Impact de la variabilité des caractéristiques temporelles des cellules combinatoires et séquentielles sur un opérateur numérique

National audienceL'un des principaux intérêts de la diminution des dimensions du transistor est l'augmentation du rendement. Mais aujourd'hui, avec les technologies nanométriques, cette réduction s'accompagne d'un impact croissant des variations du processus de fabrication sur les circuits, pouvant dès lors faire chuter ce même rendement avec des spécifications non tenues. Au niveau temporel, on peut ramener ces effets à une probabilité plus élevée de violations des temps de maintien et d'établissement sur les bascules. Comme principale réponse face à ce problème, les marges de sécurité sont constamment augmentées, induisant un pessimisme excessif et ne permettant pas d'optimisation efficace. Cet article propose une méthodologie d'étude plus réaliste basée sur le concept d'analyse temporelle statique et statistique (SSTA) et de calcul de probabilités de violation. Les résultats obtenus sur un opérateur arithmétique en technologie 65 nm permettent de mettre en exergue les limitations des techniques actuelles, la nécessité d'adopter d'autres méthodes et le bénéfice de l'utilisation d'outils statistiques pour les technologies futures

A Comparative Study of Variability Impact on Static Flip-Flop Timing Characteristics

International audienceWith the event of nanoscale technologies, new physical phenomena and technological limitations are increasing the process variability and its impact on circuit yield and performances. Like combinatory cells, the sequential cells also suffer of variations, impacting their timing characteristics. Regarding the timing behaviors, setup and hold time violation probabilities are increasing. This article aims at comparing a set of representative static flip-flop architectures used in digital designs and at studying their sensitivity to process variations. Clock-to-Q delay, hold time and setup time means and standard deviations are compared for a low power 65nm technology and commented. Then, a study of the hold/setup time failure probabilities according to the flip-flop used in a critical path is given to illustrate their robustness toward process variations

Étude des violations de temps d'établissement et de maintien dues aux variations du processus de fabrication dans un opérateur arithmétique

National audienceLa réduction des dimensions des circuits intégrés a toujours été faite au bénéfice de meilleures performances. Mais aujourd'hui, cette réduction s'accompagne d'un impact croissant des variations du processus de fabrication. Au niveau temporel, on peut ramener ces effets à une probabilité plus élevée de violations des temps de maintien et d'établissement au niveau des bascules. Actuellement, comme principale réponse face à ce problème, les marges de sécurité sont augmentées. Cet article propose une méthodologie d'étude basée sur le concept d'analyse statistique temporelle (SSTA) et de calculs de probabilité de violation. Les résultats obtenus, provenant de son application sur un opérateur arithmétique en technologie 65 nm, permettent d'avoir des informations beaucoup plus précises que celles données par les outils existants, permettant dès lors de meilleures optimisations et une baisse du pessimisme introduit par l'utilisation de marges de conception

PRÉSENTATION DU NUMÉRO. Enseignement et réaction chimique : une délicate alchimie

Rebaud Dominique. Présentation du numéro. Enseignement et réaction chimique : une délicate alchimie. In: Aster, recherches en didactique des sciences expérimentales, n°18, 1994. La réaction chimique. pp. 3-9

Type I Interferon in Children with Viral or Bacterial Infections.

BACKGROUND: Fever is one of the leading causes of consultation in the pediatric emergency department for patients under the age of 3 years. Distinguishing between bacterial and viral infections etiologies in febrile patients remains challenging. We hypothesized that specific host biomarkers for viral infections, such as type I-interferon (IFN), could help clinicians' decisions and limit antibiotic overuse. METHODS: Paxgene tubes and serum were collected from febrile children (n = 101), age from 7 days to 36 months, with proven viral or bacterial infections, being treated at pediatric emergency departments in France. We assessed the performance of an IFN signature, which was based on quantification of expression of IFN-stimulated genes using the Nanostring® technology and plasma IFN-α quantified by digital ELISA technology. RESULTS: Serum concentrations of IFN-α were below the quantification threshold (30 fg/mL) for 2% (1/46) of children with proven viral infections and for 71% (39/55) of children with bacterial infections (P 0.91 for both) between viral and bacterial infection in febrile children, compared to C-reactive protein (0.83). CONCLUSIONS: IFN-α is increased in blood of febrile infants with viral infections. The discriminative performance of IFN-α femtomolar concentrations as well as blood transcriptional signatures could show a diagnostic benefit and potentially limit antibiotic overuse. CLINICAL TRIALS REGISTRATION: clinicaltrials.gov (NCT03163628)

Artificial membranes for membrane protein purification, functionality and structure studies.

