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New Winning Strategies for the Iterated Prisoner's Dilemma
No full textInternational audienceIn the iterated prisoner's dilemma game, new successful strategies are regularly proposed especially outperforming the well-known tit_for_tat strategy. New forms of reasoning have also recently been introduced to analyse the game. They lead William Press and Freeman Dyson to a double infinite family of strategies that-theoretically-should all be eeicient strategies. In this paper, we study and confront using several experimen-tations the main strategies introduced since the discovery of tit_for_tat. We make them play against each other in varied and neutral environments. We use the complete classes method that leads us to the formulation of four new simple strategies with surprising results. We present massive experiments using simulators specially developed that allow us to confront up to ,,,, strategies simultaneously, which had never been done before. Our results show without any doubt the most robust strategies among those so far identified. This work defines new systematic, reproductible and objective experiments suggesting several ways to design strategies that go a step further, and a step in the sooware design technology to highlight eeicient strategies in iterated prisoner's dilemma and multiagent systems in general
Penser, classer : les tables des recueils de formes brèves au XVIIe
No full textDirecteur d'ouvrage: Mathieu (Georges),Directeur d'ouvrage adjoint: Arnould (Jean-Claude)International audienceLes tables des matières relèvent de l’histoire matérielle des textes, et, à ce titre, de l’histoire du livre. Elles peuvent toutefois retenir l’attention de l’historien des modes de pensées, dans la mesure où elles constituent un dispositif endogène pour mieux cerner les modèles textuels et intellectuels qui président à une écriture que l’on catégorisera par la suite comme « moraliste »
Quelle valeur économique de la réduction du bruit ferroviaire par les murs antibruit ? Le cas de deux communes en Seine Saint-Denis
No full textInternational audienc
Elder Tracking and Fall Detection System using Smart Tiles
No full textInternational audienceFall detection for elderly and patient is a very important service that has the potential of increasing autonomy of elders while minimizing the risks of living alone. It has been an active research topic due to the fact that health care industry has a big demand for products and technology of fall detection systems. Owing to the recent rapid advancement in sensing and wireless communication technologies, fall detection systems have become possible. They allow detecting fall events for the elderly, monitoring them, and consequently providing necessary help whenever needed. This paper describes the ongoing work of detecting falls in independent living senior apartments using force sensors and 3-axis accelerometers concealed under intelligent tiles. The force sensors permit detecting elders' falls, locating, tracking and recognizing human activities (walking, standing, sitting, lying down, falling, and the transitions between them). However, the detection accuracy on real data contains false alarms coming from falling and lying postures. To solve this issue, we propose the fusion between the force sensor measurements and the accelerometer sensor decisions. As a consequence, the system accuracy is satisfactory and the results show that the proposed methods are efficient, and they can be easily used in a real elder tracking and fall detection syste
Partitionnement semi-supervisé dans les graphes
No full textNowadays, decision processes in various areas (marketing, biology, etc) require the processing of increasing amounts of more and more complex data. Because of this, there is a growing interest in machine learning techniques. Among these techniques, there is clustering. Clustering is the task of finding a partition of items, such that items in the same cluster are more similar than items in different clusters. This is a data-driven technique. Data come from different sources and take different forms. One challenge consists in designing a system capable of taking benefit of the different sources of data, even when they come in different forms. Among the different forms a piece of data can take, the description of an object can take the form of a feature vector: a list of attributes that takes a value. Objects can also be described by a graph which captures the relationships objects have with each others. In addition to this, some constraints can be known about the data. It can be known that an object is of a certain type or that two objects share the same type or are of different types. It can also be known that on a global scale, the different types of objects appear with a known frequency. In this thesis, we focus on clustering with three different types of constraints: label constraints, pairwise constraints and power-law constraint. A label constraint specifies in which cluster an object belong. Pairwise constraints specify that pairs of object should or should not share the same cluster. Finally, the power-law constraint is a cluster-level constraint that specifies that the distribution of cluster sizes are subject to a power-law. We want to show that introducing semi-supervision to clustering algorithms can alter and improve the solutions returned by unsupervised clustering algorithms. We contribute to this question by proposing algorithms for each type of constraints. Our experiments on UCI data sets and natural language processing data sets show the good performance of our algorithms and give hints towards promising future works.De nos jours, les processus de décision dans divers domaines (marketing, biologie, etc.) nécessitent le traitement de quantités croissantes de données de plus en plus complexes. Pour cette raison, il y a un intérêt croissant pour les techniques d'apprentissage automatique. Parmi ces techniques, il y a le partitionnement. Le partitionnement consiste à rechercher une partition d'éléments, de sorte que les éléments d'un même cluster soient plus similaires que les éléments de différents clusters. C'est une technique pilotée par les données. Les données proviennent de différentes sources et prennent des formes différentes. L'un des défis consiste à concevoir un système capable de tirer parti des différentes sources de données, même si elles sont présentées sous différentes formes. Parmi les différentes formes qu'une donnée peut prendre, la description d'un objet peut prendre la forme d'un vecteur de caractéristiques: une liste d'attributs qui prend une valeur. Les objets peuvent également être décrits par un graphe qui capture les relations que les objets ont entre eux. En plus de cela, certaines contraintes peuvent être connues sur les données. On peut savoir qu'un objet est d'un certain type ou que deux objets partagent le même type ou sont de types différents. On peut également savoir qu'à l'échelle globale, les différents types d'objets apparaissent avec une fréquence connue. