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Inhibition de la digestion anaérobie des boues d'épuration urbaines par le propionate de sodium : production de biogaz et évolution de la communauté microbienne dans des réacteurs semi-continus
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Descrivere il movimento in lingua dei segni: dalla multilinearità corporea alla linearità della trascrizione
No full textInternational audienceSign Languages (SL) are produced by the movement of the signer’s body: from the feet to the fingertips, including arms, head, and face. These articulators act in a coordinated manner to convey meaning, and their actions can occur simultaneously or not. The various ways in which these articulators unfold over time impact the meaning conveyed by the signs. It is primarily due to this corporeal, multilinear nature, deeply embedded in temporal dynamics, that SL have historically resisted attempts to develop an efficient and comprehensive transcription form.Transcribing movement poses a remarkable challenge. First, because it is considered particularly complex (Millet, 2019; Chevrefils et al., 2021). Some approaches have thus excluded the systematic analysis of movement, or have focused on the hands and the trajectory they "draw" in space, or have reduced movement to a sequence of postures (Johnson & Liddell, 2011). Indeed, movement remains, even today, the least described constitutive element of signs in the literature (Goldin-Meadow & Brentari, 2015).Then, because the movement multilinearity clashes with the typographical constraints of linguistic data processing software, in which transcription must fit within a linear spatial frame (Bianchini, 2021).These difficulties impact linguists' ability to transcribe these languages and, therefore, to focus their research on the analysis of the signifier (the form that represents meaning) of signs (Bianchini, 2021).The Typannot project (Boutet et al., 2018), adopting the kinesiological approach (Boutet, 2018), fully addresses the movement multilinearity and the temporal linear inscription of signs by proposing a model for describing SLs coupled with a typographic transcription system. It seeks to closely depict the dynamic realization of signs by proposing an articulatory phonology based on biomechanical notions.The Typannot descriptive model co-articulates two fundamental elements in time: posture and movement (Chevrefils, 2022).In posture, the body is decomposed into different articulatory systems: the body, upper and lower face, upper limbs, fingers, and lower limbs. This decomposition captures, among other things, the segments and degrees of freedom involved, as well as the relationships linking the segments.For movement, the description focuses on the transformations of these postures in terms of variations in the degrees of freedom of the involved segments (Bianchini et al., 2018). These variations are inscribed in time and defined by their amplitude and speed, while considering bodily constraints (coordination and contacts between segments, etc.) and external constraints (pointing, grasping, etc.) that may participate in the deployment of movement.The proposed descriptive model gives rise to the Typannot typographic transcription system (Danet et al., 2021; Bianchini, 2024).Whether for postures or movements, the information is organized into a graphematic formula, that is, a set of syntactically organized graphemes. These formulas conform to a common graphematic structure and common components, while also accommodating the peculiarities of each articulatory system.Given the movement complexity and the typographical limitations of linguistic analysis tools, temporality requires special consideration in the movement formula. This formula thus presents a system of grouping and labeling that logically and chronologically organizes variations in degrees of freedom. The syntactic organization and typographic design of the formula are designed to ensure data readability and queryability, while linearly representing the coordination between different articulators, whether their actions occur simultaneously or not.The articulatory description proposed by Typannot offers a comprehensive solution to the challenge of modeling body movement in Sign Languages. It effectively addresses the technological typographic constraints that impact transcription, thereby enhancing the accuracy and usability of linguistic data.ReferencesBianchini C.S., L. Chèvrefils, C. Danet, P. Doan, M. Rébulard, A. Contesse & D. Boutet. 