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Dans un contexte de hausse de l’insécurité alimentaire et de mise à mal des politiques alimentaires au Brésil, les opérateurs de la grande distribution poursuivent leur progression et captent une proportion croissante des parts de marché. L’article revient sur ces tendances récentes, puis propose une caractérisation de la dynamique de la grande distribution alimentaire dans deux métropoles nationales, Rio de Janeiro et Brasília, importants centres de consommation et foyers de la percée des groupes multinationaux du commerce de détail. Ces études de cas apportent des éclairages sur les profils des principaux groupes en présence, leurs stratégies de localisation et de segmentation des marchés, en lien avec les caractéristiques socioéconomiques de la population et la question alimentaire. Em um contexto de avanço da insegurança alimentar e de enfraquecimento das políticas alimentares no Brasil, os grandes varejistas continuam sua progressão e estão captando uma proporção crescente do mercado. O artigo analisa essas tendências recentes e, em seguida, propõe uma caracterização da dinâmica da distribuição em massa de alimentos em duas metrópoles nacionais, Rio de Janeiro e Brasília, importantes centros de consumo e focos do avanço de grupos multinacionais de varejo. Esses estudos de caso lançam luz sobre os perfis dos principais grupos envolvidos, suas estratégias de localização e de segmentação do mercado, colocadas em relação com as características socioeconômicas da população e a questão alimentar. In a context of rising food insecurity and undermining of food policies in Brazil, large-scale retailers continue to grow and are capturing a larger proportion of market share. The article reviews these recent trends and then proposes a characterization of the dynamics of mass distribution of food in two national metropolises, Rio de Janeiro and Brasilia, important consumption centers and hotbeds of the breakthrough of multinational retail groups. These case studies shed light on the profiles of the main groups involved, their localization strategies and marketing segmentation related to the socio-economic characteristics of the population, and food and nutrition security.

In the context of mobile robotics, this work reports research addressing scene understanding using embedded multi-modal perception systems. Scene understanding remains a complex problem, essential for high society impact applications such as Intelligent Transportation Systems, involving in particular ADAS and Autonomous Vehicles. Results and outlook based on the conducted research are detailed and structured following two research perspectives., Dans le domaine de la robotique mobile, mes travaux de recherche portent sur l’analyse de scènes dynamiques par des systèmes de perception multimodale embarqués. Ceci demeure un verrou scientifique complexe, mais essentiel pour des applications avec un fort impact sociétal telles que les systèmes de transport intelligents où se situent les systèmes d’assistance à la conduite et les voitures à conduite automatisée. Une synthèse et des perspectives structurées sur deux axes thématiques sont présentés.

The goal of SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) is to estimate the trajectory of a moving camera while building a map of its environment. Classical algorithm usually build a purely geometrical and homogeneous map, thus there is a semantic gap between the internal representation and the real world in which the system is evolving. Our goal in this manuscript is to build a SLAM system that can harness semantic information to push forward the limits of SLAM. To this end, we first propose a light neural network to estimate the pose of objects in the scene. Objects can serve as high level landmarks for a SLAM system, improving camera pose and adding information into the map. This network however has to be trained for specific objects. We then propose a SLAM system that can create clusters of 3D points corresponding to generic objects in the scene. With some a priori knowledge about object classes we can estimate their geometry in real time to improve both the map and camera pose estimation. Finally we propose new SLAM able to robustly estimate camera pose in dynamic scenes and to estimate the trajectories of all moving objects in the scene. A priori knowledge allows us to constrain the movement of objects to be plausible with respect to the structure of the world. We also propose to improve object tracking by injecting LiDAR data into our SLAM system.; Le but du SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) est d'estimer la trajectoire d'une caméra en mouvement tout en cartograhiant l'espace. Les algorithmes classiques construisent généralement une cartographie purement géométrique et homogène, ainsi il y a un écart sémantique entre la représentation interne du SLAM et le monde réel dans lequel le système évolue. Notre but dans ce manuscrit est de construire un système de SLAM pouvant exploiter l'information sémantique pour repousser les limites du SLAM. Dans ce but nous proposons un réseau de neurones léger pour estimer la pose d'objets dans la scène. Les objets peuvent servir de repères haut niveau pour un SLAM, améliorant la pose de la caméra et ajoutant de l'information dans la cartographie. Puis nous proposons un SLAM capable de créer des groupes de points 3D correspondant à des objets génériques dans la scène. En utilisant une connaissance a priori sur la classe des objets nous pouvons estimer leur géométrie pour améliorer la cartographie et la pose de la caméra. Enfin, nous proposons un SLAM capable d'estimer la pose de la caméra dans des scène dynamiques tout en estimant la trajectoire de tous les objets dans la scène. Un a priori sur les objets nous permet de contraindre leur mouvement afin qu'il soit cohérent avec la structure du monde. Nous proposons également d'améliorer le suivi des objets en injectant des données LiDAR dans notre SLAM.

Nanoscale wireless networks are expected to revolutionize a variety of domains, with significant advances conceivable in in-body healthcare. In healthcare, these nanonetworks will consist of energy-harvesting nanodevices passively flowing through the bloodstream, taking actions at certain locations, and communicating results to more powerful Body Area Network (BAN) nodes. Assuming such a setup and electromagnetic nanocommunication in the Terahertz (THz) frequencies, we propose a network architecture that can support fine-grained localization of the energy-harvesting in-body nanonodes, as well as their two-way communication with the outside world. The main novelties of our proposal lie in the introduction of location-aware and Wake-up Radio (WuR)-based wireless nanocommunication paradigms, as well as Software-Defined Metamaterials (SDMs), to THz-operating energy-harvesting in-body nanonetworks. We argue that, on a high level, the proposed architecture can handle (and actually benefits from) a large number of nanonodes, while simultaneously dealing with a short range of THz in-body propagation and highly constrained nanonodes., Comment: 7 pages, 5 figures, 1 table

