Impact of three different TiO2 morphologies on hydrogen evolution by methanol assisted water splitting: Nanoparticles, nanotubes and aerogels

International audienceIncreasing the activity of a photocatalyst goes through the improvement of both its absorption (light) and adsorption (reactant) properties. For a given semiconducting material, the charge carrier separation is also a very important step. Properly combining chosen phases is one option to improve this separation (example of the commercial P25) and depositing platinum on the surface of the catalyst, another one. In some cases, coupling both may nevertheless lead to a decrease of photoactivity or at least limit the potentiality of the catalyst. A third option, consisting in modifying the morphology of the photoactive phase, has shown very promising results. In this study, we have elaborated, characterized and evaluated the hydrogen evolution potentiality (through methanol assisted water splitting) of different TiO2 morphologies: nanoparticles, nanotubes and aerogels. These materials have shown different behaviours depending on both their composition and morphology. Different types of separation processes have been claimed to account for the observed different photoactivities, with more or less pronounced synergetic effects, due to: the use of Pt as a co-catalyst, the mixture of different TiO2 phases (anatase and TiO2(B) or rutile) and the specific morphology of the samples (nanotubes or aerogels). Among all the tested samples, the TiO2 aerogel supported Pt one exhibited very promising performances, three times as active as P25 supported Pt, which is already much more active than pure P25 in our testing conditions

Système de questions/réponses dans un contexte de business intelligence

The amount and complexity of data generated by information systems keep increasing in Warehouses. The domain of Business Intelligence (BI) aims at providing methods and tools to better help users in retrieving those data. Data sources are distributed over distinct locations and are usually accessible through various applications. Looking for new information could be a tedious task, because business users try to reduce their work overload. To tackle this problem, Enterprise Search is a field that has emerged in the last few years, and that takes into consideration the different corporate data sources as well as sources available to the public (e.g. World Wide Web pages). However, corporate retrieval systems nowadays still suffer from information overload. We believe that such systems would benefit from Natural Language (NL) approaches combined with Q&A techniques. Indeed, NL interfaces allow users to search new information in their own terms, and thus obtain precise answers instead of turning to a plethora of documents. In this way, users do not have to employ exact keywords or appropriate syntax, and can have faster access to new information. Major challenges for designing such a system are to interface different applications and their underlying query languages on the one hand, and to support users’ vocabulary and to be easily configured for new application domains on the other hand. This thesis outlines an end-to-end Q&A framework for corporate use-cases that can be configured in different settings. In traditional BI systems, user-preferences are usually not taken into account, nor are their specific contextual situations. State-of-the art systems in this field, Soda and Safe do not compute search results on the basis of users’ situation. This thesis introduces a more personalized approach, which better speaks to end-users’ situations. Our main experimentation, in this case, works as a search interface, which displays search results on a dashboard that usually takes the form of charts, fact tables, and thumbnails of unstructured documents. Depending on users’ initial queries, recommendations for alternatives are also displayed, so as to reduce response time of the overall system. This process is often seen as a kind of prediction model. Our work contributes to the following: first, an architecture, implemented with parallel algorithms, that leverages different data sources, namely structured and unstructured document repositories through an extensible Q&A framework, and this framework can be easily configured for distinct corporate settings; secondly, a constraint-matching-based translation approach, which replaces a pivot language with