Добірка наукової літератури з теми "Architectures multi-vues"

Nous avons défini et réalisé avec l'approche MuVarch un environnement de (méta-)modélisation orientée vers la représentation multi-vues des architectures embarquées hétérogènes (de type "smartphone" par exemple). En plus de la vue architecturale de base, support de toutes les autres, on considère les vues "performance", "consommation", "température", ainsi que la vue fonctionnelle "applicative" pour fournir des scénarios comportementaux de fonctionnement de la plate-forme. Il était important de savoir décrire en MuVarch comment les vues se raccrochent à la vue de base architecturale, et comment elle se relient également entre elles (relation entre consommation énergétique et température par exemple). L'objectif ultime est d'utiliser ce framework multi-vues et les différentes informations apportées par chacune, pour savoir supporter des politiques alternatives de mapping/allocation des tâches applicatives sur les ressources de l'architecture (la définition de ces politiques restant extérieure à nos travaux de thèse). La représentation adéquate de cette relation d'allocation forme donc un des aspects importants de nos travaux
We introduced and realized with our MuVarch approach an heterogeneous (meta)modeling environment for multi-view representation of heterogeneous embedded architectures (of "smartphone" type for instance). In addition to the backbone architectural view supporting others, we considered performance, power, and thermal view. We introduced also the functional applicative view, to provide typical use cases for the architecture. It was important to describe in MuVarch our various views would connect to the basic one, and how they would mutually relate together as well (how temperature depends on power consumption for instance). The global objective was to let the framework consider alternative mapping/allocation strategies for applicative tasks on architectural resources (although the definition of such strategies themselves was out of the scope). The appropriate form of such an allocation relation, which may be quite involved, was thus an important aspect of this thesis

Compte tenu de l'impact sévère et généralisé de la dépression, des initiatives de recherche significatives ont été entreprises pour définir des systèmes d'évaluation automatisée de la dépression. La recherche présentée dans cette thèse tourne autour des questions suivantes qui restent relativement inexplorées malgré leur pertinence dans le domaine de l'évaluation automatisée de la dépression : (1) le rôle de la structure du discours dans l'analyse de la santé mentale, (2) la pertinence de la représentation de l'entrée pour les capacités prédictives des modèles de réseaux neuronaux, et (3) l'importance de l'expertise du domaine dans la détection automatisée de la dépression.La nature dyadique des entretiens patient-thérapeute garantit la présence d'une structure sous-jacente complexe dans le discours. Dans cette thèse, nous établissons d'abord l'importance des questions du thérapeute dans l'entrée du modèle de réseau neuronal, avant de montrer qu'une combinaison séquentielle des entrées du patient et du thérapeute est une stratégie sous-optimale. Par conséquent, des architectures à vues multiples sont proposées comme moyen d'incorporer la structure du discours dans le processus d'apprentissage des réseaux neuronaux. Les résultats expérimentaux obtenus avec deux encodages de texte différents montrent les avantages des architectures multi-vues proposées, validant la pertinence de la conservation de la structure du discours dans le processus d'apprentissage du modèle.Ayant établi la nécessité de conserver la structure du discours dans le processus d'apprentissage, nous explorons plus avant les représentations textuelles basées sur les graphes. Les recherches menées dans ce contexte mettent en évidence l'impact des représentations d'entrée non seulement pour définir les capacités d'apprentissage du modèle, mais aussi pour comprendre leur processus prédictif. Les graphiques de similitude de phrases et les graphiques de corrélation de mots-clés sont utilisés pour illustrer la capacité des représentations graphiques à fournir des perspectives variées sur la même entrée, en mettant en évidence des informations qui peuvent non seulement améliorer les performances prédictives des modèles, mais aussi être pertinentes pour les professionnels de la santé. Le concept de vues multiples est également incorporé dans les deux structures graphiques afin de mettre en évidence les différences de perspectives entre le patient et le thérapeute au cours d'un même entretien. En outre, il est démontré que la visualisation des structures graphiques proposées peut fournir des informations précieuses indiquant des changements subtils dans le comportement du patient et du thérapeute, faisant allusion à l'état mental du patient.Enfin, nous soulignons le manque d'implication des professionnels de la santé dans le contexte de la détection automatique de la dépression basée