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Dissertations / Theses on the topic 'Adaptation de domaines'

Author: Grafiati
Published: 19 October 2024
Last updated: 31 July 2025

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Fernandes, Montesuma Eduardo. "Multi-Source Domain Adaptation through Wasserstein Barycenters." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG045.

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Abstract:
Les systèmes d'apprentissage automatique fonctionnent sous l'hypothèse que les conditions d'entraînement et de test ne changent pas. Néanmoins, cette hypothèse est rarement vérifiée en pratique. En conséquence, le système est entraîné avec des données qui ne sont plus représentatives des données sur lesquelles il sera testé : la mesure de probabilité des données évolue entre les périodes d'entraînement et de test. Ce scénario est connu dans la littérature sous le nom de décalage de distribution entre deux domaines : une source et une cible. Une généralisation évidente de ce problème considère
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Lévesque-Gravel, Anick. "Adaptation de la formule de Schwarz-Christoffel aux domaines multiplement connexes." Master's thesis, Université Laval, 2015. http://hdl.handle.net/20.500.11794/26169.

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Abstract:
Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2015-2016<br>La formule de Schwarz–Christoffel permet de trouver une transformation conforme entre un domaine polygonal et un disque. Par contre, cette formule ne s’applique qu’aux domaines simplement connexes. Récemment, Darren Crowdy a obtenu une généralisation de cette formule pour les domaines multiplement connexes. Celle-ci envoie des domaines circulaires sur des domaines polygonaux. Ce mémoire vise à faire la démonstration de la formule développée par Crowdy. Pour ce faire, il faudra définir la fonction de Schottky
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3

Meftah, Sara. "Neural Transfer Learning for Domain Adaptation in Natural Language Processing." Thesis, université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG021.

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Abstract:
Les méthodes d’apprentissage automatique qui reposent sur les Réseaux de Neurones (RNs) ont démontré des performances de prédiction qui s'approchent de plus en plus de la performance humaine dans plusieurs applications du Traitement Automatique de la Langue (TAL) qui bénéficient de la capacité des différentes architectures des RNs à généraliser à partir des régularités apprises à partir d'exemples d'apprentissage. Toutefois, ces modèles sont limités par leur dépendance aux données annotées. En effet, pour être performants, ces modèles neuronaux ont besoin de corpus annotés de taille importante
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Marchand, Morgane. "Domaines et fouille d'opinion : une étude des marqueurs multi-polaires au niveau du texte." Thesis, Paris 11, 2015. http://www.theses.fr/2015PA112026/document.

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Abstract:
Cette thèse s’intéresse à l’adaptation d’un classifieur statistique d’opinion au niveau du texte d’un domaine à un autre. Cependant, nous exprimons notre opinion différemment selon ce dont nous parlons. Un même mot peut ne pas désigner pas la même chose ou bien ne pas avoir la même connotation selon le thème de la discussion. Si ces mots ne sont pas détectés, ils induiront des erreurs de classification.Nous appelons donc marqueurs multi-polaires des mots ou bigrammes dont la présence indique une certaine polarité du texte entier, différente selon le domaine du texte. Cette thèse est consacrées
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Passerieux, Emilie. "Corrélation entre l'organisation spatiale du perimysium et des domaines subcellulaires des fibres musculaires squelettiques : implication dans la transmission latérale des forces et conséquences possibles sur les adaptations du muscle à l'exercice physique." Bordeaux 2, 2006. http://www.theses.fr/2006BOR21358.

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Abstract:
Nous avons exploré la possibilité qu’une fraction du tissu conjonctif intramusculaire, le périmysium soit impliqué dans les mécanismes qui sont à l’origine des adaptations musculaires. Pour cela, nous avons montré dans le muscle squelettique Flexor carpi radialis de bœuf que le périmysium transmet latéralement les forces de la contraction musculaire depuis les fibres musculaires jusqu’aux tendons. D’autre part, nous avons montré que sa répartition spatiale correspond à la surface des fibres musculaires à la répartition des intégrines et à la présence des cellules satellites et dans les fibres
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Delaforge, Elise. "Dynamique structurale et fonctionnelle du domaine C-terminal de la protéine PB2 du virus de la grippe A." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015GREAV037/document.

