On Risk Management Methods of Equity-Linked Insurance and Practical Problems

Recently the various types of the equity-linked insurance have been introduced and actively traded in Japanese insurance markets. We investigate the basic problems of the actuarial risk management methods for those products based on the Markovian regime-switching time series model, which was originally proposed by Hamilton (1989) and applied to the insurance problem by Hardy (2001, 2003). We argue that they should be carefully used in Japan mainly because the macro-economic performance of Japan in the past decades have been quite different from the macro-economies of Canada and U.S..

"On Risk Management Methods of Equity-Linked Insurance and Practical Problems"(in Japanese)

Recently the various types of the equity-linked insurance have been introduced and actively traded in Japanese insurance markets. We investigate the basic problems of the actuarial risk management methods for those products based on the Markovian regime-switching time series model, which was originally proposed by Hamilton (1989) and applied to the insurance problem by Hardy (2001, 2003). We argue that they should be carefully used in Japan mainly because the macro-economic performance of Japan in the past decades have been quite different from the macro-economies of Canada and U.S..

Caching and prefetching for efficient video services in mobile networks

Cellular networks have witnessed phenomenal traffic growth recently fueled by new high speed broadband cellular access technologies. This growth is in large part driven by the emergence of the HTTP Adaptive Streaming (HAS) as a new video delivery method. In HAS, several qualities of the same videos are made available in the network so that clients can choose the quality that best fits their bandwidth capacity. This strongly impacts the viewing pattern of the clients, their switching behavior between video qualities, and thus beyond on content delivery systems.Our first contribution consists in providing an analysis of a real HAS dataset collected in France and provided by the largest French mobile operator. Firstly, we analyze and model the viewing patterns of VoD and live streaming HAS sessions and we propose a new cache replacement strategy, named WA-LRU. WA-LRU leverages the time locality of video segments within the HAS content. We show that WA-LRU improves the cache hit-ratio mostly at the loading phase while it reduces significantly the processing overhead at the cache.In our second contribution, we analyze and model the adaptation logic between the video qualities based on empirical observations. We show that high switching behaviors lead to sub optimal caching performance, since several versions of the same content compete to be cached. In this context we investigate the benefits of a Cache Friendly HAS system (CF-DASH) which aims at improving the caching efficiency in mobile networks and to sustain the quality of experience of mobile clients. We evaluate CF-dash based on trace-driven simulations and test-bed experiments. Our validation results are promising. Simulations on real HAS traffic show that we achieve a significant gain in hit-ratio that ranges from 15% up to 50%.In the second part of this thesis, we investigate the mobile video prefetching opportunities. Online media services are reshaping the way video content is watched. People with similar interests tend to request same content. This provides enormous potential to predict which content users are interested in. Besides, mobile devices are commonly used to watch videos which popularity is largely driven by their social success. We design a system, named "Central Predictor System (CPsys)", which aims at