Добірка наукової літератури з теми "Processus modeling"
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Статті в журналах з теми "Processus modeling":
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Laloë, Francis. "Modelling sustainability: from applied to involved modeling." Social Science Information 46, no. 1 (March 2007): 87–107. http://dx.doi.org/10.1177/0539018407073659.
Анотація:
English Models are used as tools for studying sustainable development. They are a priori neutral, but this neutrality can be upset if the analysis of observations done to answer questions in reference to a given a priori definition of sustainability leads to the identification of sustainability contexts that do not correspond to the initial definition. The practice of actors may for example involve substitution between elements of a natural capital, which may not be in agreement with a strong definition of sustainability. Therefore we may have to consider the need for transition from a prescriptive to a descriptive approach. The context of modelling depends on the object we want to be preserved (what we observe). If this object is a resource-exploitation system, the perception of sustainability comes from observation of the system. The observation process may have been initiated by a mono-disciplinary question, but, sustainability being dependent on an object which must be described, no unique definition can be proposed. The definition and perception of sustainability are themselves processes to which modelling sciences may have to contribute. French Des modèles sont utilisés comme outils dans le contexte des études sur le développement durable. Ils sont a priori neutres, mais cette neutralité peut être mise à mal si des analyses d'observations réalisées pour répondre à des questions posées en référence à une définition donnée de durabilité conduisent à identifier des contextes de durabilité qui ne correspondent pas nécessairement à la définition initialement adoptée. La pratique d'acteurs peut ainsi par exemple reposer sur des substitutions entre éléments d'un capital naturel, ce qui peut ne pas correspondre à une définition très forte de la durabilité. Dans ces conditions on peut discuter du passage d'une approche prescriptive à une approche descriptive. La question du choix d'un contexte de modélisation dépend de l'objet que l'on veut préserver (ce que l'on observe). S'il s'agit d'un système d'exploitation d'une ressource, la perception de la durabilité découle de l'observation du système. Le processus d'observation a pu être initié selon une définition a priori associée à un questionnement souvent "mono-disciplinaire", mais la durabilité étant inféodée à un objet qu'il faut représenter, on ne peut en proposer une définition unique. La définition et la perception de la durabilité sont des processus auxquels les sciences de modélisation peuvent être amenées à contribuer
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Goujon Belghit, Anne, Jocelyn Husser, and Delphine Lacaze. "Les cadres de la fonction RH face au processus de lancement d’alerte." @GRH N° 48, no. 3 (August 18, 2023): 161–84. http://dx.doi.org/10.3917/grh.048.0161.
Анотація:
L’étude réalisée auprès d’un échantillon de 166 professionnels français de la gestion des ressources humaines a pour objectif d’analyser le jugement éthique dans le processus de décision de lancement d’alerte lors de la phase de recrutement. Les DRH occupent une place centrale dans les organisations puisqu’ils sont garants des bonnes pratiques et du respect de la loi Sapin 2. Les dilemmes présentés reproduisent les 6 scénarios originaux de Jones (1991) dans le contexte spécifique du recrutement. Les résultats obtenus, suite à une analyse qualitative menée avec Alceste, montrent l’émergence de 4 composantes principales du jugement dans l’intention de dénoncer des pratiques non éthiques : les valeurs et la morale, le respect des règles et de la procédure, la quête de la performance et enfin la maîtrise des coûts.
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Bonneton, Domitille, and Christelle Chaplais-Chouvier. "« En théorie, c’est binaire » : comment les auditeurs apprennent-ils à résoudre des dilemmes éthiques ?" @GRH N° 48, no. 3 (August 18, 2023): 113–32. http://dx.doi.org/10.3917/grh.048.0113.
Анотація:
La profession d’audit est, par sa nature, particulièrement exposée aux dilemmes éthiques. Cet article analyse comment les auditeurs apprennent à résoudre ces dilemmes éthiques rencontrés dans leurs missions, et décrypte plus particulièrement les rôles respectifs de la formation et de l’expérience dans ce processus. Les résultats d’une étude empirique qualitative basée sur quinze entretiens semi-directifs auprès d’auditeurs expérimentés montrent que, malgré le rôle important de la formation théorique dans l’identification d’un dilemme éthique, les auditeurs interprètent le code de déontologie et adaptent leurs décisions au contexte. Il apparaît également que deux dispositifs d’apprentissage ont un rôle prépondérant dans la suite du processus pour permettre la prise de décision éthique : l’apprentissage expérientiel et la réflexivité par le dialogue entre pairs.
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de Malherbe, Etienne. "MODELING PRIVATE EQUITY FUNDS AND PRIVATE EQUITY COLLATERALISED FUND OBLIGATIONS." International Journal of Theoretical and Applied Finance 07, no. 03 (May 2004): 193–230. http://dx.doi.org/10.1142/s0219024904002359.
Анотація:
The recent development of the securitisation of funds of private equity funds poses the question of the individual and joint modelling of the underlying funds. Private equity funds are different from other managed funds because of their particular bounded life cycle: when the fund starts, the investment partners make an initial capital commitment, the fund managers gradually draw down the committed capital into investments, returns and proceeds are distributed as the investments are realised and the fund is eventually liquidated as the final investment horizon is reached. Modelling private equity funds therefore requires three stages: the modelling of the commitment drawdowns, the modelling of the investment value and the modelling of the return repayments. A standard lognormal process is utilised for the dynamics of the investment value. Squared Bessel processes are utilised for the dynamics of the rates of drawdowns and repayments. Résumé: Le récent développement de la titrisation de fonds de fonds de placements privés pose la question de la modélisation individuelle et jointe des fonds sous-jacents. Les fonds de placements privés sont différents des autres sociétés d'investissement à cause de leur cycle de vie particulier et limité: au démarrage du fonds, les associés s'engagent sur un apport initial en capital; puis les gérants du fonds opèrent des tirages progressifs sur le capital apporté pour procéder à des investissements; les revenus et les profits sont distribués à mesure que les investissements sont réalisés; enfin, le fonds est liquidé lorsque l'horizon d'investissement est atteint. La modélisation d'un fonds doit donc se faire en trois étapes: la modélisation des tirages sur l'apport en capital, la modélisation de la valeur des investissements et enfin la modélisation des paiements et remboursements des dividendes et retours sur investissements. Un processus lognormal standard est utilisé pour la dynamique de la valeur des investissements. Des processus de Bessel carré sont utilisés pour la dynamique des taux de tirage et de remboursement.
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Mainhagu, Sébastien. "Les attitudes de résilience de carrière dans le contexte de crise sanitaire." @GRH N° 48, no. 3 (August 18, 2023): 65–85. http://dx.doi.org/10.3917/grh.048.0065.