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Abstract:
La capacité du virus de la grippe aviaire à traverser la barrière des espèces et à devenir fortement pathogène chez les mammifères est un problème majeur de santé publique. Chez les oiseaux, la réplication a lieu dans l'intestin, à 4C, tandis que chez les humains elle a lieu dans l'appareil respiratoire, plus froid, à 33C. Il a été montré que l'adaptation à la température du virus de la grippe a lieu par de nombreuses mutations de la polymérase virale, notamment dans le domaine 627-NLS situé en C-terminal de la protéine PB2. Ce domaine est impliqué dans l'adaptation à l'hôte et interagit avec
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Lopez, Rémy. "Adaptation des méthodes “statistical energy analysis” (sea) aux problèmes d'électromagnétisme en cavités." Toulouse 3, 2006. http://www.theses.fr/2006TOU30045.

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Abstract:
Modéliser des phénomènes électromagnétiques par des méthodes déterministes requiert une division du volume étudié en éléments discrets dont la taille est de l'ordre du dixième de la longueur d'onde. La demande en ressource informatique augmente donc avec la fréquence. De plus, compte tenu de la complexité des problèmes et des incertitudes sur les données d'entrées, il devient illusoire de réaliser un calcul déterministe pour chaque variable analysée. De nouvelles méthodes, dites énergétiques, sont développées pour étudier les systèmes grands devant la longueur d'onde. Elles permettent d'estime
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8

Sidibe, Mamadou Gouro. "Métrologie des services audiovisuels dans un contexte multi-opérateurs et multi-domaines réseaux." Versailles-St Quentin en Yvelines, 2010. http://www.theses.fr/2010VERS0068.

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Abstract:
L’accès aux services multimédia via des réseaux et terminaux hétérogènes est en constante augmentation, alors que la garantie de la qualité de service (QoS) de bout-en-bout reste un défi. Relever ce défi nécessite de déployer de nouvelles architectures de gestion incluant des agents surveillant les paramètres réseaux (NQoS), ainsi que la Qualité d’Expérience (QoE) de l'utilisateur. Nous proposons un Contrôleur Intégré de Gestion de QoS permettant un efficace approvisionnement, surveillance et adaptation des services vidéo basés sur la norme MPEG-21. Ensuite, nous proposons une solution de métr
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Rouquet, Géraldine. "Etude du rôle de l'opéron métabolique frz dans la virulence d'escherichia coli et dans son adaptation aux conditions environnementales." Thesis, Tours, 2010. http://www.theses.fr/2010TOUR4008.

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Abstract:
L’opéron métabolique frz code les sous-unités d’un transporteur PTS de la sous-famille du fructose, un activateur transcriptionnel des systèmes PTS de la famille MgA (FrzR), deux cétoses-1,6-bisphosphate aldolases de type II, une kinase spécifique des sucres (famille ROK) et une protéine de la superfamille des cupines. Il est fortement associé aux souches d’Escherichia coli à virulence extra-intestinale. Nous avons montré qu’il procure un avantage aux bactéries lors de conditions de stress (peu d’oxygène, phase stationnaire de croissance, croissance dans le sérum et l’intestin) et qu’il est im
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Alqasir, Hiba. "Apprentissage profond pour l'analyse de scènes de remontées mécaniques : amélioration de la généralisation dans un contexte multi-domaines." Thesis, Lyon, 2020. http://www.theses.fr/2020LYSES045.

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Abstract:
Nous présentons notre travail sur la sécurité des télésièges par des techniques d'apprentissage profond dans le cadre du projet Mivao, qui vise à développer un système de vision par ordinateur qui acquiert des images de la station d'embarquement du télésiège, analyse les éléments essentiels et détecte les situations dangereuses. Dans ce scénario, nous avons différents télésièges répartis sur différentes stations de ski, avec une grande diversité de conditions d'acquisition et de géométries . Lorsque le système est installé pour un nouveau télésiège, l'objectif est d'effectuer une analyse de sc
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Ciobanu, Oana Alexandra. "Méthode de décomposition de domaine avec adaptation de maillage en espace-temps pour les équations d'Euler et de Navier-Stockes." Thesis, Paris 13, 2014. http://www.theses.fr/2014PA132052/document.