predicting and prefetching relevant content for each mobile client. To fine tune our prefetching system, we rely on a large dataset collected from a large mobile carrier in Europe. The rationale of our prefetching strategy is first to form a graph and build implicit or explicit ties between similar users. On top of this graph, we propose the Most Popular and Most Recent (MPMR) policy to predict relevant videos for each user. We show that CPSys can achieve high performance as regards prediction correctness and network utilization efficiency. We further show that CPSys outperforms other prefetching schemes from the state of the art. At the end, we provide a proof-of-concept implementation of our prefetching system.Les réseaux cellulaires ont connu une croissance phénoménale du trafic alimentée par les nouvelles technologies d’accès cellulaire à large bande. Cette croissance est tirée en grande partie par le trafic HTTP adaptatif streaming (HAS) comme une nouvelle technique de diffu- sion de contenus audiovisuel. Le principe du HAS est de rendre disponible plusieurs qualités de la même vidéo en ligne et que les clients choisissent la meilleure qualité qui correspond à leur bande passante. Chaque niveau d’encodage est segmenté en des petits vidéos qu’on appelle segments ou chunks et dont la durée varie entre 2 à 10 secondes. L’émergence du HAS a introduit des nouvelles contraintes sur les systèmes de livraison des contenus vidéo en particulier sur les systèmes de cache. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l’étude de cet impact et à proposer des algorithmes et des solutions qui optimisent les fonctionnalités de ces systèmes. D’autre part, la consommation des contenus est fortement impactée par les nouvelles technologies du Web2.0 tel que l’émergence des réseaux sociaux. Dans cette thèse, nous exploitons les réseaux sociaux afin de proposer un service de préchargement des contenus VoD sur terminaux mobiles. Notre solution permet l’amélioration de la QoE des utilisateurs et permet de bien gérer les ressources réseaux mobile.Nous listons nos contributions comme suit :Notre première contribution consiste à mener une analyse détaillée des données sur un trafic HAS réel collecté en France et fournie par le plus grand opérateur de téléphonie mobile du pays. Tout d’abord, nous analysons et modélisons le comportement des clients qui demandent des contenus catch-up et live. Nous constatons que le nombre de requêtes par segment suit deux types de distribution : La loi log-normal pour modéliser les 40 premiers chunks par session de streaming, ensuite on observe une queue qui peut être modélisé par la loi de Pareto. Cette observation suggère que les clients ne consomment pas la totalité du contenu catch-up. On montre par simulation que si le cache implémente des logiques de caching qui ne tiennent pas en compte les caractéristiques des flux HAS, sa performance diminuerait considérablement.Dans ce contexte, nous proposons un nouvel algorithme de remplacement des contenus que nous appelons Workload Aware-LRU (WA-LRU). WA-LRU permet d’améliorer la performance des systèmes de cache en augmentant le Hit-Ratio en particulier pour les premiers segments et en diminuant le temps requis pour la mise à jour de la liste des objets cachés. En fonction de la capacité du cache et de la charge du trafic dans le réseau, WA-LRU estime un seuil sur le rang du segment à cacher. Si le rang du chunk demandé dépasse ce seuil, le chunk ne sera pas caché sinon il sera caché. Comme WA-LRU dépend de la charge du trafic dans le réseau, cela suppose que le seuil choisit par WA-LRU est dynamique sur la journée. WA-LRU est plus agressif pendant les heures chargées (i.e. il cache moins de chunks, ceux qui sont les