HAL - Lille 3
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La lecture chez les enfants avec des troubles spécifiques d’articulation, de parole et/ou de langage oral : une revue narrative de littérature
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Automatic Software Repair: a Bibliography
No full textInternational audienceThis article presents an annotated bibliography on automatic software repair. Automatic software repair consists of automatically finding a solution to software bugs, without human intervention. The uniqueness of this article is that it spans the research communities that contribute to this body of knowledge: software engineering, dependability, operating systems, programming languages and security. Furthermore, it provides a novel and structured overview of the diversity of bug oracles and repair operators used in the literature
Fiscal devaluation and structural gaps
No full textThe paper characterizes the optimal tax scheme in an open economy with structural inefficiencies on the labor market and on government size. On analytical grounds first, we show that the economy can use fiscal revaluation to exploit the terms of trade externality and to dampen the impact of an excessive public spending. However, if real labor market rigidities are large enough, fiscal devaluation may be desirable. Second, we provide a quantitative assessment of the optimal tax reform using France as the benchmark economy. Our results show that France would benefit more from fiscal devaluation than a economy where the labor market is more flexible, as the US. We also show that the welfare gains from the optimal tax reform crucially depend on the ability of the government to target its optimal size.Cet article détermine le régime fiscal optimal dans une économie ouverte caractérisée par des inefficiences structurelles liées au marché du travail et à la taille de l’Etat. De façon analytique, nous montrons d’abord que la réévaluation fiscale permet d’exploiter l’externalité des termes de l’échange et d’atténuer l’impact d’une dépense publique excessive.Toutefois, si les rigidités sur le marché du travail sont suffisamment grandes, la dévaluation fiscale peut être préférable. Deuxièmement, nous fournissons une évaluation quantitative d’une réforme adoptant cette fiscalité optimale en utilisant la France comme économie de référence. Nos résultats montrent que la France bénéficierait plus d’une dévaluation fiscale qu’une économie où le marché du travail est plus flexible, comme lesÉtats-Unis. Nous montrons également que les gains de bien-être de la réforme fiscale dépendent essentiellement de la capacité du gouvernement à revenir à sa taille optimale
Quand le parcours chronosyntaxique de l’énoncé crée le signifiant. Sémiogénèse de nomás en espagnol d’Amérique
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Matheuristics for a VRPTW with competence constraints
No full textInternational audienceThis paper considers a variant of the multiple depot Vehicle Routing Problem with Time Windows where skill constraints define the places that vehicles can visit. A difficulty faced here is that the special set of instances are highly constrained, due to tight skill and time window constraints. This induced a matheuristic approach, combining advantages of MIP exact approaches with constructive and local search heuristics. A first work furnishes matheuristics based on compact MIP formulation works. Then, a column generation scheme is developed, using previous work to solve subproblems generating aggressively multiple columns. The resulting column generation heuristic outperforms significantly the previous matheuristics
Residuals generation based on Nonlinear Analytical Redundancy applied to an Induction Machine
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Modelling and structural observability of switching linear hybrid singular systems
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Sub-problems interaction analysis based three- level decomposition algorithm for real-time train scheduling and routing problems in railway stations
No full textInternational audienceThe management of rail traffic in stations requires careful scheduling to fit to the existing infrastructure, while avoiding conflicts between large numbers of trains and satisfying safety or business policy and objectives. The train scheduling and routing problem studied includes four tasks: scheduling, routing, platform-ing and conflict resolution. We propose a three-level decomposition method based on the interactional relationship among four tasks mentioned above to enhance the computational efficiency. This method is tested on full-day timetable obtained from the real-world stations
Reconnaissance des intéractions humaines avec l'objet
No full textIn this thesis, we have investigated the human object interaction recognitionby using the skeleton data and local depth information provided byRGB-D sensors. There are two main applications we address in this thesis:human object interaction recognition and abnormal activity recognition.First, we propose a spatio-temporal modeling of human-object interactionvideos for on-line and off-line recognition. In the spatial modelingof human object interactions, we propose low-level feature and object relateddistance feature which adopted on on-line human object interactionrecognition and abnormal gait detection. Then, we propose object feature,a rough description of the object shape and size as new features tomodel human-object interactions. This object feature is fused with thelow-level feature for online human object interaction recognition. In thetemporal modeling of human object interactions, we proposed a shapeanalysis framework based on low-level feature and object related distancefeature for full sequence-based off-line recognition. Experiments carriedout on two representative benchmarks demonstrate the proposed methodare effective and discriminative for human object interaction analysis.Second, we extend the study to abnormal gait detection by using theon-line framework of human object interaction classification. The experimentsconducted following state-of-the-art settings on the benchmarkshows the effectiveness of proposed method.Finally, we collected a multi-view human object interaction dataset involvingabnormal and normal human behaviors by RGB-D sensors. Wetest our model on the new dataset and evaluate the potential of the proposedapproach.Dans cette thèse, nous avons étudié la reconnaissance des actions quiincluent l’intéraction avec l’objet à partir des données du skeleton et desinformations de profondeur fournies par les capteurs RGB-D. Il existedeux principales applications que nous abordons dans cette thèse: lareconnaissance de l’interaction humaine avec l’objet et la reconnaissanced’une activité anormale.Nous proposons, dan un premier temps, une modélisation spatiotemporellepour la reconnaissance en ligne et hors ligne des intéractionsentre l’humain et l’objet. Dans la modélisation spatiale, nous proposonsdes caractéristiques de bas niveau liés à la distance entre les points duskeleton et la distance entre l’objet et les points du skeleton. Ces caractéristiquesont été adoptées pour la reconnaissance en ligne des intéractionshumaines avec l’objet et pour la détection de la démarche anormale.Ensuite, nous proposons des caractéristiques liées à d’objet qui décriventapproximativement la forme et la taille de l’objet. Ces caractéristiques sontfusionnées avec les caractéristiques bas-niveau pour la reconnaissance enligne des intéractions humaines avec l’objet. Dans la modélisation temporelle,nous avons proposé un framework élastique pour aligner les trajectoiresdes distances dans le temps afin de permettre une reconnaissancehors ligne invariante au taux d’exécution. Les expériences menées surdeux benchmarks démontrent l’efficacité de la méthode proposée. Dans ledeuxième volet de ce travail, nous étendons l’étude à la détection de la démarcheanormale en utilisant le cadre en ligne l’approche. Afin de validerla robustesse de l’approche à la pose, nous avons collecté une base multivuespour des intéractions humaines avec l’objet, de façon normale etanormale. Les résultats expérimentaux sur le benchmark des actions anormalesfrontales et sur la nouvelles base prouvent l’efficacité de l’approche