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Abstract:
En mécanique des fluides, la simulation de phénomènes physiques de plus en plus complexes, en particulier instationnaires, nécessite des systèmes d’équations à nombre très élevé de degrés de liberté. Sous leurs formes originales, ces problèmes sont coûteux en temps CPU et ne permettent pas de faire une simulation sur une grande échelle de temps. Une formulation implicite, similaire à une méthode de Schwarz, avec une parallélisation simple par blocs et raccord explicite aux interfaces ne suffit plus à la résolution d’un tel système. Des méthodes de décomposition des domaines plus élaborées, ada
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El, Boukkouri Hicham. "Domain adaptation of word embeddings through the exploitation of in-domain corpora and knowledge bases." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG086.

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Abstract:
Il existe, à la base de la plupart des systèmes de TAL, des représentations numériques appelées « plongements lexicaux » qui permettent à la machine de traiter, d'interagir avec et, dans une certaine mesure, de comprendre le langage humain. Ces plongements lexicaux nécessitent une quantité importante de textes afin d'être entraînés correctement, ce qui conduit souvent les praticiens du TAL à collecter et fusionner des textes provenant de sources multiples, mélangeant souvent différents styles et domaines (par exemple, des encyclopédies, des articles de presse, des articles scientifiques, etc.)
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Sandu, Oana. "Domain adaptation for summarizing conversations." Thesis, University of British Columbia, 2011. http://hdl.handle.net/2429/33932.

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Abstract:
The goal of summarization in natural language processing is to create abridged and informative versions of documents. A popular approach is supervised extractive summarization: given a training source corpus of documents with sentences labeled with their informativeness, train a model to select sentences from a target document and produce an extract. Conversational text is challenging to summarize because it is less formal, its structure depends on the modality or domain, and few annotated corpora exist. We use a labeled corpus of meeting transcripts as the source, and attempt to summa
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Htike, Kyaw Kyaw. "Domain adaptation for pedestrian detection." Thesis, University of Leeds, 2014. http://etheses.whiterose.ac.uk/7290/.

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Abstract:
Object detection is an essential component of many computer vision systems. The increase in the amount of collected digital data and new applications of computer vision have generated a demand for object detectors for many different types of scenes digitally captured in diverse settings. The appearance of objects captured across these different scenarios can vary significantly, causing readily available state-of-the-art object detectors to perform poorly in many of the scenes. One solution is to annotate and collect labelled data for each new scene and train a scene-specific object detector th
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Rahman, MD Hafizur. "Domain adaptation for speaker verification." Thesis, Queensland University of Technology, 2018. https://eprints.qut.edu.au/116511/1/MD%20Hafizur_Rahman_Thesis.pdf.

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Abstract:
This PhD research developed new approaches to address speaker recognition system development using limited development data. Investigations in this program focused on finding the minimum in-domain data requirements for an i-vector PLDA system, leading to unsupervised and supervised methods for compensating domain mismatch from the training data to improve the current state of the art i-vector PLDA system speaker verification system.
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Rahman, Mohammad Mahfujur. "Deep domain adaptation and generalisation." Thesis, Queensland University of Technology, 2020. https://eprints.qut.edu.au/205619/1/Mohammad%20Mahfujur_Rahman_Thesis.pdf.

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Abstract:
This thesis addresses a critical problem in computer vision of dealing with dataset bias between source and target environments. Variations in image data can arise from multiple factors including contrasts in picture quality (shading, brightness, colour, resolution, and occlusion), diverse backgrounds, distinct circumstances, changes in camera viewpoint, and implicit heterogeneity of the samples themselves. This research developed strategies to address this domain shift problem for the object recognition task. Several domain adaptation and generalization approaches based on deep neural network
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Rubino, Raphaël. "Traduction automatique statistique et adaptation à un domaine spécialisé." Phd thesis, Université d'Avignon, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00879945.