a conceptual model and leads to more personalized multidimensional queries; thirdly, a set of NL patterns for translating BI questions in structured queries that can be easily configured in specific settings. In addition, we have implemented an iPhone/iPad™ application and an HTML front-end that demonstrate the feasibility of the various approaches developed through a series of evaluation metrics for the core component and scenario of the Q&A framework. To this end, we elaborate on a range of gold-standard queries that can be used as a basis for evaluating retrieval systems in this area, and show that our system behave similarly as the well-known WolframAlpha™ system, depending on the evaluation settings.Le volume et la complexité des données générées par les systèmes d’information croissent de façon singulière dans les entrepôts de données. Le domaine de l’informatique décisionnelle (aussi appelé BI) a pour objectif d’apporter des méthodes et des outils pour assister les utilisateurs dans leur tâche de recherche d’information. En effet, les sources de données ne sont en général pas centralisées, et il est souvent nécessaire d’interagir avec diverses applications. Accéder à l’information est alors une tâche ardue, alors que les employés d’une entreprise cherchent généralement à réduire leur charge de travail. Pour faire face à ce constat, le domaine « Enterprise Search » s’est développé récemment, et prend en compte les différentes sources de données appartenant aussi bien au réseau privé d’entreprise qu’au domaine public (telles que les pages Internet). Pourtant, les utilisateurs de moteurs de recherche actuels souffrent toujours de du volume trop important d’information à disposition. Nous pensons que de tels systèmes pourraient tirer parti des méthodes du traitement naturel des langues associées à celles des systèmes de questions/réponses. En effet, les interfaces en langue naturelle permettent aux utilisateurs de rechercher de l’information en utilisant leurs propres termes, et d’obtenir des réponses concises et non une liste de documents dans laquelle l’éventuelle bonne réponse doit être identifiée. De cette façon, les utilisateurs n’ont pas besoin d’employer une terminologie figée, ni de formuler des requêtes selon une syntaxe très précise, et peuvent de plus accéder plus rapidement à l’information désirée. Un challenge lors de la construction d’un tel système consiste à interagir avec les différentes applications, et donc avec les langages utilisés par ces applications d’une part, et d’être en mesure de s’adapter facilement à de nouveaux domaines d’application d’autre part. Notre rapport détaille un système de questions/réponses configurable pour des cas d’utilisation d’entreprise, et le décrit dans son intégralité. Dans les systèmes traditionnels de l’informatique décisionnelle, les préférences utilisateurs ne sont généralement pas prises en compte, ni d’ailleurs leurs situations ou leur contexte. Les systèmes état-de-l’art du domaine tels que Soda ou Safe ne génèrent pas de résultats calculés à partir de l’analyse de la situation des utilisateurs. Ce rapport introduit une approche plus personnalisée, qui convient mieux aux utilisateurs finaux. Notre expérimentation principale se traduit par une interface de type search qui affiche les résultats dans un dashboard sous la forme de graphes, de tables de faits ou encore de miniatures de pages Internet. En fonction des requêtes initiales des utilisateurs, des recommandations de requêtes sont aussi affichées en sus, et ce dans le but de réduire le temps de réponse global du système. En ce sens, ces recommandations sont comparables à des prédictions. Notre travail se traduit par les contributions suivantes : tout d’abord, une architecture implémentée via des algorithmes parallélisés et qui prend en compte la diversité des sources de données, à savoir des données structurées ou non structurées dans le cadre d’un framework de questions/réponses qui peut être facilement configuré dans des environnements différents. De plus, une approche de traduction basée sur la résolution de contrainte, qui remplace le traditionnel langage-pivot par un modèle conceptuel et qui conduit à des requêtes multidimensionnelles mieux personnalisées. En outre, en ensemble de patrons linguistiques utilisés pour traduire des questions BI en des requêtes pour bases de données, qui peuvent être facilement adaptés dans le cas de configurations différentes