Анотація:
Le but de la recherche est de comprendre le processus de résilience de carrière des personnes en transition professionnelle qui ont dû faire face à la crise sanitaire récente. Nous avons recueilli des informations sur 29 actifs (en emploi et au chômage). Nous révélons quatre attitudes de résilience de carrière (de rebond et de résistance) que l’on a pu associer à trois variables : l’identification à l’emploi passé ou futur, les perceptions des conditions d’emploi et du réalisme du projet. Grâce à cette typologie explicative, nous contribuons à la littérature en précisant les processus de résilience de carrière que nous considérons comme une attitude. En effet, si l’optimisme sur le réalisme du projet professionnel est intégré dans les analyses, ce n’est ni le cas de l’identification à l’emploi ni des conditions de travail.
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Nimeskern, Lola, Alix Brouillon, and Didier Vanoni. "II. La dimension inclusive de l’habitat : de l’identification des besoins au processus d’attribution." Recherche sociale N° 240, no. 4 (December 20, 2023): 18–36. http://dx.doi.org/10.3917/recsoc.240.0018.
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Foigel, Maya, and Renato Mezan. "De la non-conformité à la diversité de genre." Adolescence T.41 n° 2, no. 2 (October 20, 2023): 407–19. http://dx.doi.org/10.3917/ado.112.0407.
Анотація:
Les réflexions présentées dans cet article sont le fruit de plus de dix ans de travail clinique avec des adolescent·e·s brésilien·ne·s aux genres divers, dans des services ambulatoires publics et en libéral. Accompagner ces adolescent·e·s invite le psychanalyste à reconsidérer les fondements de la théorie qui l’inspire. À cet égard, le processus de dépathologisation ainsi que l’attention portée aux récits singuliers des adolescent·e·s transgenres enrichiront indéniablement les débats.
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Pechikoff, Stéphanie. "Penser les transidentités au prisme de l’adolescence." Adolescence T.41 n° 2, no. 2 (October 20, 2023): 325–37. http://dx.doi.org/10.3917/ado.112.0325.
Анотація:
L’actualité des faits trans doit être mise en lien avec les évolutions sociétales de nos modèles occidentaux, ce qui permet de révéler leur dimension politique. Les adolescent·e·s, figures de la modernité, sont particulièrement à même d’incarner les questionnements transidentitaires. En les conflictualisant avec le processus de subjectivation propre à leur âge, elles/ils nous invitent à repenser nos grilles de lecture des identités genrées, ainsi que la logique binaire qui fonde la différence des sexes.
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Ewanzo, Lydia, and Johann Jung. "De l’effacement de soi à l’appropriation subjective." Adolescence T.41 n° 2, no. 2 (October 20, 2023): 463–76. http://dx.doi.org/10.3917/ado.112.0463.
Анотація:
Cet article explore la problématique de l’effacement de soi à l’adolescence et ses enjeux au regard du processus d’appropriation subjective à partir d’un cadre-dispositif original centré sur le « récit dessiné ». Le travail clinique engagé auprès d’une jeune adolescente aux prises avec une souffrance narcissique-identitaire nous conduit à repérer comment l’effacement de soi participe à la réorganisation des capacités réflexives et au rétablissement des conditions de subjectivation en appui sur la fonction miroir du médium et du thérapeute.
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Hafhouf-Lacôte, Hindi, and Julia Neyroud. "Dispositif « triple résonance » : accueillir le trauma." Adolescence T.41 n° 2, no. 2 (October 20, 2023): 477–87. http://dx.doi.org/10.3917/ado.112.0477.
Анотація:
À partir d’une clinique auprès d’adolescents en maison d’enfants à caractère social (MECS) qui confronte à la non-demande en même temps qu’à une modalité de lien aux prises avec la séduction narcissique, l’incestuel et la toute-puissance, nous interrogeons les modalités du dispositif qui permettraient d’engager un processus thérapeutique. À cet effet, nous proposons de définir le dispositif « en triple résonance » et d’illustrer, à partir de la situation d’un adolescent de quinze ans, ses potentiels effets et leviers.
Дисертації з теми "Processus modeling":
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Dávila-Felipe, Miraine. "Pathwise decompositions of Lévy processes : applications to epidemiological modeling." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066651.
Анотація:
Cette thèse est consacrée à l'étude de décompositions trajectorielles de processus de Lévy spectralement positifs et des relations de dualité pour des processus de ramification, motivée par l'utilisation de ces derniers comme modèles probabilistes d'une dynamique épidémiologique. Nous modélisons l'arbre de transmission d'une maladie comme un arbre de ramification, où les individus évoluent indépendamment les uns des autres, ont des durées de vie i.i.d. (périodes d'infectiosité) et donnent naissance (infections secondaires) à un taux constant durant leur vie. Le processus d'incidence dans ce modèle est un processus de Crump-Mode-Jagers (CMJ) et le but principal des deux premiers chapitres est d'en caractériser la loi conjointement avec l'arbre de transmission partiellement observé, inferé à partir des données de séquences. Dans le Chapitre I, nous obtenons une description en termes de fonctions génératrices de la loi du nombre d'individus infectieux, conditionnellement à l'arbre de transmission reliant les individus actuellement infectés. Une version plus élégante de cette caractérisation est donnée dans le Chapitre II, en passant par un résultat général d'invariance par retournement du temps pour une classe de processus de ramification. Finallement, dans le Chapitre III nous nous intéressons à la loi d'un processus de ramification (sous)critique vu depuis son temps d'extinction. Nous obtenons un résultat de dualité qui implique en particulier l'invariance par retournement du temps depuis leur temps d'extinction des processus CMJ (sous)critiques et de l'excursion hors de 0 de la diffusion de Feller critique (le processus de largeur de l'arbre aléatoire de continuum)This dissertation is devoted to the study of some pathwise decompositions of spectrally positive Lévy processes, and duality relationships for certain (possibly non-Markovian) branching processes, driven by the use of the latter as probabilistic models of epidemiological dynamics. More precisely, we model the transmission tree of a disease as a splitting tree, i.e. individuals evolve independently from one another, have i.i.d. lifetimes (periods of infectiousness) that are not necessarily exponential, and give birth (secondary infections) at a constant rate during their lifetime. The incidence of the disease under this model is a Crump-Mode-Jagers process (CMJ); the overarching goal of the two first chapters is to characterize the law of this incidence process through time, jointly with the partially observed (inferred from sequence data) transmission tree. In Chapter I we obtain a description, in terms of probability generating functions, of the conditional likelihood of the number of infectious individuals at multiple times, given the transmission network linking individuals that are currently infected. In the second chapter, a more elegant version of this characterization is given, passing by a general result of invariance under time reversal for a class of branching processes. Finally, in Chapter III we are interested in the law of the (sub)critical branching process seen from its extinction time. We obtain a duality result that implies in particular the invariance under time reversal from their extinction time of the (sub)critical CMJ processes and the excursion away from 0 of the critical Feller diffusion (the width process of the continuum random tree)
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Suri, Kunal. "Modeling the internet of things in configurable process models." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLL005/document.