sur des entretiens cliniques. Dans le cadre de cette thèse, des annotations cliniques de l'ensemble de données DAIC-WOZ ont été réalisées afin de fournir une ressource pour mener des recherches interdisciplinaires dans ce domaine. Des expériences sont définies pour étudier l'intégration des annotations cliniques dans les modèles de réseaux neuronaux appliqués à la tâche de prédiction au niveau des symptômes dans le domaine de la détection automatique de la dépression. En outre, les modèles proposés sont analysés dans le contexte des annotations cliniques afin d'établir une analogie entre leur processus prédictif et leurs tendances psychologiques et ceux des professionnels de la santé, ce qui constitue une étape vers l'établissement de ces modèles en tant qu'outils cliniques fiables
Given the severe and widespread impact of depression, significant research initiatives have been undertaken to define systems for automated depression assessment. The research presented in this dissertation revolves around the following questions that remain relatively unexplored despite their relevance within automated depression assessment domain; (1) the role of discourse structure in mental health analysis, (2) the relevance of input representation towards the predictive abilities of neural network models, and (3) the importance of domain expertise in automated depression detection.The dyadic nature of patient-therapist interviews ensures the presence of a complex underlying structure within the discourse. Within this thesis, we first establish the importance of therapist questions within the neural network model's input, before showing that a sequential combination of patient and therapist input is a sub-optimal strategy. Consequently, Multi-view architectures are proposed as a means of incorporating the discourse structure within the learning process of neural networks. Experimental results with two different text encodings show the advantages of the proposed multi-view architectures, validating the relevance of retaining discourse structure within the model's training process.Having established the need to retain the discourse structure within the learning process, we further explore graph based text representations. The research conducted in this context highlights the impact of input representations not only in defining the learning abilities of the model, but also in understanding their predictive process. Sentence Similarity Graphs and Keyword Correlation Graphs are used to exemplify the ability of graphical representations to provide varying perspectives of the same input, highlighting information that can not only improve the predictive performance of the models but can also be relevant for medical professionals. Multi-view concept is also incorporated within the two graph structures to further highlight the difference in the perspectives of the patient and the therapist within the same interview. Furthermore, it is shown that visualization of the proposed graph structures can provide valuable insights indicative of subtle changes in patient and therapist's behavior, hinting towards the mental state of the patient.Finally, we highlight the lack of involvement of medical professionals within the context of automated depression detection based on clinical interviews. As part of this thesis, clinical annotations of the DAIC-WOZ dataset were performed to provide a resource for conducting interdisciplinary research in this field. Experiments are defined to study the integration of the clinical annotations within the neural network models applied to symptom-level prediction task within the automated depression detection domain. Furthermore, the proposed models are analyzed in the context of the clinical annotations to analogize their predictive process and psychological tendencies with those of medical professionals, a step towards establishing them as reliable clinical tools

En dépit des progrès réalisés en vision par ordinateur et en photogrammétrie, la reconstruction tridimensionnelle de scènes à partir de photographies reste un problème extraordinairement complexe et loin d'être résolu. Dans cette thèse, nous nous intéressons au domaine plus restreint de la reconstruction automatique de bâtiments à partir d'images aériennes en multi-recouvrement. En décalage par rapport aux méthodes à base de modèles prédéfinis, notre approche utilise une modélisation très générique des bâtiments comme polyèdres sans surplomb. Pour pallier le manque de robustesse inhérent à la plupart des approches génériques, des contraintes a priori sont introduites dans la sélection de la meilleure représentation favorisant ainsi, sans les imposer, des choix correspondant à des situations récurrentes dans un environnement urbain: parallélisme, horizontalité, orthogonalité, symétrie verticale de certaines facettes. Par ce raisonnement, le système concilie à la fois les problématiques de généricité et de généralisation. La stratégie générale se compose de quatre étapes majeures. La première consiste à extraire des images trois