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Law & Economics Perspectives on Electricity Regulation
No full textThis paper first reviews some of the main contributions of the new institutional economics to the analysis of the process of competitive transformation of network industries. It shows that neoinstitutional analysis is complementary to the microeconomics of rational pricing, since it accounts for the decisive role of an institutional framework adapted to new transactions. It emphasizes the importance of the political reform process, which draws on the conditions of attractiveness and feasibility to define an initial reorganization of property rights in these industries. The paper then analyzes in this light some of the main challenges ahead for electricity regulation: the question of investment in generation capacities and the link to long term contracts, the regulation of wholesale market power, the support to Renewable Energy Sources for Electricity (RES-E) and the design of new regulatory authorities.Electricity Markets; New Institutional Economics; Law & Economics
Classification automatique d'images augmentées par apprentissage et géométrie de l'information
No full textThis work contributes to the classification of augmented images. Unlike conventional images, augmented images have pixels that are symmetrical positive-definite matrices. The most relevant and efficient algorithms for classifying conventional images are CNNs. The first layer of a CNN is the convolution layer. As the cone of symmetric positive-definite matrices is not an Euclidean vector space, augmented images cannot be considered input data for a conventionalclassic neural network. We, therefore, propose to implement a data pre-processing step enabling such images to be processed by calculating the natural logarithm of the set of positive definite symmetric matrices. The data pre-processing step transforms the augmented images into images in which each pixel is a symmetrical matrix (Lie group). Since the set of symmetric matrices is a Euclidean space, we can adapt the mathematical operations of the layers of feature extraction networks: convolution layers and max-pooling layers. We also implement a new flatten layer vectorizing the output images of the last layer of our feature extraction network. In mathematics, a neural network has been implemented to classify a database of Gaussian vector fields. More precisely, Gaussian vector fields are defined either by an exponential covariance function or by an Ornstein-Uhlenbeck covariance function. The network correctly classifies Gaussian vector fields with 92% accuracy. In meteorology, a neural network has been implemented to predict the feasibility of a UAV trajectory. This trajectory prediction consists of solving three classification problems depending on the wind direction relative to the trajectory, the presence of critical zones on the same trajectory, and the choice of a better trajectory. The neural network correctly classifies between 91% and 93.4% of the spatial grids according to the classification problem. A neural network has been implemented to classify French air traffic in aeronautics. The neural network divides air traffic maps into various groups depending on the difficulty of management by air traffic controllers at time t. It also distributes the evolution of these same maps into multiple groups depending on the difficulty of management for air traffic controllers at time t+1. The neural network correctly classifies air traffic maps with 88% accuracy. In MRI, a multi-modality neural network has been implemented. The modalities depend on the number of MRI sequences considered for the patients. It correctly classifies patients with 92% accuracy over the longest observation times with three basic sequences and again with 88% accuracy at one year. Unfortunately, performance deteriorates the more MRI sequences are introduced, probably because the number of patients remains too small even in therapeutic trials and despite the use of data augmentation algorithms.Ce travail contribue à la classification d'images augmentées. Contrairement aux images dites classiques ou conventionnelles, les images augmentées sont des images dont les pixels sont des matrices symétriques définies positives. Les algorithmes les plus pertinents, les plus efficaces pour classifier des images conventionnelles sont les réseaux de neurones CNN. La première couche d'un réseau de neurones CNN est la couche de convolution. Comme le cône des matrices symétriques définies positives n'est pas un espace vectoriel Euclidien, les images augmentées ne peuvent pas être considérées comme les données d'entrée d'un réseau de neurones classiqueconventionnel. Aussi nous proposons d'implémenter une étape de pré-traitement des données permettant de traiter de telles images en y calculant le logarithme naturel de l'ensemble des matrices symétriques définies positives. Ceci transforme les images augmentées en images dont chaque pixel est une matrice symétrique (groupe de Lie). Étant donné que l'ensemble des matrices symétriques est un espace Euclidien, cela