Анотація:
Un nombre croissant d’entreprises internationales ont adopté les systèmes d'information centrés-processus pour profiter des avantages de l'utilisation de processus rationalisés basés sur des modèles prédéfinis, également appelés modèles de processus métier. Cependant, l'environnement commercial dynamique actuel exige de la flexibilité et la réutilisation systématique des processus métier, qui se manifeste par l'utilisation de modèles de processus configurables (CPM). Ceci évite le développement de processus à partir de zéro, qui est à la fois une démarche fastidieuse et sujette à de nombreuses erreurs, et facilite le partage d'une famille de variantes de processus métier pouvant être personnalisées en fonction d'exigences métier concrètes. Par ailleurs, l'adoption des ressources de l'Internet des objets (IoT) dans les processus d'entreprise inter-organisationnels est également en croissante constante. Cependant, ces ressources IoT doivent être utilisées efficacement. Ces dispositifs IoT sont hétérogènes en raison de leurs propriétés et de leurs fabricants (normes propriétaires), ce qui pose des problèmes d’interopérabilité. De plus, étant limitées, elles doivent être allouées (et consommées) en gardant à l'esprit des contraintes, tels que le coût énergétique, le coût de calcul, etc. pour éviter les pannes pendant leurs consommations par les processus. Il est donc essentiel de modéliser explicitement la perspective des ressources IoT dans les modèles de processus métiers lors de la phase de conception. Dans la littérature, divers travaux de recherche dans le domaine de gestion des processus métier (BPM) sont généralement axés sur la perspective du flux de contrôle. Bien qu'il existe certaines approches axées sur la perspective des ressources, elles sont généralement dédiées à la perspective des ressources humaines. Ainsi, les travaux sur l'intégration de la perspective des ressources IoT dans les processus métier sont limités pour résoudre des problèmes liés à l'hétérogénéité. De même, dans le contexte des CPM, il n’existe aucune prise en charge de la configuration permettant de modéliser la variabilité des ressources IoT au niveau des CPM. Cette variabilité résulte des fonctionnalités spécifiques aux ressources IoT, telles que la possibilité de partage, et réplication, qui sont pertinentes dans le contexte des processus métier. Dans cette thèse, nous abordons les limitations susmentionnées en proposant une approche pour intégrer la perspective IoT dans le domaine du BPM et soutenir le développement de CPM. Ce travail propose les contributions suivantes: (1) il fournit une description formelle de la perspective des ressources IoT, et de ses relations avec le domaine BPM à l'aide de la technologie sémantique, et (2) il fournit de nouveaux concepts pour permettre l'allocation de ressources IoT configurables dans les CPM. Pour valider notre approche et démontrer sa faisabilité, nous procédons comme suit: (1) implémenter des outils preuve de concept qui soutiennent le développement de processus métier et de modèles de processus configurables conscient des IoT, et (2) réaliser des expérimentations sur des jeux de données de modèles de processus qui démontrent l’efficacité de notre approche et affirment sa faisabilitéOn the one hand, a growing number of multi-national organizations have embraced the Process-Aware Information Systems (PAIS) to reap the benefits of using streamlined processes that are based on predefined models, also called as Business Process (BP) models. However, today's dynamic business environment demands flexibility and systematic reuse of BPs, which is provided by the use of Configurable Process Models (CPMs). It avoids the development of processes from scratch, which is both time-consuming and error-prone, and facilitates the sharing of a family of BP variants that can be customized based on concrete business requirements. On the other hand, the adoption of the Internet of Things (IoT) resources in various cross-organizational BPs is also on a rise. However, to attain the desired business value, these IoT resources must be used efficiently. These IoT devices are heterogeneous due to their diverse properties and manufactures (proprietary standards), which leads to issues related to interoperability. Further, being resource-constrained, they need to be allocated (and consumed) keeping in the mind relevant constraints such as energy cost, computation cost, to avoid failures during the time of their consumption in the processes. Thus, it is essential to explicitly model the IoT resource perspective in the BP models during the process design phase. In the literature, various research works in Business Process Management (BPM) domain are usually focused on the control-flow perspective. While there do exist some approaches that focus on the resource perspective, they are typically dedicated to the human resource perspective. Thus, there is limited work on integrating the IoT resource perspective into BPs, without any focus on solving issues related to heterogeneity in IoT domain. Likewise, in the context of CPMs, there is no configuration support to model IoT resource variability at the CPM level. This variability is a result of specific IoT resource features such as Shareability and Replication that is relevant in the context of BPs. In this thesis, we address the aforementioned limitations by proposing an approach to integrate IoT perspective in the BPM domain and to support the development of IoT-Aware CPMs. This work contributes in the following manner: (1) it provides a formal description of the IoT resource perspective and its relationships with the BPM domain using semantic technology and (2) it provides novel concepts to enable configurable IoT resource allocation in CPMs. To validate our approach and to show its feasibility, we do the following: (1) implement proof of concept tools that assist in the development of IoT-aware BPs and IoT-aware CPMs and (2) perform experiments on the process model datasets. The experimentation results show the effectiveness of our approach and affirm its feasibility
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Beccuti, Marco. "Modeling and analisys of probabilistic system : Formalism and efficient algorithm." Paris 9, 2008. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=2008PA090060.
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Yongsiriwit, Karn. "Modeling and mining business process variants in cloud environments." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLL002/document.