types de primitives tridimensionnelles qui serviront à construire les modèles de bâtiments puis à sélectionner la meilleure représentation: segments 3D, facettes planes, discontinuités altimétriques. Dans un deuxième temps, l'algorithme extrait, à partir de l'arrangement de plans déduit des primitives planes, toutes les hypothèses de bâtiments modélisés comme surfaces polyédriques continues et sans surplomb. Il est prouvé, à cet effet, que cette procédure se ramène à la recherche exhaustive des cliques maximales d'un graphe adéquat. Dans l'ensemble de toutes ces hypothèses, la sélection du modèle final se fait, dans un troisième temps, par le biais d'une formulation bayésienne qui prend en compte différents types d'observation. La complexité du modèle de bâtiment et les contraintes a priori sur les primitives telles qu'orthogonalité, parallélisme, symétrie, horizontalité sont naturellement introduites dans cette formulation pour concilier adéquation aux données et simplicité de formes. Enfin, les contraintes détectées sur les primitives sont effectivement introduites dans la reconstruction. L'algorithme utilise alors une paramétrisation implicite du bâtiment qui assure l'application des contraintes sur le modèle final. La méthodologie de recherche de l'ensemble des formes admissibles par cliques maximales constitue, avec l'intégration de contraintes dans le processus de choix de la représentation et de recalage du modèle, les contributions majeures du système présenté. Des résultats et une évaluation sur images aériennes prouvent la validité de cette approche qui permet de traiter des bâtiments aux formes arbitrairement complexes et de pallier, le cas échéant, les défauts de focalisation. Malgré cette généricité, le système se révèle tolérant aux erreurs des détecteurs de primitives et présente des caractéristiques intéressantes pour la modélisation de scènes péri-urbaines.

La planification est essentielle pour la réussite des projets d'Architecture, Ingénierie et Construction (AIC). La simulation 4D de la construction est une approche innovante qui associe un modèle 3D de l'ouvrage au planning des activités de manière à en simuler la réalisation à travers le temps. Plusieurs travaux ont montré que la simulation 4D est particulièrement intéressante pour la comparaison de la constructibilité des ouvrages et des méthodes de travail, pour l'identification des conflits et des chevauchements, mais aussi comme un outil de collaboration pour les différents acteurs afin de discuter et planifier l'avancement du projet. La planification de la construction est une activité largement collaborative. Pourtant, l'usage collaboratif de la simulation 4D reste limité, notamment à cause du manque d'adaptation des vues manipulées. En effet, la plupart des outils 4D actuels, même s'ils proposent cette « simulation collaborative » comme argument commercial, se contentent de proposer les mêmes vues « standards » à tous les acteurs. Pourtant les méthodes de travail traditionnelles dans le secteur s'appuient sur différentes représentations visuelles que les professionnels ont l'habitude de choisir en fonction de leurs besoins particuliers. L'hypothèse de cette recherche doctorale considère que les vues proposées dans les outils de simulation collaborative 4D devraient être adaptées aux besoins de chacun des acteurs impliqués. L'objectif est de proposer une méthode de conception de vues multiples adaptées aux réels besoins métiers des participants à une simulation collaborative 4D. À cet effet, la recherche étudie les pratiques de planification dans le secteur de la construction, les théories de visualisation de l'information et de conception de vues, ainsi que le travail collaboratif assisté par ordinateur
Planning is crucial for the success of Architecture, Engineering and Construction (AEC) projects. 4D construction simulation is an innovative approach that combines a 3D model of the building with the planning of activities in order to simulate its realization over time. Several studies have shown that 4D simulations are particularly useful for comparing the constructability of structures and working methods for the identification of conflict and overlap, but also as a collaborative tool for stakeholders to discuss and plan the project progress. The construction planning is largely collaborative. However, the use of collaborative 4D simulation is still limited, mainly because of the lack of adaptation of views proposed to users. Indeed, most current 4D tools, even if they offer this ?collaborative simulation? as sales argument, simply offer the same "standard" views to all users. Yet traditional working methods in the sector rely on different visual representations that professionals usually choose according to their specific needs. The hypothesis of this doctoral research considers that the views proposed in 4D collaborative simulation tools should be adapted to the needs of each stakeholder involved. The objective is to propose a method to design 4D multiple views adapted to the real business needs of participants in a collaborative 4D simulation. Thus, the research examines planning practices in the construction sector, and theories from Information Visualization, views design, and Computer-Supported Collaborative Work fields

