Étude des propriétés vibratoires d'un système robotique en opération de meulage par modélisation multi-corps flexibles

Un robot à 6 degrés de liberté a été développé depuis de nombreuses années par l’Institut de recherche d’Hydro-Québec (IREQ) afin de réaliser des réparations in situ d’équipements hydroélectriques. Ce robot a été conçu dans le but d’effectuer plusieurs tâches comme le soudage, le meulage, ou encore le martelage, tout en gardant l’équipement à réparer dans son environnement. Pour ceci le robot possède des qualités de compacité, de portabilité et de poids qui impliquent malheureusement des problèmes au niveau vibratoire et donc de contrôle de trajectoire et d’enlèvement de matière. Ce document présente donc dans un premier temps la modélisation numérique du robot à l’aide d’un logiciel multi-corps, MD Adams, où la flexibilité des joints et membrures sont mises en place. Pour les membrures flexibles, un logiciel de type éléments-finis, Patran, est utilisé en parallèle afin de déterminer les informations modales de chaque bras et de les introduire dans le logiciel MD Adams. Ce modèle permet de déterminer le comportement vibratoire du robot pour des trajectoires prédéfinis. Ensuite, une partie expérimentale est exposée. Elle a pour objectif de valider le modèle numérique en inspectant la trajectoire de l’effecteur puis de chaque membrure avec un système de mesure laser. En effectuant un traitement de données, celles-ci sont regroupées avec les données numériques et une étude est faite dans le but de valider puis d’optimiser le modèle. Avec le modèle numérique, des simulations de meulages sont faites en introduisant une masse excentrée en rotation (qui représente le balourd de la meule) ainsi qu’une force de contact. En conséquence, les modes de vibrations sont mis en évidence et peuvent être observés dans la trajectoire de l’effecteur. Le modèle numérique réalisé sous Adams a de nombreuses utilités futures, tel que le contrôle du robot ou encore pour des études vibratoires plus approfondies sur celui-ci

Number 2 Feibi Recipe Reduces PM2.5-Induced Lung Injury in Rats

Air pollution is the main cause of respiratory diseases. Fine particulates with the diameter below 2.5 μm can get into the alveoli and then enter the blood circulation through the lung tissue ventilation function and cause multiple systemic diseases especially the respiratory diseases. This study investigated the pathological mechanism of the lungs injury in rats induced by PM2.5 and the effect and mechanism of the Chinese herbal medicine number 2 Feibi Recipe (number 2 FBR) on lungs injury. In this experiment, Wistar rats were used. Lungs injury was induced by PM2.5. Number 2 FBR was used to treat the rats. The result showed that number 2 FBR could improve the lung injury in the rats. Meanwhile, it significantly reduced pathological response and inflammatory mediators including interleukin-6 (IL-6), interleukin-13 (IL-13), interleukin-17 (IL17), monocyte chemotactic protein-1 (MCP-1), and transforming growth factor-α (TNF-α) and upregulated glutathione peroxidase (GSH-Px) in the PM2.5 induced lung injury in the rats. Collectively, number 2 FBR appears to attenuate the lungs injury in rats induced by PM2.5

Enhance audio generation controllability through representation similarity regularization

This paper presents an innovative approach to enhance control over audio generation by emphasizing the alignment between audio and text representations during model training. In the context of language model-based audio generation, the model leverages input from both textual and audio token representations to predict subsequent audio tokens. However, the current configuration lacks explicit regularization to ensure the alignment between the chosen text representation and the language model's predictions. Our proposal involves the incorporation of audio and text representation regularization, particularly during the classifier-free guidance (CFG) phase, where the text condition is excluded from cross attention during language model training. The aim of this proposed representation regularization is to minimize discrepancies in audio and text similarity compared to other samples within the same training batch. Experimental results on both music and audio generation tasks demonstrate that our proposed methods lead to improvements in objective metrics for both audio and music generation, as well as an enhancement in the human perception for audio generation.Comment: 5 page