plus demandés) que pendant les heures creuses où le réseau est moins chargé.Dans notre deuxième contribution, nous étudions plus en détail les facteurs qui poussent les clients HAS à changer de qualité lors d’une session vidéo. Nous modélisons également ce changement de qualité en se basant sur des données empiriques provenant de notre trace de trafic. Au niveau du cache, nous montrons que le changement fréquent de qualité crée une compétition entre les différents profiles d’encodages. Cela réduit les performances du système de cache. Dans ce contexte, nous proposons Cache Friendly-DASH (CF-DASH), une implémentation d’un player HAS compatible avec le standard DASH, qui assure une meilleure stabilité du player. Nous montrons à travers des simulations et des expérimentations que CF- DASH améliore expérience client et permet aussi d’atteindre un gain significatif du hit-ratio qui peut varier entre 15% à 50%.Dans la deuxième partie de cette thèse, nous proposons un système de préchargement de contenus vidéos sur terminaux mobile. La consommation des contenus vidéo en ligne est fortement impactée par les nouvelles technologies du Web2.0 et les réseaux sociaux. Les personnes qui partagent des intérêts similaires ont tendance à demander le même contenu. Cela permet de prédire le comportement des clients et identifier les contenus qui peuvent les intéresser. Par ailleurs, les smartphones et tablettes sont de plus en plus adaptés pour visionner des vidéos et assurer une meilleure qualité d’expérience. Dans cette thèse, nous concevons un système qu’on appelle CPSys (Central Predictor System) permettant d’identifier les vidéos les plus pertinentes pour chaque utilisateur. Pour bien paramétrer notre système de préchargement, nous analysons des traces de trafic de type User Generated Videos (UGC). En particulier, nous analysons la popularité des contenus YouTube et Facebook, ainsi que l’évolution de la popularité des contenus en fonction du temps. Nous observons que 10% des requêtes se font sur une fenêtre de temps d’une heure après avoir mis les vidéos en ligne et 40% des requêtes se font sur une fenêtre de temps de un jour. On présente aussi des analyses sur le comportement des clients. On observe que la consommation des contenus vidéo varie significativement entre les clients mobiles. On distingue 2 types de clients :• les grands consommateurs : Ils forment une minorité mais consomment plusieurs vidéos sur une journée.• lespetitsconsommateurs:Ilsformentlamajoritédesclientsmaisconsommentquelques vidéos par jour voir sur une période plus longue.On s’appuyant sur ces observations, notre système de préchargement adapte le mode de pré- chargement selon le profil utilisateur qui est déduit à partir de l’historique de la consommation de chaque client.Dans un premier temps, CPSys crée un graphe regroupant les utilisateurs qui sont similaires. Le graphe peut être soit explicite (type Facebook) ou implicite qui est construit à la base des techniques de colllaborative filtering dérivés des systèmes de recommandations. Une fois le graphe est créé, nous proposons la politique Most Popular Most Recent (MPMR) qui permet d’inférer quel contenu doit-on précharger pour chaque utilisateur. MPMR trie les vidéos candidats selon la popularité locale du contenu définit comme le nombre de vues effectués par les voisins les plus similaires, ensuite MPMR donne la priorité aux contenus les plus frais. Nous montrons que CPSys peut atteindre des performances élevées par rapport à d’autres techniques présentées dans l’état de l’art. CPSys améliore la qualité de la prédiction et réduit d’une manière significative le trafic réseau.Finalement, nous développons une preuve de concept de notre système de préchargement

