Academic literature on the topic 'Textile machinery Automation'

With technical means of continuous improvement and the widespread use of information technology,automatic control technology are constantly generated and development in textile machinery. The larger of the textile machinery manufacturing industry and the wider the range of products produced, the higher the internal automation technology and information technology and more automation products. This paper analyzes the means of automation technology, Dong-guan textile industry machinery used in the automation and control technology and automation control technology trends preliminary summary, and the paper also discusses the technical updates on our inspiration..

High performance fiber reinforced composites have a long history and wide usage in aerospace, sports, military, etc. In this paper applications of composites on textile machinery were elaborated, such as carbon-fiber reinforced plastic (CFRP) guide bar, composite rapier belt and rapier head in rapier loom, nylon shuttle, carbon fiber composite heddle frame for high-speed looms, transmission shaft, needle bed, conveyor belts. It indicated that the composites can improve the performance obviously. Along with the rapid development of textile, fiber reinforced composites are continuous replacing the traditional materials as cast iron, steel and aluminum textile machine parts, But the applications of composites on textile machinery are still in the initial stage. High price is the major obstruction factor for its development. Through improving the level of automation technology, reducing producing cost, rational design of structure, the producing cost can be sharply reduced, which is also benefit for textile machinery development.

Based on the flammability requirements of toy and textile product in Entry-Exit Inspection, design and development the automation tester of flammability combined with PLC control technology, high-performance and fine-segmentation driver as well as step-in motor. It demonstrated the tester machinery design, work principle, control system and programming of software. It is pointed out the tester can settle for testing requirement of International standard toy safety, and also settle for testing requirement of International standard textile safety.

In der Produktion verunreinigungsempfindlicher Güter müssen Automatisierungslösungen hohe Anforderungen an das chemische Emissionsverhalten sowie die Bio- und Partikelkontamination erfüllen. Zur Ertüchtigung von Produktionsanlagen, welche nicht speziell für reinheitskritische Abläufe konzipiert sind, wurde ein System zur Einhausung realisiert, das mittels durchströmbaren Textilschichten höchste Reinheitstauglichkeiten erreicht. Integrierte Sensornetzwerke erlauben ein KI-basiertes Monitoring zur stetigen Zustandsbewertung.   In the production of goods that are sensitive to contamination, automation solutions must meet high demands on chemical emission behavior and bio- and particle contamination. To upgrade production equipment not specifically designed for cleanliness-critical processes, an enclosure system has been realized, which achieves the highest cleanliness standards by means of textile layers. Integrated sensor networks allow AI-based monitoring for continuous condition evaluation.

Electronic yarns (E-yarns) contain electronics fully incorporated into the yarn’s structure prior to textile or garment production. They consist of a conductive core made from a flexible, multi-strand copper wire onto which semiconductor dies or MEMS (microelectromechanical systems) are soldered. The device and solder joints are then encapsulated within a resin micro-pod, which is subsequently surrounded by a textile sheath, which also covers the copper wires. The encapsulation of semiconductor dies or MEMS devices within the resin polymer micro-pod is a critical component of the fabrication process, as the micro-pod protects the dies from mechanical and chemical stresses, and hermetically seals the device, which makes the E-yarn washable. The process of manufacturing E-yarns requires automation to increase production speeds and to ensure consistency of the micro-pod structure. The design and development of a semi-automated encapsulation unit used to fabricate the micro-pods is presented here. The micro-pods were made from a ultra-violet (UV) curable polymer resin. This work details the choice of machinery and methods to create a semi-automated encapsulation system in which incoming dies were detected then covered in resin micro-pods. The system detected incoming 0402 metric package dies with an accuracy of 87 to 98%.

Textile-and-garment industry is one of the largest economic sectors in Vietnam, with 4000 enterprises and a turnover of 20 billion USD/year. Therefore, designing and manufacturing are essential tasks for roll fabric cutting machines to serve the textile and garment industry. First of all, theoretical calculations are formulated for an automatic roll cutting machine. Then, simulations are conducted by a combination of MITcalc and Catia software. A prototype of a fabric cutting machine is manufactured and experiments are implemented. The experimental results show that the machine stably works and overcomes the disadvantages of the popular cutting machines with the core-free roll on the market. The results also found that the size tolerance is achieved about ± 0.5 mm, and this ensures good working quality. The designed machine has a significant contribution to the textile and garment area in decreasing the cost of the cutting process. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium provided the original work is properly cited.

Indonesia’s textile industry has been successfully being the fifth ranked textile product exporter country by contributed Gross Domestic Bruto (GDP) which is 9% in non-oil industry. As the rapid development of technology, its encouraging textile industry to be able to implement it into the production process, its automation system regarding can improve the productivity. PT. Buana Intan Gemilang is one of textile industry which manufactures greige, sajadah, and curtains fabric within various pattern. Increasing demand regarding pattern therefore company should intensify productivity of machine, operator, and system in order to produce pattern card called jacquard card in thousand amounts. The Problem statement which showed is the manufacturing process is still manual rely on recur the operator’s activities, inconsistent cycle time that occurs on incapacity production target. Automation system design on punching machine using a Programmable Logic Controller (PLC) as the primary controller with using User Requirement Spesification (URS) for providing the solution in designing automated system implemented to solve the problem. According to conducted research it can be conclude that, automation system design for jacquard on punching machine at PT.Buana Intan Gemilang has been accomplished and decrease the cycle time around 10 seconds/card. By using automation system on jacquard card production is expected to increase the production capacity and eliminate the workload of operator therefore offer benefit and productivity of company.