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Abstract:
Nous avons observé depuis plusieurs années l'émergence des approches statistiques pour la traduction automatique. Cependant, l'efficacité des modèles construits est soumise aux variabilités inhérentes au langage naturel. Des études ont montré la présence de vocabulaires spécifique et général composant les corpus de textes de domaines spécialisés. Cette particularité peut être prise en charge par des ressources terminologiques comme les lexiques bilingues.Toutefois, nous pensons que si le vocabulaire est différent entre des textes spécialisés ou génériques, le contenu sémantique et la structure
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Cardace, Adriano. "Learning Features Across Tasks and Domains." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/20050/.

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Abstract:
The absence of in-domain labeled data hinders the applicability of powerful deep neural networks. Unsupervised Domain Adaptation (UDA) methods have emerged to exploit such models even when labeled data is not available in the target domain. All these techniques aim to reduce the distribution shift problem that afflicts these models when trained on one dataset and tested in a different one. However, most of the works, do not consider relationships among tasks to further boost performances. In this thesis, we study a recent method called AT/DT (Across Tasks Domain Transfer), that seeks to apply
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Saporta, Antoine. "Domain Adaptation for Urban Scene Segmentation." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS115.

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Abstract:
Cette thèse attaque certains des verrous scientifiques des systèmes de perception à base de réseaux de neurones des véhicules autonomes. Une classe d'outils abordée dans cette thèse pour limiter les besoins de données étiquetées est celle de l'adaptation de domaine. Celle-ci permet la généralisation à des données dites cibles qui partagent des structures avec les données annotées dites sources permettant la supervision mais qui suivent néanmoins une distribution statistique différente. D'abord, nous étudions l'introduction d'information privilégiée dans les données sources, par exemple des ann
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Xu, Jiaolong. "Domain adaptation of deformable part-based models." Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2015. http://hdl.handle.net/10803/290266.

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Abstract:
La detecció de vianants és crucial per als sistemes d’assistència a la conducció (ADAS). Disposar d’un classificador precís és fonamental per a un detector de vianants basat en visió. Al entrenar un classificador, s’assumeix que les característiques de les dades d’entrenament segueixen la mateixa distribució de probabilitat que la de les dades de prova. Tot i això, a la pràctica, aquesta assumpció pot no complir-se per diferents causes. En aquests casos, en la comunitat de visió per computador és cada cop més comú utilitzar tècniques que permeten adaptar els classificadors existents del
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Shahabuddin, Sharmeen. "Compressed Domain Spatial Adaptation of H264 Videos." Thesis, University of Ottawa (Canada), 2010. http://hdl.handle.net/10393/28787.

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Abstract:
A gigantic amount of multimedia contents is readily available for an ever growing consumer base at present due to advances in video coding technology and standardization along with rapid improvements of storage capacity and computing power. However, today's pervasive media environment which includes heterogeneous terminals and networks presents a serious obstacle in achieving seamless access to these contents. Storing individual content in several formats taking into account a wide variety of possible user preferences and resource constraints or adapting the content on the fly by cascaded deco
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Herndon, Nic. "Domain adaptation algorithms for biological sequence classification." Diss., Kansas State University, 2016. http://hdl.handle.net/2097/35242.

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Abstract:
Doctor of Philosophy<br>Department of Computing and Information Sciences<br>Doina Caragea<br>The large volume of data generated in the recent years has created opportunities for discoveries in various fields. In biology, next generation sequencing technologies determine faster and cheaper the exact order of nucleotides present within a DNA or RNA fragment. This large volume of data requires the use of automated tools to extract information and generate knowledge. Machine learning classification algorithms provide an automated means to annotate data but require some of these data to be manuall
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Shu, Le. "Graph and Subspace Learning for Domain Adaptation." Diss., Temple University Libraries, 2015. http://cdm16002.contentdm.oclc.org/cdm/ref/collection/p245801coll10/id/363757.

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Abstract:
Computer and Information Science<br>Ph.D.<br>In many practical problems, given that the instances in the training and test may be drawn from different distributions, traditional supervised learning can not achieve good performance on the new domain. Domain adaptation algorithms are therefore designed to bridge the distribution gap between training (source) data and test (target) data. In this thesis, I propose two graph learning and two subspace learning methods for domain adaptation. Graph learning methods use a graph to model pairwise relations between instances and then minimize the domain
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Di, Bella Laura. "Women's adaptation to STEM domains : generalised effects on judgement and cognition." Thesis, University of Kent, 2013. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.654096.

