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© 2020 Elsevier. This manuscript version is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Conditional Restricted Boltzmann Machine (CRBM) is a promising candidate for a multidimensional system modeling that can learn a probability distribution over a set of data. It is a specific type of an artificial neural network with one input (visible) and one output (hidden) layer. Recently published works demonstrate that CRBM is a suitable mechanism for modeling multidimensional time series such as human motion, workload characterization, city traffic analysis. The process of learning and inference of these systems relies on linear algebra functions like matrix–matrix multiplication, and for higher data sets, they are very compute-intensive. In this paper, we present a configurable framework for CRBM based workloads for arbitrary large models. We show how to accelerate the learning process of CRBM with FPGAs and OpenCL, and we conduct an extensive scalability study for different model sizes and system configurations. We show significant improvement in performance/Watt for large models and batch sizes (from 1.51x up to 5.71x depending on the host configuration) when we use FPGA and OpenCL for the acceleration, and limited benefits for small models comparing to the state-of-the-art CPU solution. This work was supported by the European Research Council(ERC) under the European Union’s Horizon 2020 research andinnovation programme (grant agreements No 639595); the Min-istry of Economy of Spain under contract TIN2015-65316-P andGeneralitat de Catalunya, Spain under contract 2014SGR1051;the ICREA, Spain Academia program; the BSC-CNS Severo Ochoaprogram, Spain (SEV-2015-0493) and Intel Corporation, UnitedStates

У магістерській дисертації було розроблено метод прогнозування обсягів генерації від альтернативних джерел електроенергії у системі MicroGrid на базі штучних нейронних мереж. Було вибрано необхідний для поставленої задачі метод прогнозування і підібрано для його реалізації 2 моделі нейронних мереж: «Умовно обмежену машину Больцмана» та «Нелінійну авторегресивну модель з екзогенним входом»). В результаті моделювання було отримано такі висновки, що «Нелінійна авторегресивна модель з екзогенним входом» краще підходить для поставлених задач. Також було розроблено стартап-проект по використання даної системи. In the master's thesis was developed method of forecasting the generation volumes from alternative sources of electricity in the MicroGrid system based on artificial neural networks. The prediction method required for the task was selected its 2 neural network models implementation: “Conditional restricted Boltzmann machine” (CRBM) and “ Nonlinear Autoregressive model process with eXogenous input ” (NARX). As a result of the simulation, it was concluded that "Nonlinear autoregressive model with exogenous input" is better suited for the tasks. A startup project for using this system was also developed. В магистерской диссертации был разработан метод прогнозирования объемов генерации от альтернативных источников электроэнергии в системе MicroGrid на базе искусственных нейронных сетей. Было выбрано необходимий для поставленной задачи метод прогнозирования и подобрано для его реализации 2 модели нейронных сетей: «Условно ограниченную машину Больцмана» и «Нелинейную авторегресивную модель с экзогенным входом». В результате моделирования были получены следующие выводы, «Нелинейная авторегресивная модель с экзогенным входом» лучше подходит для поставленных задач. Также был разработан стартап-проект по использованию данной системы.

18ème Colloque International et Exposition sur la Compatibilité ÉlectroM agnétique (CEM 2016), Rennes, France, 11-/07/2016 - 13/07/2016; Une méthode permettant la visualisation directe de phénomènes de propagation dans une CRBM est proposée. Cette méthode exploite une rampe fixe de capteurs électro optiques mis en fonctionnement dans une CRBM et obserÎs continument lors de balayages en fréquence ou de rotations du brasseur de modes. Chacun de ces capteurs effectue une conversion directe entre la puissance reçue par une antenne électrique élémentaire équipant ce capteur et une énergie lumineuse émise depuis ce capteur dont la couleur varie en relation directe avec la puissance reçue par l'antenne. Une présentation de la méthode est effectuée puis sa mise en oeuvre en CRBM et son calibrage sont exposés. Des résultats expérimentaux visualisant directement l'évolution des caractéristiques de modes de résonance en fonction de la fréquence ou de la charge absorbante apportée dans la chambre ou encore de l'indépendance des mesures en fonction de la position du brasseur sont fournis.