Scoping Review Protocol

La protéine de liaison à l’ARN double-brin Staufen1 (STAU1) est exprimée dans les cellules de mammifères de manière ubiquitaire. STAU1 est impliqué dans la régulation post-transcriptionnelle de l’expression génique grâce à sa capacité de lier les ARN et moduler leur épissage, leur transport et localisation, leur traduction ainsi que leur dégradation. Des études récentes de notre laboratoire indiquent que l’expression de STAU1 est régulée durant le cycle cellulaire, ayant une abondance maximale au début de la mitose. En prométaphase, STAU1 est lié à des ARNm codant pour des facteurs impliqués dans la régulation de la prolifération, la croissance et la différenciation cellulaires. De plus, des analyses protéomiques menées sur des cellules humaines ont permis d’identifier STAU1 comme un composant de l’appareil mitotique. Cependant, l’importance de cette association n’a pas été investiguée. Par ailleurs, il a été montré qu’une défaillance dans l’expression ou les fonctions de STAU1 pourrait contribuer au développement et l’accélération de plusieurs maladies débilitantes, dont le cancer. Dans cette thèse, nous avons montré la localisation de STAU155 sur le fuseau mitotique dans les cellules de cancer colorectal HCT116 et les cellules non transformées hTERT-RPE1. Nous avons également caractérisé le déterminant moléculaire impliqué dans l’interaction entre STAU155 et les microtubules mitotiques, soit la séquence située dans les 88 premiers acides aminés N-terminaux de RBD2, un domaine qui n’est pas requis pour l’activité de liaison à l’ARN de STAU1. Nous avons ainsi montré que la fraction de STAU1 enrichie sur le fuseau colocalise avec des ribosomes dans des sites actifs de traduction. De plus, notre analyse transcriptomique du fuseau mitotique montre que 1054 transcrits (ARNm, pré-ARNr, lncRNA et snoRNA) sont enrichis sur l’appareil mitotique. De façon intéressante, le knockout de STAU1 entraine la délocalisation des pré-ARNr et de 154 ARNm codants pour des protéines impliquées dans l’organisation du cytosquelette d'actine et la croissance 4 cellulaire. Bien que STAU1 n’est pas essentiel pour la survie et la prolifération des cellules cancéreuses HCT116, nos résultats mettent clairement en évidence l’implication de STAU1 dans la régulation des ARN spécifiques en mitose et suggèrent un nouveau rôle de cette protéine dans la progression mitotique et la cytokinèse par la régulation de la maintenance des pré-ARNr, la ribogenèse et/ou la reconstitution de l’enveloppe nucléaire., Staufen1 (STAU1) is a double-stranded RNA-binding protein that is ubiquitously expressed in mammals and known for its involvement in the post-transcriptional regulation of gene expression such as splicing, transport and localization, translation, and decay. It has been demonstrated that STAU1 protein expression level is modulated through the cell cycle with peak abundance by the onset of the mitotic phase after which it is degraded. Genome-wide analysis revealed that in prometaphase, STAU1 bound with mRNAs code for factors implicated in cell differentiation, cell growth as well as for cell proliferation. Interestingly, previous large-scale proteomic studies identified STAU1 as a component of the human mitotic spindle apparatus. Altering STAU1 expression patterns or functions may lead to several debilitating human diseases including cancer. In this thesis, we further elucidated the localization of STAU1 at the mitotic spindle of the colorectal cancer HCT116 and the non-transformed hTERT-RPE1 cells. Next, we characterized the molecular determinant required for STAU1/spindle association within the first 88 N-terminal amino acids, a domain that is not required for the RNA binding activity. RNA-Seq analysis of purified mitotic spindles reveals that 1054 mRNAs as well as the precursor ribosomal RNA, lncRNAs and snoRNAs are enriched on spindles compared to cell extracts. Spindle-associated STAU1 partly co-localizes with ribosomes and active sites of translation. Interestingly, the knockout of STAU1 delocalizes pre-rRNA and 154 mRNAs coding for proteins involved in actin cytoskeleton organization and cell growth. Our results highlighting a role for STAU1 in mRNA trafficking to the spindle. These data demonstrate that STAU1 controls the localization of sub-populations of RNA during cell division and suggests a novel role of STAU1 protein in mitotic progression and cytokinesis by regulating pre-rRNA maintenance, ribogenesis and/or nucleoli reassembly.

The objective of this thesis, funded as a CIFRE contract with STMicroelectronics Crolles, is to develop methodologies and decision support tools that allow the efficient management of production flows in the Crolles300 plant by detecting, as early as possible, any slowdowns or even delays in an automated production line for all products. In this work, we first describe how semiconductor factories operate, how planning is performed on complex production lines and how planning softwares actually create production plans. This industrial business is subject to a strong variability and the analysis of this variability has led us to assert that the detection of time drifts between the real production flow and the plan could be only achieved by comparing flows at the elementary operational level of the production line. To solve this problem, we propose to define a set of formal model-based diagnostic methods over systems that can modeled as Timed Event Graph (TEG) in order to detect and localize time drifts. TEGs are a subclass of time Petri nets that graphically represent (max,+)-linear systems. Two detection methods are then proposed. The first one is based on (max,+) observers that estimate the current state of the system facing time disturbances. This method can also be used to localize time drifts in (max,+)-linear systems. The second proposed method applies to linear (max,+)-systems with bounded uncertain time, i.e. systems whose waiting time in state is no longer punctual but belongs to a time interval. Finally, the use of both methods is illustrated on an example using real data from the production line., L’objectif de cette thèse en contrat CIFRE avec STMicroelectronics Crolles est de développer des méthodologies et des outils d’aide à la décision permettant de gérer efficacement les flux de production de l'usine Crolles300 en détectant au plus tôt les ralentissements voire les retards d’une ligne automatisée de production sur l’ensemble des produits. Dans ces travaux, on décrit dans un premier temps le fonctionnement des usines de semi-conducteurs, les principes de planification sur des chaînes de production complexes et en particulier le fonctionnement des outils de planification. Ce contexte industriel est sujet à une forte variabilité et son analyse a permis d’identifier que la détection des retards entre la production et la planification ne pouvait se faire par comparaison qu’au niveau élémentaire des opérations sur la chaîne de production. Pour résoudre ce problème, on propose de définir un ensemble de méthodes formelles de diagnostic à base de modèle en s’appuyant sur la modélisation du système à l’aide du formalisme des Graphes d’Événements Temporisés (GET) en vue de détecter et de localiser des dérives temporelles. Les GET sont une sous-classe des réseaux de Petri temporels qui permet de représenter graphiquement des systèmes (max,+)-linéaires. Deux méthodes de détection sont proposées. La première est définie à l’aide d’observateurs (max,+) permettant d’estimer l’état courant du système faisant face à des perturbations. Cette méthode peut également être exploitée pour localiser la dérive temporelle dans le système (max,+)-linéaire. La seconde méthode proposée s’applique sur des systèmes (max,+) linéaires à temps incertain borné, c’est-à-dire des systèmes dont les temps d’attente dans les états ne sont plus fixes mais appartenant à des intervalles. Enfin, l’utilisation de ces deux méthodes est illustrée sur un exemple en s’appuyant sur des données réelles de la chaîne de production.