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Abstract:
The chronic underrepresentation of women in STEM (Science, Technology, Engineering and Maths) fields is a recognised, and widely investigated, social issue. This thesis reports a programme of research testing whether women's experience in STEM can have a psychological impact that extends beyond their academic domain. Four studies examined the differential effects of counter-stereotypical experiences on women from STEM and non-STEM fields. Results provided only partial support to the hypothesis, with two studies detecting a differential effect of exposure to counter-stereotypical priming, and t
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Selvaggi, Kevin. "Synthetic-to-Real Domain Adaptation for Autonomous Driving." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020.

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Abstract:
Questa tesi rappresenta il risultato di un tirocinio svolto presso il reparto di test di Siemens Industry Software NV Leuven, in Belgio. Il primo obiettivo è stato quello di avere una visione generale sul settore della guida autonoma e delle relative tecnologie: si presenta quindi un'analisi della letteratura. Il campo è stato quindi ristretto ai riconoscitori di oggetti 2D che utilizzano sensori automotive come dispositivi di input. Dopo uno studio dello stato dell'arte di architetture di reti neurali e dei corrispondenti dataset usati per l'allenamento in questo settore, la domanda di
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Sopova, Oleksandra. "Domain adaptation for classifying disaster-related Twitter data." Kansas State University, 2017. http://hdl.handle.net/2097/35388.

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Abstract:
Master of Science<br>Department of Computing and Information Sciences<br>Doina Caragea<br>Machine learning is the subfield of Artificial intelligence that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed, as it was defined by Arthur Samuel - the American pioneer in the field of computer gaming and artificial intelligence who was born in Emporia, Kansas. Supervised Machine Learning is focused on building predictive models given labeled training data. Data may come from a variety of sources, for instance, social media networks. In our research, we use Twitter data, spec
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Thornström, Johan. "Domain Adaptation of Unreal Images for Image Classification." Thesis, Linköpings universitet, Datorseende, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-165758.

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Abstract:
Deep learning has been intensively researched in computer vision tasks like im-age classification. Collecting and labeling images that these neural networks aretrained on is labor-intensive, which is why alternative methods of collecting im-ages are of interest. Virtual environments allow rendering images and automaticlabeling,  which could speed up the process of generating training data and re-duce costs.This  thesis  studies  the  problem  of  transfer  learning  in  image  classificationwhen the classifier has been trained on rendered images using a game engine andtested on real images. Th
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Shah, Darsh J. (Darsh Jaidip). "Multi-source domain adaptation with mixture of experts." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2019. https://hdl.handle.net/1721.1/121741.

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Abstract:
Thesis: S.M., Massachusetts Institute of Technology, Department of Electrical Engineering and Computer Science, 2019<br>Cataloged from PDF version of thesis.<br>Includes bibliographical references (pages 35-37).<br>We propose a mixture-of-experts approach for unsupervised domain adaptation from multiple sources. The key idea is to explicitly capture the relationship between a target example and different source domains. This relationship, expressed by a point-to-set metric, determines how to combine predictors trained on various domains. The metric is learned in an unsupervised fashion using m
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Yang, Baoyao. "Distribution alignment for unsupervised domain adaptation: cross-domain feature learning and synthesis." HKBU Institutional Repository, 2018. https://repository.hkbu.edu.hk/etd_oa/556.

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Abstract:
In recent years, many machine learning algorithms have been developed and widely applied in various applications. However, most of them have considered the data distributions of the training and test datasets to be similar. This thesis concerns on the decrease of generalization ability in a test dataset when the data distribution is different from that of the training dataset. As labels may be unavailable in the test dataset in practical applications, we follow the effective approach of unsupervised domain adaptation and propose distribution alignment methods to improve the generalization abil
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Roy, Subhankar. "Learning to Adapt Neural Networks Across Visual Domains." Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2022. http://hdl.handle.net/11572/354343.