Caching and prefetching for efficient video services in mobile networks

Cellular networks have witnessed phenomenal traffic growth recently fueled by new high speed broadband cellular access technologies. This growth is in large part driven by the emergence of the HTTP Adaptive Streaming (HAS) as a new video delivery method. In HAS, several qualities of the same videos are made available in the network so that clients can choose the quality that best fits their bandwidth capacity. This strongly impacts the viewing pattern of the clients, their switching behavior between video qualities, and thus beyond on content delivery systems.Our first contribution consists in providing an analysis of a real HAS dataset collected in France and provided by the largest French mobile operator. Firstly, we analyze and model the viewing patterns of VoD and live streaming HAS sessions and we propose a new cache replacement strategy, named WA-LRU. WA-LRU leverages the time locality of video segments within the HAS content. We show that WA-LRU improves the cache hit-ratio mostly at the loading phase while it reduces significantly the processing overhead at the cache.In our second contribution, we analyze and model the adaptation logic between the video qualities based on empirical observations. We show that high switching behaviors lead to sub optimal caching performance, since several versions of the same content compete to be cached. In this context we investigate the benefits of a Cache Friendly HAS system (CF-DASH) which aims at improving the caching efficiency in mobile networks and to sustain the quality of experience of mobile clients. We evaluate CF-dash based on trace-driven simulations and test-bed experiments. Our validation results are promising. Simulations on real HAS traffic show that we achieve a significant gain in hit-ratio that ranges from 15% up to 50%.In the second part of this thesis, we investigate the mobile video prefetching opportunities. Online media services are reshaping the way video content is watched. People with similar interests tend to request same content. This provides enormous potential to predict which content users are interested in. Besides, mobile devices are commonly used to watch videos which popularity is largely driven by their social success. We design a system, named "Central Predictor System (CPsys)", which aims at predicting and prefetching relevant content for each mobile client. To fine tune our prefetching system, we rely on a large dataset collected from a large mobile carrier in Europe. The rationale of our prefetching strategy is first to form a graph and build implicit or explicit ties between similar users. On top of this graph, we propose the Most Popular and Most Recent (MPMR) policy to predict relevant videos for each user. We show that CPSys can achieve high performance as regards prediction correctness and network utilization efficiency. We further show that CPSys outperforms other prefetching schemes from the state of the art. At the end, we provide a proof-of-concept implementation of our prefetching system.Les réseaux cellulaires ont connu une croissance phénoménale du trafic alimentée par les nouvelles technologies d’accès cellulaire à large bande. Cette croissance est tirée en grande partie par le trafic HTTP adaptatif streaming (HAS) comme une nouvelle technique de diffu- sion de contenus audiovisuel. Le principe du HAS est de rendre disponible plusieurs qualités de la même vidéo en ligne et que les clients choisissent la meilleure qualité qui correspond à leur bande passante. Chaque niveau d’encodage est segmenté en des petits vidéos qu’on appelle segments ou chunks et dont la durée varie entre 2 à 10 secondes. L’émergence du HAS a introduit des nouvelles contraintes sur les systèmes de livraison des contenus vidéo en particulier sur les systèmes de cache. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l’étude de cet impact et à proposer des algorithmes et des solutions qui optimisent les fonctionnalités de ces systèmes. D’autre part, la consommation des contenus est fortement impactée par les nouvelles technologies du Web2.0 tel que l’émergence des réseaux sociaux. Dans cette thèse, nous exploitons les réseaux sociaux afin de proposer un service de préchargement des contenus VoD sur terminaux mobiles. Notre solution permet l’amélioration de la QoE des utilisateurs et permet de bien gérer les ressources réseaux mobile.Nous listons nos contributions comme suit :Notre première contribution consiste à mener une analyse détaillée des données sur un trafic HAS réel collecté en France et fournie par le plus grand opérateur de téléphonie mobile du pays. Tout d’abord, nous analysons et modélisons le comportement des clients qui demandent des contenus catch-up et live. Nous constatons que le nombre de requêtes par segment suit deux types de distribution : La loi log-normal pour modéliser les 40 premiers