Canonique (informatique)

Résumé

La mise en forme canonique est le procédé par lequel on convertit des données qui ont plusieurs représentations possibles vers un format standard. On en éprouve généralement le besoin lorsque l'on veut pouvoir faire des comparaisons logiques, pour améliorer l'efficacité de certains algorithmes en éliminant les évaluations superflues, ou pour permettre d'ordonner des éléments en fonction de leur sens. URL canonique Les moteurs de recherche utilisent beaucoup les URL canoniques afin de ne pas explorer plusieurs fois la même page web. Les navigateurs aussi s'en servent pour savoir si une page a été visitée ou si elle est déjà en cache. Parmi les normalisations d'URL, on peut citer :

La suppression du port par défaut. Le port par défaut (80 pour HTTP) peut être supprimé sur une URL. Exemple : :http://www.example.com:80/bar.html → http://www.example.com/bar.html
La suppression de la page par défaut. Les pages par défaut ne sont généralement pas nécessaire dans une URL. Ex

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Canonique_(informatique)

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On the duality of canonical representations rules for convex polyhedra

Stefano Picozzi

2005

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Every convex polyhedron in

R^d

admits both H- and V-representations. In both cases, a representation is defined to be canonical if it is minimal and unique up to simple transformations. In general, canonical H- and V-representations are discussed separately, resulting in two different definitions. In contrast, the duality of polyhedral cones suggests a possible "unification" of the two types of canonical representations. In this paper, we describe a family of canonical representations, the dfnS-canonical representations, which definitions are the same for both H- and V-representation. We show that every S-canonical V-representation coincide with the S-canonical H-representation of a certain polyhedron. As a consequence, methods developed to determine S-canonical H-representations can be applied successfully in V-representation.

2004

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Dynamic mode decomposition of resting-state and task fMRI

Raphaël Pierre Liégeois, Dimitri Nestor Alice Van De Ville

Component analysis is a powerful tool to identify dominant patterns of interactions in multivariate datasets. In the context of fMRI data, methods such as principal component analysis or independent component analysis have been used to identify the brain networks shaping functional connectivity (FC). Importantly, these approaches are static in the sense that they ignore the temporal information contained in fMRI time series. Therefore, the corresponding components provide a static characterization of FC. Building upon recent findings suggesting that FC dynamics encode richer information about brain functional organization, we use a dynamic extension of component analysis to identify dynamic modes (DMs) of fMRI time series. We demonstrate the feasibility and relevance of this approach using resting-state and motor-task fMRI data of 730 healthy subjects of the Human Connectome Project (HCP). In resting-state, dominant DMs have strong resemblance with classical resting-state networks, with an additional temporal characterization of the networks in terms of oscillatory periods and damping times. In motor-task conditions, dominant DMs reveal interactions between several brain areas, including but not limited to the posterior parietal cortex and primary motor areas, that are not found with classical activation maps. Finally, we identify two canonical components linking the temporal properties of the resting-state DMs with 158 behavioral and demographic HCP measures. Altogether, these findings illustrate the benefits of the proposed dynamic component analysis framework, making it a promising tool to characterize the spatio-temporal organization of brain activity.

ACADEMIC PRESS INC ELSEVIER SCIENCE2019

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Every convex polyhedron in

R^d

2004