Spectral decomposition method of dialog state tracking via collective matrix factorization

The task of dialog management is commonly decomposed into two sequential subtasks: dialog state tracking and dialog policy learning. In an end-to-end dialog system, the aim of dialog state tracking is to accurately estimate the true dialog state from noisy observations produced by the speech recognition and the natural language understanding modules. The state tracking task is primarily meant to support a dialog policy. From a probabilistic perspective, this is achieved by maintaining a posterior distribution over hidden dialog states composed of a set of context dependent variables. Once a dialog policy is learned, it strives to select an optimal dialog act given the estimated dialog state and a defined reward function. This paper introduces a novel method of dialog state tracking based on a bilinear algebric decomposition model that provides an efficient inference schema through collective matrix factorization. We evaluate the proposed approach on the second Dialog State Tracking Challenge (DSTC-2) dataset and we show that the proposed tracker gives encouraging results compared to the state-of-the-art trackers that participated in this standard benchmark. Finally, we show that the prediction schema is computationally efficient in comparison to the previous approaches

Predicting Bounds on Queuing Delay in the EGEE grid

International audiencePredicting the performance of schedulers is a notoriously difficult task. As a consequence, grid users might be tempted to work around the standard grid middleware by designing specific strategies, which would be counterproductive if generally adopted. On the other hand, Machine Learning has been successfully applied to performance prediction in distributed and shared environments. This paper reports on experiments on predicting the basic parameters of scheduling in the EGEE framework

Instrumentación adicional de las probetas en ensayos de impacto de materiales plásticos y compuestos

Este trabajo se centra en la instrumentación adicional de probetas para evaluar sus propiedades mecánicas a altas velocidades de solicitación. Los equipos de impacto usuales no nos permiten medir directamente sobre las probetas ensayadas. En efecto, la medición se suele hacer mediante sensores instalador en diferentes partes del equipo: impactor (para los ensayos de flexión de barras prismáticas) y mordaza (para los ensayos de impacto-tracción). Para comprobar que lo que se mide por el equipo corresponde realmente a lo que sufre la probeta, hemos de plantear un método que nos permita medir directamente sobre las probetas. Uno de ellos es la extensometría, que mediante la colocación de galgas sobre las probetas nos permite medir sus elongaciones. Antes de empezar con la instrumentación de las probetas, se hizo una serie de experimentos previos con el objetivo de tener unas referencias seguras para la caracterización del material. Además de los ensayos de tracción a baja velocidad, se hicieron unos ensayos de indentación y flexión de discos a altas velocidades que nos han permitido, mediante modelos analíticos, conseguir una caracterización referencia a velocidades de impacto. Este trabajo se ha estructurado en concordancia con la metodología utilizada en la investigación correspondiente. Así, en el primer capitulo se ha hecho una introducción sobre los temas afines al proyecto. El segundo capitulo se dedica a la extensometría con su principio de funcionamiento. En el tercer capitulo se describen las características generales y particulares de los materiales ensayados. El cuarto capitulo contiene la descripción y la validación de los modelos analíticos empleados en los ensayos de caída de dardo. En el quinto capitulo se exponen los métodos de ensayo utilizados y las herramientas experimentales necesarias para su realización. Luego, en otro capitulo se presentan los resultados experimentales obtenidos a lo largo del proyecto y necesarios para sacar conclusiones. Para acabar, se expone una estimación del impacto ambiental y del coste del proyecto

La pratique musicale comme contre-conduite chez Fela Kuti

À l’orée des années soixante-dix, le musicien nigérian Fela Kuti forge un style musical qu’il baptise l’Afrobeat, mélange de chansons et d’instruments du terroir au highlife ghanéen, avec des influences rhythm’n’blues, soul, jazz et funk venues d’Amérique. En 1977, il n’a de cesse de propager son hymne, Zombie, chanson dont le destin conditionne l’extradition de Fela à la fin de cette même année. Nous nous proposons de revenir sur cette décennie au cours de laquelle Fela tente de créer une ru..

Spectral decomposition method of dialog state tracking via collective matrix factorization

Revised versionThe task of dialog management is commonly decomposed into two sequential subtasks: dialog state tracking and dialog policy learning. In an end-to-end dialog system, the aim of dialog state tracking is to accurately estimate the true dialog state from noisy observations produced by the speech recognition and the natural language understanding modules. The state tracking task is primarily meant to support a dialog policy. From a probabilistic perspective, this is achieved by maintaining a posterior distribution over hidden dialog states composed of a set of context dependent variables. Once a dialog policy is learned, it strives to select an optimal dialog act given the estimated dialog state and a defined reward function. This paper introduces a novel method of dialog state tracking based on a bilinear algebric decomposition model that provides an efficient inference schema through collective matrix factorization. We evaluate the proposed approach on the second Dialog State Tracking Challenge (DSTC-2) dataset and we show that the proposed tracker gives encouraging results compared to the state-of-the-art trackers that participated in this standard benchmark. Finally, we show that the prediction schema is computationally efficient in comparison to the previous approaches