permet d'adapter les opérations mathématiques des couches appartenant aux réseaux d'extraction de caractéristiques : les couches de convolution et les couches de max-pooling. Nous implémentons également une nouvelle couche flatten vectorisant les images de sortie de la dernière couche de notre réseau d'extraction de caractéristiques. En mathématiques, un réseau de neurones a été implémenté pour classifier une base de données constituée de champs de vecteurs gaussiens. Plus précisément, les champs de vecteurs gaussiens se définissent soit par une fonction de covariance exponentielle, soit par une fonction de covariance Ornstein-Uhlenbeck. Il classifie correctement les champs de vecteurs gaussiens avec 92% de précision. En météorologie, un réseau de neurones a été implémenté pour prédire la faisabilité d'une trajectoire UAV. Cette prédiction de trajectoire consiste à résoudre trois problèmes de classification dépendant de la direction du vent par rapport à la trajectoire, la présence de zones critiques sur cette même trajectoire ainsi que le choix d'une meilleure trajectoire. Le réseau de neurones classifie correctement entre 91% et 93.4% des grilles spatiales en fonction des problématiques de classification. En aéronautique, un réseau de neurones a été implémenté pour classifier le trafic aérien français. Le réseau de neurones répartit les cartes trafics aériens dans divers groupes dépendant de la difficulté de gestion par des contrôleurs aériens à l'instant t. Il répartit également l'évolution de ces mêmes cartes dans divers groupes en fonction de la difficulté de gestion pour les contrôleurs aériens à l'instant t+1. Le réseau de neurones classifie correctement avec 88% de précision les cartes de trafic aérien. En IRM, un réseau de neurones multi-modalités a été implémenté. Le nombre de modalités dépend du nombre de séquences IRM prises en compte pour les patients. Il classifie correctement les patients avec 92% de précision sur les plus longues durées d'observation avec 3 séquences de base et encore avec 88% de précision à un an. Malheureusement, les performances se dégradent plus nous introduisons des séquences IRM, probablement en raison des effectifs restant trop faibles même dans le cas d'essais thérapeutiques et malgré l'utilisation d'algorithmes d'augmentation de données
Classification automatique d'images augmentées par apprentissage et géométrie de l'information
No full textThis work contributes to the classification of augmented images. Unlike conventional images, augmented images have pixels that are symmetrical positive-definite matrices. The most relevant and efficient algorithms for classifying conventional images are CNNs. The first layer of a CNN is the convolution layer. As the cone of symmetric positive-definite matrices is not an Euclidean vector space, augmented images cannot be considered input data for a conventionalclassic neural network. We, therefore, propose to implement a data pre-processing step enabling such images to be processed by calculating the natural logarithm of the set of positive definite symmetric matrices. The data pre-processing step transforms the augmented images into images in which each pixel is a symmetrical matrix (Lie group). Since the set of symmetric matrices is a Euclidean space, we can adapt the mathematical operations of the layers of feature extraction networks: convolution layers and max-pooling layers. We also implement a new flatten layer vectorizing the output images of the last layer of our feature extraction network. In mathematics, a neural network has been implemented to classify a database of Gaussian vector fields. More precisely, Gaussian vector fields are defined either by an exponential covariance function or by an Ornstein-Uhlenbeck covariance function. The network correctly classifies Gaussian vector fields with 92% accuracy. In meteorology, a neural network has been implemented to predict the feasibility of a UAV trajectory. This trajectory prediction consists of solving three classification problems depending on the wind direction relative to the trajectory, the presence of critical zones on the same trajectory, and the choice of a better trajectory. The neural network correctly classifies between 91% and 93.4% of the spatial grids according to the classification problem. A neural network has been implemented to classify French air traffic in aeronautics. The neural network divides air traffic maps into various groups depending on the difficulty of management by air traffic controllers at time t. It also distributes the evolution of these same maps into multiple groups depending on the difficulty of management for air traffic controllers at time t+1. The neural network correctly classifies air traffic maps with 88% accuracy. In MRI, a multi-modality neural network has been implemented. The modalities depend on the number of MRI sequences considered for the patients. It correctly classifies patients with 92% accuracy over the longest observation times with three basic sequences and again with 88% accuracy at one year. Unfortunately, performance deteriorates the more MRI sequences are