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SUMMARY:PhD Defense: Zhao Zhang (Bird)
DESCRIPTION:Zhao Zhang will defend his thesis on Tuesday\, 5th July at 10am in room A006. \nHis presentation will be in English. \nRésumé : \n\nOver the past couple of decades\, there has been an increasing adoption of Internet technology in the e-learning domain\, associated with the availability of an increasing number of educational resources. Effective systems are thus needed to help learners to find useful and adequate resources\, among which recommender systems play an important role. In particular\, learning path recommender systems\, that recommend sequences of educational resources\, are highly valuable to improve learners’ learning experiences. Under this context\, this PhD Thesis focuses on the field of learning path recommender systems and the associated offline evaluation of these systems.\n\nThis PhD Thesis views the learning path recommendation task as a sequential decision problem and considers the partially observable Markov decision process (POMDP) as an adequate approach.\n\nIn the field of education\, the learners’ memory strength is a very important factor and several models of learners’ memory strength have been proposed in the literature and used to promote review in recommendations. However\, little work has been conducted for POMDP-based recommendations\, and the models proposed are complex and data-intensive. This PhD Thesis proposes POMDP-based recommendation models that manage learners’ memory strength\, while limiting the increase in complexity and data required.\n\nUnder the premise that recommending learners useful and effective learning paths is becoming more and more popular\, the evaluation of the effectiveness these recommended learning paths is still a challenging task\, that is not often addressed in the literature. Online evaluation is highly popular but it relies on the path recommendations to actual learners\, which may have dramatic implications if the recommendations are not accurate. Offline evaluation relies on static datasets of learners’ learning activities and simulates learning paths recommendations. Although easier to run\, it is difficult to accurately evaluate the effectiveness of a learning path recommendation. This tends to justify the lack of literature on this topic. To tackle this issue\, this PhD Thesis also proposes offline evaluation measures\, that are designed to be simple to be used in most of the application cases.\n\nThe recommendation models and evaluation measures the we propose are evaluated on two real learning datasets. The experiments confirm that the recommendation models proposed outperform the models from the literature\, with a limited increase in complexity\, including for a medium-size dataset. In addition\, the measures proposed actually allow to characterise and differentiate the algorithms.\n\n\nJury : \nRapporteures :\nMarie-Hélène Abel\, UTC Heudiasyc\nSylvie Calabretto\, INSA Lyon LIRIS\n\nExaminateurs :\nNicolas Gutowski\, LERIA\nDavy Monticolo\, U. Lorraine ERPI\n\nDirectrices de thèse :\nArmelle Brun\, U. Lorraine LORIA\nAnne Boyer\, U. Lorraine LORIA
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SUMMARY:PhD defense: Rémi Decelle (Adagio)
DESCRIPTION:Rémi Decelle (Adagio) will defend his thesis on Tuesday\, 5th July at 1:30 pm in room B013. \nHis presentation will be in French and is entitled « Éléments pour l’analyse et le traitement d’images : application à l’estimation de la qualité du bois ».\n \nRésumé : Dans le contexte du changement climatique et de son atténuation\, du développement de la bioéconomie circulaire\, et d’une pression accrue qui en découle sur la ressource en bois\, un des axes de recherche prioritaire est l’optimisation de la transformation de cette ressource qui peut se faire à différents niveaux.\nL’objectif est d’extraire des informations sur la qualité du bois à partir de l’analyse de sections transversales du grumes ou billons de bois en forêt ou en scierie.\nPour estimer cette qualité\, trois caractéristiques visibles peuvent être extraites : le couple aubier/duramen\, le couple moelle/centroïde et les informations relatives aux cernes (largeur moyenne\, etc.). \nDans un premier temps\, nous nous intéressons à la segmentation du duramen. Nous aborderons cette segmentation à travers des réseaux de neurones convolutifs et des couches d’attention. Nous proposons une nouvelle couche d’attention pour les réseaux de neurones utilisant la morphologie mathématique moins souvent utilisée. Les couches d’attention ont permis aux réseaux d’être plus performants en se focalisant sur les informations les plus pertinentes. \nDans le deuxième temps\, l’estimation de la position de la moelle est abordée. Nous proposons une nouvelle approche originale basée sur l’algorithme des colonies de fourmis pour estimer la position de la moelle. L’utilisation de cet algorithme permet de s’abstraire d’une étape