Tension and elongation of warp is the key factors among various technical parameters in warp sizing process in textile production. Analysis of composition of tension & elongation in different zone on sizing machine.By means of mechanical device and electric sensor, as well as frequency conversion speed regulator controlled by PLC, the sizing warp tension &elongation has been regulated precisely. The principles and features of various sensors and their application on modern sizing machine regarding automation have been discussed in this paper.

Although textile production is heavily automation-based, it is viewed as a virgin area with regard to Industry 4.0. When the developments are integrated into the textile sector, efficiency is expected to increase. When data mining and machine learning studies are examined in textile sector, it is seen that there is a lack of data sharing related to production process in enterprises because of commercial concerns and confidentiality. In this study, a method is presented about how to simulate a production process and how to make regression from the time series data with machine learning. The simulation has been prepared for the annual production plan, and the corresponding faults based on the information received from textile glove enterprise and production data have been obtained. Data set has been applied to various machine learning methods within the scope of supervised learning to compare the learning performances. The errors that occur in the production process have been created using random parameters in the simulation. In order to verify the hypothesis that the errors may be forecast, various machine learning algorithms have been trained using data set in the form of time series. The variable showing the number of faulty products could be forecast very successfully. When forecasting the faulty product parameter, the random forest algorithm has demonstrated the highest success. As these error values have given high accuracy even in a simulation that works with uniformly distributed random parameters, highly accurate forecasts can be made in real-life applications as well.

Uno de los temas más destacados del área de visión artifical se deriva del análisis facial automático. En particular, la detección precisa de caras humanas y el análisis biométrico de las mismas son problemas que han generado especial interés debido a la gran cantidad de aplicaciones que actualmente hacen uso de estos mecnismos. En esta Tesis Doctoral se analizan por separado los problemas relacionados con detección precisa de caras basada en la localización de los ojos y el reconomcimiento facial a partir de la extracción de características locales de textura. Los algoritmos desarrollados abordan el problema de la extracción de la identidad a partir de una imagen de cara ( en vista frontal o semi-frontal), para escenarios parcialmente controlados. El objetivo es desarrollar algoritmos robustos y que puedan incorpararse fácilmente a aplicaciones reales, tales como seguridad avanzada en banca o la definición de estrategias comerciales aplicadas al sector de retail. Respecto a la extracción de texturas locales, se ha realizado un análisis exhaustivo de los descriptores más extendidos; se ha puesto especial énfasis en el estudio de los Histogramas de Grandientes Orientados (HOG features). En representaciones normalizadas de la cara, estos descriptores ofrecen información discriminativa de los elementos faciales (ojos, boca, etc.), siendo robustas a variaciones en la iluminación y pequeños desplazamientos. Se han elegido diferentes algoritmos de clasificación para realizar la detección y el reconocimiento de caras, todos basados en una estrategia de sistemas supervisados. En particular, para la localización de ojos se ha utilizado clasificadores boosting y Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) sobre descriptores HOG. En el caso de reconocimiento de caras, se ha desarrollado un nuevo algoritmo, HOG-EBGM (HOG sobre Elastic Bunch Graph Matching). Dada la imagen de una cara, el esquema seguido por este algoritmo se puede resumir en pocos pasos: en una primera etapa se ext<br>Monzó Ferrer, D. (2012). Contributions on Automatic Recognition of Faces using Local Texture Features [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16698<br>Palancia

This diploma thesis describes methods of textile fibers treatment, production levels with detailed focus on spinning process especially by Rieter AG in Winterthur, Switzerland, subsidiary company in Usti nad Orlici. Thesis also describes production materials and it’s behavior in relations to production machines. Analysis of the current solution, it’s pros and cons is also done. Setting of requirements of new solution. Creating proposals of design solutions of yarn keeper with mechanic clamp situated on spinning unit on Air-Jet machine. Creating concepts and proposal schemes. After choosing of best possible solution considering production costs, electric consumption during working machine and during active cycle was this variation produce. At the end is review of complete solution and prospective next steps in testing not only in laboratory and prospects of using in field.