Membrane proteins represent one of the most important targets for pharmaceutical companies. Unfortunately, technical limitations have long been a major hindrance in our understanding of the function and structure of such proteins. Recent years have seen the refinement of classical approaches and the emergence of new technologies that have resulted in a significant step forward in the field of membrane protein research. This review summarizes some of the current techniques used for studying membrane proteins, with overall advantages and drawbacks for each method

Biomarqueurs corps entier en imagerie par Tomographie d’Emission de Positons (TEP)

This thesis in partnership with Institut Curie and Siemens Healthineers explores the use of Positron Emission Tomography (PET) for cancer prognosis, focusing on non-Hodgkin lymphomas, especially follicular lymphoma (FL) and diffuse large B cell lymphoma (DLBCL). Assuming that current biomarkers computed in PET images overlook significant information, this work focuses on the search for new biomarkers in whole-body PET imaging. An initial manual approach validated a previously identified feature (tumor fragmentation) and explored the prognostic significance of splenic involvement in DLBCL, finding that the volume of splenic involvement does not further stratify patients with such an involvement. To overcome the empirical limitations of the manual search, a semi-automatic feature identification method was developed. It consisted in the automatic extraction of thousands of candidate biomarkers and there subsequent testing by a selection pipeline design to identify features quantifying new prognostic information. The selected biomarkers were then analysed and re-encoded in simpler and more intuitive ways. Using this approach, 22 new image-based biomarkers were identified, reflecting biological information about the tumours, but also the overall health status of the patient. Among them, 10 features were found prognostic of both FL and DLBCL patient outcome. The thesis also addresses the challenge of using these features in clinical practice, proposing the Individual Coefficient Approximation for Risk Estimation (ICARE) model. This machine learning model, designed to reduce overfitting and improve generalizability, demonstrated effectiveness in the HECKTOR 2022 challenge for predicting outcomes from head and neck cancer patients [18F]-PET/CT scans. This model was also found to overfit less than other machine learning methods on an exhaustive comparison using a benchmark of 71 medical datasets. All these developments were implemented in a software extension of a prototype developed by Siemens Healthineers.Cette thèse, réalisée en partenariat avec l'Institut Curie et Siemens Healthineers, explore l'utilisation de l'imagerie par tomographie par émission de positrons (TEP) pour le pronostic du cancer, en se concentrant sur les lymphomes non hodgkiniens, en particulier le lymphome folliculaire (FL) et le lymphome diffus à grandes cellules B (DLBCL). Partant de l'hypothèse que les biomarqueurs actuels calculés dans les images TEP sous-utilisent leur richesse en informations, ce travail se concentre sur la recherche de nouveaux biomarqueurs en imagerie TEP corps entier. Une première approche manuelle a permis de valider une caractéristique précédemment identifiée (fragmentation de la tumeur) et d'explorer l'importance pronostique de l'atteinte splénique dans les DLBCL, en constatant que le volume de l'atteinte splénique ne permet pas de stratifier davantage les patients présentant une telle atteinte. Pour dépasser les limites empiriques de la recherche manuelle, une méthode d'identification semi-automatique des caractéristiques a été mise au point. Elle consiste à extraire automatiquement des milliers de biomarqueurs candidats et à les tester à l'aide d'un pipeline de sélection conçu pour trouver des caractéristiques quantifiant de nouvelles informations pronostiques. Les biomarqueurs sélectionnés ont ensuite été analysés et recodés de manière plus simple et plus intuitive. Cette approche a permis d'identifier 22 nouveaux biomarqueurs basés sur l'image, qui reflètent des informations biologiques sur les tumeurs, mais aussi l'état de santé général du patient. Parmi eux, 10 caractéristiques se sont avérées pronostiques à la fois pour les patients atteints de FL que pour ceux souffrant de DLBCL. La thèse aborde également le défi que représente l'utilisation de ces caractéristiques dans la pratique clinique, en proposant le modèle ICARE (Individual Coefficient Approximation for Risk Estimation). Ce modèle d'apprentissage automatique, conçu pour réduire le surapprentissage et améliorer la généralisation, a démontré son efficacité dans le cadre du challenge HECKTOR 2022 visant à prédire le risque de rechute de patients atteints de cancer des voies aérodigestives supérieures à partir de leurs images TEP. Ce modèle s'est également avéré plus résistant au surapprentissage que d'autres méthodes d'apprentissage automatique lors d'une comparaison exhaustive sur un benchmark de 71 jeux de données médicales. Ces développements ont été implémentés dans une extension logicielle d'un prototype développé par Siemens Healthineers

Quel regard porter sur l’Indochine 70 ans après Diên Biên Phu : lectures croisées du Nouvel Obs et du Figaro [1]

Compte-rendu critique de lecture réalisé par deux étudiants du Master ASIOC (Asie Orientale Contemporaine) de l'ENS de Lyon : Eugénie Nagel et Raphaël Rebaud. Un oubli paradoxal Ce mois de mai 2024 a vu une intense activité mémorielle autour de l’Indochine prendre place dans les médias : nombreux articles de journaux, reportages, ou encore trois documentaires diffusés sur France Télévision (Indochine : Une guerre oubliée ; Les Fantômes du Tonkin ; Leurs guerres d’Indochine). Une résonance qu..