2018. Coding movement in sign languages: the Typannot approach. Proc. 5th Intl Conf. on Movement and Computing (MoCo'18), sect. 1 (9): 1-8. doi: 10.1145/3212721.3212808Bianchini C.S. 2021. Written representation of Sign Languages: issues (still) to be addressed. CORELA - COgnition, REprésentation, LAngage, 19(2): 1-37. doi: 10.4000/corela.13190Bianchini C.S. 2024. (D)écrire les Langues des Signes : une approche grapholinguistique aux Langues des Signes. Fluxus Éditions (Brest). doi: 10.36824/2024-bianchiniBoutet D. 2018. Pour une approche kinésiologique de la gestualité : synthèse. Habilitation à diriger des recherches, Université de Rouen-Normandie.Boutet D., P. Doan, C. Danet, C.S. Bianchini, T. Goguely, A. Contesse & M. Rébulard. 2018. Systèmes graphématiques et écritures des langues signées. Signata, 9: 391-426. doi: 10.4000/signata.1684Chevrefils L., C. Danet, P. Doan, C. Thomas, M. Rébulard, A. Contesse, J.-F. Dauphin & C.S. Bianchini. 2021. The body between meaning and form: kinesiological analysis and typographical representation of movement in Sign Languages. Languages and Modalities, 1(1): 49-63. doi: 10.3897/lamo.1.68149Chevrefils L. 2022. Formalisation et modélisation du mouvement en Langue des Signes Française : pour une approche kinésio-linguistique des productions gestuelles. Thèse de doctorat, Université de Rouen-Normandie.Danet C., D. Boutet, P. Doan, C.S. Bianchini, A. Contesse, L. Chèvrefils, M. Rébulard, C. Thomas, J.‑F. Dauphin. 2021. Transcribing sign languages with TYPANNOT: the typographic system that retains and displays layers of information. Grapholinguistics and its applications, 5(2): 1009-1037. doi: 10.36824/2020-graf-dane Goldin-Meadow S., D. Brentari. 2017. Gesture, sign, and language: the coming of age of sign language and gesture studies. Behavioral and Brain Sciences, 40(2): e46. doi: 10.1017/S0140525X15001247Johnson R. & S. Liddell. 2011. A segmental framework for representing signs phonetically. Sign Language Studies, 11(3): 408-463.Millet A. 2019. Grammaire descriptive de la langue des signes française : dynamiques iconiques et linguistique générale. UGA Éditions (Grenoble). doi: 10.4000/books.ugaeditions.15959Les Langues des SignesLes Langues des Signes (LS) sont produites par la mise en mouvement du corps du signeur : des pieds au bout des doigts en passant par les bras, la tête et le visage. Ces articulateurs agissent de manière coordonnée pour produire du sens, mais leurs actions peuvent avoir lieu de manière simultanée ou non. Les différentes façons dont les articulateurs se déploient dans le temps impactent le sens véhiculé par les signes. C’est principalement en raison de cette nature corporelle, multilinéaire et fortement inscrites dans une dynamique temporelle que, historiquement, les LS semblent résister aux tentatives de les doter d’une forme de transcription efficace et exhaustive.Problèmes de transcriptionLa transcription du mouvement constitue notamment un défi majeur. Premièrement parce qu’il est considéré comme étant particulièrement complexe (Millet, 2019; Chevrefils et al., 2021). Certaines approches ont, de ce fait, exclu l’analyse systématique du mouvement, ou ont privilégié les mains et la trajectoire qu’elles “dessinent” dans l’espace, ou encore ont réduit le mouvement à une suite de postures (Johnson & Liddell, 2011). Le mouvement est d’ailleurs, encore aujourd’hui, l’élément constitutif des signes le moins décrit dans la littérature (Goldin-Meadow & Brentari, 2015).Et deuxièmement parce que la multilinéarité du mouvement se heurte aux contraintes typographiques des logiciels de traitement de données linguistiques, dans lesquels la transcription doit s’inscrire dans un espace de type linéaire (Bianchini, 2021).Ces difficultés impactent la capacité des linguistes à transcrire ces langues et donc à mettre au centre de leurs recherches l’analyse de la forme signifiante des signes (Bianchini, 2021). Notre modèle de description du corpsLe projet Typannot (Boutet et al., 2018) en s’inscrivant dans l’approche kinésiologique (Boutet, 2018), se confronte pleinement à la multilinéarité du mouvement et à l’inscription temporelle linéaire des signes en proposant un modèle de description des LS couplée à un système de transcription typographique de ces dernières. Il cherche à être au plus près de la réalisation dynamique des signes en proposant une phonologie articulaire fondée sur des notions de biomécanique.Le modèle de description de Typannot co-articule dans le temps deux éléments fondamentaux que sont la posture et le mouvement (Chevrefils, 2022).Dans la posture le corps est décomposé en différents systèmes articulatoires : partie centrale du corps, haut et bas du visage, membres supérieurs, doigts et membres inférieurs. Elle permet de rendre compte, entre autres, des segments et des degrés de liberté impliqués, ainsi que des relations qui lient les segments.Pour le mouvement, la description porte sur les transformations de ces postures en termes de variation de degrés de libertés des segments impliqués (Bianchini et al., 2018). Ces