En los ultimos años el número de casos de ceguera se ha reducido significativamente. A pesar de este hecho, la Organización Mundial de la Salud estima que un 80% de los casos de pérdida de visión (285 millones en 2010) pueden ser evitados si se diagnostican en sus estadios más tempranos y son tratados de forma efectiva. Para cumplir esta propuesta se pretende que los servicios de atención primaria incluyan un seguimiento oftalmológico de sus pacientes así como fomentar campañas de cribado en centros proclives a reunir personas de alto riesgo. Sin embargo, estas soluciones exigen una alta carga de trabajo de personal experto entrenado en el análisis de los patrones anómalos propios de cada enfermedad. Por lo tanto, el desarrollo de algoritmos para la creación de sistemas de cribado automáticos juga un papel vital en este campo. La presente tesis persigue la identificacion automática del daño retiniano provocado por dos de las patologías más comunes en la sociedad actual: la retinopatía diabética (RD) y la degenaración macular asociada a la edad (DMAE). Concretamente, el objetivo final de este trabajo es el desarrollo de métodos novedosos basados en la extracción de características de la imagen de fondo de ojo y clasificación para discernir entre tejido sano y patológico. Además, en este documento se proponen algoritmos de pre-procesado con el objetivo de normalizar la alta variabilidad existente en las bases de datos publicas de imagen de fondo de ojo y eliminar la contribución de ciertas estructuras retinianas que afectan negativamente en la detección del daño retiniano. A diferencia de la mayoría de los trabajos existentes en el estado del arte sobre detección de patologías en imagen de fondo de ojo, los métodos propuestos a lo largo de este manuscrito evitan la necesidad de segmentación de las lesiones o la generación de un mapa de candidatos antes de la fase de clasificación. En este trabajo, Local binary patterns, perfiles granulométricos y la dimensión fractal se aplican de manera local para extraer información de textura, morfología y tortuosidad de la imagen de fondo de ojo. Posteriormente, esta información se combina de diversos modos formando vectores de características con los que se entrenan avanzados métodos de clasificación formulados para discriminar de manera óptima entre exudados, microaneurismas, hemorragias y tejido sano. Mediante diversos experimentos, se valida la habilidad del sistema propuesto para identificar los signos más comunes de la RD y DMAE. Para ello se emplean bases de datos públicas con un alto grado de variabilidad sin exlcuir ninguna imagen. Además, la presente tesis también cubre aspectos básicos del paradigma de deep learning. Concretamente, se presenta un novedoso método basado en redes neuronales convolucionales (CNNs). La técnica de transferencia de conocimiento se aplica mediante el fine-tuning de las arquitecturas de CNNs más importantes en el estado del arte. La detección y localización de exudados mediante redes neuronales se lleva a cabo en los dos últimos experimentos de esta tesis doctoral. Cabe destacar que los resultados obtenidos mediante la extracción de características "manual" y posterior clasificación se comparan de forma objetiva con las predicciones obtenidas por el mejor modelo basado en CNNs. Los prometedores resultados obtenidos en esta tesis y el bajo coste y portabilidad de las cámaras de adquisión de imagen de retina podrían facilitar la incorporación de los algoritmos desarrollados en este trabajo en un sistema de cribado automático que ayude a los especialistas en la detección de patrones anomálos característicos de las dos enfermedades bajo estudio: RD y DMAE.<br>In last years, the number of blindness cases has been significantly reduced. Despite this promising news, the World Health Organisation estimates that 80% of visual impairment (285 million cases in 2010) could be avoided if diagnosed and treated early. To accomplish this purpose, eye care services need to be established in primary health and screening campaigns should be a common task in centres with people at risk. However, these solutions entail a high workload for trained experts in the analysis of the anomalous patterns of each eye disease. Therefore, the development of algorithms for automatic screening system plays a vital role in this field. This thesis focuses on the automatic identification of the retinal damage provoked by two of the most common pathologies in the current society: diabetic retinopathy (DR) and age-related macular degeneration (AMD). Specifically, the final goal of this work is to develop novel methods, based on fundus image description and classification, to characterise the healthy and abnormal tissue in the retina background. In addition, pre-processing algorithms are proposed with the aim of normalising the high variability of fundus images and removing the contribution of some retinal structures that could hinder in the retinal damage detection. In contrast to the most of the state-of-the-art works in damage detection using fundus images, the methods proposed throughout this manuscript avoid the necessity of lesion segmentation or the candidate map generation before the classification stage. Local binary patterns, granulometric profiles and fractal dimension are locally computed to extract texture, morphological and roughness information from retinal images. Different combinations of this information feed advanced classification algorithms formulated to optimally discriminate exudates, microaneurysms, haemorrhages and healthy tissues. Through several experiments, the ability of the proposed system to identify DR and AMD signs is validated using different public databases with a large degree of variability and without image exclusion. Moreover, this thesis covers the basics of the deep learning paradigm. In particular, a novel approach based on convolutional neural networks is explored. The transfer learning technique is applied to fine-tune the most important state-of-the-art CNN architectures. Exudate detection and localisation tasks using neural networks are carried out in the last two experiments of this thesis. An objective comparison between the hand-crafted feature extraction and classification process and the prediction models based on CNNs is established. The promising results of this PhD thesis and the affordable cost and portability of retinal cameras could facilitate the further incorporation of the developed algorithms in a computer-aided diagnosis (CAD) system to help specialists in the accurate detection of anomalous patterns characteristic of the two diseases under study: DR and AMD.<br>En els últims anys el nombre de casos de ceguera s'ha reduït significativament. A pesar d'este fet, l'Organització Mundial de la Salut estima que un 80% dels casos de pèrdua de visió (285 milions en 2010) poden ser evitats si es diagnostiquen en els seus estadis més primerencs i són tractats de forma efectiva. Per a complir esta proposta es pretén que els servicis d'atenció primària incloguen un seguiment oftalmològic dels seus pacients així com fomentar campanyes de garbellament en centres regentats per persones d'alt risc. No obstant això, estes solucions exigixen una alta càrrega de treball de personal expert entrenat en l'anàlisi dels patrons anòmals propis de cada malaltia. Per tant, el desenrotllament d'algoritmes per a la creació de sistemes de garbellament automàtics juga un paper vital en este camp. La present tesi perseguix la identificació automàtica del dany retiniano provocat per dos de les patologies més comunes en la societat actual: la retinopatia diabètica (RD) i la degenaración macular associada a l'edat (DMAE) . Concretament, l'objectiu final d'este treball és el desenrotllament de mètodes novedodos basats en l'extracció de característiques de la imatge de fons d'ull i classificació per a discernir entre teixit sa i patològic. A més, en este document es proposen algoritmes de pre- processat amb l'objectiu de normalitzar l'alta variabilitat existent en les bases de dades publiques d'imatge de fons d'ull i eliminar la contribució de certes estructures retinianas que afecten negativament en la detecció del dany retiniano. A diferència de la majoria dels treballs existents en l'estat de l'art sobre detecció de patologies en imatge de fons d'ull, els mètodes proposats al llarg d'este manuscrit eviten la necessitat de segmentació de les lesions o la generació d'un mapa de candidats abans de la fase de classificació. En este treball, Local binary patterns, perfils granulometrics i la dimensió fractal s'apliquen de manera local per a extraure informació de textura, morfologia i tortuositat de la imatge de fons d'ull. Posteriorment, esta informació es combina de diversos modes formant vectors de característiques amb els que s'entrenen avançats mètodes de classificació formulats per a discriminar de manera òptima entre exsudats, microaneurismes, hemorràgies i teixit sa. Per mitjà de diversos experiments, es valida l'habilitat del sistema proposat per a identificar els signes més comuns de la RD i DMAE. Per a això s'empren bases de dades públiques amb un alt grau de variabilitat sense exlcuir cap imatge. A més, la present tesi també cobrix aspectes bàsics del paradigma de deep learning. Concretament, es presenta un nou mètode basat en xarxes neuronals convolucionales (CNNs) . La tècnica de transferencia de coneixement s'aplica per mitjà del fine-tuning de les arquitectures de CNNs més importants en l'estat de l'art. La detecció i localització d'exudats per mitjà de xarxes neuronals es du a terme en els dos últims experiments d'esta tesi doctoral. Cal destacar que els resultats obtinguts per mitjà de l'extracció de característiques "manual" i posterior classificació es comparen de forma objectiva amb les prediccions obtingudes pel millor model basat en CNNs. Els prometedors resultats obtinguts en esta tesi i el baix cost i portabilitat de les cambres d'adquisión d'imatge de retina podrien facilitar la incorporació dels algoritmes desenrotllats en este treball en un sistema de garbellament automàtic que ajude als especialistes en la detecció de patrons anomálos característics de les dos malalties baix estudi: RD i DMAE.<br>Colomer Granero, A. (2018). Fundus image analysis for automatic screening of ophthalmic pathologies [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/99745<br>TESIS