Анотація:
De plus en plus les organisations adoptent les systèmes d'informations sensibles aux processus basés sur Cloud en tant qu'un environnement pour gérer et exécuter des processus dans le Cloud dans l'objectif de partager et de déployer leurs applications de manière optimale. Cela est particulièrement vrai pour les grandes organisations ayant des succursales opérant dans des différentes régions avec des processus considérablement similaires. Telles organisations doivent soutenir de nombreuses variantes du même processus en raison de la culture locale de leurs succursales, de leurs règlements, etc. Cependant, le développement d'une nouvelle variante de processus à partir de zéro est sujet à l'erreur et peut prendre beaucoup du temps. Motivés par le paradigme "la conception par la réutilisation", les succursales peuvent collaborer pour développer de nouvelles variantes de processus en apprenant de leurs processus similaires. Ces processus sont souvent hétérogènes, ce qui empêche une interopérabilité facile et dynamique entre les différentes succursales. Une variante de processus est un ajustement d'un modèle de processus afin de s'adapter d'une façon flexible aux besoins spécifiques. De nombreuses recherches dans les universités et les industries visent à faciliter la conception des variantes de processus. Plusieurs approches ont été développées pour aider les concepteurs de processus en recherchant des modèles de processus métier similaires ou en utilisant des modèles de référence. Cependant, ces approches sont lourdes, longues et sujettes à des erreurs. De même, telles approches recommandent des modèles de processus pas pratiques pour les concepteurs de processus qui ont besoin d'ajuster une partie spécifique d'un modèle de processus. En fait, les concepteurs de processus peuvent mieux développer des variantes de processus ayant une approche qui recommande un ensemble bien défini d'activités à partir d'un modèle de processus défini comme un fragment de processus. Les grandes organisations multi-sites exécutent les variantes de processus BP dans l'environnement Cloud pour optimiser le déploiement et partager les ressources communes. Cependant, ces ressources Cloud peuvent être décrites en utilisant des différents standards de description des ressources Cloud ce qui empêche l'interopérabilité entre les différentes succursales. Dans cette thèse, nous abordons les limites citées ci-dessus en proposant une approche basée sur les ontologies pour peupler sémantiquement une base de connaissance commune de processus et de ressources Cloud, ce qui permet une interopérabilité entre les succursales de l'organisation. Nous construisons notre base de connaissance en étendant les ontologies existantes. Ensuite, nous proposons une approche pour exploiter cette base de connaissances afin de supporter le développement des variantes BP. De plus, nous adoptons un algorithme génétique pour allouer d'une manière optimale les ressources Cloud aux BPs. Pour valider notre approche, nous développons deux preuves de concepts et effectuons des expériences sur des ensembles de données réels. Les résultats expérimentaux montrent que notre approche est réalisable et précise dans des cas d'utilisation réelsMore and more organizations are adopting cloud-based Process-Aware Information Systems (PAIS) to manage and execute processes in the cloud as an environment to optimally share and deploy their applications. This is especially true for large organizations having branches operating in different regions with a considerable amount of similar processes. Such organizations need to support many variants of the same process due to their branches' local culture, regulations, etc. However, developing new process variant from scratch is error-prone and time consuming. Motivated by the "Design by Reuse" paradigm, branches may collaborate to develop new process variants by learning from their similar processes. These processes are often heterogeneous which prevents an easy and dynamic interoperability between different branches. A process variant is an adjustment of a process model in order to flexibly adapt to specific needs. Many researches in both academics and industry are aiming to facilitate the design of process variants. Several approaches have been developed to assist process designers by searching for similar business process models or using reference models. However, these approaches are cumbersome, time-consuming and error-prone. Likewise, such approaches recommend entire process models which are not handy for process designers who need to adjust a specific part of a process model. In fact, process designers can better develop process variants having an approach that recommends a well-selected set of activities from a process model, referred to as process fragment. Large organizations with multiple branches execute BP variants in the cloud as environment to optimally deploy and share common resources. However, these cloud resources may be described using different cloud resources description standards which prevent the interoperability between different branches. In this thesis, we address the above shortcomings by proposing an ontology-based approach to semantically populate a common knowledge base of processes and cloud resources and thus enable interoperability between organization's branches. We construct our knowledge base built by extending existing ontologies. We thereafter propose an approach to mine such knowledge base to assist the development of BP variants. Furthermore, we adopt a genetic algorithm to optimally allocate cloud resources to BPs. To validate our approach, we develop two proof of concepts and perform experiments on real datasets. Experimental results show that our approach is feasible and accurate in real use-cases
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Domingues, Rémi. "Probabilistic Modeling for Novelty Detection with Applications to Fraud Identification." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2019SORUS473.pdf.
Анотація:
La détection de nouveauté est le problème non supervisé d’identification d’anomalies dans des données de test qui diffèrent de manière significative des données d’apprentissage. La représentation de données temporelles ou de données de types mixtes, telles des données numériques et catégorielles, est une tâche complexe. Outre le type de données supporté, l'efficacité des méthodes de détection de nouveauté repose également sur la capacité à dissocier avec précision les anomalies des échantillons nominaux, l'interprétabilité, la scalabilité et la robustesse aux anomalies présentes dans les données d'entraînement. Dans cette thèse, nous explorons de nouvelles façons de répondre à ces contraintes. Plus spécifiquement, nous proposons (i) une étude de l'état de l'art des méthodes de détection de nouveauté, appliquée aux données de types mixtes, et évaluant la scalabilité, la consommation mémoire et la robustesse des méthodes (ii) une étude des méthodes de détection de nouveauté adaptées aux séquences d'évènements (iii) une méthode de détection de nouveauté probabiliste et non paramétrique pour les données de types mixtes basée sur des mélanges de processus de Dirichlet et des distributions de famille exponentielle et (iv) un modèle de détection de nouveauté basé sur un autoencodeur dans lequel l'encodeur et le décodeur sont modélisés par des processus Gaussiens profonds. L’apprentissage de ce modèle est effectué par extension aléatoire des dimensions et par inférence stochastique variationnelle. Cette méthode est adaptée aux dimensions de types mixtes et aux larges volumes de donnéesNovelty detection is the unsupervised problem of identifying anomalies in test data which significantly differ from the training set. While numerous novelty detection methods were designed to model continuous numerical data, tackling datasets composed of mixed-type features, such as numerical and categorical data, or temporal datasets describing discrete event sequences is a challenging task. In addition to the supported data types, the key criteria for efficient novelty detection methods are the ability to accurately dissociate novelties from nominal samples, the interpretability, the scalability and the robustness to anomalies located in the training data. In this thesis, we investigate novel ways to tackle these issues. In particular, we propose (i) a survey of state-of-the-art novelty detection methods applied to mixed-type data, including extensive scalability, memory consumption and robustness tests (ii) a survey of state-of-the-art novelty detection methods suitable for sequence data (iii) a probabilistic nonparametric novelty detection method for mixed-type data based on Dirichlet process mixtures and exponential-family distributions and (iv) an autoencoder-based novelty detection model with encoder/decoder modelled as deep Gaussian processes. The learning of this last model is made tractable and scalable through the use of random feature approximations and stochastic variational inference. The method is suitable for large-scale novelty detection problems and data with mixed-type features. The experiments indicate that the proposed model achieves competitive results with state-of-the-art novelty detection methods
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Petit, Sébastien. "Improved Gaussian process modeling : Application to Bayesian optimization." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG063.
