fin relecture sylvaine

[hdrcouchot.git] / main.tex

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index ceebcdedc3c2506bea3f3b8f81423cc9704ccb82..254a34b40f2bb06265694bc01b42810cae1c22ad 100644 (file)
--- a/main.tex
+++ b/main.tex
@@ -62,9 +62,9 @@
 %%--------------------
 %% Set the English abstract
 \hdrabstract[english]{
-Thanks to its  conciseness, a discrete model may allow  to reason with
-problems  that may  not be  handled  without such  a model.   Discrete
-dynamical systems  (DDS) belong this  computer science area.   In this
+éThanks to its  conciseness, a discrete model may allow  to reason with
+problems  that may  not be  handled  without such  a formalism.   Discrete
+dynamical systems  (DDS) belong to this  computer science area.   In this
 authorization  to direct  researches  manuscript,  we firstly  present
 contributions on  convergence, convergence proof, and  a new iteration
 scheme  of  such  systems.   We further  present  contributions  about
@@ -73,7 +73,7 @@ set of methods leading to such  functions. One of them built over Gray
 codes allows to obtain a Markov chain that is doubly stochastic.  This
 last method permits to produce  a large number of Pseudo-random Number
 Generators  (PRNG).   Theoretical  and  practical   contributions  are
-presented   in  this   field.   Information   Hiding  area   has  been
+presented   in  this   field.   Information   hiding  area   has  been
 strengthened  in  this  manuscript  and some  contributions  are  thus
 presented.  Instances  of  such  algorithms  are  given  according  to
 functions  that can  achieve  a large  robustness.   Finally, we  have
@@ -85,8 +85,8 @@ discrete way.}
 %%--------------------
 %% Set the English keywords. They only appear if
 %% there is an English abstract
-\hdrkeywords[english]{discrete dynamical system, pseudo random number 
-generator, information hiding}
+\hdrkeywords[english]{discrete dynamical systems, pseudo random number 
+generators, information hiding.}
  
 %%--------------------
 %% Set the French abstract
@@ -103,10 +103,11 @@ chaotiques.  Particulièrement, nous  présentons  plusieurs méthodes
 permettant d'obtenir de telles fonctions, dont une basée sur les codes
 de Gray, permettant d'obtenir en  plus une chaîne de Markov doublement
 stochastique.   Cette   dernière  méthode  nous  a   permis  notamment
-d'obtenir   un    grand   ensemble    de   générateurs    de   nombres
+d'obtenir   une    grande   famille    de   générateurs    de   nombres
 pseudo-aléatoires  (PRNG). Des  contributions théoriques  et pratiques
 autour de  ces PRNGs  seront présentées.   La thématique  de masquage
-d'information (déjà présente) a été renforcée et des contributions sur
+d'information (déjà présente dans l'équipe)
+a été renforcée et des contributions sur
 ce  sujet seront  présentées. Des  instances de  ces algorithmes  sont
 formalisés en  sélectionnant les  fonctions à  itérer pour  garantir une
 robustesse  élevée.  Finalement,  nous  montrons qu'on peut construire 
@@ -120,8 +121,8 @@ méthodes d'analyse par gradient mais discret cette fois encore.
 %%--------------------
 %% Set the French keywords. They only appear if
 %% there is an French abstract
-\hdrkeywords[french]{systèmes dynamiques discrets, générateur de nombres
-pseudo aléatoires, masquage d'information}
+\hdrkeywords[french]{systèmes dynamiques discrets, générateurs de nombres
+pseudo aléatoires, masquage d'information.}
 
 %%--------------------
 %% Change the layout and the style of the text of the "primary" abstract.