Ces travaux de recherche ont pour ambition de contribuer à l'automatisation de l'inspection visuelle, dans le cadre du contrôle qualité de pièces métalliques à géométrie complexe. En soi, de nombreuses techniques d'optique, de numérisation, d'implémentation de rendu photo-réaliste, de classification d'images ou de données, et de reconnaissance de formes sont déjà fortement développées et appliquées chacune dans des domaines particuliers. Or, elles ne sont pas, ou rarement pour des cas particuliers, combinées pour obtenir une méthode complète de numérisation de l'apparence jusqu'à la reconnaissance, effective et perceptuelle, de l'objet et des anomalies esthétiques.Ces travaux ont profité des avancements des thèses précédentes sur la formalisation du contrôle qualité ainsi que sur un système agile de numérisation d'aspect de surface permettant la mise en évidence de toute la diversité d'anomalies esthétiques de surfaces. Ainsi, la contribution majeure réside dans l'adaptation des méthodes de traitement d'images à la structure formalisée du contrôle qualité, au format riche des données d'apparence et aux méthodes de classification pour réaliser la reconnaissance telle que le contrôleur humain.En ce sens, la thèse propose un décryptage des différentes méthodologies liées au contrôle qualité, au comportement du contrôleur humain, aux anomalies d'aspect de surface, aux managements et traitements de l'information visuelle, jusqu'à la combinaison de toutes ces contraintes pour obtenir un système de substitution partielle au contrôleur humain. L'objectif de la thèse, et du décryptage, est d'identifier et de réduire les sources de variabilité pour obtenir un meilleur contrôle qualité, notamment par l'automatisation intelligente et structurée de l'inspection visuelle. A partir d'un dispositif de vision par ordinateur choisi, la solution proposée consiste à analyser la texture visuelle. Celle est considérée en tant que signature globale de l'information d'apparence visuelle supérieure à une unique image contenant des textures images. L'analyse est effectuée avec des mécanismes de reconnaissance de formes et d'apprentissage machine pour établir la détection et l'évaluation automatiques d'anomalies d'aspect<br>This research has the ambition to contribute to the automation of visual inspection, in the quality control of complex geometry metal parts. Firstly, many optical techniques, scanning, implementation of photorealistic rendering, classification of images or data, and pattern recognition are already highly developed and applied in each particular areas. But they are not, or rarely, in special cases, combined for a complete scanning method of appearance to the recognition, effective and perceptual, of object and aesthetic anomalies.This work benefited from the advancements of previous thesis on the formalization of quality control, as well as an agile system of surface appearance scanning to highlight the diversity of aesthetic anomalies surfaces. Thus, the major contribution lies in the adaptation of image processing methods to the formal structure of quality control, rich appearance data format and classification methods to achieve recognition as the human controller.In this sense, the thesis deciphers the different methodologies related to quality control, the human controller processes, surface appearance defects, the managements and processing of visual information, to the combination of all these constraints for a partial substitution system of the human controller. The aim of the thesis is to identify and reduce sources of variability to obtain better quality control, including through the intelligent and structured automation of visual inspection. From a selected computer vision device, the proposed solution is to analyze visual texture. This is regarded as a global signature of superior visual appearance information to a single image containing images textures. The analysis is performed with pattern recognition and machine learning mechanisms to develop automatic detection and evaluation of appearance defects