introduced, probably because the number of patients remains too small even in therapeutic trials and despite the use of data augmentation algorithms.Ce travail contribue à la classification d'images augmentées. Contrairement aux images dites classiques ou conventionnelles, les images augmentées sont des images dont les pixels sont des matrices symétriques définies positives. Les algorithmes les plus pertinents, les plus efficaces pour classifier des images conventionnelles sont les réseaux de neurones CNN. La première couche d'un réseau de neurones CNN est la couche de convolution. Comme le cône des matrices symétriques définies positives n'est pas un espace vectoriel Euclidien, les images augmentées ne peuvent pas être considérées comme les données d'entrée d'un réseau de neurones classiqueconventionnel. Aussi nous proposons d'implémenter une étape de pré-traitement des données permettant de traiter de telles images en y calculant le logarithme naturel de l'ensemble des matrices symétriques définies positives. Ceci transforme les images augmentées en images dont chaque pixel est une matrice symétrique (groupe de Lie). Étant donné que l'ensemble des matrices symétriques est un espace Euclidien, cela permet d'adapter les opérations mathématiques des couches appartenant aux réseaux d'extraction de caractéristiques : les couches de convolution et les couches de max-pooling. Nous implémentons également une nouvelle couche flatten vectorisant les images de sortie de la dernière couche de notre réseau d'extraction de caractéristiques. En mathématiques, un réseau de neurones a été implémenté pour classifier une base de données constituée de champs de vecteurs gaussiens. Plus précisément, les champs de vecteurs gaussiens se définissent soit par une fonction de covariance exponentielle, soit par une fonction de covariance Ornstein-Uhlenbeck. Il classifie correctement les champs de vecteurs gaussiens avec 92% de précision. En météorologie, un réseau de neurones a été implémenté pour prédire la faisabilité d'une trajectoire UAV. Cette prédiction de trajectoire consiste à résoudre trois problèmes de classification dépendant de la direction du vent par rapport à la trajectoire, la présence de zones critiques sur cette même trajectoire ainsi que le choix d'une meilleure trajectoire. Le réseau de neurones classifie correctement entre 91% et 93.4% des grilles spatiales en fonction des problématiques de classification. En aéronautique, un réseau de neurones a été implémenté pour classifier le trafic aérien français. Le réseau de neurones répartit les cartes trafics aériens dans divers groupes dépendant de la difficulté de gestion par des contrôleurs aériens à l'instant t. Il répartit également l'évolution de ces mêmes cartes dans divers groupes en fonction de la difficulté de gestion pour les contrôleurs aériens à l'instant t+1. Le réseau de neurones classifie correctement avec 88% de précision les cartes de trafic aérien. En IRM, un réseau de neurones multi-modalités a été implémenté. Le nombre de modalités dépend du nombre de séquences IRM prises en compte pour les patients. Il classifie correctement les patients avec 92% de précision sur les plus longues durées d'observation avec 3 séquences de base et encore avec 88% de précision à un an. Malheureusement, les performances se dégradent plus nous introduisons des séquences IRM, probablement en raison des effectifs restant trop faibles même dans le cas d'essais thérapeutiques et malgré l'utilisation d'algorithmes d'augmentation de données
multi-user sessions materials
No full textSome of the materials recorded during the multi-user collaborative sessions
Credits
Timelapses:
3-tangra_concept_2.mp4 : Tanguy, Clémence
10-paper_summit.mp4: Softyoda, Laurent, Ultr-X, Ikxi, Swann // image reference author: Thomas Gugel
13-all_seing_monolith.mp4: Softyoda, Wuaieyo, Staz, Swann // image reference author: Stuart Wade
14-campsite.mp4: NotFood, Staz, Wuaieyo, Swann // image reference author: Mohamed Chahin
18-surreal_architecture.mp4: Staz, NotFood, Softyoda, Wuaieyo, Oenvoyage, Spacefarer, Tianerad, Fabian, Yoyodespin, Swann // image reference author: Michiel Schrijver
19-abstract_city.mp4: Adrien, Tanguy, Bruno, Gorgio, Axel // image reference author: Quan Pham Tung
20-scene_sky_island.mp4 : Fabian, NotFood, Wuaieyo, Staz, Swann // image reference author: Péng ái
22-xbox-clubs-image.mp4 : NotFood, Wuaieyo, Staz, Deajynn, Swann // image reference author: Alex Pushilin
25-castles.mp4 : Softyoda, Fabian, NotFood, Wuaieyo, Swann // image reference author: Timothy J. Reynolds
27-random_house_5.mp4: NotFood, Wuaieyo, Swann // image reference author: Mohamed Chahin
28-wind_mill_in_nemcice.mp4: Wuaieyo, NotFood, Swann // image reference author: Febin_Raj
33-ancient_gods_threshold.mp4 NotFood, Kysios, Wuaieyo, Swann // image reference author: Elodie Mondoloni
Animation projects results:
34-outrun_result.gif: NotFood, Fabian, Wuaieyo, Ultr-X, Swann
35-mstrd_II_result.gif: Tanguy, Gorgio, Adrien // image reference author: gifmk7
36-elmo_result.gif: Gorgio, Fabian, Tanguy, Adrien
(more to come
Symbola Pythagorae a Philippo Beroaldo moraliter explicata.