Анотація:
Cette thèse s’inscrit dans la lignée de travaux portant sur la modélisation bayésienne de fonctions par processus gaussiens, pour des applications en conception industrielle s’appuyant sur des simulateurs numériques dont le temps de calcul peut atteindre jusqu’à plusieurs heures. Notre travail se concentre sur le problème de sélection et de validation de modèle et s’articule autour de deux axes. Le premier consiste à étudier empiriquement les pratiques courantes de modélisation par processus gaussien stationnaire. Plusieurs problèmes sur la sélection automatique de paramètre de processus gaussien sont considérés. Premièrement, une étude empirique des critères de sélection de paramètres constitue le coeur de cet axe de recherche et conclut que, pour améliorer la prédictivité des modèles, le choix d’un critère de sélection parmi les plus courants est un facteur de moindre importance que le choix a priori d’une famille de modèles. Plus spécifiquement, l’étude montre que le paramètre de régularité de la fonction de covariance de Matérn est plus déterminant que le choix d’un critère de vraisemblance ou de validation croisée. De plus, l’analyse des résultats numériques montre que ce paramètre peut-être sélectionné de manière satisfaisante par les critères, ce qui aboutit à une recommandation permettant d’améliorer les pratiques courantes. Ensuite, une attention particulière est réservée à l’optimisation numérique du critère de vraisemblance. Constatant, comme Erickson et al. (2018), des inconsistances importantes entre les différentes librairies disponibles pour la modélisation par processus gaussien, nous proposons une série de recettes numériques élémentaires permettant d’obtenir des gains significatifs tant en termes de vraisemblance que de précision du modèle. Enfin, les formules analytiques pour le calcul de critère de validation croisée sont revisitées sous un angle nouveau et enrichies de formules analogues pour les gradients. Cette dernière contribution permet d’aligner le coût calculatoire d’une classe de critères de validation croisée sur celui de la vraisemblance. Le second axe de recherche porte sur le développement de méthodes dépassant le cadre des modèles gaussiens stationnaires. Constatant l’absence de méthode ciblée dans la littérature, nous proposons une approche permettant d’améliorer la précision d’un modèle sur une plage d’intérêt en sortie. Cette approche consiste à relâcher les contraintes d’interpolation sur une plage de relaxation disjointe de la plage d’intérêt, tout en conservant un coût calculatoire raisonnable. Nous proposons également une approche pour la sélection automatique de la plage de relaxation en fonction de la plage d’intérêt. Cette nouvelle méthode permet de définir des régions d’intérêt potentiellement complexes dans l’espace d’entrée avec peu de paramètres et, en dehors, d’apprendre de manière non-paramétrique une transformation permettant d’améliorer la prédictivité du modèle sur la plage d’intérêt. Des simulations numériques montrent l’intérêt de la méthode pour l’optimisation bayésienne, où l’on est intéressé par les valeurs basses dans le cadre de la minimisation. De plus, la convergence théorique de la méthode est établie, sous certaines hypothèsesThis manuscript focuses on Bayesian modeling of unknown functions with Gaussian processes. This task arises notably for industrial design, with numerical simulators whose computation time can reach several hours. Our work focuses on the problem of model selection and validation and goes in two directions. The first part studies empirically the current practices for stationary Gaussian process modeling. Several issues on Gaussian process parameter selection are tackled. A study of parameter selection criteria is the core of this part. It concludes that the choice of a family of models is more important than that of the selection criterion. More specifically, the study shows that the regularity parameter of the Matérn covariance function is more important than the choice of a likelihood or cross-validation criterion. Moreover, the analysis of the numerical results shows that this parameter can be selected satisfactorily by the criteria, which leads to a practical recommendation. Then, particular attention is given to the numerical optimization of the likelihood criterion. Observing important inconsistencies between the different libraries available for Gaussian process modeling like Erickson et al. (2018), we propose elementary numerical recipes making it possible to obtain significant gains both in terms of likelihood and model accuracy. Finally, the analytical formulas for computing cross-validation criteria are revisited under a new angle and enriched with similar formulas for the gradients. This last contribution aligns the computational cost of a class of cross-validation criteria with that of the likelihood. The second part presents a goal-oriented methodology. It is designed to improve the accuracy of the model in an (output) range of interest. This approach consists in relaxing the interpolation constraints on a relaxation range disjoint from the range of interest. We also propose an approach for automatically selecting the relaxation range. This new method can implicitly manage potentially complex regions of interest in the input space with few parameters. Outside, it learns non-parametrically a transformation improving the predictions on the range of interest. Numerical simulations show the benefits of the approach for Bayesian optimization, where one is interested in low values in the minimization framework. Moreover, the theoretical convergence of the method is established under some assumptions
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Ben, salem Malek. "Model selection and adaptive sampling in surrogate modeling : Kriging and beyond." Thesis, Lyon, 2018. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03097719.
Анотація:
Les surfaces de réponses, dites aussi méta-modèles sont généralement utilisées pour remplacer une fonction coûteuse. Ces méta-modèles sont également utilisés pour accélérer l’estimation d’une caractéristique de cette fonction (un optimum, une ligne de niveau, …). Dans ce travail, nous nous sommes intéressés à trois aspects de la méta-modélisation.1/ Il est difficile de choisir le méta-modèle ainsi que ses paramètres les plus appropriés pour un plan d’expérience donné. En effet, il est difficile d'évaluer la qualité d'un méta-modèle sans des données de validation. Nous proposons un critère de qualité de méta-modèle et nous présentons deux algorithmes de sélection en se basant sur ce critère.2/ L’avantage principal de la régression par processus gaussiens (GP) est qu'elle fournit partout une mesure d'incertitude associée à la prédiction. C’est un outil efficace pour construire des stratégies d’échantillonnage séquentiel. Nous proposons un algorithme permettant d'estimer une distribution de prédiction pour n'importe quel méta-modèle, qui permet d’étendre les méthodes d’échantillonnage séquentielles basées sur les GP à tous les méta-modèles. On l'appelle la distribution universelle de prédiction.3/ De nombreux problèmes de conception font appel à un grand nombre de variables ce qui rend l'exploration de l’espace paramétrique difficile. Dans certains cas seules quelques variables sont influentes. Nous proposons un algorithme réalisant simultanément l'apprentissage d'une caractéristique et la réduction de dimension. La méthode est basée sur des résultats théoriques issus du cadre de la régression par processus gaussien. Notre méthode s'appelle l’algorithme Split-and-DoubtSurrogate models are used to replace an expensive-to-evaluate function to speed-up the estimation of a feature of a given function (optimum, contour line, …). Three aspects of surrogate modeling are studied in the work:1/ We proposed two surrogate model selection algorithms. They are based on a novel criterion called the penalized predictive score. 2/ The main advantage of probabilistic approach is that it provides a measure of uncertainty associated with the prediction. This uncertainty is an efficient tool to construct strategies for various problems such as prediction enhancement, optimization or inversion. We defined a universal approach for uncertainty quantification that could be applied for any surrogate model. It is based on a weighted empirical probability measure supported by cross-validation sub-models’ predictions.3/ We present the so-called Split-and-Doubt algorithm that performs sequentially both feature estimation and dimension reduction
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Larvaron, Benjamin. "Modeling battery health degradation with uncertainty quantification." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. http://www.theses.fr/2024LORR0028.