Passive imaging by noise correlation represents one of the leading techniques in physical acoustics allowing detection with low material resources. This Habilitation à Diriger des Recherches is largely based on the continuity of the initiated works done within the framework of the ANR PASNI project based on the application of this method to locate defects in reverberating plates using a sesnors array: 1 ) development of a model for evaluating the quality of GF reconstruction, 2) identification of noise sources, 3) development of nonlinear secondary sources for the translation of low-frequency ambient noise into high-frequency components, and 4 ) passive estimation of the defect scattering cross-section. We then focused on baseline-free detection by exploiting contact nonlinearities with repetitive probing on the defect position (pump-probe method, ANR PANSCAN project). Correlation methods of ultrasonic coda have also been exploited for the control of materials (velocity change, corrosion detection within the framework of the European project SOCORRO). Finally, we were interested in, on the one hand, extending the high-frequency approach for the characterization of small-scale structures within the framework of the ANR DACLOS project, and on the other hand, in the innovative algorithmic aspects using guided waves for embeded SHM systems., Ce mémoire d'habilitation à diriger des recherches fournit une vue d'ensemble sur mes activités de recherche, d'enseignement, et de responsabilités pédagogiques et institutionnelles, depuis mon recrutement en tant que Maître de Conférences en Acoustique à l'université polytechnique des Hauts de France, en 2017. L'imagerie passive par corrélation de bruit ambiant représente aujourd'hui une des techniques de pointe de l'acoustique physique permettant une détection à partir de faibles ressources matérielles. Ce manuscrit d’habilitation à Diriger des Recherches repose, en grande partie, sur la continuité des travaux initiés dans le cadre du projet ANR PASNI sur l'application de cette méthode pour localiser des défauts dans des plaques réverbérantes avec un réseau de capteurs: 1) développement d'un modèle d'évaluation de la qualité de reconstruction des fonctions de Green, 2) identification des zones de bruit, 3) développement de sources secondaires non linéaires pour la translation du bruit ambiant basses fréquences en composantes hautes fréquences, et 4) estimation passive des sections de diffusions des défauts. Nous nous sommes intéressés par la suite à la détection sans référence en exploitant les nonlinéarités de contact avec un sondage répétitif sur la position de défaut (méthode pompe-sonde, projet ANR PANSCAN). On a également exploité les méthodes de corrélation de coda ultrasonore pour le contrôle de matériaux (changement de vitesse, et corrosion dans le cadre du projet européen SOCORRO). Enfin, nous nous sommes intéressés à, d'une part, étendre l'approche à hautes fréquences pour la caractérisation de structures petite échelle dans le cadre du projet ANR DACLOS, et d'autre part, aux aspects algorithmiques innovants par ondes guidées pour le contrôle santé intégré embarqué.

International audience; Based on the case of India, this article examines Netflix's localization strategy and its implications in the organization of the local audiovisual sector. The aim is to better understand how one of the most powerful transnational audiovisual platforms is scaled from international to local, how it participates to several socio-economic and cultural reconfigurations, as well as its limits. More broadly, the article proposes to contribute to recent researches in geography on the articulation between digital platforms and territories. The methodology relies on a qualitative approach combining the study of documents produced by public and private actors from the audiovisual sector, semi-structured interviews conducted in India between 2018 and 2019 and the analysis of information (editorial and technical choices) and content collected on the platform.; A partir du cas de l'Inde, cet article propose d'étudier les stratégies de localisation de Netflix et leurs implications dans l'organisation du secteur audiovisuel local. L'objectif est de mieux comprendre comment l'activité de l'une des plus puissantes plateformes audiovisuelles transnationales est déployée à l'échelle locale, la façon dont elle concourt à un certain nombre de reconfigurations dans les dynamiques socio-économiques et culturelles locales, ainsi que ses limites. Plus largement, l'article propose de contribuer aux recherches récentes en géographie sur l'articulation entre plateformes numériques et territoires. Il s'appuie sur une méthodologie qualitative associant l'étude de documents produits par des acteurs publics et privés du secteur audiovisuel, des entretiens semi-directifs menés en Inde entre 2018 et 2019 et l'analyse d'informations (choix éditoriaux, techniques) et de contenus recueillis sur la plateforme.