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Abstract:
In the field of machine learning (ML) a very commonly encountered problem is the lack of generalizability of learnt classification functions when subjected to new samples that are not representative of the training distribution. The discrepancy between the training (a.k.a. source) and test (a.k.a.target) distributions are caused by several latent factors such as change in appearance, illumination, viewpoints and so on, which is also popularly known as domain-shift. In order to make a classifier cope with such domain-shifts, a sub-field in machine learning called domain adaptation (DA) has emer
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Hatzichristou, Chryse, and Diether Hopf. "School adaptation of Greek children after remigration : age differences in multiple domains." Universität Potsdam, 1995. http://opus.kobv.de/ubp/volltexte/2009/1687/.

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Abstract:
The aim of the study is to explore the patterns of adjustment of Greek remigrant children (coming from the former Federal Republic of Germany) as compared to their peers in the Greek public schools. Teacher, peer, and self-ratings were used and achievement data were obtained. The sample consisted of two age groups, elementary and secondary school students of public schools in Greece. The remigrant students were divided into two groups ("early return" and "late return") based on the year of return to Greece, and the control group consisted of all the classmates of the students. Return students
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Palm, Myllylä Johannes. "Domain Adaptation for Hypernym Discovery via Automatic Collection of Domain-Specific Training Data". Thesis, Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-157693.

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Abstract:
Identifying semantic relations in natural language text is an important component of many knowledge extraction systems. This thesis studies the task of hypernym discovery, i.e discovering terms that are related by the hypernymy (is-a) relation. Specifically, this thesis explores how state-of-the-art methods for hypernym discovery perform when applied in specific language domains. In recent times, state-of-the-art methods for hypernym discovery are mostly made up by supervised machine learning models that leverage distributional word representations such as word embeddings. These models require l
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Donati, Lorenzo. "Domain Adaptation through Deep Neural Networks for Health Informatics." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017. http://amslaurea.unibo.it/14888/.

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Abstract:
The PreventIT project is an EU Horizon 2020 project aimed at preventing early functional decline at younger old age. The analysis of causal links between risk factors and functional decline has been made possible by the cooperation of several research institutes' studies. However, since each research institute collects and delivers different kinds of data in different formats, so far the analysis has been assisted by expert geriatricians whose role is to detect the best candidates among hundreds of fields and offer a semantic interpretation of the values. This manual data harmonization approac
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Margineanu, Elena. "Institutional adaptation in environmental domain: the case of Moldova." Thesis, Тернопіль: Вектор, 2020. http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/41786.

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Abstract:
Environment currently, more than ever, receives high attention as (for example) scandalous cases of disturbed ecosystem due to negligent waste management system are widely distributed through media and social channels. Even if we are making abstraction of social activists that protest against, as they claim, climate change, it is true that most governments acknowledge the pressure to introduce new measures and tools for tackling environmental issues with its broad spectrum of sub-domains.
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Manamasa, Krishna Himaja. "Domain adaptation from 3D synthetic images to real images." Thesis, Blekinge Tekniska Högskola, Institutionen för datavetenskap, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:bth-19303.

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Abstract:
Background. Domain adaptation is described as, a model learning from a source data distribution and performing well on the target data. This concept, Domain adaptation is applied to assembly-line production tasks to perform an automatic quality inspection. Objectives. The aim of this master thesis is to apply this concept of 3D domain adaptation from synthetic images to real images. It is an attempt to bridge the gap between different domains (synthetic and real point cloud images), by implementing deep learning models that learn from synthetic 3D point cloud (CAD model images) and perform wel
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Liu, Ye. "Application of Convolutional Deep Belief Networks to Domain Adaptation." The Ohio State University, 2014. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1397728737.

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Chinea, Ríos Mara. "Advanced techniques for domain adaptation in Statistical Machine Translation." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de València, 2019. http://hdl.handle.net/10251/117611.

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Abstract:
[ES] La Traducción Automática Estadística es un sup-campo de la lingüística computacional que investiga como emplear los ordenadores en el proceso de traducción de un texto de un lenguaje humano a otro. La traducción automática estadística es el enfoque más popular que se emplea para construir estos sistemas de traducción automáticos. La calidad de dichos sistemas depende en gran medida de los ejemplos de traducción que se emplean durante los procesos de entrenamiento y adaptación de los modelos. Los conjuntos de datos empleados son obtenidos a partir de una gran variedad de fuentes y en mucho
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Radhakrishnan, Saieshwar. "Domain Adaptation of IMU sensors using Generative Adversarial Networks." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-286821.

