Assignation dynamique de positions pour les déplacements en formation d'un groupe de robots

Permettre à un groupe de robots de se déplacer dans une configuration particulière est une fonctionnalité intéressante pour l’exploration, la cartographie et la recherche sur de grandes surfaces. Cependant, il est injustifié de supposer que tous les robots puissent rester positionnés correctement lors de tels déploiements. Pour y arriver, une approche permettant à un groupe de robots mobiles de déterminer de manière autonome l’assignation de leur position dans une formation demandée, et ce, d’après la disposition initiale du groupe et de la formation voulue, est proposée. L’approche DRF (Dynamic Robot Formations) réalisée est distribuée et fonctionne avec un nombre variable de robots. Percevant les autres dans leur entourage par leur système de vision, les robots communiquent entre eux les positions perçues afin que chacun puisse avoir une idée de la disposition du groupe. Chaque robot utilise alors ces informations afin de déterminer quelle serait la meilleure assignation de position en se considérant lui-même comme le conducteur du groupe. Cette recherche d’assignation est effectuée de façon dis­tribuée à l’aide d’un algorithme de recherche profondeur d’abord borné avec coupure (pruning), cherchant à minimiser les déplacements des robots du groupe pour réaliser la formation. Le robot ayant le meilleur résultat est sélectionné comme le conducteur de la formation, et assigne la position des autres robots du groupe. La validation du système s’effectue à l’aide d’un environnement simulé de robots mobiles, ainsi qu’avec de vraies plates-formes robotiques. Les résultats obtenus démontrent que l’approche DRF est flexible et valable pour une multitude de situations et d’environnements, en plus d’illustrer que le mécanisme d’assi­gnation de positions dans la formation minimise l’ensemble des déplacements du groupe de robots

Élaboration d'un intergiciel pour relier les instruments aux grids

Les logiciels Grid sont en train de devenir une partie intégrale de la science électronique puisque la science moderne a besoin d'une grande capacité de calcul et une grande base de données d'information. Afin d'avoir des logiciels Grid capables de s'intégrer avec la science d'aujourd'hui, il faut que les instruments de mesure soient accessibles et représentés grâce à des intergiciels Grid de façon à ce qu'ils fassent partie de la Grid. Ce mémoire présente un résumé de la technologie des Grids, la conception du modèle et l'implémentation initiale de l'intergiciel appelé Grid Resource Instrument Model (GRIM) bâti à l'aide du WSRF pour les instruments et capteurs et inspiré par les standards IEEE1451, SensorML et TML. Le résultat de cette recherche est un intergiciel qui peut être utilisé par des applications Grid à des fins telles la planification et partage de laboratoires, le contrôle à distance d'instruments et la surveillance de capteurs

PrivaTree: Collaborative Privacy-Preserving Training of Decision Trees on Biomedical Data

Biomedical data generation and collection have become faster and more ubiquitous. Consequently, datasets are increasingly spread across hospitals, research institutions, or other entities. Exploiting such distributed datasets simultaneously can be beneficial; in particular, classification using machine learning models such as decision trees is becoming increasingly common and important. However, given that biomedical data is highly sensitive, sharing data records across entities or centralizing them in one location are often prohibited due to privacy concerns or regulations. We design PrivaTree, an efficient and privacy-preserving protocol for collaborative training of decision tree models on distributed, horizontally partitioned, biomedical datasets. Although decision tree models may not always be as accurate as neural networks, they have better interpretability and are helpful in decision-making processes, which are crucial for biomedical applications. PrivaTree follows a federated learning approach, where raw data is not shared, and where every data provider computes updates to a global decision tree model being trained, on their private dataset. This is followed by privacy-preserving aggregation of these updates using additive secret-sharing, in order to collaboratively update the model. We implement PrivaTree, and evaluate its computational and communication efficiency on three different biomedical datasets, as well as the accuracy of the resulting models. Compared to the model centrally trained on all data records, the obtained collaborative model presents a modest loss of accuracy, while consistently outperforming the accuracy of the local models, trained separately by each data provider. Moreover, PrivaTree is more efficient than existing solutions, which makes it usable for training decision trees with numerous nodes, on large complex datasets, with both continuous and categorical attributes, as often found in the biomedical field