Submitted to ICASSP 2020; International audience; We consider the problem of robust automatic speech recognition (ASR) in the context of the CHiME-3 Challenge. The proposed system combines three contributions. First, we propose a deep neural network (DNN) based multichannel speech enhancement technique, where the speech and noise spectra are estimated using a DNN based regressor and the spatial parameters are derived in an expectation-maximization (EM) like fashion. Second, a conditional restricted Boltz-mann machine (CRBM) model is trained using the obtained enhanced speech and used to generate simulated training and development datasets. The goal is to increase the similarity between simulated and real data, so as to increase the benefit of multicondition training. Finally, we make some changes to the ASR backend. Our system ranked 4th among 25 entries

In the frame of ElectroMagnetic Compatibility (EMC), the knowledge of EM immunity or susceptibility levels of on-board equipment is an important parameter to control and manage throughout the whole life of equipment. In fact, during maintenance phases of this equipment, it is important to ensure that these levels are maintained in order to guarantee its operation. To meet this need, this thesis proposes to focus on a novel and easy-to-implement experimental method for a quick diagnosis of equipment EM radiated susceptibility at high frequency.. This method is based on the observation of the harmonic frequencies radiated by an equipment device when this one is summited to a perfectly monochromatic illumination at high frequency. We make the hypothesis that the amplitude of those frequencies increases when the electronic equipment is in a dysfunction state. For this, a experimental method suitable for MSRCs has first been developed and studied to highlight the principle of this method. Then, having observed experimentally the radiation phenomenon of harmonic frequencies on several configurations of electronic cards, we have developed a 3D FDTD model to simulate the phenomenon. With this model, a modeling of the experiments was carried out and comparisons between measurements and calculations were performed. Calculation results coming from FDTD Maxwell’s equation models showed trends and functional behaviors identical to those observed in measurements which demonstrated that the proposed control method was fully viable. Regarding the modeling phase, we concentrated on models describing the operation of the logic circuit but we did not to enter into the physical description of each electronic component. Our selected applications have therefore focused on the inclusion in the Maxwell FDTD model of a digital signal represented as a series of bits, as well as the introduction of some components such as a diode and a CMOS inverter. The generalization of the proposed inverter model can be easily extended to other CMOS components such as the SRAM memories we studied in experimental tests.; Dans le domaine de la Compatibilité ElectroMagnétique (CEM), la connaissance du niveau d’immunité ou de susceptibilité d’un équipement embarqué est un paramètre important à contrôler et à gérer tout au long de sa durée de vie. En particulier, lors des opérations de maintenance de cet équipement, il est important de veiller au maintien de son niveau de susceptibilité pour garantir son fonctionnement. Pour répondre à ce besoin, les travaux de cette thèse proposent une méthode expérimentale originale de contrôle rapide et facile à mettre en oeuvre dans le cas d’essais de susceptibilité rayonnée en haute fréquence. Cette méthode est basée sur l’observation de fréquences harmoniques rayonnées par un équipement lorsque celui-ci est soumis une illumination parfaitement monochromatique en haute fréquence. Pour cela, on fait l’hypothèse que l’amplitude de ces fréquences est d’autant plus grande que l’équipement électronique est en Dysfonctionnement. Pour vérifier cette hypothèse, un dispositif expérimental adapté à une illumination en CRBM a tout d’abord été développé et étudié afin de mettre en œuvre cette méthode. Ensuite, après avoir mis en évidence sur plusieurs configurations de cartes électronique l’observation d’harmoniques, nous nous sommes intéressés à une modélisation du phénomène physique pour vérifier celui-ci par la simulation. A ce titre, une modélisation FDTD des expériences a été réalisée en 3D et une comparaison mesures/calcul a été effectuée. Ce travail a permis de montrer qu’à partir du modèle théorique des équations de Maxwell, des harmoniques identiques à celles mesurées étaient rayonnées et que la méthode de contrôle de susceptibilité rayonnée que nous proposions était donc tout à fait viable. Concernant la phase de modélisation, nous nous sommes intéressés essentiellement à représenter le fonctionnement du circuit logique et non à entrer finement dans le détail de chaque composant électronique le constituant. Pour les applications retenues, nous avons donc porté notre effort sur la prise en compte d’un signal numérique représenté sous forme d’une suite de bits, ainsi que sur l’introduction dans le modèle FDTD de Maxwell de quelques composants non linéaires comme la diode et un inverseur CMOS. La généralisation du modèle d’inverseur peut s’appliquer sans difficultés à d’autres composants CMOS, comme les mémoires de type SRAM que nous avons étudiées expérimentalement.