variations sont inscrites dans le temps et définies par leur amplitude et leur vitesse, tout en tenant compte des contraintes corporelles (coordination et contacts entre les segments, etc.) et externes (pointages, préhensions, etc.) pouvant participer au déploiement du mouvement.Notre système de transcriptionLe modèle descriptif proposé donne naissance au système de transcription typographique Typannot (Danet et al., 2021; Bianchini, 2024).Qu’il s’agisse des postures ou des mouvements, les informations sont organisées dans une formule graphématique, autrement dit un ensemble de graphèmes syntaxiquement organisés. Ces formules se conforment à une structuration et à des composantes graphématiques communes, tout en rendant compte des particularités de chaque système articulatoire.Au regard de la complexité du mouvement et des limites typographiques des outils d’analyse linguistique, la temporalité nécessite une prise en compte particulière dans la formule du mouvement. Celle-ci présente donc un système de regroupements et d’étiquetage qui permet d’organiser de manière logique et chronologique des variations de degrés de libertés. L’organisation syntaxique et le design typographique de la formule sont conçus pour assurer la lisibilité des données et leur requêtabilité, tout en représentant de manière linéaire la coordination entre les différents articulateurs, que leurs actions aient lieu simultanément ou pas.Une description d’ordre articulatoire comme celle proposée par Typannot permet d’apporter une réponse à la difficulté de modélisation du mouvement corporel, tout en prenant en compte les contraintes typographiques d’ordre technologique qui impactent la transcription des LS.RéférencesBianchini C.S., L. Chèvrefils, C. Danet, P. Doan, M. Rébulard, A. Contesse & D. Boutet. 2018. Coding movement in sign languages: the Typannot approach. Proc. 5th Intl Conf. on Movement and Computing (MoCo'18), sect. 1 (9): 1-8. doi: 10.1145/3212721.3212808Bianchini C.S. 2021. Written representation of Sign Languages: issues (still) to be addressed. CORELA - COgnition, REprésentation, LAngage, 19(2): 1-37. doi: 10.4000/corela.13190Bianchini C.S. 2024. (D)écrire les Langues des Signes : une approche grapholinguistique aux Langues des Signes. Fluxus Éditions (Brest). doi: 10.36824/2024-bianchiniBoutet D. 2018. Pour une approche kinésiologique de la gestualité : synthèse. Habilitation à diriger des recherches, Université de Rouen-Normandie.Boutet D., P. Doan, C. Danet, C.S. Bianchini, T. Goguely, A. Contesse & M. Rébulard. 2018. Systèmes graphématiques et écritures des langues signées. Signata, 9: 391-426. doi: 10.4000/signata.1684Chevrefils L., C. Danet, P. Doan, C. Thomas, M. Rébulard, A. Contesse, J.-F. Dauphin & C.S. Bianchini. 2021. The body between meaning and form: kinesiological analysis and typographical representation of movement in Sign Languages. Languages and Modalities, 1(1): 49-63. doi: 10.3897/lamo.1.68149Chevrefils L. 2022. Formalisation et modélisation du mouvement en Langue des Signes Française : pour une approche kinésio-linguistique des productions gestuelles. Thèse de doctorat, Université de Rouen-Normandie.Danet C., D. Boutet, P. Doan, C.S. Bianchini, A. Contesse, L. Chèvrefils, M. Rébulard, C. Thomas, J.‑F. Dauphin. 2021. Transcribing sign languages with TYPANNOT: the typographic system that retains and displays layers of information. Grapholinguistics and its applications, 5(2): 1009-1037. doi: 10.36824/2020-graf-dane Goldin-Meadow S., D. Brentari. 2017. Gesture, sign, and language: the coming of age of sign language and gesture studies. Behavioral and Brain Sciences, 40(2): e46. doi: 10.1017/S0140525X15001247Johnson R. & S. Liddell. 2011. A segmental framework for representing signs phonetically. Sign Language Studies, 11(3): 408-463.Millet A. 2019. Grammaire descriptive de la langue des signes française : dynamiques iconiques et linguistique générale. UGA Éditions (Grenoble). doi: 10.4000/books.ugaeditions.1595
Algorithms to compute the energetic lower bounds of the cumulative scheduling problem
No full textInternational audienceThe aim of this paper is to propose efficient algorithms for computing the energetic lowerbounds of the cumulative sheduling problem. So we have to schedule in a minimal makespana set of non preemptive tasks on a resource with a given capacity. A task has a release date,a processing time and a tail and requires a given amount of the resource capacity duringits processing. The energetic lower bound is the largest value of the makespan such thatthe energetic reasoning check cannot detect unfeasability. We report some algorithms topractically compute this lower bound with efficient complexity. These algorithms rely oniterative augmentations of Cmax until the cumulative constraint or the energetic constraint issatisfied. Our Computational results show their practical efficiencies
