S-expression

Résumé

Une S-expression (ou expression symbolique) est une convention pour la représentation de données ou d'expressions d'un programme sous forme textuelle. Les S-expressions sont utilisées dans la famille de langages Lisp, incluant Scheme et , ainsi que comme métalangage dans des protocoles de communication tels IMAP ou le langage CBCL (Common Business Communication Language) de John McCarthy. Les détails de la syntaxe et les types de données supportés diffèrent en fonction du langage, mais la propriété la plus commune est l'utilisation de la notation préfixée parenthésée (affectueusement connue sous le nom de Notation polonaise de Cambridge). Rapports avec Lisp Dans Lisp, les S-expressions sont utilisées à la fois pour le code et les données. Les S-expressions ont été conçues à l'origine comme des représentations machine de utilisées par les programmeurs (la syntaxe concrète) ; mais les programmeurs Lisp ont tout de suite utilisé les S-expressions comme notation par défaut.

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/S-expression

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2017

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The recent availability of large corpora of digitized texts over several centuries opens the way to new forms of studies on the evolution of languages. In this thesis, we study a corpus of 4 million press articles covering a period of 200 years. The thesis tries to measure the evolution of written French on this period at the level of words and expressions, but also in a more global way by attempting to define integrated measures of linguistic evolution. The methodological choice is to introduce a minimum of linguistic hypotheses in this study by developing new measures around the simple notion of n-gram, a sequence of n consecutive words. The thesis explores on this basis the potential of already known concepts as temporal frequency profiles and their diachronic correlations, but also introduces new abstractions such as the notion of resilient linguistic kernel or the decomposition of profiles into solidified expressions according to simple statistical models. Through the use of distributed computational techniques, it develops methods to test the relevance of these concepts on a large amount of textual data and thus allows to propose a virtual observatory of the diachronic evolutions associated with a given corpus. On this basis, the thesis explores more precisely the multi-scale dimension of linguistic phenomena by considering how standardized measures evolve when applied to increasingly long n-grams. The discrete and continuous scale from the isolated entities (n=1) to the increasingly complex and structured expressions (1 < n < 10) offers a transversal axis of study to the classical differentiations that ordinarily structure linguistics: syntax, semantics, pragmatics, and so on. The thesis explores the quantitative and qualitative diversity of phenomena at these different scales of language and develops a novel approach by proposing multi-scale measurements and formalizations, with the aim of characterizing more fundamental structural aspects of the studied phenomena.

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We present a complete pipeline for creating fully rigged, personalized 3D facial avatars from hand-held video. Our system faithfully recovers facial expression dynamics of the user by adapting a blendshape template to an image sequence of recorded expressions using an optimization that integrates feature tracking, optical flow, and shape from shading. Fine-scale details such as wrinkles are captured separately in normal maps and ambient occlusion maps. From this user- and expression-specific data, we learn a regressor for on-the-fly detail synthesis during animation to enhance the perceptual realism of the avatars. Our system demonstrates that the use of appropriate reconstruction priors yields compelling face rigs even with a minimalistic acquisition system and limited user assistance. This facilitates a range of new applications in computer animation and consumer-level online communication based on personalized avatars. We present realtime application demos to validate our method.

Assoc Computing Machinery2015

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EPFL2017