Apprentissage profond de formes manuscrites pour la reconnaissance et le repérage efficace de l'écriture dans les documents numérisés

Malgré les efforts importants de la communauté d’analyse de documents, définir une representation robuste pour les formes manuscrites demeure un défi de taille. Une telle representation ne peut pas être définie explicitement par un ensemble de règles, et doit plutôt être obtenue avec une extraction intelligente de caractéristiques de haut niveau à partir d’images de documents. Dans cette thèse, les modèles d’apprentissage profond sont investigués pour la representation automatique de formes manuscrites. Les représentations proposées par ces modèles sont utilisées pour définir un système de reconnaissance et de repérage de mots individuels dans les documents. Le choix de traiter les mots individuellement est motivé par le fait que n’importe quel texte peut être segmenté en un ensemble de mots séparés. Dans une première contribution, une représentation non supervisée profonde est proposée pour la tâche de repérage de mots manuscrits. Cette représentation se base sur l’algorithme de regroupement spherical k-means, qui est employé pour construire une hiérarchie de fonctions paramétriques encodant les images de documents. Les avantages de cette représentation sont multiples. Tout d’abord, elle est définie de manière non supervisée, ce qui évite la nécessité d’avoir des données annotées pour l’entraînement. Ensuite, elle se calcule rapidement et est de taille compacte, permettant ainsi de repérer des mots efficacement. Dans une deuxième contribution, un modèle de bout en bout est développé pour la reconnaissance de mots manuscrits. Ce modèle est composé d’un réseau de neurones convolutifs qui prend en entrée l’image d’un mot et produit en sortie une représentation du texte reconnu. Ce texte est représenté sous la forme d’un ensemble de sous-sequences bidirectionnelles de caractères formant une hiérarchie. Cette représentation se distingue des approches existantes dans la littérature et offre plusieurs avantages par rapport à celles-ci. Notamment, elle est binaire et a une taille fixe, ce qui la rend robuste à la taille du texte. Par ailleurs, elle capture la distribution des sous-séquences de caractères dans le corpus d’entraînement, et permet donc au modèle entraîné de transférer cette connaissance à de nouveaux mots contenant les memes sous-séquences. Dans une troisième et dernière contribution, un modèle de bout en bout est proposé pour résoudre simultanément les tâches de repérage et de reconnaissance. Ce modèle intègre conjointement les textes et les images de mots dans un seul espace vectoriel. Une image est projetée dans cet espace via un réseau de neurones convolutifs entraîné à détecter les différentes forms de caractères. De même, un mot est projeté dans cet espace via un réseau de neurones récurrents. Le modèle proposé est entraîné de manière à ce que l’image d’un mot et son texte soient projetés au même point. Dans l’espace vectoriel appris, les tâches de repérage et de reconnaissance peuvent être traitées efficacement comme un problème de recherche des plus proches voisins

ab initio X-ray structure determination of NaAl(SO4)2

The sodium aluminium disulphate NaAl(SO4)2 has been obtained after calcinations at 300 °C of NaAl(SO4)2.12H2O alum. The structure of this compound has been refined from powder       X-ray diffraction data using the Rietveld method. This compound crystallises in trigonal system       P 3 2 1 with the following parameters: a = 4.749(12) Ã…, c = 8.314 (4) Ã… (Z = 1).  The final refinement led to RF = 6.3 %, RB = 4.12 %. In the proposed model the sulfate ions is in disorder between two nonequivalent crystallographic sites with probabilities p1/p2= 0.30/70. The atomic arrangement of NaAl(SO4)2 is characterised by two different alternating layers parallel to (001): the first layer is composed of corner-linked AlO6 octhahedra and SO4 tetrahedra, the second layer is built from monovalent Na+ .Â

A Semantic Social Recommender System Using Ontologies Based Approach For Tunisian Tourism

Tunisia is well placed in terms of medical tourism and has highly qualified and specialized medical and surgical teams. Integrating social networks in Tunisian medical tourism recommender systems can result in much more accurate recommendations. That is to say, information, interests, and recommendations retrieved from social networks can improve the prediction accuracy. This paper aims to improve traditional recommender systems by incorporating information in social network; including user preferences and influences from social friends. Accordingly, a user interest ontology is developed to make personalized recommendations out of such information. In this paper, we present a semantic social recommender system employing a user interest ontology and a Tunisian Medical Tourism ontology. Our system can improve the quality of recommendation for Tunisian tourism domain. Finally, our social recommendation algorithm is implemented in order to be used in a Tunisia tourism Website to assist users interested in visiting Tunisia for medical purposes