Анотація:
Face au changement climatique, des mesures importantes doivent être prise pour décarboner l’économie. Cela inclus une transformation des secteurs du transport et de la production d’énergie. Ces transformations augmentent l’utilisation d’énergie électrique et posent la question du stockage notamment grâce aux batteries Lithium-ion. Dans cette thèse nous nous intéressons à la modélisation de la dégradation de la santé des batteries. Afin de quantifier les risques associés aux garantis de performance, les incertitudes doivent être prise en compte. La dégradation est un phénomène complexe mettant en jeux différents mécanismes physiques en interaction. Celle-ci va varier selon le type de batterie ou de conditions d’utilisation. Nous avons tout d’abord considéré le problème de la dégradation temporelle à une condition expérimentale de référence, par une approche « data-driven » par processus gaussiens. Cette approche présente l’avantage de permettre l’apprentissage de modèles complexes tout en incluant une quantification des incertitudes. Partant de l’état de l’art, nous avons proposé une adaptation de la régression par processus gaussien. Par un design de noyaux adapté le modèle permet de prendre explicitement en compte la variabilité de performance entre les batteries. Cependant, la régression par processus Gaussien repose généralement sur une hypothèse de stationnarité, trop restrictive pour prendre en compte l’évolution de l’incertitude au cours du temps. Nous avons donc exploité le cadre plus général de la régression par processus gaussiens chaînés, reposant sur l’inférence variationnelle. Avec un choix adapté de fonction de vraisemblance, ce cadre permet d’ajuster un modèle non paramétrique de l’évolution de la variabilité entre batteries, améliorant significativement la quantification des incertitudes. Cela produit un modèle satisfaisant aux cycles observés mais se généralise mal pour prédire l’évolution future de la dégradation avec des comportements incohérents d’un point de vue physique. En particulier, la monotonie et la concavité des courbes de dégradations ne sont pas toujours respectées. Nous avons proposé une approche, pour inclure ces contraintes dans la régression par processus gaussiens chaînés. Cela nous a ainsi permis d’améliorer les prévisions à un horizon de plusieurs centaines de cycles, permettant potentiellement de réduire le temps de test nécessaire des batteries, source de coûts importants pour les manufacturiers. Nous avons ensuite élargi le problème afin de prendre en compte l’effet des conditions expérimentales sur la dégradation des batteries. Nous avons tout d’abord tenté d’adapter les méthodes à base de processus gaussien en incluant les facteurs expérimentaux comme variables explicatives. Cette approche a fourni des résultats intéressants dans des cas de conditions avec des dégradations similaires. Cependant pour des conditions plus complexes les résultats deviennent incohérents avec les connaissances physiques et ne sont plus exploitables. Nous avons donc proposé une autre approche, en deux temps, séparant l’évolution temporelle de l’effet des facteurs. Dans un premier temps l’évolution temporelle est modélisée par les méthodes par processus gaussien précédentes. Le second temps, plus complexe, utilise les résultats de l’étape précédente, des distributions gaussiennes, pour apprendre un modèle des conditions expérimentales. Cela nécessite une approche de régression sur données complexes. Nous proposons l’utilisation des barycentres conditionnels de Wasserstein, bien adapté au cas des distributions. Deux modèles sont introduits. Le premier, utilisant le cadre de la régression structurée, permet d’inclure un modèle physique de la dégradation. Le second, utilisant la régression Fréchet, permet d’améliorer les résultats en interpolant les conditions expérimentales et en permettant la prise en compte de plusieurs facteurs expérimentauxWith the acceleration of climate change, significant measures must be taken to decarbonize the economy. This includes a transformation of the transportation and energy production sectors. These changes increase the use of electrical energy and raise the need for storage, particularly through Lithium-ion batteries.In this thesis, we focus on modeling battery health degradation. To quantify the risks associated with performance guarantees, uncertainties must be taken into account. Degradation is a complex phenomenon involving various interacting physical mechanisms. It varies depending on the battery type and usage conditions. We first addressed the issue of the temporal degradation under a reference experimental condition using a data-driven approach based on Gaussian processes. This approach allows for learning complex models while incorporating uncertainty quantification. Building upon the state-of-the art, we proposed an adaptation of Gaussian process regression. By designing appropriate kernels, the model explicitly considers performance variability among batteries. However, Gaussian process regression generally relies on a stationarity assumption, which is too restrictive to account for uncertainty evolution over time. Therefore, we have leveraged the broader framework of chained Gaussian process regression, based on variational inference. With a suitable choice of likelihood function, this framework allows for adjusting a non-parametric model of the evolution of the variability among batteries, significantly improving uncertainty quantification. While this approach yields a model that fits observed cycles well, it does not generalize effectively to predict future degradation with consistent physical behaviors. Specifically, monotonicity and concavity of degradation curves are not always preserved. To address this, we proposed an approach to incorporate these constraints into chained Gaussian process regression. As a result, we have enhanced predictions over several hundred cycles, potentially reducing the necessary battery testing time—a significant cost for manufacturers. We then expanded the problem to account for the effect of experimental conditions on battery degradation. Initially, we attempted to adapt Gaussian process-based methods by including experimental factors as additional explanatory variables. This approach yielded interesting results in cases with similar degradation conditions. However, for more complex settings, the results became inconsistent with physical knowledge and were no longer usable. As a result, we proposed an alternative two-step approach, separating the temporal evolution from the effect of factors. In the first step, temporal evolution was modeled using the previously mentioned Gaussian process methods. The second, more complex step utilized the results from the previous stage—Gaussian distributions—to learn a model of experimental conditions. This required a regression approach for complex data. We suggest using Wasserstein conditional barycenters, which are well-suited for distribution cases. Two models were introduced. The first model, within the structured regression framework, incorporates a physical degradation model. The second model, using Fréchet regression, improves results by interpolating experimental conditions and accounting for multiple experimental factors
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Suri, Kunal. "Modeling the internet of things in configurable process models." Electronic Thesis or Diss., Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLL005.