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Abstract:
Autonomous vehicles rely on sensors for a clear understanding of the environment and in a heavy duty truck, the sensors are placed at multiple locations like the cabin, chassis and the trailer in order to increase the field of view and reduce the blind spot area. Usually, these sensors perform best when they are stationary relative to the ground, hence large and fast movements, which are quite common in a truck, may lead to performance reduction, erroneous data or in the worst case, a sensor failure. This enforces a need to validate the sensors before using them for making life-critical decisi
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Zhang, Xinwen. "Multi-modality Medical Image Segmentation with Unsupervised Domain Adaptation." Thesis, The University of Sydney, 2022. https://hdl.handle.net/2123/29776.

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Abstract:
Advances in medical imaging have greatly aided in providing accurate and fast medical diagnosis, followed by recent deep learning developments enabling the efficient and cost-effective analysis of medical images. Among different image processing tasks, medical segmentation is one of the most crucial aspects because it provides the class, location, size, and shape of the subject of interest, which is invaluable and essential for diagnostics. Nevertheless, acquiring annotations for training data usually requires expensive manpower and specialised expertise, making supervised training difficult.
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Tian, Tian. "Domain Adaptation and Model Combination for the Annotation of Multi-source, Multi-domain Texts." Thesis, Paris 3, 2019. http://www.theses.fr/2019PA030003.

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Abstract:
Internet propose aujourd’hui aux utilisateurs de services en ligne de commenter, d’éditer et de partager leurs points de vue sur différents sujets de discussion. Ce type de contenu est maintenant devenu la ressource principale pour les analyses d’opinions sur Internet. Néanmoins, à cause des abréviations, du bruit, des fautes d’orthographe et toutes autres sortes de problèmes, les outils de traitements automatiques des langues, y compris les reconnaisseurs d’entités nommées et les étiqueteurs automatiques morphosyntaxiques, ont des performances plus faibles que sur les textes bien-formés (Ritt
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Vázquez, Bermúdez David. "Domain Adaptation of Virtual and Real Worlds for Pedestrian Detection." Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2013. http://hdl.handle.net/10803/125977.

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Abstract:
La detección de peatones es clave para muchas aplicaciones como asistencia al conductor, video vigilancia o multimedia. Los mejores detectores se basan en clasificadores basados en modelos de apariencia entrenados con ejemplos anotados. Sin embargo, el proceso de anotación es una tarea intensiva y subjetiva cuando es llevada a cabo por personas. Por ello, vale la pena minimizar la intervención humana en dicha tarea mediante el uso de herramientas computacionales como los mundos virtuales porque con ellos podemos obtener anotaciones variadas y precisas de forma rápida. Sin embargo, el uso de es
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Ruberg, Anders. "Frequency Domain Link Adaptation for OFDM-based Cellular Packet Data." Thesis, Linköping University, Department of Electrical Engineering, 2006. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-6328.

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Abstract:
<p>In order to be competitive with emerging mobile systems and to satisfy the ever growing request for higher data rates, the 3G consortium, 3rd Generation Partnership Project (3GPP), is currently developing concepts for a long term evolution (LTE) of the 3G standard. The LTE-concept at Ericsson is based on Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) as downlink air interface. OFDM enables the use of frequency domain link adaptation to select the most appropriate transmission parameters according to current channel conditions, in order to maximize the throughput and maintain the delay at
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XIAO, MIN. "Generalized Domain Adaptation for Sequence Labeling in Natural Language Processing." Diss., Temple University Libraries, 2016. http://cdm16002.contentdm.oclc.org/cdm/ref/collection/p245801coll10/id/391382.

