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.properties est une extension de fichier essentiellement utilisée en Java et qui permet aux technologies compatibles de stocker les paramètres de configuration d'un logiciel. Ils sont également utilisés afin de stocker les chaînes de caractères standardisées ; ils sont connus comme des Property Resource Bundles. Chaque paramètre est stocké comme une paire composée d'un pointeur de référence (« key ») donnant le nom du paramètre, suivi de la valeur désirée de ce paramètre. Format Chaque ligne d'un fichier .properties comporte normalement une seule valeur. Plusieurs formats sont néanmoins possibles pour chaque ligne, y compris le système de balise = valeur comme en HTML. Les fichiers .properties peuvent utiliser le (#) ou le (!) comme premier caractère non vide de ligne afin de mettre en commentaire le reste de la ligne qui devient un mémo, un titre, une méthode, un avertissement, mais qui ne sera plus pris en compte par le programme qui reprendra sa lecture dès la ligne

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Characterization of disperses dyes and application properties in inks for ink-jet printing

Marion Debellemanière

2013

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Lightweight HI source finding for next generation radio surveys

Frédéric Courbin, Aymeric Alexandre Galan, Jean-Paul Richard Kneib, Austin Chandler Peel, Mark Thomas Sargent, Emma Elizabeth Tolley

Future deep HI surveys will be essential for understanding the nature of galaxies and the content of the Universe. However, the large volume of these data will require distributed and automated processing techniques. We introduce LiSA, a set of python modules for the denoising, detection and characterization of HI sources in 3D spectral data. LiSA was developed and tested on the Square Kilometer Array Science Data Challenge 2 dataset, and contains modules and pipelines for easy domain decomposition and parallel execution. LiSA contains algorithms for 2D-1D wavelet denoising using the starlet transform and flexible source finding using null-hypothesis testing. These algorithms are lightweight and portable, needing only a few user-defined parameters reflecting the resolution of the data. LiSA also includes two convolutional neural networks developed to analyze data cubes which separate HI sources from artifacts and predict the HI source properties. All of these components are designed to be as modular as possible, allowing users to mix and match different components to create their ideal pipeline. We demonstrate the performance of the different components of LiSA on the SDC2 dataset, which is able to find 95% of HI sources with SNR > 3 and accurately predict their properties. (C) 2022 The Author(s). Published by Elsevier B.V.

ELSEVIER2022

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Applying model checking to industrial-sized PLC programs

Simon Bliudze, Borja Fernandez Adiego, Jean-Charles Tournier

Programmable Logic Controllers (PLCs) are embedded computers widely used in industrial control systems. Ensuring that a PLC software complies with its specification is a challenging task. Formal verification has become a recommended practice to ensure the correctness of safety-critical software but is still underused in industry due to the complexity of building and managing formal models of real applications. In this paper, we propose a general methodology to perform automated model checking of complex properties expressed in temporal logics (e.g., CTL, LTL) on PLC programs. This methodology is based on an Intermediate Model (IM), meant to transform PLC programs written in various standard languages (ST, SFC, etc.) to different modeling languages of verification tools. We present the syntax and semantics of the IM and the transformation rules of the ST and SFC languages to the nuXmv model checker passing through the intermediate model. Finally, two real cases studies of CERN PLC programs, written mainly in the ST language, are presented to illustrate and validate the proposed approach.

Institute of Electrical and Electronics Engineers2015

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CS-487: Industrial automation

This course consists of two parts:

architecture of automation systems, hands-on lab
handling of faults and failures in real-time systems, including fault-tolerant computing

CS-457: Geometric computing

This course will cover mathematical concepts and efficient numerical methods for geometric computing. We will develop and implement algorithms to simulate and optimize 2D and 3D geometric models with an emphasis towards computational design for digital fabrication.

CS-450: Advanced algorithms

A first graduate course in algorithms, this course assumes minimal background, but moves rapidly. The objective is to learn the main techniques of algorithm analysis and design, while building a repertory of basic algorithmic solutions to problems in many domains.