Biomarqueurs corps entier en imagerie par Tomographie d’Emission de Positons (TEP)

This thesis in partnership with Institut Curie and Siemens Healthineers explores the use of Positron Emission Tomography (PET) for cancer prognosis, focusing on non-Hodgkin lymphomas, especially follicular lymphoma (FL) and diffuse large B cell lymphoma (DLBCL). Assuming that current biomarkers computed in PET images overlook significant information, this work focuses on the search for new biomarkers in whole-body PET imaging. An initial manual approach validated a previously identified feature (tumor fragmentation) and explored the prognostic significance of splenic involvement in DLBCL, finding that the volume of splenic involvement does not further stratify patients with such an involvement. To overcome the empirical limitations of the manual search, a semi-automatic feature identification method was developed. It consisted in the automatic extraction of thousands of candidate biomarkers and there subsequent testing by a selection pipeline design to identify features quantifying new prognostic information. The selected biomarkers were then analysed and re-encoded in simpler and more intuitive ways. Using this approach, 22 new image-based biomarkers were identified, reflecting biological information about the tumours, but also the overall health status of the patient. Among them, 10 features were found prognostic of both FL and DLBCL patient outcome. The thesis also addresses the challenge of using these features in clinical practice, proposing the Individual Coefficient Approximation for Risk Estimation (ICARE) model. This machine learning model, designed to reduce overfitting and improve generalizability, demonstrated effectiveness in the HECKTOR 2022 challenge for predicting outcomes from head and neck cancer patients [18F]-PET/CT scans. This model was also found to overfit less than other machine learning methods on an exhaustive comparison using a benchmark of 71 medical datasets. All these developments were implemented in a software extension of a prototype developed by Siemens Healthineers.Cette thèse, réalisée en partenariat avec l'Institut Curie et Siemens Healthineers, explore l'utilisation de l'imagerie par tomographie par émission de positrons (TEP) pour le pronostic du cancer, en se concentrant sur les lymphomes non hodgkiniens, en particulier le lymphome folliculaire (FL) et le lymphome diffus à grandes cellules B (DLBCL). Partant de l'hypothèse que les biomarqueurs actuels calculés dans les images TEP sous-utilisent leur richesse en informations, ce travail se concentre sur la recherche de nouveaux biomarqueurs en imagerie TEP corps entier. Une première approche manuelle a permis de valider une caractéristique précédemment identifiée (fragmentation de la tumeur) et d'explorer l'importance pronostique de l'atteinte splénique dans les DLBCL, en constatant que le volume de l'atteinte splénique ne permet pas de stratifier davantage les patients présentant une telle atteinte. Pour dépasser les limites empiriques de la recherche manuelle, une méthode d'identification semi-automatique des caractéristiques a été mise au point. Elle consiste à extraire automatiquement des milliers de biomarqueurs candidats et à les tester à l'aide d'un pipeline de sélection conçu pour trouver des caractéristiques quantifiant de nouvelles informations pronostiques. Les biomarqueurs sélectionnés ont ensuite été analysés et recodés de manière plus simple et plus intuitive. Cette approche a permis d'identifier 22 nouveaux biomarqueurs basés sur l'image, qui reflètent des informations biologiques sur les tumeurs, mais aussi l'état de santé général du patient. Parmi eux, 10 caractéristiques se sont avérées pronostiques à la fois pour les patients atteints de FL que pour ceux souffrant de DLBCL. La thèse aborde également le défi que représente l'utilisation de ces caractéristiques dans la pratique clinique, en proposant le modèle ICARE (Individual Coefficient Approximation for Risk Estimation). Ce modèle d'apprentissage automatique, conçu pour réduire le surapprentissage et améliorer la généralisation, a démontré son efficacité dans le cadre du challenge HECKTOR 2022 visant à prédire le risque de rechute de patients atteints de cancer des voies aérodigestives supérieures à partir de leurs images TEP. Ce modèle s'est également avéré plus résistant au surapprentissage que d'autres méthodes d'apprentissage automatique lors d'une comparaison exhaustive sur un benchmark de 71 jeux de données médicales. Ces développements ont été implémentés dans une extension logicielle d'un prototype développé par Siemens Healthineers