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Abstract:
Computer and Information Science<br>Ph.D.<br>Sequence labeling tasks have been widely studied in the natural language processing area, such as part-of-speech tagging, syntactic chunking, dependency parsing, and etc. Most of those systems are developed on a large amount of labeled training data via supervised learning. However, manually collecting labeled training data is too time-consuming and expensive. As an alternative, to alleviate the issue of label scarcity, domain adaptation has recently been proposed to train a statistical machine learning model in a target domain where there is no eno
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Xu, Brian(Brian W. ). "Combating fake news with adversarial domain adaptation and neural models." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2019. https://hdl.handle.net/1721.1/121689.

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Abstract:
This electronic version was submitted by the student author. The certified thesis is available in the Institute Archives and Special Collections.<br>Thesis: M. Eng., Massachusetts Institute of Technology, Department of Electrical Engineering and Computer Science, 2019<br>Cataloged from student-submitted PDF version of thesis.<br>Includes bibliographical references (pages 77-80).<br>Factually incorrect claims on the web and in social media can cause considerable damage to individuals and societies by misleading them. As we enter an era where it is easier than ever to disseminate "fake news" and
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Borovikova, Mariya. "Domain Adaptation of Named Entity Recognition for Plant Health Monitoring." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG105.

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Abstract:
La complexité croissante des écosystèmes agricoles et le La complexité croissante des écosystèmes agricoles et le besoin urgent de surveillance efficace de la santé des plantes rendent nécessaires des solutions technologiques avancées pour traiter les données textuelles. Située dans le cadre du projet BEYOND, cette thèse répond à ces besoins en améliorant les systèmes de reconnaissance d'entités nommées (REN) adaptés au domaine de la santé des plantes. Reconnaissant les limites des approches traditionnelles, cette recherche intègre des stratégies d'adaptation au domaine.La principale contribut
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Peyrache, Jean-Philippe. "Nouvelles approches itératives avec garanties théoriques pour l'adaptation de domaine non supervisée." Thesis, Saint-Etienne, 2014. http://www.theses.fr/2014STET4023/document.

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Abstract:
Ces dernières années, l’intérêt pour l’apprentissage automatique n’a cessé d’augmenter dans des domaines aussi variés que la reconnaissance d’images ou l’analyse de données médicales. Cependant, une limitation du cadre classique PAC a récemment été mise en avant. Elle a entraîné l’émergence d’un nouvel axe de recherche : l’Adaptation de Domaine, dans lequel on considère que les données d’apprentissage proviennent d’une distribution (dite source) différente de celle (dite cible) dont sont issues les données de test. Les premiers travaux théoriques effectués ont débouché sur la conclusion selon
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Mellot, Apolline. "Machine learning and domain adaptation for enhancing the measure of brain health with MEG and EEG signals." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG068.

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Abstract:
Les études en neurosciences rencontrent des défis dans la collecte de grandes bases de données, limitant ainsi l'utilisation de l'apprentissage statistique. L'intégration de données publiques peut être une solution, mais les données recueillies dans différents contextes présentent souvent des différences systématiques, appelées décalages de données (dataset shifts). Ces décalages, causés par des variations dans les sites d'enregistrement, le dispositif d'enregistrement ou les protocoles expérimentaux, compliquent l'application des méthodes d'apprentissage, qui exigent généralement des données
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Panareda, Busto Pau [Verfasser]. "Domain Adaptation for Image Recognition and Viewpoint Estimation / Pau Panareda Busto." Bonn : Universitäts- und Landesbibliothek Bonn, 2020. http://d-nb.info/1219140449/34.

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Nyströmer, Carl. "Musical Instrument Activity Detection using Self-Supervised Learning and Domain Adaptation." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-280810.

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Abstract:
With the ever growing media and music catalogs, tools that search and navigate this data are important. For more complex search queries, meta-data is needed, but to manually label the vast amounts of new content is impossible. In this thesis, automatic labeling of musical instrument activities in song mixes is investigated, with a focus on ways to alleviate the lack of annotated data for instrument activity detection models. Two methods for alleviating the problem of small amounts of data are proposed and evaluated. Firstly, a self-supervised approach based on automatic labeling and mixing of
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Sedinkina, Marina [Verfasser], and Hinrich [Akademischer Betreuer] Schütze. "Domain adaptation in Natural Language Processing / Marina Sedinkina ; Betreuer: Hinrich Schütze." München : Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität, 2021. http://d-nb.info/1233966936/34.

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