chunks par session de streaming, ensuite on observe une queue qui peut être modélisé par la loi de Pareto. Cette observation suggère que les clients ne consomment pas la totalité du contenu catch-up. On montre par simulation que si le cache implémente des logiques de caching qui ne tiennent pas en compte les caractéristiques des flux HAS, sa performance diminuerait considérablement.Dans ce contexte, nous proposons un nouvel algorithme de remplacement des contenus que nous appelons Workload Aware-LRU (WA-LRU). WA-LRU permet d’améliorer la performance des systèmes de cache en augmentant le Hit-Ratio en particulier pour les premiers segments et en diminuant le temps requis pour la mise à jour de la liste des objets cachés. En fonction de la capacité du cache et de la charge du trafic dans le réseau, WA-LRU estime un seuil sur le rang du segment à cacher. Si le rang du chunk demandé dépasse ce seuil, le chunk ne sera pas caché sinon il sera caché. Comme WA-LRU dépend de la charge du trafic dans le réseau, cela suppose que le seuil choisit par WA-LRU est dynamique sur la journée. WA-LRU est plus agressif pendant les heures chargées (i.e. il cache moins de chunks, ceux qui sont les plus demandés) que pendant les heures creuses où le réseau est moins chargé.Dans notre deuxième contribution, nous étudions plus en détail les facteurs qui poussent les clients HAS à changer de qualité lors d’une session vidéo. Nous modélisons également ce changement de qualité en se basant sur des données empiriques provenant de notre trace de trafic. Au niveau du cache, nous montrons que le changement fréquent de qualité crée une compétition entre les différents profiles d’encodages. Cela réduit les performances du système de cache. Dans ce contexte, nous proposons Cache Friendly-DASH (CF-DASH), une implémentation d’un player HAS compatible avec le standard DASH, qui assure une meilleure stabilité du player. Nous montrons à travers des simulations et des expérimentations que CF- DASH améliore expérience client et permet aussi d’atteindre un gain significatif du hit-ratio qui peut varier entre 15% à 50%.Dans la deuxième partie de cette thèse, nous proposons un système de préchargement de contenus vidéos sur terminaux mobile. La consommation des contenus vidéo en ligne est fortement impactée par les nouvelles technologies du Web2.0 et les réseaux sociaux. Les personnes qui partagent des intérêts similaires ont tendance à demander le même contenu. Cela permet de prédire le comportement des clients et identifier les contenus qui peuvent les intéresser. Par ailleurs, les smartphones et tablettes sont de plus en plus adaptés pour visionner des vidéos et assurer une meilleure qualité d’expérience. Dans cette thèse, nous concevons un système qu’on appelle CPSys (Central Predictor System) permettant d’identifier les vidéos les plus pertinentes pour chaque utilisateur. Pour bien paramétrer notre système de préchargement, nous analysons des traces de trafic de type User Generated Videos (UGC). En particulier, nous analysons la popularité des contenus YouTube et Facebook, ainsi que l’évolution de la popularité des contenus en fonction du temps. Nous observons que 10% des requêtes se font sur une fenêtre de temps d’une heure après avoir mis les vidéos en ligne et 40% des requêtes se font sur une fenêtre de temps de un jour. On présente aussi des analyses sur le comportement des clients. On observe que la consommation des contenus vidéo varie significativement entre les clients mobiles. On distingue 2 types de clients :• les grands consommateurs : Ils forment une minorité mais consomment plusieurs vidéos sur une journée.• lespetitsconsommateurs:Ilsformentlamajoritédesclientsmaisconsommentquelques vidéos par jour voir sur une période plus longue.On s’appuyant sur ces observations, notre système de préchargement adapte le mode de pré- chargement selon le profil utilisateur qui est déduit à partir de l’historique de la consommation de chaque client.Dans un premier temps, CPSys crée un graphe regroupant les utilisateurs qui sont similaires. Le graphe peut être soit explicite (type Facebook) ou implicite qui est construit à la base des techniques de colllaborative filtering dérivés des systèmes de recommandations. Une fois le graphe est créé, nous proposons la politique Most Popular Most Recent (MPMR) qui permet d’inférer quel contenu doit-on précharger pour chaque utilisateur. MPMR trie les vidéos candidats selon la popularité locale du contenu définit comme le nombre de vues effectués par les voisins les plus similaires, ensuite MPMR donne la priorité aux contenus les plus frais. Nous montrons que CPSys peut atteindre des performances élevées par rapport à d’autres techniques présentées dans l’état de l’art. CPSys améliore la qualité de la prédiction et réduit d’une manière significative le trafic réseau.Finalement, nous développons une preuve de concept de notre système de préchargement