Cette thèse porte sur le traitement du langage naturel et l'exploration de texte, à l'intersection de l'apprentissage automatique et de la statistique. Nous nous intéressons plus particulièrement aux schémas de pondération des termes (SPT) dans le contexte de l'apprentissage supervisé et en particulier à la classification de texte. Dans la classification de texte, la tâche de classification multi-étiquettes a suscité beaucoup d'intérêt ces dernières années. La classification multi-étiquettes à partir de données textuelles peut être trouvée dans de nombreuses applications modernes telles que la classification de nouvelles où la tâche est de trouver les catégories auxquelles appartient un article de presse en fonction de son contenu textuel (par exemple, politique, Moyen-Orient, pétrole), la classification du genre musical (par exemple, jazz, pop, oldies, pop traditionnelle) en se basant sur les commentaires des clients, la classification des films (par exemple, action, crime, drame), la classification des produits (par exemple, électronique, ordinateur, accessoires). La plupart des algorithmes d'apprentissage ne conviennent qu'aux problèmes de classification binaire. Par conséquent, les tâches de classification multi-étiquettes sont généralement transformées en plusieurs tâches binaires à label unique. Cependant, cette transformation introduit plusieurs problèmes. Premièrement, les distributions des termes ne sont considérés qu'en matière de la catégorie positive et de la catégorie négative (c'est-à-dire que les informations sur les corrélations entre les termes et les catégories sont perdues). Deuxièmement, il n'envisage aucune dépendance vis-à-vis des étiquettes (c'est-à-dire que les informations sur les corrélations existantes entre les classes sont perdues). Enfin, puisque toutes les catégories sauf une sont regroupées dans une seule catégories (la catégorie négative), les tâches nouvellement créées sont déséquilibrées. Ces informations sont couramment utilisées par les SPT supervisés pour améliorer l'efficacité du système de classification. Ainsi, après avoir présenté le processus de classification de texte multi-étiquettes, et plus particulièrement le SPT, nous effectuons une comparaison empirique de ces méthodes appliquées à la tâche de classification de texte multi-étiquette. Nous constatons que la supériorité des méthodes supervisées sur les méthodes non supervisées n'est toujours pas claire. Nous montrons ensuite que ces méthodes ne sont pas totalement adaptées au problème de la classification multi-étiquettes et qu'elles ignorent beaucoup d'informations statistiques qui pourraient être utilisées pour améliorer les résultats de la classification. Nous proposons donc un nouvel SPT basé sur le gain d'information. Cette nouvelle méthode prend en compte la distribution des termes, non seulement en ce qui concerne la catégorie positive et la catégorie négative, mais également en rapport avec toutes les autres catégories. Enfin, dans le but de trouver des SPT spécialisés qui résolvent également le problème des tâches déséquilibrées, nous avons étudié les avantages de l'utilisation de la programmation génétique pour générer des SPT pour la tâche de classification de texte. Contrairement aux études précédentes, nous générons des formules en combinant des informations statistiques à un niveau microscopique (par exemple, le nombre de documents contenant un terme spécifique) au lieu d'utiliser des SPT complets. De plus, nous utilisons des informations catégoriques telles que (par exemple, le nombre de catégories dans lesquelles un terme apparaît). Des expériences sont effectuées pour mesurer l'impact de ces méthodes sur les performances du modèle. Nous montrons à travers ces expériences que les résultats sont positifs<br>This thesis deals with natural language processing and text mining, at the intersection of machine learning and statistics. We are particularly interested in Term Weighting Schemes (TWS) in the context of supervised learning and specifically the Text Classification (TC) task. In TC, the multi-label classification task has gained a lot of interest in recent years. Multi-label classification from textual data may be found in many modern applications such as news classification where the task is to find the categories that a newswire story belongs to (e.g., politics, middle east, oil), based on its textual content, music genre classification (e.g., jazz, pop, oldies, traditional pop) based on customer reviews, film classification (e.g. action, crime, drama), product classification (e.g. Electronics, Computers, Accessories). Traditional classification algorithms are generally binary classifiers, and they are not suited for the multi-label classification. The multi-label classification task is, therefore, transformed into multiple single-label binary tasks. However, this transformation introduces several issues. First, terms distributions are only considered in relevance to the positive and the negative categories (i.e., information on the correlations between terms and categories is lost). Second, it fails to consider any label dependency (i.e., information on existing correlations between classes is lost). Finally, since all categories but one are grouped into one category (the negative category), the newly created tasks are imbalanced. This information is commonly used by supervised TWS to improve the effectiveness of the classification system. Hence, after presenting the process of multi-label text classification, and more particularly the TWS, we make an empirical comparison of these methods applied to the multi-label text classification task. We find that the superiority of the supervised methods over the unsupervised methods is still not clear. We show then that these methods are not fully adapted to the multi-label classification problem and they ignore much statistical information that coul be used to improve the classification results. Thus, we propose a new TWS based on information gain. This new method takes into consideration the term distribution, not only regarding the positive and the negative categories but also in relevance to all classes. Finally, aiming at finding specialized TWS that also solve the issue of imbalanced tasks, we studied the benefits of using genetic programming for generating TWS for the text classification task. Unlike previous studies, we generate formulas by combining statistical information at a microscopic level (e.g., the number of documents that contain a specific term) instead of using complete TWS. Furthermore, we make use of categorical information such as (e.g., the number of categories where a term occurs). Experiments are made to measure the impact of these methods on the performance of the model. We show through these experiments that the results are positive