Анотація:
Un nombre croissant d’entreprises internationales ont adopté les systèmes d'information centrés-processus pour profiter des avantages de l'utilisation de processus rationalisés basés sur des modèles prédéfinis, également appelés modèles de processus métier. Cependant, l'environnement commercial dynamique actuel exige de la flexibilité et la réutilisation systématique des processus métier, qui se manifeste par l'utilisation de modèles de processus configurables (CPM). Ceci évite le développement de processus à partir de zéro, qui est à la fois une démarche fastidieuse et sujette à de nombreuses erreurs, et facilite le partage d'une famille de variantes de processus métier pouvant être personnalisées en fonction d'exigences métier concrètes. Par ailleurs, l'adoption des ressources de l'Internet des objets (IoT) dans les processus d'entreprise inter-organisationnels est également en croissante constante. Cependant, ces ressources IoT doivent être utilisées efficacement. Ces dispositifs IoT sont hétérogènes en raison de leurs propriétés et de leurs fabricants (normes propriétaires), ce qui pose des problèmes d’interopérabilité. De plus, étant limitées, elles doivent être allouées (et consommées) en gardant à l'esprit des contraintes, tels que le coût énergétique, le coût de calcul, etc. pour éviter les pannes pendant leurs consommations par les processus. Il est donc essentiel de modéliser explicitement la perspective des ressources IoT dans les modèles de processus métiers lors de la phase de conception. Dans la littérature, divers travaux de recherche dans le domaine de gestion des processus métier (BPM) sont généralement axés sur la perspective du flux de contrôle. Bien qu'il existe certaines approches axées sur la perspective des ressources, elles sont généralement dédiées à la perspective des ressources humaines. Ainsi, les travaux sur l'intégration de la perspective des ressources IoT dans les processus métier sont limités pour résoudre des problèmes liés à l'hétérogénéité. De même, dans le contexte des CPM, il n’existe aucune prise en charge de la configuration permettant de modéliser la variabilité des ressources IoT au niveau des CPM. Cette variabilité résulte des fonctionnalités spécifiques aux ressources IoT, telles que la possibilité de partage, et réplication, qui sont pertinentes dans le contexte des processus métier. Dans cette thèse, nous abordons les limitations susmentionnées en proposant une approche pour intégrer la perspective IoT dans le domaine du BPM et soutenir le développement de CPM. Ce travail propose les contributions suivantes: (1) il fournit une description formelle de la perspective des ressources IoT, et de ses relations avec le domaine BPM à l'aide de la technologie sémantique, et (2) il fournit de nouveaux concepts pour permettre l'allocation de ressources IoT configurables dans les CPM. Pour valider notre approche et démontrer sa faisabilité, nous procédons comme suit: (1) implémenter des outils preuve de concept qui soutiennent le développement de processus métier et de modèles de processus configurables conscient des IoT, et (2) réaliser des expérimentations sur des jeux de données de modèles de processus qui démontrent l’efficacité de notre approche et affirment sa faisabilitéOn the one hand, a growing number of multi-national organizations have embraced the Process-Aware Information Systems (PAIS) to reap the benefits of using streamlined processes that are based on predefined models, also called as Business Process (BP) models. However, today's dynamic business environment demands flexibility and systematic reuse of BPs, which is provided by the use of Configurable Process Models (CPMs). It avoids the development of processes from scratch, which is both time-consuming and error-prone, and facilitates the sharing of a family of BP variants that can be customized based on concrete business requirements. On the other hand, the adoption of the Internet of Things (IoT) resources in various cross-organizational BPs is also on a rise. However, to attain the desired business value, these IoT resources must be used efficiently. These IoT devices are heterogeneous due to their diverse properties and manufactures (proprietary standards), which leads to issues related to interoperability. Further, being resource-constrained, they need to be allocated (and consumed) keeping in the mind relevant constraints such as energy cost, computation cost, to avoid failures during the time of their consumption in the processes. Thus, it is essential to explicitly model the IoT resource perspective in the BP models during the process design phase. In the literature, various research works in Business Process Management (BPM) domain are usually focused on the control-flow perspective. While there do exist some approaches that focus on the resource perspective, they are typically dedicated to the human resource perspective. Thus, there is limited work on integrating the IoT resource perspective into BPs, without any focus on solving issues related to heterogeneity in IoT domain. Likewise, in the context of CPMs, there is no configuration support to model IoT resource variability at the CPM level. This variability is a result of specific IoT resource features such as Shareability and Replication that is relevant in the context of BPs. In this thesis, we address the aforementioned limitations by proposing an approach to integrate IoT perspective in the BPM domain and to support the development of IoT-Aware CPMs. This work contributes in the following manner: (1) it provides a formal description of the IoT resource perspective and its relationships with the BPM domain using semantic technology and (2) it provides novel concepts to enable configurable IoT resource allocation in CPMs. To validate our approach and to show its feasibility, we do the following: (1) implement proof of concept tools that assist in the development of IoT-aware BPs and IoT-aware CPMs and (2) perform experiments on the process model datasets. The experimentation results show the effectiveness of our approach and affirm its feasibility
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Azzi, Soumaya. "Surrogate modeling of stochastic simulators." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAT009.
Анотація:
Cette thèse propose des outils statistiques pour étudier l’impact qu’a la morphologie d’une ville sur l’exposition des populations induite par un champ électromagnétique provenant d’une station de base. Pour cela l’exposition a été évaluée numériquement en propageant (via des techniques de lancer de rayons) les champs émis dans une antenne dans des villes aléatoires. Ces villes aléatoires ont les mêmes caractéristiques macroscopiques (e.g. hauteur moyenne des immeubles, largeur moyenne des rues et anisotropie) mais sont distinctes les unes des autres. Pour les mêmes caractéristiques de nombreuses villes aléatoires ont été générées et l’exposition induite a été calculée pour chacune. Par conséquent, chaque combinaison de variables correspond à plusieurs valeurs d’exposition. L’exposition est décrite par une distribution statistique non nécessairement gaussienne. Ce comportement stochastique est présent en plusieurs problèmes industriels et souvent les nombreuses simulations menées ont un cout de calcul important. Les travaux de cette thèse étudient la modélisation de substitution des fonctions aléatoires. Le simulateur stochastique est considéré comme un processus stochastique. On propose une approche non paramétrique basée sur la décomposition de Karhunen-Loève du processus stochastique. La fonction de substitution a l’avantage d’être très peu coûteuse à exécuter et à fournir des prédictions précises.En effet, l’objectif de la thèse consiste à évaluer la sensibilité de l’exposition aux caractéristiques morphologiques d’une ville. On propose une approche d’analyse de sensibilité tenant compte de l’aspect stochastique du modèle. L’entropie différentielle du processus stochastique est évaluée et la sensibilité est estimée en calculant les indices de Sobol de l’entropie. La variance de l’entropie est exprimée en fonction de la variabilité de chacune des variables d’entréeThis thesis is a contribution to the surrogate modeling and the sensitivity analysis on stochastic simulators. Stochastic simulators are a particular type of computational models, they inherently contain some sources of randomness and are generally computationally prohibitive. To overcome this limitation, this manuscript proposes a method to build a surrogate model for stochastic simulators based on Karhunen-Loève expansion. This thesis also aims to perform sensitivity analysis on such computational models. This analysis consists on quantifying the influence of the input variables onto the output of the model. In this thesis, the stochastic simulator is represented by a stochastic process, and the sensitivity analysis is then performed on the differential entropy of this process.The proposed methods are applied to a stochastic simulator assessing the population’s exposure to radio frequency waves in a city. Randomness is an intrinsic characteristic of the stochastic city generator. Meaning that, for a set of city parameters (e.g. street width, building height and anisotropy) does not define a unique city. The context of the electromagnetic dosimetry case study is presented, and a surrogate model is built. The sensitivity analysis is then performed using the proposed method
Книги з теми "Processus modeling":
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Nelson, Randolph. Probability, stochastic processes, and queueing theory: The mathematics of computer performance modeling. New York: Springer-Verlag, 1995.