Natural Language Interfaces for DataWarehouses

International audienceData warehouses process a huge mass of data, that are often modeled in a way humans hardly understand. In order to make the search paradigm more accessible to end users, some efforts have been made in the field of Business Intelligence. However, expressing information need as a structured query is still an artificial task. This explains why "natural" approaches are preferred nowadays. In this paper, we present a Question Answering (Q&A) system for structured data in a context of BI. Some benefits of our proposal are described through an iPhone/iPad application and through an HTML prototype

Système de questions/réponses dans un contexte de business intelligence

Le volume et la complexité des données générées par les systèmes d information croissent de façon singulière dans les entrepôts de données. Le domaine de l informatique décisionnelle (aussi appelé BI) a pour objectif d apporter des méthodes et des outils pour assister les utilisateurs dans leur tâche de recherche d information. En effet, les sources de données ne sont en général pas centralisées, et il est souvent nécessaire d interagir avec diverses applications. Accéder à l information est alors une tâche ardue, alors que les employés d une entreprise cherchent généralement à réduire leur charge de travail. Pour faire face à ce constat, le domaine Enterprise Search s est développé récemment, et prend en compte les différentes sources de données appartenant aussi bien au réseau privé d entreprise qu au domaine public (telles que les pages Internet). Pourtant, les utilisateurs de moteurs de recherche actuels souffrent toujours de du volume trop important d information à disposition. Nous pensons que de tels systèmes pourraient tirer parti des méthodes du traitement naturel des langues associées à celles des systèmes de questions/réponses. En effet, les interfaces en langue naturelle permettent aux utilisateurs de rechercher de l information en utilisant leurs propres termes, et d obtenir des réponses concises et non une liste de documents dans laquelle l éventuelle bonne réponse doit être identifiée. De cette façon, les utilisateurs n ont pas besoin d employer une terminologie figée, ni de formuler des requêtes selon une syntaxe très précise, et peuvent de plus accéder plus rapidement à l information désirée. Un challenge lors de la construction d un tel système consiste à interagir avec les différentes applications, et donc avec les langages utilisés par ces applications d une part, et d être en mesure de s adapter facilement à de nouveaux domaines d application d autre part. Notre rapport détaille un système de questions/réponses configurable pour des cas d utilisation d entreprise, et le décrit dans son intégralité. Dans les systèmes traditionnels de l informatique décisionnelle, les préférences utilisateurs ne sont généralement pas prises en compte, ni d ailleurs leurs situations ou leur contexte. Les systèmes état-de-l art du domaine tels que Soda ou Safe ne génèrent pas de résultats calculés à partir de l analyse de la situation des utilisateurs. Ce rapport introduit une approche plus personnalisée, qui convient mieux aux utilisateurs finaux. Notre expérimentation principale se traduit par une interface de type search qui affiche les résultats dans un dashboard sous la forme de graphes, de tables de faits ou encore de miniatures de pages Internet. En fonction des requêtes initiales des utilisateurs, des recommandations de requêtes sont aussi affichées en sus, et ce dans le but de réduire le temps de réponse global du système. En ce sens, ces recommandations sont comparables à des prédictions. Notre travail se traduit par les contributions suivantes : tout d abord, une architecture implémentée via des algorithmes parallélisés et qui prend en compte la diversité des sources de données, à savoir des données structurées ou non structurées dans le cadre d un framework de questions/réponses qui peut être facilement configuré dans des environnements différents. De plus, une approche de traduction basée sur la résolution de contrainte, qui remplace le traditionnel langage-pivot par un modèle conceptuel et qui conduit à des requêtes multidimensionnelles mieux personnalisées. En outre, en ensemble de patrons linguistiques utilisés pour traduire des questions BI en des requêtes pour bases de données, qui peuvent être facilement adaptés dans le cas de configurations différentes.The amount and complexity of data generated by information systems keep increasing in Warehouses. The domain of Business Intelligence (BI) aims at providing methods and tools to better help users in retrieving those data. Data sources are distributed over distinct locations and are usually accessible through various applications. Looking for new information could be a tedious task, because business users try to reduce their work overload. To tackle this problem, Enterprise Search is a field that has emerged in the last few years, and that takes into consideration the different corporate data sources as well as sources available to the public (e.g. World Wide Web pages). However, corporate retrieval systems nowadays still suffer from information overload. We believe that such systems would benefit from Natural Language (NL) approaches combined with Q&A techniques. Indeed, NL interfaces allow users to search new information in their own terms, and thus obtain precise answers instead of turning to a plethora of documents. In this way, users do not have to employ exact keywords or appropriate syntax, and can have faster access to new information. Major challenges for designing such a system are to interface different applications and their underlying query languages on the one hand, and to support users vocabulary and to be easily configured for new application domains on the other hand. This thesis outlines an end-to-end Q&A framework for corporate use-cases that can be configured in different settings. In traditional BI systems, user-preferences are usually not taken into account, nor are their specific contextual situations. State-of-the art systems in this field, Soda and Safe do not compute search results on the basis of users situation. This thesis introduces a more personalized approach, which better speaks to end-users situations. Our main experimentation, in this case, works as a search interface, which displays search results on a dashboard that usually takes the form of charts, fact tables, and thumbnails of unstructured documents. Depending on users initial queries, recommendations for alternatives are also displayed, so as to reduce response time of the overall system. This process is often seen as a kind of prediction model. Our work contributes to the following: first, an architecture, implemented with parallel algorithms, that leverages different data sources, namely structured and unstructured document repositories through an extensible Q&A framework, and this framework can be easily configured for distinct corporate settings; secondly, a constraint-matching-based translation approach, which replaces a pivot language with a conceptual model and leads to more personalized multidimensional queries; thirdly, a set of NL patterns for translating BI questions in structured queries that can be easily configured in specific settings. In addition, we have implemented an iPhone/iPad application and an HTML front-end that demonstrate the feasibility of the various approaches developed through a series of evaluation metrics for the core component and scenario of the Q&A framework. To this end, we elaborate on a range of gold-standard queries that can be used as a basis for evaluating retrieval systems in this area, and show that our system behave similarly as the well-known WolframAlpha system, depending on the evaluation settings.CHATENAY MALABRY-Ecole centrale (920192301) / SudocSudocFranceF