Développement d’un système de synthèse d’information proactive pour une bibliothèque universitaire / Mohamed Bouzidi

Public ISBD Titre : Développement d’un système de synthèse d’information proactive pour une bibliothèque universitaire Type de document : document multimédia Auteurs : Mohamed Bouzidi, Auteur ; Amel Belabbaci, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2025 Importance : 60 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Systèmes d’information et de décision Langues : Français Mots-clés : Système proactive  Synthèses automatique  Recherche scientifique  NLP  LLM  Document scientifique  Bibliothèque en ligne Résumé : Dans un contexte d’abondance d’informations sciatiques les chercheurs et étudiant se perdent facilement ce qui complique l’accès rapide et pertinent au ressources ,ce mémoire propose le développement d’un système intelligent de synthèses et de recommandation proactive destiné aux bibliothèque universitaire .ce système vise à automatiser le génération de synthèse à partir de document scientifique en utilisant des techniques de traitement automatique de langage naturel (NLP) et des grand modèles de langage (LLM).Il repose également sur un moteur de recommandation proactive qui s’adapte aux profils utilisateur ,en tenant compte de leur historique de consultation et les divers interaction avec l’application ,le but est de fournir un accès simple rapide et synthétique a l’information ,tout en améliorant l’efficacité des recherches de document .en réduisant les efforts de recherche et en proposant des contenus ciblés et pertinents . note de thèses : Mémoire de master en informatique Développement d’un système de synthèse d’information proactive pour une bibliothèque universitaire [document multimédia] / Mohamed Bouzidi, Auteur ; Amel Belabbaci, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2025 . - 60 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Systèmes d’information et de décision Langues : Français Mots-clés : Système proactive  Synthèses automatique  Recherche scientifique  NLP  LLM  Document scientifique  Bibliothèque en ligne Résumé : Dans un contexte d’abondance d’informations sciatiques les chercheurs et étudiant se perdent facilement ce qui complique l’accès rapide et pertinent au ressources ,ce mémoire propose le développement d’un système intelligent de synthèses et de recommandation proactive destiné aux bibliothèque universitaire .ce système vise à automatiser le génération de synthèse à partir de document scientifique en utilisant des techniques de traitement automatique de langage naturel (NLP) et des grand modèles de langage (LLM).Il repose également sur un moteur de recommandation proactive qui s’adapte aux profils utilisateur ,en tenant compte de leur historique de consultation et les divers interaction avec l’application ,le but est de fournir un accès simple rapide et synthétique a l’information ,tout en améliorant l’efficacité des recherches de document .en réduisant les efforts de recherche et en proposant des contenus ciblés et pertinents . note de thèses : Mémoire de master en informatique

Etude des Mécanismes De Contrôle De Congestion Pour L’application De Sensibilisation Coopérative Dans Les Réseaux VANETs (Vehicle Adhoc Networks) / Mebarka Hamidat 