Secure Stream Processing for Medical Data

Medical data belongs to whom it produces it. In an increasing manner, this data is usually processed in unauthorized third-party clouds that should never have the opportunity to access it. Moreover, recent data protection regulations (e.g., GDPR) pave the way towards the development of privacy-preserving processing techniques. In this paper, we present a proof of concept of a streaming IoT architecture that securely processes cardiac data in the cloud combining trusted hardware and Spark. The additional security guarantees come with no changes to the application's code in the server. We tested the system with a database containing ECGs from wearable devices comprised of 8 healthy males performing a standarized range of in-lab physisical activities (e.g., run, walk, bike). We show that, when compared with standard Spark Streaming, the addition of privacy comes at the cost of doubling the execution time

Reovirus μ2 protein modulates host cell alternative splicing by reducing protein levels of U5 snRNP core components

Abstract : Mammalian orthoreovirus (MRV) is a doublestranded RNA virus from the Reoviridae family presenting a promising activity as an oncolytic virus. Recent studies have underlined MRV’s ability to alter cellular alternative splicing (AS) during infection, with a limited understanding of the mechanisms at play. In this study, we investigated how MRV modulates AS. Using a combination of cell biology and reverse genetics experiments, we demonstrated that theM1 gene segment, encoding the μ2 protein, is the primary determinant of MRV’s ability to alter AS, and that the amino acid at position 208 in μ2 is critical to induce these changes. Moreover, we showed that the expression of μ2 by itself is sufficient to trigger AS changes, and its ability to enter the nucleus is not required for all these changes. Moreover, we identified core components of the U5 snRNP (i.e. EFTUD2, PRPF8, and SNRNP200) as interactors of μ2 that are required for MRV modulation of AS. Finally, these U5 snRNP components are reduced at the protein level by both MRV infection and μ2 expression. Our findings identify the reduction of U5 snRNP components levels as a new mechanism by which viruses alter cellular AS

Non-invasive pulmonary artery pressure estimation by electrical impedance tomography in a controlled hypoxemia study in healthy subjects.

Pulmonary hypertension is a hemodynamic disorder defined by an abnormal elevation of pulmonary artery pressure (PAP). Current options for measuring PAP are limited in clinical practice. The aim of this study was to evaluate if electrical impedance tomography (EIT), a radiation-free and non-invasive monitoring technique, can be used for the continuous, unsupervised and safe monitoring of PAP. In 30 healthy volunteers we induced gradual increases in systolic PAP (SPAP) by exposure to normobaric hypoxemia. At various stages of the protocol, the SPAP of the subjects was estimated by transthoracic echocardiography. In parallel, in the pulmonary vasculature, pulse wave velocity was estimated by EIT and calibrated to pressure units. Within-cohort agreement between both methods on SPAP estimation was assessed through Bland-Altman analysis and at subject level, with Pearson's correlation coefficient. There was good agreement between the two methods (inter-method difference not significant (P > 0.05), bias ± standard deviation of - 0.1 ± 4.5 mmHg) independently of the degree of PAP, from baseline oxygen saturation levels to profound hypoxemia. At subject level, the median per-subject agreement was 0.7 ± 3.8 mmHg and Pearson's correlation coefficient 0.87 (P < 0.05). Our results demonstrate the feasibility of accurately assessing changes in SPAP by EIT in healthy volunteers. If confirmed in a patient population, the non-invasive and unsupervised day-to-day monitoring of SPAP could facilitate the clinical management of patients with pulmonary hypertension

Actes du 12e Colloque annuel des étudiant-e-s de cycles supérieurs du CRISES

La 12e édition du Colloque annuel des étudiant-e-s de cycles supérieurs du CRISES s’est tenue les 25 et 26 mars 2010 à l’Université Laval. Trente et une (31) communications y ont été présentées sur des thèmes aussi diversifiés que le Vieillissement au travail, les Grappes industrielles, l’Immigration, les Défis de la gouvernance, la Gestion des ressources et les solidarités locales, incluant un atelier spécial sur les Avancées et les limites de l’innovation sociale. Les textes qui nous sont parvenus avant la date limite du 18 mars afin d’être soumis à un processus d’évaluation, ainsi que respectivement le texte et/ou les diapositives PowerPoint des conférenciers d’ouverture et de clôture sont contenus dans ces Actes. Nous tenons ici à remercier chaleureusement nos collègues du comité organisateur : Kamel Béji, Manon Boulianne et Frédéric Hanin et notre assistante : Carole-Anne Gauthier."VIEILLISSEMENT AU TRAVAIL" "APPROCHES DE LA GOUVERNANCE" "GRAPPES INDUSTRIELLES ET DÉVELOPPEMENT LOCAL" "GESTION DES RESSOURCES" "SOLIDARITÉS LOCALES" "IMMIGRATION ET IDENTITÉ" "L'INNOVATION SOCIALE: AVANCÉES ET LIMITES