New technologies exploiting digital information acquisition by radio frequency techniques are now commonly used in various practical fields. They are most often used to measure a variety of physical variables such as temperature, humidity, speed, etc. and are gathered under the name of Wireless Sensor Networks “WSN”. For this variant of applications, the accurate location of connected sensor nodes remains an important issue for researchers and industrial applications. Indeed, existing localization algorithms can be classified into two categories known as « range-based » and « range-free ». Range-based localization systems are characterized by major drawbacks. The first one is the cost of the additional hardware required to measure the distances between the sensor nodes. The other disadvantage concerns the accuracy of the measurements, which can vary according to several parameters related to the nature of the network and the environment: humidity, electromagnetic noise, obstacles, etc. In practice, range-free WSN exploits the notions of connectivity and hop count between inter-nodes to effectively avoid these two drawbacks. Indeed, the fixed nodes of the sensor network whose positions are known are called « anchors ». The other nodes subject to localization process with unknown positions are called « normal nodes ». To estimate their positions, these normal nodes first collect connectivity information from the network as well as the positions of the anchors, and then compute their own positions without the addition of extra hardware for distance measurement and evaluation. Range-free WSN can therefore be adapted to any type of wireless transmission.The objective of this thesis is to perform a study on the localization problem in wireless sensor networks as well as the different tools used for the « range-free » family. The points of study are located at the level of the localization algorithm of type « Dv-hops » and the proposal of a new technique of improvement of the localization precision via the machine learning tools known as "Smart Computing" based "Extreme Learning Machine (ELM)" as well as the implementation of the model of the localization on an FPGA hardware reconfigurable architecture. The thesis is organized as follows: Firstly, we present the different advances in wireless sensor networks and their recent applications in the emerging domains of "IoT" and "Industry 4.0". Secondly, we describe the methodology adopted for localization in range-free wireless sensor networks. Indeed, the multi-layer Extreme Learning Machine is proposed to improve the localization accuracy in wireless sensor networks. A comparative study between the localization results is conducted involving the DV-Hop algorithm, the single hidden layer ELM and the Deep-ELM characterized by two hidden layers. Finally, we describe the different phases of implementation of our localization approach in wireless sensor networks via machine learning and especially the two hidden layer ELM on an FPGA hardware architecture. The software and hardware implementation tools used are the "Matlab-XSG" from Xilinx for the simulations and the generation of the VHDL codes, and the Vivado-HLS tool for the synthesis and the implementation on FPGA. Finally, conclusions and perspectives of our work are presented., Les nouvelles technologies exploitant l'acquisition numérique de l'information par des techniques radiofréquences sont désormais d'usage courant dans différents champs d'application pratiques. Elles sont le plus souvent employées pour relever une variété de grandeurs physiques (température, humidité, vitesse, etc.) et sont regroupées sous le vaste terme de réseaux de capteur sans fils. Pour cette variante d'applications, la géolocalisation avec précision des nœuds de capteurs communicants reste une problématique importante pour les chercheurs et les industriels. En effet, les algorithmes de localisation existants peuvent être classés en deux catégories connues sous le nom de « range-based » et de « range-free ». Les systèmes de localisation « range-based » se caractérisent par des inconvénients majeurs. Le premier est lié au coût du matériel supplémentaire nécessaire pour la mesure des distances entre les nœuds capteurs. L'autre inconvénient concerne la précision des mesures qui peut varier selon plusieurs paramètres lies à la nature du réseau et à l'environnement : le taux d'humidité, le bruit électromagnétique, les obstacles, etc. Pratiquement, la géolocalisation de type « range-free » exploite les notions de connectivité et de sauts pour éviter efficacement ces deux inconvénients. En effet, les nœuds fixes du réseau de capteurs dont on connait les positions sont appelés « Ancres ». Les autres nouds soumis à la géolocalisation avec des positions inconnues sont appelés « nœuds normaux ». Pour estimer leurs positions, ces nœuds normaux recueillent tout d'abord des informations de connectivité du réseau ainsi que la position des ancres, puis calculent leurs propres positions sans l'ajout de matériels supplémentaires pour la mesure et l'évaluation de la distance. La géolocalisation de type « range-free » peut donc s'adapter a tout type de transmission sans fil.L'objectif de cette thèse est de réaliser une étude sur la problématique de la géolocalisation dans les réseaux de capteurs sans fil ainsi que les différents outils exploités pour la famille « range-free ». Les points d'étude abordés se situent au niveau de l'algorithme de localisation de type « Dv-hops » et la proposition d'une nouvelle technique d'amélioration de la précision de localisation via les techniques d'apprentissage dites « Smart Computing » de type « Extreme Learning Machine (ELM) » ainsi que l'implémentation du modèle de géolocalisation sur une architecture reconfigurable de type FPGA. Le manuscrit de la thèse est organisé de la façon suivante : Le premier chapitre présente les différentes avancées des réseaux de capteurs sans fil et leurs récentes applications dans les domaines émergents de type « IoT » et « Industry 4.0 ». Le deuxième chapitre décrit la méthodologie adoptée pour la localisation dans les réseaux de capteur sans fil de type range-free. En effet, la machine d'apprentissage de type « Extreme Learning Machine » multicouches est proposée pour améliorer la précision de localisation dans les réseaux de capteurs sans fil. Une étude comparative entre les résultats de localisation est menée dans ce chapitre portant sur l'algorithme DV-Hop, le ELM à une seule couche cachée et le ELM à deux couches cachées. Le dernier chapitre décrit les différentes phases d'implémentation de notre approche de localisation dans les réseaux de capteurs sans fil via les machines d'apprentissage et spécialement l'ELM à deux couches cachées sur une architecture matérielle de type FPGA. Les outils d'implémentation logicielle et matérielle dans notre cas sont d'une part le « Matlab-XSG » de Xilinx pour les simulations et la génération des codes VHDL de l'implémentation de l'ELM multicouche, et d'autre part l'outil Vivado-HLS pour la synthèse et l'implémentation sur FPGA. Enfin, des conclusions et des perspectives de notre travail sont présentées.

This thesis deals with the problem of registration of 3D point clouds in indoor environments. Registration methods are proposed to obtain a compromise between time and accuracy. First, GNMR-ICP, a multi-resolution algorithm which robustly minimizes the point-to-plane distance between two point clouds using a Gauss-Newton method. The multi-resolution is done using an octree. On the ASL benchmark dataset, GNMR-ICP gives more accurate results than its equivalent using the small angle approximation (81% success rate against 43%). Computation times in structured environments are reduced (up to a factor of 2). Next we present NAP-ICP, an algorithm based on plane matching. Planes are matched using a score function based on the characteristics of pairs of planes. An additional point-to-plane registration is performed to ensure maximum accuracy. NAP-ICP registers 100% of the interior scenes of the ASL dataset and is more accurate than the evaluated state-of-the-art functions and is able to close the loops of the LOOP’IN dataset. Finally, PAR-ICP, a plane-based method where the matching is performed using a Random Forest is presented. PAR-ICP registers 100% of the interior scenes of the ASL dataset and is able to close the loops of LOOP’IN, allowing to generate incremental maps.; Cette thèse traite du problème du recalage de nuages de points 3D dans des environnements intérieurs. Tout d’abord nous présentons l’algorithme multi-résolution GNMR-ICP, minimisant de manière robuste la distance point-à-plan entre deux nuages de points à l’aide d’une méthode de Gauss-Newton. La multi-résolution est faite grâce à un octree. Sur le jeu de données de référence ASL, GNMR-ICP donne des résultats plus précis que son équivalent utilisant l’approximation des petits angles (81% de succès contre 43%). Les temps de calculs dans les environnements structurés sont réduis (jusqu’à un facteur 2). Ensuite nous présentons NAP-ICP, un algorithme basé sur le recalage de plans. La mise en correspondance des plans est effectuée à l’aide d’une fonction de score basée sur les caractéristiques de paires de plans. Un recalage point-à-plan supplémentaire est effectué pour assurer un maximum de précision. NAP-ICP recale 100% des scènes intérieures du jeu de données ASL, est plus précis que les fonctions de l’état de l’art évaluées et est capable de fermer les boucles du jeu de données LOOP’IN. Enfin, PAR-ICP, une méthode plan-à-plan où la mise en correspondance est faite à l’aide d’un Random Forest est présentée. PAR-ICP recale 100% des scènes intérieures du jeu de données ASL et est capable de fermer les boucles de LOOP’IN, permettant de générer des cartes incrémentales.