La morphologie de la langue arabe est riche, complexe, et hautement flexionnelle. Nous avons développé une nouvelle approche pour la morphologie traditionnelle arabe destinés aux traitements automatiques de l’arabe écrit. Cette approche permet de formaliser plus simplement la morphologie sémitique en utilisant Unitex, une suite logicielle fondée sur des ressources lexicales pour l'analyse de corpus. Pour les verbes (Neme, 2011), j’ai proposé une taxonomie flexionnelle qui accroît la lisibilité du lexique et facilite l’encodage, la correction et la mise-à-jour par les locuteurs et linguistes arabes. La grammaire traditionnelle définit les classes verbales par des schèmes et des sous-classes par la nature des lettres de la racine. Dans ma taxonomie, les classes traditionnelles sont réutilisées, et les sous-classes sont redéfinies plus simplement. La couverture lexicale de cette ressource pour les verbes dans un corpus test est de 99 %. Pour les noms et les adjectifs (Neme, 2013) et leurs pluriels brisés, nous sommes allés plus loin dans l’adaptation de la morphologie traditionnelle. Tout d’abord, bien que cette tradition soit basée sur des règles dérivationnelles, nous nous sommes restreints aux règles exclusivement flexionnelles. Ensuite, nous avons gardé les concepts de racine et de schème, essentiels au modèle sémitique. Pourtant, notre innovation réside dans l’inversion du modèle traditionnel de racine-et-schème au modèle schème-et-racine, qui maintient concis et ordonné l’ensemble des classes de modèle et de sous-classes de racine. Ainsi, nous avons élaboré une taxonomie pour le pluriel brisé contenant 160 classes flexionnelles, ce qui simplifie dix fois l’encodage du pluriel brisé. Depuis, j’ai élaboré des ressources complètes pour l’arabe écrit. Ces ressources sont décrites dans Neme et Paumier (2019). Ainsi, nous avons complété ces taxonomies par des classes suffixées pour les pluriels réguliers, adverbes, et d’autres catégories grammaticales afin de couvrir l’ensemble du lexique. En tout, nous obtenons environ 1000 classes de flexion implémentées au moyen de transducteurs concatenatifs et non-concatenatifs. A partir de zéro, j’ai créé 76000 lemmes entièrement voyellisés, et chacun est associé à une classe flexionnelle. Ces lemmes sont fléchis en utilisant ces 1000 FST, produisant un lexique entièrement fléchi de plus 6 millions de formes. J’ai étendu cette ressource entièrement fléchie à l’aide de grammaires d’agglutination pour identifier les mots composés jusqu’à 5 segments, agglutinés autour d’un verbe, d’un nom, d’un adjectif ou d’une particule. Les grammaires d’agglutination étendent la reconnaissance à plus de 500 millions de formes de mots valides, partiellement ou entièrement voyelles. La taille de fichier texte généré est de 340 mégaoctets (UTF-16). Il est compressé en 11 mégaoctets avant d’être chargé en mémoire pour la recherche rapide (fast lookup). La génération, la compression et la minimisation du lexique prennent moins d’une minute sur un MacBook. Le taux de couverture lexical d’un corpus est supérieur à 99 %. La vitesse de tagger est de plus de 200 000 mots/s, si les ressources ont été pré-chargées en mémoire RAM. La précision et la rapidité de nos outils résultent de notre approche linguistique systématique et de l’adoption des meilleurs choix pratiques en matière de méthodes mathématiques et informatiques. La procédure de recherche est rapide parce que nous utilisons l’algorithme de minimisation d’automate déterministique acyclique (Revuz, 1992) pour comprimer le dictionnaire complet, et parce qu’il n’a que des chaînes constantes. La performance du tagger est le résultat des bons choix pratiques dans les technologies automates finis (FSA/FST) car toutes les formes fléchies calculées à l’avance pour une identification précise et pour tirer le meilleur parti de la compression et une recherche des mots déterministes et efficace<br>We developed an original approach to Arabic traditional morphology, involving new concepts in Semitic lexicology, morphology, and grammar for standard written Arabic. This new methodology for handling the rich and complex Semitic languages is based on good practices in Finite-State technologies (FSA/FST) by using Unitex, a lexicon-based corpus processing suite. For verbs (Neme, 2011), I proposed an inflectional taxonomy that increases the lexicon readability and makes it easier for Arabic speakers and linguists to encode, correct, and update it. Traditional grammar defines inflectional verbal classes by using verbal pattern-classes and root-classes. In our taxonomy, traditional pattern-classes are reused, and root-classes are redefined into a simpler system. The lexicon of verbs covered more than 99% of an evaluation corpus. For nouns and adjectives (Neme, 2013), we went one step further in the adaptation of traditional morphology. First, while this tradition is based on derivational rules, we found our description on inflectional ones. Next, we keep the concepts of root and pattern, which is the backbone of the traditional Semitic model. Still, our breakthrough lies in the reversal of the traditional root-and-pattern Semitic model into a pattern-and-root model, which keeps small and orderly the set of pattern classes and root sub-classes. I elaborated a taxonomy for broken plural containing 160 inflectional classes, which simplifies ten times the encoding of broken plural. Since then, I elaborated comprehensive resources for Arabic. These resources are described in Neme and Paumier (2019). To take into account all aspects of the rich morphology of Arabic, I have completed our taxonomy with suffixal inflexional classes for regular plurals, adverbs, and other parts of speech (POS) to cover all the lexicon. In all, I identified around 1000 Semitic and suffixal inflectional classes implemented with concatenative and non-concatenative FST devices.From scratch, I created 76000 fully vowelized lemmas, and each one is associated with an inflectional class. These lemmas are inflected by using these 1000 FSTs, producing a fully inflected lexicon with more than 6 million forms. I extended this fully inflected resource using agglutination grammars to identify words composed of up to 5 segments, agglutinated around a core inflected verb, noun, adjective, or particle. The agglutination grammars extend the recognition to more than 500 million valid delimited word forms, partially or fully vowelized. The flat file size of 6 million forms is 340 megabytes (UTF-16). It is compressed then into 11 Mbytes before loading to memory for fast retrieval. The generation, compression, and minimization of the full-form lexicon take less than one minute on a common Unix laptop. The lexical coverage rate is more than 99%. The tagger speed is 5000 words/second, and more than 200 000 words/s, if the resources are preloaded/resident in the RAM. The accuracy and speed of our tools result from our systematic linguistic approach and from our choice to embrace the best practices in mathematical and computational methods. The lookup procedure is fast because we use Minimal Acyclic Deterministic Finite Automaton (Revuz, 1992) to compress the full-form dictionary, and because it has only constant strings and no embedded rules. The breakthrough of our linguistic approach remains principally on the reversal of the traditional root-and-pattern Semitic model into a pattern-and-root model.Nonetheless, our computational approach is based on good practices in Finite-State technologies (FSA/FST) as all the full-forms were computed in advance for accurate identification and to get the best from the FSA compression for fast and efficient lookups