Molecular variance of the Tunisian almond germplasm assessed by simple sequence repeat (SSR) markers

The genetic variance analysis of 82 almond (Prunus dulcis Mill.) genotypes was performed using ten genomic simple sequence repeats (SSRs). A total of 50 genotypes from Tunisia including local landraces identified while prospecting the different sites of Bizerte and Sidi Bouzid (Northern and central parts) which are the most important locations of almond diversity in Tunisia were included. Analysis of molecular variance (AMOVA) was  performed for 11 populations from these different regions and foreign countries to examine the distribution of genetic variation of the accessions studied. Results show that the major variation occurred within populations in each geographic site. Additionally, this analysis demonstrates that the genetic diversity within local almond cultivars was important, with a clear geographic distinction between the Northern and the Southern Tunisian cultivars. The value of prospecting new sites, preserving genetic diversity and encouraging on farmers almond collections is also discussed.Keywords: Prunus dulcis Mill., Genetic resources, AMOVA, local ecotypes, geographic origin, TunisiaAfrican Journal of Biotechnology Vol. 12(29), pp. 4569-457

Anti-disturbance composite tracking control for a coupled two-tank MIMO process with experimental studies

Coupled multiple-tank systems are very important for a wide range of industrial applications due to their unique uses. However, the liquid level control for the coupled two-tank multi-input multi-output (MIMO) system is quite challenging because it has strong nonlinearity and coupling, and it is susceptible to multiple external disturbances. For this process, this paper proposes a novel anti-disturbance control strategy consisting on a nonlinear composite hierarchical anti-disturbance predictive control (CHADPC). First, a model-based explicit nonlinear model predictive controller (ENMPC) is designed assuming that all disturbances are measurable and its global exponential stability is proved. Then, a nonlinear disturbance observer (DO) is designed to estimate the lumped disturbances. The composite controller handling the estimated disturbances is then proposed. Finally, simulation and experimental tracking control tests under perturbations and comparisons with recently reported works have been carried out to highlight the promising performance of the proposed ENMPC and CHADPC schemes

Usefulness of microsatellites for positioning the tunisian almond germplasm in its mediterranean geographic context.

6 Pags.- 1 Tabl.- 1 Fig. The definitive version is available at: http://www.actahort.org/index.htmIn Tunisia, the almond tree (Prunus dulcis), dating back to ancient times, has been grown extensively since the Carthaginian era. In the framework of a national project on the characterisation and the conservation of the local almond germplasm many morphological and molecular markers (RAPD and SSR) have been used in order to analyse the genetic diversity of the main almond cultivars and to seek for the genetic position of these resources in the Mediterranean basin. For this study, 10 SSRs were used to analyse 82 almond accessions from different origins. Most of them originated from Tunisia (50), the others included in the National collection were from France (9), Italy (7), Morocco (1), Spain (8), USA (3), or were of unknown origin (4). The dendrogram based on UPGMA analysis using the similarity matrix generated by the Nei and Li (1979) coefficient presented four main clusters (A, B, C and D). In group A were present 40 of the 50 local genotypes that originate from the centre and the south contrarily, all cultivars from the north were in group C and clustered with the European and American genotypes. Accordingly, our study stressed the large diversity of the Tunisian almonds and revealed the presence of two distinct genetic groups. One located in the north genetically close to the gene pool of the Northern border of the Mediterranean and the second in the central and southern part that is highly adapted to different abiotic stress mainly drought.Peer reviewe

Valorization of local almond genotypes regarding their biochemical and mineral composition: abstract

Publishe

Leucémie à plasmocytes : A propos de 5 observations cliniques: Plasma cell leukemia: report of 5 cases report

Plasma cell leukemia is a malignant plasma cell proliferation in bone marrow and peripheral blood. It is the most agressive form of plasma cell malignancies. It occurs in two forms: primary and secondary plasma cell leukemia. Plasma cell leukemia is defined by the presence of more than 2Giga/l peripheral blood plasma cells or plasmocytosis more than 20% of leukocyte count. In this context, we report 5 observations of plasma cell leukemia (1 case of primary plasma cell leukemia and 4 cases of secondary plasma cell leukemia) encountered during 9 years in Farhat Hached Hospital in Sousse-Tunisia. Through these observations, we describe clinical, paraclinical, prognostic and therapeutic characteristics of this pathology. La leucémie à plasmocytes est une prolifération maligne de cellules plasmocytaires dans la moelle osseuse et le sang périphérique. Elle représente la forme la plus agressive des néoplasies plasmocytaires. Elle se présente sous deux formes : une forme primitive et une forme secondaire compliquant un myélome multiple. Elle est définie par une plasmocytose sanguine supérieure à 2 Giga/l ou un taux de plasmocytes supérieur à 20% des leucocytes. Dans ce contexte, nous rapportons 5 observations de leucémie à plasmocytes (1 cas de leucémie à plasmocytes primitive et 4 cas de leucémie à plasmocytes secondaire) survenus en 9 ans à l’hôpital Farhat Hached de Sousse (Tunisie). A travers ces observations, nous décrivons les caractéristiques cliniques, paracliniques, pronostiques et thérapeutiques de cette pathologie. &nbsp