Supplementary dataset for the paper titled 'Gene duplication accelerates the pace of protein gain and loss from plant organelles' See README.md for content description., RC is supported by a BBSRC studentship through BB/J014427/1. DME is supported by ERC grant listed below. SK is a Royal Society University Research Fellow.

The performance guarantee of autonomous robotic missions is yet rarely addressed.This work follows the work proposed in previous PhD which quantitatively deals with the safety, duration and energy dimensions of the performance of planned missions in known environments. The PANORAMA (SED) (Performance and AutoNOmy using Resources Allocation MAnagement) methodology proposed manages dynamically the available hardware and software resources to guarantee, in real time, the performance objectives. The mission is split into a succession of independent activities with constant constraints where the resources to be employed are identified and configured. The localization dimension is only considered qualitatively and energy issue is adressed by minimizing the energy margin.In this document, the integration of the qualitative consideration of the localization dimension of performance is based on the construction of predictive uncertainty models of pose, largely established empirically, based on an interval approach. The proposed methodology is deployed on local localization methods using odometry with an exteroceptive resetting using Kinect sensors and Aruco markers. It also implements on a new global localization method based on appearances called LZA. It is based on the correlation between the current exteroceptive signature of the robot and those, previously calculated, within a grid covering the environment.Taking into account the localization performance qualitatively shows that a correlation can exist between 2 successive activities due to the initialization times required for the operationalization of a new localization method. This new representation of the data coupled with predictive pose uncertainty models makes possible to use the Viterbi algorithm to select the localization methods (hardware and software resources) to be implemented to satisfy the defined pose constraints. It makes also possible to address the energy performance to maximize the associated margin. A new PANORAMA (SLED) methodology enriching PANORAMA (SED) is therefore proposed.The PANORAMA (SLED) methodology is deployed experimentally on a Patrol mission executed in an indoor environment with strong perceptual aliasing. It has shown its ability to guarantee the performance objectives Security - Energy - Location - Duration. The main shortcoming comes from the fact that presently we do not consider the localization uncertainty when switching between activities.Even if PANORAMA (SLED) still has some limitations, it should, in the coming years, be extended to Exploration missions, allowing objective optimization of the discovery phase, while ensuring the recovery phase of the autonomous robot.; La garantie de performance de missions robotiques autonomes, bien qu'indispensable, est encore très rarement recherchée de nos jours.Le travail présenté dans ce manuscrit fait suite à celui proposé dans la thèse de L. Jaiem qui adressait de façon quantitative les dimensions sécuritaire, durée et énergie de la performance de missions planifiées en environnement connu. La méthodologie PANORAMA(SED) (Performance and AutoNOmy using Resources Allocation MAnagement) proposée s'appuyait sur une gestion dynamique et éclairée des ressources matérielles et logicielles disponibles pour parvenir à garantir, en temps réel, les objectifs de performance fixés. La mission était alors décomposée en une succession d'activités indépendantes à contraintes constantes où les ressources à employer étaient identifiées et paramétrées. La dimension localisation n'y était considérée que de façon qualitative et la logique d'utilisation de l'énergie s'appuyait sur une logique de minimisation de la marge énergétique.Dans ce document, l'intégration de la prise en compte qualitative de la dimension localisation de la performance au travers de l'incertitude associée repose sur la construction de modèles prédictifs d'incertitude de pose s'appuyant sur une démarche ensembliste, largement établis de façon empirique. La méthodologie proposée est déployée sur des méthodes locales couplant l'odométrie avec un recalage extéroceptif faisant appel à des capteurs Kinect et à des marqueurs Aruco. Elle est aussi mise en œuvre sur une nouvelle méthode de localisation globale basée sur les apparences, LZA, s'appuyant sur la corrélation entre la signature extéroceptive courante du robot et celles, préalablement calculées, au sein d'une grille couvrant l'environnement.La prise en compte qualitative de la performance d'incertitude de localisation fait apparaître qu'une corrélation peut exister entre 2 activités successives en raison des délais d'initialisation nécessaires à l'opérationnalisation d'une nouvelle méthode de localisation. Cette nouvelle représentation des données couplée aux modèles d'incertitude de pose prédictifs permet d'utiliser l'algorithme de Viterbi pour sélectionner les méthodes de localisation (ressources matérielles et logicielles) à mettre en œuvre pour satisfaire les contraintes de pose définies. Mais surtout il permet d'adresser la performance énergétique dans une logique de maximisation de la marge associée. Une nouvelle méthodologie PANORAMA(SLED) enrichissant PANORAMA(SED) a donc été proposée.La méthodologie PANORAMA(SLED) est déployée expérimentalement sur une mission de Patrouille exécutée en environnement intérieur présentant un fort aliasing perceptuel. Elle a montré sa capacité à garantir les objectifs de performance Sécurité – Énergie – Localisation – Durée imposés. Les échecs observés ont pour principale origine la non prise en compte de l'incertitude de localisation lors de la commutation interactivités.Même si PANORAMA(SLED) présente encore quelques limitations elle devrait, dans les prochaines années, être étendue aux missions d'Exploration, en permettant une optimisation objective de la phase de découverte, tout en assurant la phase de récupération du robot autonome.

