de la qualité d'un algorithme et que d'autres analyses (en moyenne notamment) doivent être effectuées pour en faire le tour. II. Le problème de la connexion de groupes dynamiques dans les réseaux Nous avons analysé un processus de mise-à-jour d'un arbre connectant dans un réseau un groupe que les membres peuvent rejoindre ou quitter à tout moment. Notre processus possède de bonnes propriétés : il est simple à implémenter et il garantit, après chaque opération d'ajout ou de retrait, que le diamètre de l'arbre est au plus 2 fois l'optimal. Cependant, pour obtenir cette garantie, nous devons autoriser la reconstruction totale de l'arbre lorsque le membre identifié comme sa racine quitte le groupe. Ces étapes de reconstruction sont très coûteuses et nous cherchons donc à en évaluer le nombre. Des travaux précédents montraient que dans le pire cas, il faut reconstruire (quasiment) à chaque étape pour conserver la garantie sur le diamètre. Nous montrons dans cette thèse (en utilisant les marches aléatoires, etc.) que, en fonction de certains paramètres du problèmes (comme les probabilités associées aux opérations d'ajout et de retrait), l'espérance du nombre de reconstructions est soit logarithmique en le nombre d'évènements (ajout ou retrait), soit constant. Ce résultat montre que le comportement moyen est très bon (malgré un pire cas très défavorable) et que notre processus de mise-à-jour peut être une solution viable en pratique.

Nous étudions le déterminant du laplacien sur les fibrés vectoriels sur les graphes et l'utilisons, en lien avec des techniques d'analyse complexe discrète, pour comprendre des modèles de physique statistique. Nous calculons certaines constantes de réseaux, construisons des limites d'échelles d'excursions de la marche aléatoire à boucles effacées sur les surfaces, et étudions certains champs gaussiens et processus déterminantaux<br>We study the determinant of the Laplacian on vector bundles on graphs and use it, combined with discrete complex analysis, to study models of statistical physics. We compute exact lattice constants, construct scaling limits for excursions of the loop-erased random walk on surfaces, and study some Gaussian fields and determinantal processes

L'extraction de règles d'association et de bi-clusters sont deux techniques de fouille de données complémentaires majeures, notamment pour l'intégration de connaissances. Ces techniques sont utilisées dans de nombreux domaines, mais aucune approche permettant de les unifier n'a été proposée. Hors, réaliser ces extractions indépendamment pose les problèmes des ressources nécessaires (mémoire, temps d'exécution et accès aux données) et de l'unification des résultats. Nous proposons une approche originale pour extraire différentes catégories de modèles de connaissances tout en utilisant un minimum de ressources. Cette approche est basée sur la théorie des ensembles fermés et utilise une nouvelle structure de données pour extraire des représentations conceptuelles minimales de règles d'association, bi-clusters et règles de classification. Ces modèles étendent les règles d'association et de classification et les bi-clusters classiques, les listes d'objets supportant chaque modèle et les relations hiérarchiques entre modèles étant également extraits. Cette approche a été appliquée pour l'analyse de données d'interaction protéomiques entre le virus VIH-1 et l'homme. L'analyse de ces interactions entre espèces est un défi majeur récent en bio-informatique. Plusieurs bases de données intégrant des informations hétérogènes sur les interactions et des connaissances biologiques sur les protéines ont été construites. Les résultats expérimentaux montrent que l'approche proposée peut traiter efficacement ces bases de données et que les modèles conceptuels extraits peuvent aider à la compréhension et à l'analyse de la nature des relations entre les protéines interagissant<br>Knowledge pattern extraction is one of the major topics in the data mining and background knowledge integration domains. Out of several data mining techniques, association rule mining and bi-clustering are two major complementary tasks for these topics. These tasks gained much importance in many domains in recent years. However, no approach was proposed to perform them in one process. This poses the problems of resources required (memory, execution times and data accesses) to perform independent extractions and of the unification of the different results. We propose an original approach for extracting different categories of knowledge patterns while using minimum resources. This approach is based on the frequent closed patterns theoretical framework and uses a novel suffix-tree based data structure to extract conceptual minimal representations of association rules, bi-clusters and classification rules. These patterns extend the classical frameworks of association and classification rules, and bi-clusters as data objects supporting each pattern and hierarchical relationships between patterns are also extracted. This approach was applied to the analysis of HIV-1 and human protein-protein interaction data. Analyzing such inter-species protein interactions is a recent major challenge in computational biology. Databases integrating heterogeneous interaction information and biological background knowledge on proteins have been constructed. Experimental results show that the proposed approach can efficiently process these databases and that extracted conceptual patterns can help the understanding and analysis of the nature of relationships between interacting proteins