La planification est essentielle pour la réussite des projets d'Architecture, Ingénierie et Construction (AIC). La simulation 4D de la construction est une approche innovante qui s'inscrit dans le développement de la maquette numérique BIM. Elle associe un modèle 3D de l'ouvrage au planning des activités de manière à en simuler la réalisation à travers le temps. Plusieurs travaux ont montré que la simulation 4D est particulièrement intéressante pour la comparaison de la constructibilité des ouvrages et des méthodes de travail, pour l'identification des conflits et des chevauchements, mais aussi comme un outil de collaboration pour les différents acteurs afin de discuter et planifier l'avancement du projet. La planification de la construction est aujourd'hui une activité nécessairement collaborative. Pourtant, l'usage collaboratif de la simulation 4D reste limité, notamment à cause du manque d'adaptation des vues manipulées. En effet, la plupart des outils 4D actuels, même s'ils proposent cette " simulation collaborative " comme argument commercial, se contentent de proposer les mêmes vues " standards " à tous les acteurs (3D associé au Gantt). Pourtant les méthodes de travail traditionnelles dans le secteur s'appuient sur différentes représentations visuelles (ex. plans 2D, modèle 3D " blanc ", modèle 3D " photoréaliste ", tableaux de quantités) que les professionnels ont l'habitude de choisir en fonction de leurs besoins particuliers. L'hypothèse de cette recherche doctorale considère que les vues proposées dans les outils de simulation collaborative 4D devraient être adaptées aux besoins de chacun des acteurs impliqués. L'objectif est de proposer une méthode de conception de vues multiples adaptées aux réels besoins métiers des participants à une simulation collaborative 4D. À cet effet, la recherche étudie les pratiques de planification dans le secteur de la construction, les théories de visualisation de l'information et de conception de vues, ainsi que le travail collaboratif assisté par ordinateur. La proposition définit d'abord une conceptualisation originale de la simulation collaborative 4D de la construction. Elle se traduit ensuite par une structuration des besoins pour l'adaptation des vues, et une méthode structurée pour la composition de vues multiples 4D adaptées aux besoins de différents acteurs impliqués dans une simulation collaborative. Des métamodèles sont également conçus et fournissent aux utilisateurs de la méthode un langage structuré pour la conception progressive des multi-vues 4D. L'approche méthodologique propose dans un premier temps de définir le problème " métier " sur base d'une revue de la littérature et d'entretiens avec des professionnels. Puis, un recul théorique dans le champ de la visualisation d'information et du travail coopératif assisté par ordinateur conduit à formaliser des métamodèles initiaux de situation collaborative, de tâches de visualisation, de vues métiers et de vues multiples coordonnées. Ces métamodèles sont ensuite confrontés à des visualisations 4D réelles déjà produites dans le cadre de projets de construction, afin d'affiner progressivement leur contenu ainsi que la cohérence des étapes de la méthode. Enfin, une expérimentation finale développe et valide la méthode dans son ensemble. Elle est complétée d'une enquête auprès de professionnels afin de valider les résultats obtenus.

This thesis is devoted to 2D and 3D modeling of urban environments using structured representations and grammars. Our approach introduces a semantic representation for buildings that encodes expected architectural constraints and is able to derive complex instances using fairly simple grammars. Furthermore, we propose two novel inference algorithms to parse images using such grammars. To this end, a steepest ascent hill climbing concept is considered to derive the grammar and the corresponding parameters from a single facade view. It combines the grammar constraints with the expected visual properties of the different architectural elements. Towards addressing more complex scenarios and incorporating 3D information, a second inference strategy based on evolutionary computational algorithms is adopted to optimize a two-component objective function introducing depth cues. The proposed framework was evaluated qualitatively and quantitatively on a benchmark of annotated facades, demonstrating robustness to challenging situations. Substantial improvement due to the strong grammatical context was shown in comparison to the performance of the same appearance models coupled with local priors. Therefore, our approach provides powerful techniques in response to increasing demand on large scale 3D modeling of real environments through compact, structured and semantic representations, while opening new perspectives for image understanding