Grâce aux progrès impressionnants qui ont été réalisés dans la transcription du langage parlé, il est de plus en plus possible d'exploiter les données transcrites pour des tâches qui requièrent la compréhension de ce que l'on dit dans une conversation. Le travail présenté dans cette thèse, réalisé dans le cadre d'un projet consacré au développement d'un assistant de réunion, contribue aux efforts en cours pour apprendre aux machines à comprendre les dialogues des réunions multipartites. Nous nous sommes concentrés sur le défi de générer automatiquement les résumés abstractifs de réunion.Nous présentons tout d'abord nos résultats sur le Résumé Abstractif de Réunion (RAR), qui consiste à prendre une transcription de réunion comme entrée et à produire un résumé abstractif comme sortie. Nous introduisons une approche entièrement non-supervisée pour cette tâche, basée sur la compression multi-phrases et la maximisation sous-modulaire budgétisée. Nous tirons également parti des progrès récents en vecteurs de mots et dégénérescence de graphes appliqués au TAL, afin de prendre en compte les connaissances sémantiques extérieures et de concevoir de nouvelles mesures de diversité et d'informativité.Ensuite, nous discutons de notre travail sur la Classification en Actes de Dialogue (CAD), dont le but est d'attribuer à chaque énoncé d'un discours une étiquette qui représente son intention communicative. La CAD produit des annotations qui sont utiles pour une grande variété de tâches, y compris le RAR. Nous proposons une couche neuronale modifiée de Champ Aléatoire Conditionnel (CAC) qui prend en compte non seulement la séquence des énoncés dans un discours, mais aussi les informations sur les locuteurs et en particulier, s'il y a eu un changement de locuteur d'un énoncé à l'autre.La troisième partie de la thèse porte sur la Détection de Communauté Abstractive (DCA), une sous-tâche du RAR, dans laquelle les énoncés d'une conversation sont regroupés selon qu'ils peuvent être résumés conjointement par une phrase abstractive commune. Nous proposons une nouvelle approche de la DCA dans laquelle nous introduisons d'abord un encodeur neuronal contextuel d'énoncé qui comporte trois types de mécanismes d'auto-attention, puis nous l'entraînons en utilisant les méta-architectures siamoise et triplette basées sur l'énergie. Nous proposons en outre une méthode d'échantillonnage générale qui permet à l'architecture triplette de capturer des motifs subtils (p. ex., des groupes qui se chevauchent et s'emboîtent)<br>With the impressive progress that has been made in transcribing spoken language, it is becoming increasingly possible to exploit transcribed data for tasks that require comprehension of what is said in a conversation. The work in this dissertation, carried out in the context of a project devoted to the development of a meeting assistant, contributes to ongoing efforts to teach machines to understand multi-party meeting speech. We have focused on the challenge of automatically generating abstractive meeting summaries.We first present our results on Abstractive Meeting Summarization (AMS), which aims to take a meeting transcription as input and produce an abstractive summary as output. We introduce a fully unsupervised framework for this task based on multi-sentence compression and budgeted submodular maximization. We also leverage recent advances in word embeddings and graph degeneracy applied to NLP, to take exterior semantic knowledge into account and to design custom diversity and informativeness measures.Next, we discuss our work on Dialogue Act Classification (DAC), whose goal is to assign each utterance in a discourse a label that represents its communicative intention. DAC yields annotations that are useful for a wide variety of tasks, including AMS. We propose a modified neural Conditional Random Field (CRF) layer that takes into account not only the sequence of utterances in a discourse, but also speaker information and in particular, whether there has been a change of speaker from one utterance to the next.The third part of the dissertation focuses on Abstractive Community Detection (ACD), a sub-task of AMS, in which utterances in a conversation are grouped according to whether they can be jointly summarized by a common abstractive sentence. We provide a novel approach to ACD in which we first introduce a neural contextual utterance encoder featuring three types of self-attention mechanisms and then train it using the siamese and triplet energy-based meta-architectures. We further propose a general sampling scheme that enables the triplet architecture to capture subtle patterns (e.g., overlapping and nested clusters)