habituelle\, à savoir l’accumulation des normales aux tangentes des cernes. \nDans une dernière partie\, nous présenterons un travail en géométrie discrète : un filtre directionnel. Il estime les segments les plus longs en tout point d’un ensemble connexe. Ce travail a pour objectif d’être appliqué dans l’estimation des caractéristiques des cernes. \nMembres du jury :\n\nDirectrices de thèse :\nIsabelle DEBLED-RENNESSON Professeure\, LORIA\, Université de Lorraine\nFleur LONGUETAUD Chargée de Recherche\, Silva\, Université de Lorraine \n\nRapporteur et Rapporteuse :\nFabien FESCHET Professeur\, LIMOS\, Université de Clermont Auvergne\nLaure TOUGNE Professeure\, LIRIS\, Université Lumière Lyon 2 \nExaminateurs:\nPhilippe BORIANNE Ingénieur de Recherche\, Cirad\nErwan KERRIEN Chercheur\, LORIA\, Université de Lorraine \nInvités/Invitées :\nBertrand KERAUTRET Professeur des universités\, LIRIS\, Université Lumière Lyon 2\nFrédéric MOTHE Chargé de Recherche\, Silva\, Université de Lorraine\nPhuc NGO Maître de Conférences\, LORIA\, Université de Lorraine
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SUMMARY:PhD defense: Pierre-Marie Junges (Resist)
DESCRIPTION:Pierre-Marie Junges (Resist) will defend his thesis on Thursday\, 7th July at 9.30am in room A008.\nHis presentation will be in French and is entitled « Évaluation à l’échelle de l’Internet de la sécurité des objets connectés ».\n\nRésumé:\n\nL’usage des objets de l’Internet des Objets (IdO) dans nos environnements personnel ou professionnel facilite nos interactions du quotidien\, mais ces derniers souffrent souvent de problèmes de sécurité. L’enjeu de cette thèse est d’évaluer la sécurité des objets IdO à l’échelle de l’Internet selon plusieurs axes. Les travaux proposés doivent satisfaire plusieurs contraintes comme le passage à l’échelle\, la gestion de l’hétérogénéité des objets IdO\, ou dans le cas d’une analyse de trafic réseau\, l’impossibilité d’intercepter les communications sans-fil d’objets IdO. Dans un premier temps\, nous nous sommes intéressés aux risques de fuite de données utilisateur introduits par les box domotiques. Dans une seconde contribution\, nous évaluons le niveau de sécurité des firmwares d’objets IdO à l’aide d’une analyse hybride de firmwares combinant une analyse statique et dynamique. Contrairement aux solutions existantes\, notre objectif n’est pas de détecter de nouvelles vulnérabilités\, mais plutôt d’analyser la composition des binaires présents dans les firmwares\, notamment par rapport à la présence de vulnérabilités connues ou à l’utilisation de versions de binaires obsolètes. À partir des informations extraites de cette analyse de firmwares\, nous définissons une méthode de fingerprinting active permettant à un attaquant d’inférer\, à partir des résultats supposés d’un scan de ports\, des propriétés précises sur un objet IdO connecté. Enfin\, nous nous sommes intéressés aux cyberattaques ciblant les objets IdO et avons défini un pot de miel à forte interaction basé sur une méthode d’émulation utilisant des firmwares d’objest IdO. Le déploiement d’un pot de miel est difficile à cause de la contrainte de furtivité que les méthodes existantes d’émulation d’objets IdO n’intègrent pas.
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SUMMARY:PhD defense: Ajinkya Kulkarni (Multispeech)
DESCRIPTION:Ajinkya Kulkarni (Multispeech) will defend his thesis on Thursday 7th July at 2pm in room C103. \nHis presentation will be in English. \nAbstract:\n\nRecently\, text-to-speech (TTS) synthesis has gained immense success in the human-computer interaction domain. Current TTS systems are monotonous due to the absence of expressivity. Expressivity in speech generally refers to suprasegmental speech characteristics represented by emotions\, speaking styles\, and the relationship between speech and gestures\, facial expressions\, etc. It seems likely that expressive speech synthesis provides the ability to improve the user experience with machines greatly. The development of an expressive TTS system heavily relies on the speech data used in training the system. The thesis aims at developing an expressive TTS system in a speaker’s voice for which only neutral speech data is available. The main focus of the thesis is to investigate deep learning approaches for exploring the disentanglement of speaker information and expressivity in a multispeaker TTS setting. The scope of the work incorporates expressivity as an emotion attribute with well-defined emotion classes.\n\nJury :\nRapporteures :\nYannis Stylianou Professeur – University of Crete\nDamien Lolive Maitre de Conférences HDR – Université de Rennes 1\n\nExaminateurs :\nMarie Tahon Maitre de Conférences – Université du Mans\nAxel Roebel Directeur de Recherches IRCAM\n\nDirectrices de thèse :\nDenis Jouvet Directeur de Recherches Inria\nVincent Colotte Maitre de Conf ́erences – Universit ́e de Lorraine
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