Ensuring Query Compatibility with Evolving XML Schemas

During the life cycle of an XML application, both schemas and queries may change from one version to another. Schema evolutions may affect query results and potentially the validity of produced data. Nowadays, a challenge is to assess and accommodate the impact of theses changes in rapidly evolving XML applications. This article proposes a logical framework and tool for verifying forward/backward compatibility issues involving schemas and queries. First, it allows analyzing relations between schemas. Second, it allows XML designers to identify queries that must be reformulated in order to produce the expected results across successive schema versions. Third, it allows examining more precisely the impact of schema changes over queries, therefore facilitating their reformulation

Smart Trip Alternatives for the Curious

International audienceWhen searching for flights, current systems often suggest routesinvolving waiting times at stopovers. There might exist alternative routes which aremore attractive from a touristic perspective because their duration isnot necessarily much longer while offering enough time in anappropriate place. Choosing among suchalternatives requires additional planning efforts to make sure thate.g. points of interest can conveniently be reached in theallowed time frame. We present a system that automatically computes smart tripalternatives between any two cities. To do so, it searchespoints of interest in large semantic datasets considering theset of accessible areas around each possible layover. It then elects feasible alternatives and displays theirdifferences with respect to the default trip

Normativités et usages judiciaires des technologies : l’exemple controversé de la neuroimagerie en France et au Canada

L’observation du système nerveux, de son métabolisme et de certaines de ses structures est possible grâce à la neuroimagerie. Une littérature importante issue du « neurodroit » véhicule des imaginaires et des fantasmes relatifs aux possibilités judiciaires qu’offriraient ces technologies. Qu’il s’agisse de détection du mensonge, d’identification cérébrale des individus dangereux ou encore de prédiction de comportements déviants, la neuroimagerie, en l’état actuel des technologies, ne peut pourtant être sérieusement conçue comme pouvant faire l’objet de telles applications. L’utilisation de la neuroimagerie dans le cadre d’expertises est néanmoins une réalité, dans les tribunaux canadiens comme dans la loi française. Cette thèse souligne que les conceptions des technologies dont témoignent les deux systèmes juridiques étudiés s’avèrent lacunaires, ce qui engendre des risques. Elle évoque les conditions du recours à une normativité extra-juridique, la normalisation technique, qui pourrait s’élaborer dans ce contexte controversé, et esquisse les traits d’un dialogue amélioré entre les normativités juridique et technologique.Neuroimaging allows the observation of the nervous system, of both its metabolism and some of its structures. An important literature in “neurolaw” conveys illusions and fantaisies about the judicial possibilities that imaging technologies would contain. Whether it is about lies detection, cerebral identifications of dangerous individuals through their neurobiology or predictions of criminal behaviors, neuroimaging, in the current state of technologies, can not be seriously conceived as being able to offer such applications. Judicial uses of neuroimaging through expertise are a reality nonetheless, in Canadian courts as in French law. This thesis emphasizes that the conceptions of imaging technologies integrated in the two legal systems studied are incomplete, which creates an important amount of risks. It discusses the conditions for the use of an extra-legal normativity, the international technical standardization, which could be elaborated in this particular and controversial context, and outlines several features of an increased dialogue between legal and technological norm

Constrained Differentially Private Federated Learning for Low-bandwidth Devices

Federated learning becomes a prominent approach when different entities want to learn collaboratively a common model without sharing their training data. However, Federated learning has two main drawbacks. First, it is quite bandwidth inefficient as it involves a lot of message exchanges between the aggregating server and the participating entities. This bandwidth and corresponding processing costs could be prohibitive if the participating entities are, for example, mobile devices. Furthermore, although federated learning improves privacy by not sharing data, recent attacks have shown that it still leaks information about the training data. This paper presents a novel privacy-preserving federated learning scheme. The proposed scheme provides theoretical privacy guarantees, as it is based on Differential Privacy. Furthermore, it optimizes the model accuracy by constraining the model learning phase on few selected weights. Finally, as shown experimentally, it reduces the upstream and downstream bandwidth by up to 99.9% compared to standard federated learning, making it practical for mobile systems.Comment: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2011.0557