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur le partitionnement avec trois types de contraintes: les contraintes d'étiquettes, les contraintes de paires et les contraintes de lois de puissance. Une contrainte d'étiquette spécifie dans quel cluster appartient un objet. Les contraintes par paire spécifient que les paires d'objets doivent ou ne doivent pas partager le même cluster. Enfin, la contrainte de loi de puissance est une contrainte globale qui spécifie que la distribution des tailles de cluster est soumise à une loi de puissance. Nous voulons montrer que l'introduction de la semi-supervision aux algorithmes de clustering peut modifier et améliorer les solutions retournées par des algorithmes de clustering non supervisés. Nous contribuons à cette question en proposant des algorithmes pour chaque type de contraintes. Nos expériences sur les ensembles de données UCI et les jeux de données en langage naturel montrent la bonne performance de nos algorithmes et donnent des indications pour des travaux futurs prometteurs
Algorithmes pour la reconstruction de séquences de marqueurs conservés dans des données de métagénomique
No full textRecent advances in DNA sequencing now allow studying the genetic material from microbial communities extracted from natural environmental samples. This new research field, called metagenomics, is leading innovation in many areas such as human health, agriculture, and ecology. To analyse such samples, new bioinformatics methods are still needed to ascertain the studied community taxonomic composition because accurate organisms identification is a necessary step to understand even the simplest ecosystems. However, current sequencing technologies are generating short and noisy DNA fragments, which only partially cover the complete genes sequences, giving rise to a major challenge for high resolution taxonomic analysis. We developped MATAM, a new bioinformatic methods dedicated to fast reconstruction of low-error complete sequences from conserved phylogenetic markers, starting from raw sequencing data. This methods is a multi-step process that builds and analyses a read overlap graph. We applied MATAM to the reconstruction of the small sub unit ribosomal ARN in simulated, synthetic and genuine metagenomes. We obtained high quality results, improving the state of the art.Les progrès récents en termes de séquençage d’ADN permettent maintenant d’accéder au matériel génétique de communautés microbiennes extraites directement d’échantillons environnementaux naturels. Ce nouveau domaine de recherche, appelé métagénomique, a de nombreuses applications en santé, en agro-alimentaire, en écologie, par exemple. Analyser de tels échantillons demande toutefois de développer de nouvelles méthodes bio-informatiques pour déterminer la composition taxonomique de la communauté étudiée. L’identification précise des organismes présents est en effet une étape essentielle à la compréhension des écosystèmes même les plus simples. Cependant, les technologies de séquençage actuelles produisent des fragments d’ADN courts et bruités, qui ne couvrent que partiellement les séquences complètes des gènes, ce qui pose un véritable défi pour l’analyse taxonomique à haute résolution. Nous avons développé MATAM, une nouvelle méthode bio-informatique dédiée à la reconstruction rapide et sans erreurs de séquences complètes de marqueurs phylogénétiques conservés, à partir de données brutes de séquençage. Cette méthode est composée d’une succession d’étapes qui réalisent la construction et l’analyse d’un graphe de chevauchement de lectures. Nous l’avons appliquée à l’assemblage de la petite sous-unité de l’ARN ribosomique sur des métagénomes simulés, synthétiques et réels. Les résultats obtenus sont de très bonne qualité et améliorent l’état de l’art
Sensor Fault Estimation of a PEM Fuel Cell using Takagi Sugeno Fuzzy Model
No full textInternational audienc
An Experimental Methodology for Modeling the Energy Consumption of Mobile Devices
No full textInternational audienceEnergy consumption is the result of interactions between hardware, software, users, and the application environment. Optimization of energy consumption has become crucial, energy metric is considered a critical metric, so it is important knowing how to measure and understand how energy is consumed on mobile devices. Accurate knowledge will allow us to propose different solutions to reduce energy consumption in order to improve the user experience. In this paper we propose an experimental methodology to build a model of the energy consumption of an application. We show in this paper how to build a simple predictive model of the energy consumption of an unconnected application based on precise measurements
Ethique de la recherche en robotique : Mission CERNA et contexte
No full textInternational audienceThis article summarizes the recommendations concerning robotics as issued by the Commission for the Ethics of Research in Information Sciences and Technologies (CERNA), the French advisory commission for the ethics of information and communication technology (ICT) research. Robotics has numerous applications in which its role can be overwhelming and may lead to unexpected consequences. In this rapidly evolving technological environment, CERNA does not set novel ethical standards but seeks to make ethical deliberation inseparable from scientific activity. Additionally, it provides tools and guidance for researchers and research institutions