Cette thèse par article comprend quatre articles qui contribuent au domaine de l'apprentissage profond, en particulier à l'accélération de l’apprentissage par le biais de réseaux à faible précision et à l'application de réseaux de neurones profonds au traitement du langage naturel. Dans le premier article, nous étudions un schéma d’entraînement de réseau de neurones qui élimine la plupart des multiplications en virgule flottante. Cette approche consiste à binariser ou à ternariser les poids dans la propagation en avant et à quantifier les états cachés dans la propagation arrière, ce qui convertit les multiplications en changements de signe et en décalages binaires. Les résultats expérimentaux sur des jeux de données de petite à moyenne taille montrent que cette approche produit des performances encore meilleures que l’approche standard de descente de gradient stochastique, ouvrant la voie à un entraînement des réseaux de neurones rapide et efficace au niveau du matériel. Dans le deuxième article, nous avons proposé un mécanisme structuré d’auto-attention d’enchâssement de phrases qui extrait des représentations interprétables de phrases sous forme matricielle. Nous démontrons des améliorations dans 3 tâches différentes: le profilage de l'auteur, la classification des sentiments et l'implication textuelle. Les résultats expérimentaux montrent que notre modèle génère un gain en performance significatif par rapport aux autres méthodes d’enchâssement de phrases dans les 3 tâches. Dans le troisième article, nous proposons un modèle hiérarchique avec graphe de calcul dynamique, pour les données séquentielles, qui apprend à construire un arbre lors de la lecture de la séquence. Le modèle apprend à créer des connexions de saut adaptatives, ce qui facilitent l'apprentissage des dépendances à long terme en construisant des cellules récurrentes de manière récursive. L’entraînement du réseau peut être fait soit par entraînement supervisée en donnant des structures d’arbres dorés, soit par apprentissage par renforcement. Nous proposons des expériences préliminaires dans 3 tâches différentes: une nouvelle tâche d'évaluation de l'expression mathématique (MEE), une tâche bien connue de la logique propositionnelle et des tâches de modélisation du langage. Les résultats expérimentaux montrent le potentiel de l'approche proposée. Dans le quatrième article, nous proposons une nouvelle méthode d’analyse par circonscription utilisant les réseaux de neurones. Le modèle prédit la structure de l'arbre d'analyse en prédisant un scalaire à valeur réelle, soit la distance syntaxique, pour chaque position de division dans la phrase d'entrée. L'ordre des valeurs relatives de ces distances syntaxiques détermine ensuite la structure de l'arbre d'analyse en spécifiant l'ordre dans lequel les points de division seront sélectionnés, en partitionnant l'entrée de manière récursive et descendante. L’approche proposée obtient une performance compétitive sur le jeu de données Penn Treebank et réalise l’état de l’art sur le jeu de données Chinese Treebank.<br>This thesis by article consists of four articles which contribute to the field of deep learning, specifically in the acceleration of training through low-precision networks, and the application of deep neural networks on natural language processing. In the first article, we investigate a neural network training scheme that eliminates most of the floating-point multiplications. This approach consists of binarizing or ternarizing the weights in the forward propagation and quantizing the hidden states in the backward propagation, which converts multiplications to sign changes and binary shifts. Experimental results on datasets from small to medium size show that this approach result in even better performance than standard stochastic gradient descent training, paving the way to fast, hardware-friendly training of neural networks. In the second article, we proposed a structured self-attentive sentence embedding that extracts interpretable sentence representations in matrix form. We demonstrate improvements on 3 different tasks: author profiling, sentiment classification and textual entailment. Experimental results show that our model yields a significant performance gain compared to other sentence embedding methods in all of the 3 tasks. In the third article, we propose a hierarchical model with dynamical computation graph for sequential data that learns to construct a tree while reading the sequence. The model learns to create adaptive skip-connections that ease the learning of long-term dependencies through constructing recurrent cells in a recursive manner. The training of the network can either be supervised training by giving golden tree structures, or through reinforcement learning. We provide preliminary experiments in 3 different tasks: a novel Math Expression Evaluation (MEE) task, a well-known propositional logic task, and language modelling tasks. Experimental results show the potential of the proposed approach. In the fourth article, we propose a novel constituency parsing method with neural networks. The model predicts the parse tree structure by predicting a real valued scalar, named syntactic distance, for each split position in the input sentence. The order of the relative values of these syntactic distances then determine the parse tree structure by specifying the order in which the split points will be selected, recursively partitioning the input, in a top-down fashion. Our proposed approach was demonstrated with competitive performance on Penn Treebank dataset, and the state-of-the-art performance on Chinese Treebank dataset.