Bilan du nouveau règlement européen sur les dispositifs médicaux 2017/745 : de l’entrée en vigueur à l’application
No full textAfter six years of application of the European Medical Device Regulation, it is becoming essential to carry out an in-depth survey of key players in the medical device ecosystem, in order to establish the current state of implementation of the Medical Device Regulation 2017/745, both at European and French level. This survey was conducted at different scales in order to enrich the data collected as much as possible and be rigorous in our findings. Our sources of information include participation at a symposium organized by SNITEM, individual interviews with national and European players, the distribution of a questionnaire on LinkedIn, as well as data from a European trade union. Feelings and repercussions differ according to the local environment in which the player operates, but several major trends have emerged.This field study explored in detail the underlying reasons for transition periods and quantified impacts during transition periods, providing a clear perspective on the challenges faced by different stakeholders in implementing these regulations. In response to these findings, our conclusions suggest that some of these challenges could be addressed through further information acquisition. For this reason, we have decided to contribute to this ecosystem by developing a guide for manufacturers, with the aim of obtaining CE marking, and thus being competitive and innovative in the face of international competition in the medical devices sector.Après six années d'application du règlement européen sur les dispositifs médicaux, il devient essentiel de réaliser une enquête approfondie auprès des acteurs clés de l'écosystème du dispositif médical, afin d’établir un état des lieux de la mise en place du Règlement relatif aux Dispositifs médicaux 2017/745, tant au niveau européen que français. Cette enquête a été menée à différentes échelles afin d’enrichir au maximum les données collectées et être rigoureux dans nos constatations. Nos sources d’informations comprennent la participation lors d'un colloque organisé par le SNITEM, des entretiens individuels avec des acteurs nationaux et européens, la diffusion d’un questionnaire sur LinkedIn, ainsi que des données provenant d’un syndicat européen. Les ressentis et les répercussions diffèrent en fonction du milieu local, dans lequel l’acteur opère mais plusieurs tendances majeures ont émergé. Cette étude sur le terrain a permis d'explorer en détail les raisons sous-jacentes des périodes de transitions et quantifier les impacts durant les périodes de transition, offrant ainsi une perspective claire sur les défis auxquels font face les différentes parties prenantes dans la mise en application de cette réglementation. En réponse à ces constatations, nos conclusions suggèrent que certains de ces défis pourraient être relevés grâce à une plus ample acquisition d'informations. C’est la raison pour laquelle nous avons décidé de contribuer à cet écosystème en élaborant un guide d'accompagnement destiné aux fabricants dans le but d'obtention du marquage CE et ainsi être compétitifs et innovants face à la concurrence internationale dans le secteur des dispositifs médicaux
Dense Hybrid Attention Network for Palmprint Image Super-Resolution
No full textInternational audiencePalmprint has attracted increasing attention for biometric recognition in recent years due to its outstanding reliability, user-friendliness and hygiene. However, existing palmprint recognition methods usually require high-quality palmprint images with clear texture and line patterns; however, in practical applications palmprint images are usually of low quality. In this study, we propose a dense hybrid attention (DHA) network for palmprint image super-resolution (SR) by recovering the clear palmprint-specific characteristics. The proposed DHA network first obtains the high-dimensional shallow representation via a single convolution layer, and then jointly learns the local and global palmprint-specific features via parallel convolutional neural network (CNN)- and transformer-based branches. Particularly, we develop two enhanced spatial and channel attention (CA) modules to adaptively emphasize the local position-specific characteristics of palmprints, such that the SR palmprint images can be well recovered with clear texture and edge characteristics. Experimental results on three publicly used palmprint databases clearly show the effectiveness of the proposed method for palmprint image SR
Applications de l'élastographie ultrasonore dans les pathologies de la main et du membre supérieur