GNSS are widely used in localization applications. These systems have the advantage of being able to locate, at low-cost, receivers anywhere on the planet's surface without prior knowledge of the position. However, the accuracy of the provided position strongly depends on the quality of reception and on the number of signals received. And these depend on the environment around the receiver. Indeed, certain environments such as urban canyons or forests are known to be challenging because multiple phenomena such as multipath, Non-Light Of Sight (NLOS), or interference are common there. These phenomena induce an erroneous estimate of the position. In applications where the localization function does not constitute a critical function involving the safety of the overall system, this erroneous estimate only constitutes an inconvenience. But in applications for which the safety of goods or people is at stake, the tolerance of what is called the integrity risk is infinitesimal, not to say null. Moreover, in this type of application, it is not so much the position that matters but the ability to limit the unknown position error. For that, the literature proposes different possibilities of protection level calculation. The ideal protection level would be the one that limits the unknown error as closely as possible without ever underestimating it. This makes it possible to minimize hazardous operations as well as unavailability of the localization function. In this paper, we are interested in the impact of GNSS observation weighting models on the protection levels. We propose a model capable of carrying a multi-criteria and multi-parametric strategy allowing a better adaptivity to the navigation context. The encouraging experimental results show that a parametric and constrained modelling strategy of errors, from the design step, relaxes the requirements on the calculation of the protection levels. They also show the complementarity between the characterization of errors which must be concerned with the functional behaviour and a Fault Detection and Exclusion layer which is responsible for the dysfunctional behaviour.

5h International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, ISMSIT 2021 -- 21 October 2021 through 23 October 2021 -- -- 174473, Wireless sensor and actor networks (WSANs) compose of ordinary sensor networks and actor devices equipped with various capabilities. These networks are crucial technologies which are located at the communication layer of Internet of things. Actors (agents) are employed to provide decentralized control of the sensor networks. We propose an actor controlled framework for localization and clustering in sensor networks. To the best of our knowledge, our framework is the first which offers both localization and clustering within constant message complexity per node. In this structure, a mobile actor device traverses the sensor network to localize and cluster the sensor nodes. Total energy consumption of the sensor nodes using this method are reduced compared to the distributed approaches. Moreover, cluster quality of our algorithms is better than their counterparts. We show that our framework provides a suitable infrastructure for cluster-based applications in an energy efficient manner. © 2021 IEEE.

This thesis studies two aspects of a vehicle access control system which relies on the estimation of a key's location to grant access.Firstly, within the context of a triangulation-based system, we study the optimisation of the switching sequence for switched antenna-arrays.A model is given to study the estimation of the parameters of sines received by a switched array, where sensors are not necessarily sampled synchronously.This model is relevant, but not exclusive, to industrial approaches to direction of arrival estimation, such as the one proposed by Bluetooth 5.1, which serves as our reference application.From the model, Cramér-Rao lower bounds are computed, and are used to define design criteria for switching sequences that do not rely on the array's geometry.These criteria's analytical forms allow us to highlight desirable properties in switching sequences, especially in the case where the signal's frequency is unknown.Strategies to build switching sequences are proposed, and numerically evaluated using the provided criteria. Comparison of the criteria with numerical bounds on direction of arrival for common array geometries shows that they are qualitatively linked.Secondly, within the context of a time of flight based system, we propose a system for passenger detection that relies solely on the localization system's original hardware.To achieve this, we propose to use support vector machines (SVM) to classify the channel impulse responses measured between the system's transmitters.A proof of concept is designed to demonstrate feasability, and data is collected on a prototype for further evaluation.By studying the available data, invariants are identified, and processing functions are proposed to translate these invariants to the SVM in order to improve performance.One of the proposed processing is shown to give performance gains for our application through experiments., Cette thèse étudie deux aspects d'un système de contrôle d'accès de véhicule par localisation de clés.D'une part, dans le cadre d'une localisation par triangulation à l'aide de réseaux de capteurs commutés, l'optimisation de la séquence de commutation est étudiée.Un modèle est proposé pour étudier l'estimation des paramètres de sinusoïdes reçues par un réseau de capteur, dont les capteurs sont échantillonnés de manière asynchrone.Ce modèle est notamment, mais pas exclusivement, applicable à des approches industrielles telles que celle proposée par Bluetooth 5.1, qui sert d'application de référence.Du modèle sont dérivées des bornes de Cramér-Rao, qui servent à l'établissement de critères d'optimisation des instants d'échantillonnage de chaque capteur indépendants de la géométrie du réseau de capteurs.Les formes analytiques de ces critères permettent d'établir des propriétés préférables pour les instants d'échantillonnage de chaque capteur, particulièrement lorsque la fréquence des signaux reçus n'est pas connue à priori.Des stratégies sont proposées pour générer des séquences de commutation, et sont évaluées numériquement à l'aide des critères proposés. L'évolution des critères proposés est comparée à celle de bornes numériques sur l'estimation d'angle d'incidence pour des géométries populaires, illustrant un lien qualitatif entre ces critères.D'autre part, dans le cadre d'une localisation par mesure des délais de propagation en bande UWB, un système de détection de passagers reposant sur le matériel de localisation est proposé.On propose d'utiliser des machines à vecteurs-supports (SVM) pour réaliser la détection des passagers sous la forme d'une classification des réponses impulsionnelles de canal mesurées entre les transmetteurs du système de localisation de clé.Une preuve de concept et un prototype sont réalisés et utilisés pour collecter des données sur le problème et montrer la faisabilité.L'étude de ces données permet d'identifier des invariances, que l'on propose de traduire pour les SVM à travers des traitements et métriques adaptés.Les performances offertes par ces traitements sont ensuite mesurées expérimentalement, et permettent d'affirmer qu'un des traitements proposés est avantageux pour l'application choisie.