Deep Learning in Single-Cell Analysis

Single-cell technologies are revolutionizing the entire field of biology. The large volumes of data generated by single-cell technologies are high-dimensional, sparse, heterogeneous, and have complicated dependency structures, making analyses using conventional machine learning approaches challenging and impractical. In tackling these challenges, deep learning often demonstrates superior performance compared to traditional machine learning methods. In this work, we give a comprehensive survey on deep learning in single-cell analysis. We first introduce background on single-cell technologies and their development, as well as fundamental concepts of deep learning including the most popular deep architectures. We present an overview of the single-cell analytic pipeline pursued in research applications while noting divergences due to data sources or specific applications. We then review seven popular tasks spanning through different stages of the single-cell analysis pipeline, including multimodal integration, imputation, clustering, spatial domain identification, cell-type deconvolution, cell segmentation, and cell-type annotation. Under each task, we describe the most recent developments in classical and deep learning methods and discuss their advantages and disadvantages. Deep learning tools and benchmark datasets are also summarized for each task. Finally, we discuss the future directions and the most recent challenges. This survey will serve as a reference for biologists and computer scientists, encouraging collaborations.Comment: 77 pages, 11 figures, 15 tables, deep learning, single-cell analysi

Highly Viscous States Affect the Browning of Atmospheric Organic Particulate Matter

Initially transparent organic particulate matter (PM) can become shades of light-absorbing brown via atmospheric particle-phase chemical reactions. The production of nitrogen-containing compounds is one important pathway for browning. Semisolid or solid physical states of organic PM might, however, have sufficiently slow diffusion of reactant molecules to inhibit browning reactions. Herein, organic PM of secondary organic material (SOM) derived from toluene, a common SOM precursor in anthropogenically affected environments, was exposed to ammonia at different values of relative humidity (RH). The production of light-absorbing organonitrogen imines from ammonia exposure, detected by mass spectrometry and ultraviolet–visible spectrophotometry, was kinetically inhibited for RH < 20% for exposure times of 6 min to 24 h. By comparison, from 20% to 60% RH organonitrogen production took place, implying ammonia uptake and reaction. Correspondingly, the absorption index k across 280 to 320 nm increased from 0.012 to 0.02, indicative of PM browning. The k value across 380 to 420 nm increased from 0.001 to 0.004. The observed RH-dependent behavior of ammonia uptake and browning was well captured by a model that considered the diffusivities of both the large organic molecules that made up the PM and the small reactant molecules taken up from the gas phase into the PM. Within the model, large-molecule diffusivity was calculated based on observed SOM viscosity and evaporation. Small-molecule diffusivity was represented by the water diffusivity measured by a quartz-crystal microbalance. The model showed that the browning reaction rates at RH < 60% could be controlled by the low diffusivity of the large organic molecules from the interior region of the particle to the reactive surface region. The results of this study have implications for accurate modeling of atmospheric brown carbon production and associated influences on energy balance

TorchAudio 2.1: Advancing speech recognition, self-supervised learning, and audio processing components for PyTorch

TorchAudio is an open-source audio and speech processing library built for PyTorch. It aims to accelerate the research and development of audio and speech technologies by providing well-designed, easy-to-use, and performant PyTorch components. Its contributors routinely engage with users to understand their needs and fulfill them by developing impactful features. Here, we survey TorchAudio's development principles and contents and highlight key features we include in its latest version (2.1): self-supervised learning pre-trained pipelines and training recipes, high-performance CTC decoders, speech recognition models and training recipes, advanced media I/O capabilities, and tools for performing forced alignment, multi-channel speech enhancement, and reference-less speech assessment. For a selection of these features, through empirical studies, we demonstrate their efficacy and show that they achieve competitive or state-of-the-art performance