In the frame of ElectroMagnetic Compatibility (EMC), the knowledge of EM immunity or susceptibility levels of on-board equipment is an important parameter to control and manage throughout the whole life of equipment. In fact, during maintenance phases of this equipment, it is important to ensure that these levels are maintained in order to guarantee its operation. To meet this need, this thesis proposes to focus on a novel and easy-to-implement experimental method for a quick diagnosis of equipment EM radiated susceptibility at high frequency.. This method is based on the observation of the harmonic frequencies radiated by an equipment device when this one is summited to a perfectly monochromatic illumination at high frequency. We make the hypothesis that the amplitude of those frequencies increases when the electronic equipment is in a dysfunction state. For this, a experimental method suitable for MSRCs has first been developed and studied to highlight the principle of this method. Then, having observed experimentally the radiation phenomenon of harmonic frequencies on several configurations of electronic cards, we have developed a 3D FDTD model to simulate the phenomenon. With this model, a modeling of the experiments was carried out and comparisons between measurements and calculations were performed. Calculation results coming from FDTD Maxwell’s equation models showed trends and functional behaviors identical to those observed in measurements which demonstrated that the proposed control method was fully viable. Regarding the modeling phase, we concentrated on models describing the operation of the logic circuit but we did not to enter into the physical description of each electronic component. Our selected applications have therefore focused on the inclusion in the Maxwell FDTD model of a digital signal represented as a series of bits, as well as the introduction of some components such as a diode and a CMOS inverter. The generalization of the proposed inverter model can be easily extended to other CMOS components such as the SRAM memories we studied in experimental tests., Dans le domaine de la Compatibilité ElectroMagnétique (CEM), la connaissance du niveau d’immunité ou de susceptibilité d’un équipement embarqué est un paramètre important à contrôler et à gérer tout au long de sa durée de vie. En particulier, lors des opérations de maintenance de cet équipement, il est important de veiller au maintien de son niveau de susceptibilité pour garantir son fonctionnement. Pour répondre à ce besoin, les travaux de cette thèse proposent une méthode expérimentale originale de contrôle rapide et facile à mettre en oeuvre dans le cas d’essais de susceptibilité rayonnée en haute fréquence. Cette méthode est basée sur l’observation de fréquences harmoniques rayonnées par un équipement lorsque celui-ci est soumis une illumination parfaitement monochromatique en haute fréquence. Pour cela, on fait l’hypothèse que l’amplitude de ces fréquences est d’autant plus grande que l’équipement électronique est en Dysfonctionnement. Pour vérifier cette hypothèse, un dispositif expérimental adapté à une illumination en CRBM a tout d’abord été développé et étudié afin de mettre en œuvre cette méthode. Ensuite, après avoir mis en évidence sur plusieurs configurations de cartes électronique l’observation d’harmoniques, nous nous sommes intéressés à une modélisation du phénomène physique pour vérifier celui-ci par la simulation. A ce titre, une modélisation FDTD des expériences a été réalisée en 3D et une comparaison mesures/calcul a été effectuée. Ce travail a permis de montrer qu’à partir du modèle théorique des équations de Maxwell, des harmoniques identiques à celles mesurées étaient rayonnées et que la méthode de contrôle de susceptibilité rayonnée que nous proposions était donc tout à fait viable. Concernant la phase de modélisation, nous nous sommes intéressés essentiellement à représenter le fonctionnement du circuit logique et non à entrer finement dans le détail de chaque composant électronique le constituant. Pour les applications retenues, nous avons donc porté notre effort sur la prise en compte d’un signal numérique représenté sous forme d’une suite de bits, ainsi que sur l’introduction dans le modèle FDTD de Maxwell de quelques composants non linéaires comme la diode et un inverseur CMOS. La généralisation du modèle d’inverseur peut s’appliquer sans difficultés à d’autres composants CMOS, comme les mémoires de type SRAM que nous avons étudiées expérimentalement.