The Internet of Things (IoT) based healthcare systems usually composed of medical and environmentals ensors, remote servers, and the network. These systems focus on providing remote monitoring,disease diagnosis, and treatment progress observation. The healthcare systems in IoT domain helps inrealizing long-term economical, ubiquitous, and patient centered care systems, that result in improving treatment and patient outcomes. This research contributes to the domain by proposing a Cloud-Fog based architecture that can embrace multiple healthcare scenarios, and able to adapt dynamically with the context and status of the patients. It allows the mobility and physical activity of the patients in the environment through deployment and implementation of an appropriate Received Signal Strength(RSS) based handoff mechanism. It also proposes a mobility-aware task scheduling and allocation approach in cloud-fog computing paradigm, called MobMBAR, with the objective of minimizing the total schedule time (makespan). MobMBAR performs dynamic balanced healthcare tasks distribution between the cloud and fog devices. It is a data locality based approach that depends on changing the location where the data is computed to where it actually resides. It takes scheduling decisions considering the priorities of tasks represented in their classifications and maximum response time. To evaluate the performance, we conduct an intensive simulation study with different stationery and mobility scenarios, and compare against other state of art solutions. We measure the performance metrics: makespan, network load, energy consumption, percentage of missed tasks, latency, execution cost, number of handoffs, and resource utilization, and study the effect of varying number of tasks,number of cloud devices, handoff threshold, and percentage of mobile devices on the performance metrics.The experiments show acceptable results in terms of makespan, miss ratio, cost, latency, and networkload. In case of mobility support, it shows that missed tasks ratios doesn’t exceed one thousandths percent, and is proven to be 88% lower than state-of-the-art solutions in terms of makespanand 92% lower in terms of energy consumption. Our research also includes a realistic simulation casestudy that uses the layout of an indoor hospital building in Chicago, and it has demonstrated acceptable performance. To authenticate and secure communication between IoT device and gateways, the thesis also proposes a DTLS (Datagram Transport Layer Security) based mobility-enabled authentication scheme for IoT architecture. It ensures mutual authenticated handoff between mobile IoT devicesand visited gateways while saving additional handshakes overhead. The performance of the proposed scheme is evaluated in terms of handshake time, processing time, energy consumption, and memory overhead. The results demonstrate its feasibility for limited resource devices., L’Internet des objets (IoT) est un système de santé basé sur des capteurs médicaux et environnementaux, des serveurs à distance et le réseau. Ces systèmes se concentrent sur la surveillance à distance, le diagnostic des maladies et l’observation de l’évolution des traitements. Les systèmes de soins de santé du domaine de l’IdO contribuent à la mise en place de systèmes de soins économiques, omniprésents et centrés sur le patient à long terme, qui permettent d’améliorer les traitements et les résultats pour les patients. Cette recherche contribue au domaine en proposant une architecture basée sur le principe du brouillard nuageux qui peut englober plusieurs scenarios de soins de santé et s’adapter de manière dynamique au contexte et à l’état des patients. Elle permet la mobilité et l’activité physique des patients dans l’environnement grâce au déploiement et à la mise en œuvre d’un mécanisme de transfert approprié basé sur la force du signal reçu (RSS). Il propose également une approche de planification et d’attribution des tâches tenant compte de la mobilité dans le cadre du paradigme de l’informatique dans le brouillard, appelée MobMBAR, dans le but de minimiser le temps total de planification (makepan). MobMBAR effectue une répartition dynamique et équilibrée des tâches de soins de santé entre les dispositifs de brouillard et de nuage. Il s’agit d’une approche basée sur la localisation des données qui dépend du changement de l’endroit où les données sont calculées à l’endroit où elles résident réellement. Elle prend des décisions de planification en tenant compte des priorités des tâches représentées dans leurs classifications et du temps de réponse maximum. Pour évaluer les performances, nous menons une étude de simulation intensive avec différents scénarios de papeterie et de mobilité, et nous les comparons à d’autres solutions de pointe. Nous mesurons les paramètres de performance : la capacité de production, la charge du réseau, la consommation d’énergie, le pourcentage de tâches manquées, le temps de latence, le coût d’exécution, le nombre de transferts et l’utilisation des ressources, et nous étudions l’effet d’un nombre variable de tâches, du nombre d’appareils en nuage, du seuil de transfert et du pourcentage d’appareils mobiles sur les paramètres de performance. Les expériences montrent des résultats acceptables en termes de rendement, de taux d’échec, de coût, de latence et de charge du réseau. Dans le cas de l’assistance à la mobilité, le taux de tâches manquées ne dépasse pas un millième de pourcent, et il est prouvé qu’il est inferieur de 88 % aux solutions de pointe en termes de durée de vie et de 92 % en termes de consommation d’énergie. Notre recherche comprend également une étude de cas de simulation réaliste qui utilise l’aménagement d’un bâtiment hospitalier intérieur à Chicago, et qui a démontré des performances acceptables. Pour authentifier et sécuriser la communication entre les dispositifs IoT et les passerelles, la thèse propose également un schéma d’authentification mobile basé sur la DTLS (Datagram Transport Layer Security) pour l’architecture IoT. Il garantit un transfert mutuel authentifié entre les dispositifs IdO mobiles et les passerelles visitées tout en évitant des poignées de main supplémentaires. La performance du système proposé est évaluée en termes de temps de transfert, de temps de traitement, de consommation d’énergie et de mémoire. Les résultats démontrent sa faisabilité pour des dispositifs à ressources limitées.

Computer-aided detection, localization, and segmentation methods can help improve colonoscopy procedures. Even though many methods have been built to tackle automatic detection and segmentation of polyps, benchmarking of state-of-the-art methods still remains an open problem. This is due to the increasing number of researched computer vision methods that can be applied to polyp datasets. Benchmarking of novel methods can provide a direction to the development of automated polyp detection and segmentation tasks. Furthermore, it ensures that the produced results in the community are reproducible and provide a fair comparison of developed methods. In this paper, we benchmark several recent state-of-the-art methods using Kvasir-SEG, an open-access dataset of colonoscopy images for polyp detection, localization, and segmentation evaluating both method accuracy and speed. Whilst, most methods in literature have competitive performance over accuracy, we show that the proposed ColonSegNet achieved a better trade-off between an average precision of 0.8000 and mean IoU of 0.8100, and the fastest speed of 180 frames per second for the detection and localization task. Likewise, the proposed ColonSegNet achieved a competitive dice coefficient of 0.8206 and the best average speed of 182.38 frames per second for the segmentation task. Our comprehensive comparison with various state-of-the-art methods reveals the importance of benchmarking the deep learning methods for automated real-time polyp identification and delineations that can potentially transform current clinical practices and minimise miss-detection rates. The work of Debesh Jha is funded by the Research Council of Norway project number 263248 (Privaton). The computations in this paper were performed on equipment provided by the Experimental Infrastructure for Exploration of Exascale Computing (eX3), which is financially supported by the Research Council of Norway under contract 270053. Parts of computational resources were also used from the research supported by the National Institute for Health Research (NIHR) Oxford BRC with additional support from the Wellcome Trust Core Award Grant Number 203141/2/16/Z. The work of Sharib Ali is supported by the NIHR Oxford Biomedical Research Centre.