The textbook presents the main theoretical provisions, evaluation tools, laboratory work and homework for the courses of the electrical cycle. It is intended for self-study of the main sections of theoretical electrical engineering.&#x0D; Meets the requirements of the federal state educational standards of higher education of the latest generation.&#x0D; For bachelors and undergraduates studying in the areas of training 15.03/04.04 "Automation of technological processes and production", 27.03/04.04 "Management in technical systems", 13.03.01 "Heat power engineering and heat engineering", 15.03.02 "Technological machines and equipment", 09.03.01 "Informatics and computer engineering", 09.03.02 "Information systems and technologies", 29.03.01 "Technology of light industry products", 29.03.02 "Technologies and design of textile products", 29.03.04 "Technology of artistic processing of materials", 27.03.01 "Standardization and metrology", 18.03.01 "Chemical technology", 20.03.01 "Technosphere safety", 15.03.06 "Mechatronics and robotics" of all forms of education studying the disciplines "Electrical Engineering", "Electrical Engineering and fundamentals of electronics", "Electrical Engineering and industrial electronics", "Electrical engineering, fundamentals of electronics and automation". Theoretical provisions, scientific, practical and methodological recommendations can be useful when studying the disciplines of the master's program " Electrotechnical complexes and systems. Energy saving".

Weaving technique represents the development of textile industry. After 25 years of open gate and reform of industry construction, textile manufacturing in China has been developed to a higher level. China had imported many modern weaving machines from Italy, Switzerland, Belgium, Japan, and other countries. The domestic textile machine manufacturers and research institutes developed and manufactured many kinds of shuttleless looms. According to the statistical calculation, the total number of shuttleless looms is more than shuttle looms in use in China currently [1]. The wide use of the shuttleless loom demonstrates a strong technical support to the modernization of textile industry in China. These kind of shuttleless looms are equipped with advanced mechanisms like electronic let-off motion, electronic shedding motion, computer based monitoring, electronic dobby and jacquard machine. They are modern textile machines. Due to the labor denseness of the textile industry and unbalanced development of information technology (IT) in China, the manufacturing organization mode of textile is still old fashioned. Modern machines did not get the most economic and technical benefits. This situation was called “Automation Island”. In this paper, the author will describe his research in the integration of weaving machines through a local net. In the author’s project, which is being supported by the Natural Science Foundation of Zhejiang in China, a research team tries to reform the original computer-based loom controller. The required hardware modification and software programming was added. All looms of the workshop were linked to a central control computer through PROFIBUS to make a local net. Now weaving information of every single loom can be monitored through this central computer. Weaving machine integration is very important textile enterprises. There are a lot of applications using this technology. Web-based (mass customization, MC) customized produce is the future of advanced manufacture. An integrated workshop is a good platform for the enterprisers to expose their business to worldwide market. In this article, the author will discuss effort in this area, including experiments and results.