No full textSignatures : a-c⁶
Marque typographique de Jehan Petit au titre.
Source d'acquisition : Legs Adrien Wittert 1903
Propriété et historique de la conservation : Ex libris : Bibliotheca CortinaEmpreinte : e-i- t.re obte mebu (3) 1510 (R
A PORTRAIT OF ADRIEN PAUW AT THE STROSSMAYER GALLERY
No full textDosada neiddentificirani »Portret muškarca« iz Strossmayerove galerije u Zagrebu (SG-200) autorica otkriva kao portret nizozemskog državnika Adriaena Pauwa (Amsterdam 1585. - Dan Haag 1653.), jednoga od potpisnika Munsterskoga mira (1648.) Komparativnom analizom autorice dokazuje, da među brojnim Pauwovim portretima najjače usporednice vežu zagrebački portret uz »Portret Adriaena Pauwa« Jana Baptista Florisa (oko 1617. - Antwerpen 1655.). Ta je slika nastala po izgubljenom, ali često u grafički medij proširenom Pauwowom portretu Anselmusa van Hullea (1594. - nakon 1668.), a Florisovo se djelo nalazi u Friedenssaal Gradske viječnice u Munsteru.The figure in The Portrait of a Man at the Strossmayer Gallery (SG200) which until now was unnamed is identified by the author as a likeness of the Dutch statesman Adriaen Pauw (1585-1653). As a rich and notable citizen he was the representative of the provinces Holland and West Friesland in talks which put an end to eighty years of war between the Spanish Crown and the Provinces of the Netherlands. Pauw was one of the signatories of the final document of the Munster Treaty (1648). The author suggests that of the numerous surviving portraits of Pauw the greatest likeness with the portrait in Zagreb is that found in The Portrait of Adrien Pauw by Jan Baptista Floris after Anselmus van Hulle (1594-after 1668?) at the City Hall in Munster
Droit des marques (Juillet 2010 - septembre 2011)
No full textInternational audienceLa contribution involontaire de Google Adwords à l'harmonisation du droit des marque
Varia Philippi Baroaldi [sic] opuscula. Libellus de septem sapientium sententiis. Symbola Pythagorae moraliter explicata. De Optimo statu et de felicitate. Declamatio philosophi medici & oratoris. Declamatio ebriosi scortatoris & aleatoris. Oratio autem proverbialis caeteris apposita est.