Conception optimale et probabiliste par ordinateur

Cette étude porte sur le développement des programmes et approches qui permettent aux concepteurs non seulement d'évaluer la fiabilité structurelle au cours de design, mais aussi d'accomplir un design optimal en introduisant la fiabilité comme un critère de design. Le programme interactif DEREL est développé dans le but de déterminer la fiabilité structurelle. Il permet aux concepteurs d'abord d'identifier les équations de design et toutes les variables de design impliquées dans les équations. Ensuite, le programme effectue la simulation et le lissage de certains modèles afin de choisir les distributions les plus appropriées pour la contrainte et la résistance. La fiabilité est évaluée en utilisant des méthodes numériques. Se servant de ce programme, l'utilisateur a l'opportunité de modifier les valeurs des variables de design, d'observer leurs effets sur la valeur de la fiabilité et de juger la sensibilité de la fiabilité à tout changement de variables de design. Le deuxième programme, intitulé DERELOP est conçu pour essayer de rationaliser le processus itératif de sélection des variables de design. Il combine un programme d'optimisation classique avec une version modifiée du programme DEREL afin de réaliser un design optimal et probabiliste. Les programmes DEREL et DERELOP peuvent éventuellement s'intégrer avec d'autres logiciels de CAO

Étude théorique et numérique de la bifurcation et du mouvement chaotique d'un système dynamique non-linéaire véhicule/conducteur

Une étude détaillée des comportements agonistiques et de la dominance sociale chez les femelles adultes de la chèvre de montagne a été réalisée entre les mois de mai et septembre en 1991 et en 1992. Cette recherche s'inscrit dans un projet à long terme visant à étudier les facteurs pouvant affecter la dynamique de population et le succès reproducteur des femelles. Les femelles plus âgées initiaient les interactions agonistiques plus souvent que les plus jeunes et les initiatrices remportaient une plus grande proportion des rencontres. Par contre, l'âge n'influençait pas le taux d'agressivité individuel. Les femelles choisissaient d'interagir avec des chèvres qui leur étaient subordonnées, même si ces dernières étaient plus vieilles qu'elles. Les rangs de dominance étaient déterminés par les résultats des interactions agonistiques entre les paires d'individus. Les interactions se terminaient lorsque la perdante s'éloignait de la gagnante. Les taux d'agressivité individuels n'étaient pas reliés à la taille du groupe, au rang de dominance, ou à l'état de reproduction des femelles adultes. L'organisation sociale des chèvres de montagne est basée sur une hiérarchie de dominance où les femelles adultes sont dominantes sur toutes les autres classes d'âge et de sexe. Les hiérarchies de dominance étaient non linéaires et non aléatoires pour les deux années de l'étude. Les rangs n'étaient pas stables d'une année à l'autre. L'âge était moins fortement relié au rang de dominance que chez les femelles d'autres espèces d'ongulés. La longueur des cornes et la masse corporelle étaient les meilleurs indicateurs du statut de dominance en 1991 et en 1992 respectivement. Les femelles dominantes ne passaient pas plus de temps à s'alimenter ou en comportement d'alerte que les individus subordonnés. Je n'ai pas été en mesure de déterminer le rôle précis de la dominance sociale chez la chèvre de montagne puisque l'hypothèse de départ, qui prévoyait que la dominance serait un avantage pour l'accès à la nourriture n'a pas été soutenue. D'autres rôles possibles associés à la dominance seraient qu'elle influencerait le succès reproducteur des femelles et qu'elle pourrait avoir un effet potentiel sur la régulation de population

Conception optimale et probabiliste par ordinateur

Cette étude porte sur le développement des programmes et approches qui permettent aux concepteurs non seulement d'évaluer la fiabilité structurelle au cours de design, mais aussi d'accomplir un design optimal en introduisant la fiabilité comme un critère de design. Le programme interactif DEREL est développé dans le but de déterminer la fiabilité structurelle. Il permet aux concepteurs d'abord d'identifier les équations de design et toutes les variables de design impliquées dans les équations. Ensuite, le programme effectue la simulation et le lissage de certains modèles afin de choisir les distributions les plus appropriées pour la contrainte et la résistance. La fiabilité est évaluée en utilisant des méthodes numériques. Se servant de ce programme, l'utilisateur a l'opportunité de modifier les valeurs des variables de design, d'observer leurs effets sur la valeur de la fiabilité et de juger la sensibilité de la fiabilité à tout changement de variables de design. Le deuxième programme, intitulé DERELOP est conçu pour essayer de rationaliser le processus itératif de sélection des variables de design. Il combine un programme d'optimisation classique avec une version modifiée du programme DEREL afin de réaliser un design optimal et probabiliste. Les programmes DEREL et DERELOP peuvent éventuellement s'intégrer avec d'autres logiciels de CAO