1 Avril - 7 Avril


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Mardi 2 Avril
Heure: 14:00 - 17:00
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: A set of triangulations of manifolds in arbitrary dimensions from multi-graphs with colored edges
Description: Valentin Bonzom I will talk about families of triangulations of manifolds in arbitrary dimensions which can be represented by multi-graphs with colored edges.I will focus on an important family of such triangulations, called melonic triangulations, which controls the behavior of integrals over random tensors (a promising approach to quantum gravity). These integrals can be solved by an exact counting of the melonic triangulations. If time permits, I will describe the relation to loop models on random planar maps, and also an interesting family of colored triangulations related to meanders.
Jeudi 4 Avril
Heure: 12:30 - 13:30
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Classification croisée par approximations matricielles
Description: Lazhar Labiod Ce travail présente le problème de la classification croisée sous la forme d'un problème d'optimisation algébrique. Il propose trois approximations matricielles diachroniques pour le problème de minimisation de la fonction objective du double k-means. La première approximation consiste en la recherche de la meilleure approximation au sens de la norme de Frobenius via une SVD, la seconde est basée sur une tri-factorisation de matrice non négative et la troisième est une approximation par matrice bi-stochastique.
Vendredi 5 Avril
Heure: 10:30 - 11:30
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: LegalruleML pour la validation de normes juridiques dans le cadre d'un projet de brevet
Description: Naouel Karam Les revendications d'un brevet sont soumis à des tests de conformité
spécifiques à chaque système de brevet. Ces normes sont décrites en
langage naturel et peuvent être interprétées de différentes manières.
Dans le cadre de ce travail, nous proposons une formalisation des
directives applicables dans le système de brevet américain. Nous avons
choisi d'utiliser LegalRuleML, un standard XML pour la représentation
d'information légale basé sur RuleML. Afin de prendre en compte la
sémantique des normes, ce dernier est couplé à un traitement du langage
naturel et une annotation ontologique. Le raisonnement à base de règles
est ensuite transféré au moteur de règles Prova.