Knowledge Enhanced Graph Neural Networks

Graph data is omnipresent and has a large variety of applications such as natural science, social networks or semantic web. Though rich in information, graphs are often noisy and incomplete. Therefore, graph completion tasks such as node classification or link prediction have gained attention. On the one hand, neural methods such as graph neural networks have proven to be robust tools for learning rich representations of noisy graphs. On the other hand, symbolic methods enable exact reasoning on graphs. We propose KeGNN, a neuro-symbolic framework for learning on graph data that combines both paradigms and allows for the integration of prior knowledge into a graph neural network model. In essence, KeGNN consists of a graph neural network as a base on which knowledge enhancement layers are stacked with the objective of refining predictions with respect to prior knowledge. We instantiate KeGNN in conjunction with two standard graph neural networks: Graph Convolutional Networks and Graph Attention Networks, and evaluate KeGNN on multiple benchmark datasets for node classification

Modélisation unidimensionnelle d'un collecteur solaire aéraulique

Les collecteurs solaires aérauliques perforés permettent de préchauffer de l’air. L’air en question est aspiré à travers une plaque perforée et chauffée par le rayonnement solaire. Lorsque la plaque perforée est semi-transparente, le mur derrière celle-ci peut être vu et elle confère ainsi un avantage esthétique par rapport aux collecteurs opaques. Ceci faciliterait l’acceptation de ce type de collecteur et par conséquent réduirait la consommation énergétique des bâtiments sur lesquels ils seraient installés. Au meilleur de notre connaissance, cette étude présente la première description des phénomènes physiques existant dans les collecteurs solaires aérauliques perforés transparents (ci-après TTC, selon l’acronyme anglais) ainsi qu’une formulation de ceux-ci par des bilans thermiques. Aux phénomènes déjà connus par l’étude des collecteurs solaires aérauliques perforés opaques (ci-après UTC, selon l’acronyme anglais), la transmissivité de la plaque, l’absorptivité, l’émissivité et la réflectivité du mur ont été ajoutées ainsi que l’échange thermique par convection au niveau du mur. Pour la modélisation, un certain nombre de simplifications ont été faites quand à l’écoulement et aux échanges thermiques par rayonnement. Le collecteur est subdivisé en volumes de contrôle unidimensionnels linéairement alignés et les bilans thermiques et de masse sont effectués sur chacun d’eux. La formulation des bilans est linéarisée de manière à produire un système matriciel que l’on peut résoudre par inversion et de manière itérative. Afin de comprendre les spécificités des TTC par rapport aux UTC, la transmissivité de la plaque, l’absorptivité du mur, la vitesse de succion ainsi que le rayonnement solaire incident sont rendus variables. Les résultats montrent que ce dernier avait très peu d’incidence sur le rendement du collecteur. Il n’influence que la quantité d’énergie disponible. Les paramètres optiques influent cependant sur la capacité d’absorber cette énergie. L’absorptivité globale du collecteur est définie pour rendre compte de la capacité du collecteur à absorber le rayonnement solaire. Ainsi, plus la transmissivité de la plaque augmente, plus l’absorptivité globale du collecteur diminue. Cette diminution est d’autant plus prononcée que l’absorptivité du mur est faible en raison de ce que le rayonnement solaire réfléchi sur le mur retraverse la plaque avec la même transmissivité puisque le rayonnement solaire réfléchi ne change pas de longueur d’onde. Enfin, la vitesse de succion détermine la capacité de l’air à récupérer la chaleur captée par le mur et la plaque. Plus cette vitesse est élevée, meilleures sont les performances. Les premiers résultats sur les paramètres optiques et la revue de ces simplifications permettent d’établir une série de recommandations et avenues de recherche qui complèteraient le modèle et valideraient ces résultats numériques

SPARUB: SPARQL UPDATE Benchmark

One aim of the RDF data model, as standardized by the W3C, is to facilitate the evolution of data over time without requiring all the data consumers to be changed. To this end, one of the latest addition to the SPARQL standard query language is an update language for RDF graphs. The research on efficient and scalable SPARQL evaluation methods increasingly relies on standardized methodologies for benchmarking and comparing systems. However, current RDF benchmarks do not support graphs updates. We propose and share SPARUB: a benchmark for the SPARQL UPDATE language on RDF graphs. The aim of SPARUB is not to be yet another RDF benchmark. Instead it provides the mean to automatically extend and improve existing RDF benchmarks along a new dimension of data updates, while preserving their structure and query scenarios

A Method to Quantitatively Evaluate Geo Augmented Reality Applications

International audienceWe propose a method for quantitatively assessing the quality of Geo AR browsers. Our method aims at measuring the impact of attitude and position estimations on the rendering precision of virtual features. We report on lessons learned by applying our method on various AR use cases with real data. Our measurement technique allows to shedding light on the limits of what can be achieved in Geo AR with current technologies. This also helps in identifying interesting perspectives for the further development of high-quality Geo AR applications