This thesis analyzes the impact of the COVID-19 pandemic on relationships between international and local humanitarian actors responding to the 4 August 2020 Beirut Port Explosion. The concepts of “the local”, localization, inequality, and remote management provide a theoretical framework for this analysis. Data collection for this case study research includes a review of published and grey literature, and five video interviews with staff of local and international humanitarian organizations in Beirut. Empirical findings show that local-international inequalities—in the forms of limited access, recognition,and control—have been observed in Beirut and Lebanon for decades, and persisted during the port explosion response. This research further suggests that COVID-19 has contributed to an increase in inequality, most notably by reducing the participation of local actors in humanitarian coordination meetings, and disproportionately transferring risk from international to local actors due to a reliance on remote management. Findings also show that the port explosion caused an influx of funding that was disproportionately directed to international actors, and the economic crisis created a currency devaluation that has exacerbated local-international wage disparities and threatened to limit the reach of local NGO activities. Despite the strength of the civil society—shaped by a strong education system, decades of working through crisis, and government inaction—local actors have often been excluded from humanitarian practice in Beirut and Lebanon. At the same time, findings highlight increases in equality: some local actors adapted more quickly than international actors to COVID-19 and were able to leverage their strengths to receive more funding and greater leadership in the port explosion response. These movements demonstrate adaptability in humanitarian practice that would be critically required in any future reform. This thesis concludes with two recommendations: (1) the use of remote management due to COVID-19 is likely problematic and requires further research to identify best practices; and (2) critical localization provides a useful framework to analyze and mitigate the persistence of local-international inequalities infuture humanitarian responses, and helps to find a meaningful way forward.

Location services are foreseen as one of the major IoT features in the next years, and have gained a lot of interest over the last decade from the literature of Wireless Sensors Networks, (WSN) and Vehicular Ad Hoc Networks (VANet). Impulse-Radio Ultra-Wideband (UWB), standardized in IEEE 802.15.4-2003, is currently the most performant radio positioning technology with centimeter-level accuracy and is used widely in industrial applications. It has been proven in the literature that UWB positioning is not completely tamper-proof, as various physical and link layers vulnerabilities have been identified in 802.15.4. Most of the major attacks against IR-UWB are physical-level attacks, such as Early-Detection/Late-Commit (ED/LC). Considering their cost, complexity, and sometimes lack of maturity, they are not necessarily the most realistic attacks against cheap IoT systems. On the other hand, protocol-level flaws expose IR-UWB positioning against attacks that can be mounted with limited expertise and cheap hardware. Hence, the aim of this work is to identify the most critical vulnerabilities of 802.15.4 IR-UWB, evaluate real-world attacks against UWB IPS and propose low-cost countermeasures suitable for IoT applications. An open platform for IR-UWB positioning security evaluation, SecureLoc, is part of the contributions. We propose and evaluate various spoofed acknowledgment-based attack schemes against IR-UWB. Several countermeasures, at the physical, medium access and system level, are proposed, including notably a novel weak PUF-based authentication protocol, a spoofing resilient acknowledgment scheme, a tamper-proof ranging approach, and a cooperative verification protocol for rogue node detection. All the proposed attacks and countermeasures have been implemented and evaluated on SecureLoc., Les services de localisation sont considérés comme une des fonctionnalités majeures de l’IoT dans les prochaines années, et font l’objet d’un intérêt croissant dans la littérature des réseaux de capteurs sans fil (Wireless Sensors Network (WSN)). La technologie IR-UWB (Impulse-Radio Ultra-Wideband), standardisée dans IEEE 802.15.4, est actuellement la technologie de localisation la plus performante avec une précision de l’ordre du centimètre et est largement déployée dans des applications industrielles. Il a été démontré dans la littérature que la localisation UWB n’est pas immunisée contre la falsification (tampering) ; plusieurs vulnérabilités au niveau des couches physiques et liaison de données ont été identifiées dans des travaux précédents. La plupart des attaques majeures contre l’UWB sont des attaques physiques, telles que les attaques Early-Detection/Late-commit (ED-LC).Du fait de leur coût et complexité, parfois doublé par un manque de maturité technologique, elles ne sont pas nécessairement les menaces les plus réalistes dans un contexte IoT. En revanche, des failles protocolaires au niveau de la couche liaison de données exposent l’IR-UWB à des attaques nécessitant peu d’expertise et de matériel. Par conséquent, les travaux introduits dans ce manuscrit sont consacrés à l’identification des menaces les plus critiques contre la technologie 802.15.4 IR-UWB, évaluer des attaques contre cette technologie en conditions réelles, et proposer des contre-mesures à bas coût appropriées à des applications IoT. Une plateforme dédiée à la localisation IR-UWB, SecureLoc, fait partie des contributions. Plusieurs attaques à base d’acquittements frauduleux sont proposées et évaluées. Diverses contremesures sont proposées, au niveau des couches physique, liaison de données et système, incluant notamment un protocole d’authentification physique basé sur un weak PUF, une technique d’acquittement résistante contre les usurpations d’identité, un protocole d’estimation de distance (ranging) immune contre la falsification de position et un protocole coopératif de détection des nœuds malicieux.

Colorectal cancer is one of the world leading death causes. Fortunately, an early diagnosis allows for effective treatment, increasing the survival rate. Deep learning techniques have shown their utility for increasing the adenoma detection rate at colonoscopy, but a dataset is usually required so the model can automatically learn features that characterize the polyps. In this work, we present the PICCOLO dataset, that comprises 3433 manually annotated images (2131 white-light images 1302 narrow-band images), originated from 76 lesions from 40 patients, which are distributed into training (2203), validation (897) and test (333) sets assuring patient independence between sets. Furthermore, clinical metadata are also provided for each lesion. Four different models, obtained by combining two backbones and two encoder&ndash, decoder architectures, are trained with the PICCOLO dataset and other two publicly available datasets for comparison. Results are provided for the test set of each dataset. Models trained with the PICCOLO dataset have a better generalization capacity, as they perform more uniformly along test sets of all datasets, rather than obtaining the best results for its own test set. This dataset is available at the website of the Basque Biobank, so it is expected that it will contribute to the further development of deep learning methods for polyp detection, localisation and classification, which would eventually result in a better and earlier diagnosis of colorectal cancer, hence improving patient outcomes.