X-ray Structure Refinement and Vibrational Spectroscopy of Ca8Gd2 (PO4)6 O2

The present paper is interested in the study of compounds from the apatite family with the general formula Ca10 (PO4)6A2. It particularly brings to light the exploitation of the distinctive stereochemistries of two Ca positions in apatite. In fact, Gd-Bearing oxyapatiteCa8 Gd2 (PO4)6O2 has been synthesized by solid state reaction and characterized by X-ray powder diffraction. The site occupancies of substituents is0.3333 in Gd and 0.3333 for Ca in the Ca(1) position and 0. 5 for Gd in the Ca (2) position.  Besides, the observed frequencies in the Raman and infrared spectra were explained and discussed on the basis of unit-cell group analyses

Estimation of Radiation Dosimetry for some Common SPECT-CT Exams

Single photon emission computed tomography associated to X ray computed tomography (SPECT-CT) is a nuclear medicine tomographic imaging technique which improves diagnostic accuracy for particular clinical indications due to the possible attenuation and/or scatter correction of the SPECT functional images and the availability of helpful anatomic information. However, the introduction of CT in the nuclear diagnostic process results in a significant increase of the patient dose. Ideally is to establish sufficient image quality for a specific diagnostic task with the lowest effective dose to the patient in order to reduce stochastic effects. Indication of SPECT-CT should be made to adhere to the "As Low as Reasonably Achievable (ALARA)" principle and ensure that the patient is not subjected to unnecessarily high levels of radiation. In this study, we evaluate effective doses received during some standard nuclear medicine exams from 100 patients who underwent SPECT-CT in our department and analyze parameters involved in variation of these doses according to the literature data

Impedance Spectroscopy, Electrical Relaxation and Ac Conductivity Studies of an Organic-Inorganic Hybrid Compound: C12H14N2CuCl4

The AC conductivity of the compound, C12H14N2CuCl4, in the temperature and frequency range from 373 to 423 K and 209 Hz – 5 MHz, respectively, is reported. The differential scanning calorimetry and thermogravimetric analysis indicate the presence of a phase transition at 400 K. The Z’ and Z’’ vs. frequency plots are found to be well fit by using the equivalent circuit model. The circuits consist of a parallel combination of bulk resistance Rp and constant phase element. Besides, the analysis of the experimental data based on the jump relaxation model shows that the translation motion of the charge carrier and reorientation hopping between the equivalent sites of the metal chloride anion and the cation groups are responsible for the observed AC conductivity in the temperature regions I (373–400 K) and II (400–423 K). The frequency dependence of the conductivity which follows the Arrhenius equation is interpreted in terms of Jonscher's law: σ (ω) = σdc +A ω S.Â

Crystal structure, thermal behavior and spectroscopic studies of a new organic hydrogen arsenate

The present paper undertakes the study of a title organic-inorganic hybrid material 2-amino-3-benzyloxy pyridinium dihydrogenmonoarsenate, [C12H13N2O]H2AsO4, which has been synthesized by slow evaporation at room temperature using 2-amino-3-benzyloxypyridine as the structure-directing agent. The structure was determined by single-crystal X-ray diffraction at 296 K. This compound is crystallized in the noncentrosymmetric orthorhombic space group P212121 with the lattice parameters a = 4.89 (7), b = 10.41 (1), c = 26.79 (3) Ã…, V = 1364.3 (3) Ã…3, and Z = 4. The crystal structure has been determined and refined to R1 = 0.0363 and wR2 = 0.1246 using 5438 independent reflections. The atomic arrangement can be described by infinite anionic chains running parallel to the [100] direction. The organic entities are located between these chains. H-bonds connecting the different species play an important role in the one-dimensional network cohesion. This compound is also characterized by solid-state 13C MAS NMR, IR, Raman spectroscopy and TG-ATD thermal analysis. Moreover, protonic conduction of this compound determined by impedance has been studied in the temperature range 299 - 403 K