9 pages; Pour pouvoir maîtriser l'interprétation des résultats d'essais de compatibilité electromagnétique (CEM) en chambres réverbérantes à brassage de modes, il faut maîtriser la nature du champ et ses couplages dans les différents environnements de test et réel. La nature du champ ne peut être comprise qu'en abordant ses propriétés quantiques. Cette étude permet d'éclaircir des points restant obscurs dans une description classique. Ensuite, la relecture de l'équation de Poynting et des réflexions sur ce vecteur permettent de voir le lien entre les différentes formes d'énergie et les différentes natures du champ y correspondant. L'établissement de l'équation du problème complet met en évidence la façon dont ces différents aspects du champ peuvent intervenir dans un certain problème. Ce dernier résultat peut servir de base à des études théoriques plus poussées.

This Ph.D thesis deals with computing a full methodology to simulate the behaviour of Mode Stirred Reverberation Chambers (MSRCs). With this test facility, immunity and susceptibility experiments for electronic devices may be achieved in the domain of electromagnetic compatibility (EMC). The aim of these works is to propose a numerical modelling of MSRC which takes into account as many real characteristics as possible. The FDTD method is used to solve Maxwell's equations. The geometrical characteristics of MSRC devices are applied in the numerical domain with the help of digital geometry ; it enables to control the topologic properties of tridimensional meshes. The intrinsic characteristics (MSRC losses) are integrated in a post treatment process involving a specific filter. The influence of the source on the numerical incident power is carefully detailled. Eventually, these works end with a comparison between numerical and experimental results based upon normative and statistic criteria.; Cette thèse concerne le développement d'une méthodologie pour la modélisation numérique de chambres réverbérantes à brassage de mode (CRBMs). Ce moyen d'essai est utilisé pour les mesures en immunité et en émission de systèmes électroniques dans le domaine de la compatibilité électromagnétique (CEM). L'objectif de ces travaux consiste à proposer une modélisation numérique qui prend en compte un maximum de caractéristiques réelles des CRBMs. L'outil numérique utilisé pour la résolution des équations de Maxwell est la méthode des différences finies dans le domaine temporel. Les caractéristiques géométriques des équipements présents dans les CRBMs sont retranscrites dans le domaine numérique à l'aide de la géométrie discrète qui contrairement aux mailleurs commerciaux permet de contrôler les propriétés topologiques des maillages tridimensionnels obtenus. Les caractéristiques intrinsèques (le facteur de qualité essentiellement) sont intégrées a posteriori via un filtre spécifique appliqué aux solutions temporelles sans perte. Une étude approfondie de l'influence de la source (position, type....) sur la puissance numérique injectée est également présente. Enfin, ces travaux de thèse se concluent par une confrontation directe entre des résultats numériques et expérimentaux suivant les critères normatifs et statistiques actuels.

The complexity of resource usage and power consumption on cloud-based applications makes the understanding of application behavior through expert examination difficult. The difficulty increases when applications are seen as “black boxes,” where only external monitoring can be retrieved. Furthermore, given the different amount of scenarios and applications, automation is required. Here, we examine and model application behavior by finding behavior phases. We use conditional restricted Boltzmann machines (CRBMs) to model time-series containing resources traces measurements like CPU, memory, and IO. CRBMs can be used to map a given historic window of trace behavior into a single vector. This low dimensional and time-aware vector can be passed through clustering methods, from simplistic ones like k -means to more complex ones like those based on hidden Markov models. We use these methods to find phases of similar behavior in the workloads. Our experimental evaluation shows that the proposed method is able to identify different phases of resource consumption across different workloads. We show that the distinct phases contain specific resource patterns that distinguish them. This project received funding from the European Research Council (ERC) under the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme (grant agreement No 639595). It is also partially supported by the Ministry of Economy of Spain under contract TIN2015-65316-P and Generalitat de Catalunya under contract 2014SGR1051, by the ICREA Academia program, and by the BSC-CNS Severo Ochoa program (SEV-2015-0493).