No full textEmpreinte : tar. οθsq ianc stra (C) 1515 (Q)Signatures : A⁸ B⁴
Vers 1515, d'après Renouard, Badius, tome 2, page 172
marque typographique de Jehan Petit au titre
Source d'acquisition : Legs Adrien Wittert 1903
Propriété et historique de la conservation : Ex libris : Bibliotheca CortinaL'exemplaire à la cote XVII.212.32 du Magasin à livres est relié avec : Orationes prelectiones, praefationes & quaedam mythicae historiae Philippi Beroaldi
Cello techniques and performing practices in the nineteenth and early twentieth centuries
No full textThis thesis comprises a study of cello performance practices throughout the nineteenth century and into the early decades of the twentieth. It is organised in terms of the increasing complexity of the concepts which it examines, as they are to be found in printed and manuscript music, instrumental methods and larger treatises, early recordings, concert reviews and pictures. Basic posture is considered along with different ways of holding the
bow. The development of the tail-pin shows that even when it was widely used, the older posture was still referred to as a model. Some implications for tone quality and tonal
projection are considered in the light of the shape of the arms. Some connections between the cellist's posture and that recommended by etiquette books are explored. The
functionality of the left hand and arm, and the development of modem scale fingerings, show that there was a considerable period of overlap between newer and older practices, with modern scale fingerings evolving over a long period of time. Similarly, views on the function of the right wrist in bowing are shown to change gradually, moving towards a more active upper arm movement with less extreme flexibility of the wrist. Two central expressive techniques especially associated with string playing arc considered in the context of the cello, namely vibrato and portamento. These topics are examined in the light of written indications in music, recommendations in cello treatises, and the practices evidenced in early recordings. The sources for this study can be brought into an overall
framework of a constant dialogue between `theory', as expressed in verbal instructions to the learner, or general a priori reflections about the cello, and `practice', manifested in performing editions and early recordings, or in individual acts of reception. A wide divergence is noted, both between theory and practice in general, and in terms of different styles of playing observable at any one time. It is suggested that tensions between practice
and critical disapproval can be resolved in terms of Lacanian discourse. Several test cases are used in order to compare several different recordings of the same works. The question of the musical character of the cello is discussed in terms of widespread assumptions about its gendered identity. A wide range of sources suggest that this moved from a straightforwardly `masculine' identity expressed through a controlling, elevated eloquence to a less clearly defined one, incorporating the 'feminine', with a greater stress on uninhibited emotional expression. Some performance implications for this change of view are pursued with respect to specific repertoires. Broad conclusions stress the importance of the diversity of performance practices as opposed to unifying generalisations
Matemática no Brasil: as traduções de Manoel Ferreira de Araújo Guimarães (1777-1838) das obras de Adrien Marie Legendre
No full textEste trabalho aborda a vida e a obra de Manoel Ferreira de Araújo Guimarães (1777-1838), personagem importante para o cenário da História da Matemática Brasileira. Centralizamos nosso estudo nas traduções das obras Éleménts de Geométrie e Traité de Trigonométrie de Adrien Marie Legendre (1752-1833), realizadas por Manoel Ferreira de Araújo Guimarães, como contribuições significativas para o processo de institucionalização do ensino da Matemática no Brasil, no início do século XIX. Analisando essas traduções pudemos compreender os motivos que levaram o tradutor a propor alterações e, a partir da identificação de alguns de seus interlocutores, compreender o que o levou aos trabalhos de Adrien Marie Legendre. Relativamente aos desdobramentos das produções de Manoel Ferreira de Araújo Guimarães, pudemos identificar, direta ou indiretamente, alguns nomes que tiveram acesso a suas traduções. Assim, este trabalho pretende contribuir com os pesquisadores que buscam empreender uma (re)leitura do período, que vai do início a meados do século XIX, relativo ao ensino da matemática no BrasilThis thesis addresses the life and works of Manoel Ferreira de Araújo Guimarães (1777-1838), a major author in the History of Brazilian Mathematics. The study centers on the translation by Manoel Ferreira de Araújo Guimarães of Éleménts de Geométrie e Traité de Trigonométrie, written by Adrien Marie Legendre (1752-1833), as important contributions to the process of institutionalizing the teaching of Mathematics in Brazil at the beginning of the 19th century. The analysis of Guimarães´s translations helped shed light on the reasons that led the translator to propose changes and, based on the identification of some of his interlocutors, understand what directed Guimarães to the works of Adrien Marie Legendre. Regarding further works by the Brazilian mathematician, we have been able to identify, directly or indirectly, scholars who had access to his translated works. Therefore, this study is intended to contribute to researchers who seek to (re)study the period ranging from the beginning to the first half of the 19th century, on the teaching of Mathematics in BrazilCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio
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