No full textInternational audienceUltrasound elastography is a recently developed method for accurate measurements of soft tissue stiffness in addition to the subjective clinician’s evaluation. The present review briefly describes the ultrasound elastography techniques and outlines clinical applications for tendon, muscle, nerve, skin and others soft tissues of the hand and upper limb.L'élastographie ultrasonore est une méthode récemment développée pour déterminer la rigidité des tissus mous en complément de l’appréciation subjective du clinicien. Cet article de synthèse décrit brièvement les techniques d’élastographie par ultrasons et leurs applications cliniques pour les tendons, muscles, nerfs, peau et autres tissus mous de la main et du membre supérieur
Non-invasive diagnosis of solid electrolyte interphase and charge transfers resistances for degraded lithium-ion batteries
No full textInternational audienceModeling the electrical behavior of cells is often complex because several parameters have to be determined simultaneously , which may lead to inconsistencies and inaccuracies. In the present paper, we modeled the "surface resistance" by using a method based on rules of dependence, already presented in the literature, which makes it possible to separate the contributions of the SEI (Solid Electrolyte Interphase) layer and the charge transfers as a function of the temperature and the current. A physical model is able to provide a consistent estimate of the surface resistance values at untested operating points. We transposed this model to NCA and NMC-622/graphite+Si cells and we characterized them for different states of health (SOH). For a SOH of 87%, we found that the charge transfers resistance was multiplied at least by 5.8, while the SEI resistance was multiplied at least by 1.5. As the cell ages, the proposed model should be easier to recalibrate than lookup tables. For that, we propose two methods, one that provides more detailed and accurate results and one that is more practical from an engineering point of view
On the Shared Transportation Problem: Computational Hardness and Exact Approach
No full textInternational audienceIn our modern societies, a certain number of people do not own a car, by choice or by obligation. For some trips, there is no or few alternatives to the car. One way to make these trips possible for these people is to be transported by others who have already planned their trips. We propose to model this problem using as path-finding problem in a list edge-colored graph. This problem is a generalization of the [Formula: see text]-path problem, studied by Böhmová et al. We consider two optimization functions: minimizing the number of color changes and minimizing the number of colors. We study for the previous problems, the classic complexity (polynomial-case, NP-completeness, hardness of approximation) and parameter complexity (W[2]-hardness) even in restricted cases. We also propose a lower bound for exact algorithm. On the positive side we provide a polynomial-time approximation algorithm and a FPT algorithm
High temperature pyrolysis of lignocellulosic biomass for biogas production
No full textInternational audienceIn this paper, the (first) results of a systematic comparison of theinfluence of the heating regimes on the pyrolysis of biomasses arepresented. Flash and fast pyrolysis regimes as those encountered inthe industry are reproduced. The more severe the heating regime thelarger the amount of syngas produced and the smaller the amount ofsolid residues and tar. Cellulose pyrolyses much better than lignin. Athigh temperature and in flash pyrolysis, there is no evidence of tarproduction. The specific volume of syngas produced can be above 1Nm3/kg
Deep evidential fusion with uncertainty quantification and contextual discounting for multimodal medical image segmentation
No full textSingle-modality medical images generally do not contain enough information to reach an accurate and reliable diagnosis. For this reason, physicians generally diagnose diseases based on multimodal medical images such as, e.g., PET/CT. The effective fusion of multimodal information is essential to reach a reliable decision and explain how the decision is made as well. In this paper, we propose a fusion framework for multimodal medical image segmentation based on deep learning and the Dempster-Shafer theory of evidence. In this framework, the reliability of each single modality image when segmenting different objects is taken into account by a contextual discounting operation. The discounted pieces of evidence from each modality are then combined by Dempster's rule to reach a final decision. Experimental results with a PET-CT dataset with lymphomas and a multi-MRI dataset with brain tumors show that our method outperforms the state-of-the-art methods in accuracy and reliability