Full Stability In Optimization

The dissertation concerns a systematic study of full stability in general optimization models including its conventional Lipschitzian version as well as the new Holderian one. We derive various characterizations of both Lipschitzian and Holderian full stability in nonsmooth optimization, which are new in finite-dimensional and infinite-dimensional frameworks. The characterizations obtained are given in terms of second-order growth conditions and also via second-order generalized differential constructions of variational analysis. We develop effective applications of our general characterizations of full stability to parametric variational systems including the well-known generalized equations and variational inequalities. Many relationships of full stability with the conventional notions of strong regularity and strong stability are established for a large class of problems of constrained optimization with twice continuously differentiable data. Other applications of full stability to nonlinear programming, to semidefinite programming, and to optimal control problems governed by semilinear elliptic PDEs are also studied

Bayesian Deep Net GLM and GLMM

Deep feedforward neural networks (DFNNs) are a powerful tool for functional approximation. We describe flexible versions of generalized linear and generalized linear mixed models incorporating basis functions formed by a DFNN. The consideration of neural networks with random effects is not widely used in the literature, perhaps because of the computational challenges of incorporating subject specific parameters into already complex models. Efficient computational methods for high-dimensional Bayesian inference are developed using Gaussian variational approximation, with a parsimonious but flexible factor parametrization of the covariance matrix. We implement natural gradient methods for the optimization, exploiting the factor structure of the variational covariance matrix in computation of the natural gradient. Our flexible DFNN models and Bayesian inference approach lead to a regression and classification method that has a high prediction accuracy, and is able to quantify the prediction uncertainty in a principled and convenient way. We also describe how to perform variable selection in our deep learning method. The proposed methods are illustrated in a wide range of simulated and real-data examples, and the results compare favourably to a state of the art flexible regression and classification method in the statistical literature, the Bayesian additive regression trees (BART) method. User-friendly software packages in Matlab, R and Python implementing the proposed methods are available at https://github.com/VBayesLabComment: 35 pages, 7 figure, 10 table

Developing generic skills for students via extra-curricular activities in Vietnamese universities: Practices and influential factors

Developing generic skills (GS) for students has become central in many higher education curricula lately. However, there is still a lack of studies regarding how these skills are developed for students, especially those in developing countries. Drawing from a PhD study, this article reports the contribution of extra-curricular activities in developing GS for students in Vietnamese universities and analyses factors influencing the effectiveness of developing GS for students via these activities. A content analysis of relevant documents and 69 interviews with university leaders, academics and organisers of the Youth union and its associates (YUA) showed that extra-curricular activities were involved as an integral component of a university’s strategy for training students in GS. This was due to a lack of curriculum autonomy, which restricted most Vietnamese universities from adding skills subjects into the curriculum, and the YUA also had a long-standing tradition of developing non-discipline-specific skills for students. The YUA were found to successfully develop GS for students via extra-curricular activities; however, their operation was influenced by university leadership, student participation, external stakeholders’ support, and the leadership of the YUA. The article argues that extra-curricular activities were conducive to developing GS for students; therefore, they should be included in student skills development programs in higher education. &nbsp

Causes et conséquences de la variabilité du comportement d'incubation chez l'Hirondelle bicolore (Tachycineta bicolor)

Chez les espèces aviaires, l'incubation représente un stade de vie important. Durant cette période, les parents doivent faire face à un important compromis d’allocation des ressources entre leur propre maintien corporel et celui de leurs embryons. Ceci est d'autant plus vrai pour des espèces dont seulement la femelle participe à l'incubation. Le comportement d’incubation de ces femelles devrait donc être influencé à la fois par les besoins thermiques des embryons et par leur capacité énergétique. Ces deux valeurs peuvent à leur tour être influencées par des variables individuelles et environnementales. De plus, les besoins thermiques des embryons peuvent changer au cours de l’embryogénèse. Ainsi, comprendre les déterminants du comportement d’incubation peut s’avérer une tâche complexe. Cette étude avait comme objectif d’évaluer le comportement d’incubation au cours du développement embryonnaire et d’évaluer les déterminants individuels et environnementaux du comportement d’incubation des femelles chez un incubateur monoparental, l’Hirondelle bicolore (Tachycineta bicolor). De plus, les conséquences à court terme de la variabilité du comportement d’incubation sur des traits reliés à valeur phénotypique des femelles ont été déterminées. Bien que les femelles passaient la même proportion de temps à incuber au cours du développement embryonnaire, les visites d’incubation étaient plus fréquentes et de plus courtes durées vers la fin de la période d'incubation, ce qui reflète les propriétés thermiques changeantes des embryons durant l'embryogénèse. Les facteurs environnementaux avaient un effet important sur le comportement d’incubation. Notamment, la température ambiante avait un effet non linéaire sur les trois comportements évalués, soit la proportion de temps passé à incuber, le nombre de visites d'incubation et la durée moyenne des visites d'incubation. Entre des températures froides et intermédiaires, la température agissait comme une contrainte énergétique sur le comportement d'incubation des femelles. Plus précisément, les femelles étaient en mesure de passer plus de temps à incuber lorsqu’il faisait plus chaud puisque les coûts énergétiques de l'incubation sont atténués par de telles conditions environnementales. De plus, l’effet de la température était surtout notable pendant le début de la période d’incubation lorsque les embryons sont moins sensibles aux variations de température. Il semble donc y avoir un changement de la balance des coûts et bénéfices de quitter le nid au cours du développement embryonnaire. Finalement, la proportion de temps passé à incuber avait un effet positif sur la proportion d’œufs éclos. Le comportement d’incubation est donc dépendant du contexte et peut avoir un effet direct sur la valeur adaptative des femelles