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Частини книг з теми "Processus modeling":
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Blanco-Castañeda, Liliana, and Viswanathan Arunachalam. "Branching Processes." In Applied Stochastic Modeling, 95–126. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-31282-3_4.
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Serovajsky, Simon. "Wave processes." In Mathematical Modelling, 213–38. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2021. http://dx.doi.org/10.1201/9781003035602-12.
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Moller, Faron, and Georg Struth. "Modelling Processes." In Undergraduate Topics in Computer Science, 279–307. London: Springer London, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-84800-322-4_12.
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Lanchier, Nicolas. "Stochastic processes: general definition." In Stochastic Modeling, 59–63. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-50038-6_4.
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Bandura, Albert. "Analysis of Modeling Processes." In Psychological Modeling, 1–62. Classic edition. | New York, NY: Routledge, 2021.: Routledge, 2021. http://dx.doi.org/10.4324/9781003110156-1.
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Paul, Wolfgang, and Jörg Baschnagel. "Modeling the Financial Market." In Stochastic Processes, 163–235. Heidelberg: Springer International Publishing, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-00327-6_5.
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Ho, Teh C. "Modeling Refining Processes." In Springer Handbook of Petroleum Technology, 841–64. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-49347-3_27.
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Hřebíček, J., and T. Pitner. "Modeling Social Processes." In Solving Problems in Scientific Computing Using Maple and MATLAB®, 351–58. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-18873-2_24.
Тези доповідей конференцій з теми "Processus modeling":
1
Oberhauser, Roy. "Adapting Processes via Adaptation ProcessesA Flexible and Cloud-Capable Adaptation Approach for Dynamic Business Process Management." In Fifth International Symposium on Business Modeling and Software Design. SCITEPRESS - Science and and Technology Publications, 2015. http://dx.doi.org/10.5220/0005885000090018.
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Batteh, John, Jesse Gohl, James Ferri, Quang Le, Bill Glandorf, Bob Sherman, and Rudolfs Opmanis. "Material Production Process Modeling with Automated Modelica Models from IBM Rational Rhapsody." In American Modelica Conference 2022, Dallas, October 26-28. Linköping University Electronic Press, 2023. http://dx.doi.org/10.3384/ecp21186158.
Анотація:
This paper describes a method to author dynamic simulation models in Modelica from a manufacturing architectural model structure in SysML. Modelica models are generated from IBM Rational Rhapsody and simulated using Modelon Impact. Following a brief overview of the overall modeling approach and tool coupling, the Modelica modeling is detailed for computing process throughput and processing time. Following the model overview, a sample application for the production of the pharmaceutical ingredient atropine is demonstrated.
3
Baharev, Ali, and Arnold Neumaier. "Chemical Process Modeling in Modelica." In 9th International MODELICA Conference, Munich, Germany. Linköping University Electronic Press, 2012. http://dx.doi.org/10.3384/ecp12076955.
4
"Business Processes, Process Logic and Information ArchitectureA Tentative Case Study." In Third International Symposium on Business Modeling and Software Design. SCITEPRESS - Science and and Technology Publications, 2013. http://dx.doi.org/10.5220/0004773900430053.
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Bren, David. "Radiative processes calculation in plasma fiber." In Modeling complex systems. AIP, 2001. http://dx.doi.org/10.1063/1.1386879.
6
"DESIGN PROCESS MODEL FOR OPTIMIZING DESIGN OF CONTINUOUS PRODUCTION PROCESSES." In Special Session on Computationally Efficient Simulation-Driven Engineering Design Optimization and Modeling. SciTePress - Science and and Technology Publications, 2011. http://dx.doi.org/10.5220/0003647804920501.
7
Mohamad Noor, Papamichail, and Warboys. "Process modelling for online communications in tendering processes." In Proceedings of the 20th IEEE Instrumentation Technology Conference (Cat No 03CH37412) EURMIC-03. IEEE, 2003. http://dx.doi.org/10.1109/eurmic.2003.1231562.
8
Scholz-Reiter, Bernd, Daniel Rippel, and Steffen Sowade. "Limitations in modeling autonomous logistic processes: Challenges and solutions in business process modeling." In 2011 IEEE International Symposium on Assembly and Manufacturing (ISAM). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/isam.2011.5942324.
9
Zolnikov, Konstantin, K. Tapero, Valeriy Suhanov, and D. Chernov. "RESULTS OF TESTS OF CONTROL SYSTEMS ON EXPOSURE TO HEAVY CHARGED PARTICLES." In Modern aspects of modeling systems and processes. FSBE Institution of Higher Education Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov, 2021. http://dx.doi.org/10.34220/mamsp_257-263.
Анотація:
The article discusses the results of the ERI tests for the effects of heavy charged particles. The data that arose during the irradiation of single radiation effects are presented. During the irradi-ation of the samples, the measurement of the integral flux (fluence) of ions was carried out using track detectors. To conduct the tests, technological equipment was used that implements the operating modes of the tested analog-to-digital converter and provides measurement of the parameters-the validity criteria. When irradiating samples with ions, the occurrence of a thyristor effect, cata-strophic failure and functional interruption effects were not recorded.
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Zolnikov, Konstantin, Svetlana Evdokimova, A. Yagodkin, Sergey Grechanyy, and P. Parmon. "PRODUCT LIFE ASSESSMENT METHODOLOGY UNDER RADIATION EXPOSURE." In Modern aspects of modeling systems and processes. FSBE Institution of Higher Education Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov, 2021. http://dx.doi.org/10.34220/mamsp_247-252.
Анотація:
The article proposes a method for calculating and experimental evaluation of the service life of products in the specified radiation conditions of outer space. The described method of estimating the resource of products takes into account the additive nature of ionization and structural effects in the specified radiation conditions of outer space. This method includes experimental and computa-tional stages.
Звіти організацій з теми "Processus modeling":
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Buckmaster, John. Modeling of Physical Processes. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, April 2002. http://dx.doi.org/10.21236/ada408985.
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