Public ISBD Titre : Etude des Mécanismes De Contrôle De Congestion Pour L’application De Sensibilisation Coopérative Dans Les Réseaux VANETs (Vehicle Adhoc Networks) Type de document : document multimédia Auteurs : Mebarka Hamidat, Auteur ; Chaimaa Sleia, Auteur ; Mohamed Bouzidi, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électronique Année de publication : 2023 Importance : 110p. Accompagnement : 1 CD ROM Optique Némérique Note générale : Filière : Télécommunication Langues : Français Mots-clés : VANET, MAC, CSMA Résumé : La sécurité routière est la principale motivation derrière les communications inter-véhiculaires sous les réseaux ad hoc véhiculaires (VANET, Vehicle Adhoc Network), où les véhicules coopèrent en échangeant des messages sans fil pour éviter les situations critiques. La plupart des applications de sécurité sont construites sur la communication directe entre véhicules sans utiliser d’infrastructure spéciale pour assurer la transmission de messages élevés. Cependant, l’absence d’un mécanisme de contrôle central impose davantage d’exigences sur les algorithmes distribués et auto-organisés dans les véhicules au point où ils sont suffisamment stables pour gérer toute condition qui pourrait émerger dans le VANET. Par conséquent, l’algorithme de balise est très nécessaire pour tous les cas d’utilisation des applications de sécurité routière afin d’accroître la sensibilisation des conducteurs et d’avoir une visibilité en temps réel du quartier. Cet algorithme consiste à diffuser des messages d’état périodiques, appelés balises, contenant des informations internes comme la localisation géographique, la vitesse ou l’accélération. Les protocoles de contrôle d’accès au support de transmission physique (MAC, Medium Acces Control) décident quand un véhicule a le droit d’accéder au canal de communication partagé et planifie les transmissions pour minimiser le brouillage aux véhicules de réception. Par conséquent, la méthode MAC a une grande influence sur les performances des applications VANET. Notez que, un VANET est un réseau difficile pour le protocole MAC en raison de la vitesse élevée des véhicules qui résultent de la topologie en évolution rapide du réseau et le nombre de véhicules est inconnu et ne peut pas être limité. D’autre part, le trafic de données de balisage implique des exigences sur un mécanisme d’accès prévisible, équitable et évolutif. L’IEEE 802.11p est le standard de référence pour les VANETs qui ont adopté la technique MAC Carrier Sense Multiple Access (CSMA) en raison de sa simplicité, de sa dynamique et de son asynchronicité. Toutefois, le CSMA fait toujours face à un grave problème appelé « conflit au début de l’intervalle » lorsqu’il y a une très forte probabilité que plusieurs véhicules émetteurs concurrents soient situés à proximité les uns des autres. Le but de cette mémoire est d’étudier la performance du protocole MAC récemment proposé appelé Random Beacons Spreading MAC (RBS MAC). Il peut être intégré en toute transparence en plus de la norme IEEE 802.11p. Son objectif est d’améliorer la méthode CSMA. Les simulations réalisées montrent que le RBS MAC donne une bonne performance, en ce qui concerne les exigences d’application de sécurité, par rapport à certains protocoles Célèbre. note de thèses : Memoire de Master en Electronique Etude des Mécanismes De Contrôle De Congestion Pour L’application De Sensibilisation Coopérative Dans Les Réseaux VANETs (Vehicle Adhoc Networks) [document multimédia] / Mebarka Hamidat, Auteur ; Chaimaa Sleia, Auteur ; Mohamed Bouzidi, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électronique, 2023 . - 110p. + 1 CD ROM Optique Némérique. Filière : Télécommunication Langues : Français Mots-clés : VANET, MAC, CSMA Résumé : La sécurité routière est la principale motivation derrière les communications inter-véhiculaires sous les réseaux ad hoc véhiculaires (VANET, Vehicle Adhoc Network), où les véhicules coopèrent en échangeant des messages sans fil pour éviter les situations critiques. La plupart des applications de sécurité sont construites sur la communication directe entre véhicules sans utiliser d’infrastructure spéciale pour assurer la transmission de messages élevés. Cependant, l’absence d’un mécanisme de contrôle central impose davantage d’exigences sur les algorithmes distribués et auto-organisés dans les véhicules au point où ils sont suffisamment stables pour gérer toute condition qui pourrait émerger dans le VANET. Par conséquent, l’algorithme de balise est très nécessaire pour tous les cas d’utilisation des applications de sécurité routière afin d’accroître la sensibilisation des conducteurs et d’avoir une visibilité en temps réel du quartier. Cet algorithme consiste à diffuser des messages d’état périodiques, appelés balises, contenant des informations internes comme la localisation géographique, la vitesse ou l’accélération. Les protocoles de contrôle d’accès au support de transmission physique (MAC, Medium Acces Control) décident quand un véhicule a le droit d’accéder au canal de communication partagé et planifie les transmissions pour minimiser le brouillage aux véhicules de réception. Par conséquent, la méthode MAC a une grande influence sur les performances des applications VANET. Notez que, un VANET est un réseau difficile pour le protocole MAC en raison de la vitesse élevée des véhicules qui résultent de la topologie en évolution rapide du réseau et le nombre de véhicules est inconnu et ne peut pas être limité. D’autre part, le trafic de données de balisage implique des exigences sur un mécanisme d’accès prévisible, équitable et évolutif. L’IEEE 802.11p est le standard de référence pour les VANETs qui ont adopté la technique MAC Carrier Sense Multiple Access (CSMA) en raison de sa simplicité, de sa dynamique et de son asynchronicité. Toutefois, le CSMA fait toujours face à un grave problème appelé « conflit au début de l’intervalle » lorsqu’il y a une très forte probabilité que plusieurs véhicules émetteurs concurrents soient situés à proximité les uns des autres. Le but de cette mémoire est d’étudier la performance du protocole MAC récemment proposé appelé Random Beacons Spreading MAC (RBS MAC). Il peut être intégré en toute transparence en plus de la norme IEEE 802.11p. Son objectif est d’améliorer la méthode CSMA. Les simulations réalisées montrent que le RBS MAC donne une bonne performance, en ce qui concerne les exigences d’application de sécurité, par rapport à certains protocoles Célèbre. note de thèses : Memoire de Master en Electronique

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Thc 09-17	Thc 09-17	CD	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DE TECHNOLOGIE	théses (tec)	Disponible

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Smart Vision System for Sheep Face Detection using Deep Neural Networks / Lobna Chellali

Public ISBD Titre : Smart Vision System for Sheep Face Detection using Deep Neural Networks Type de document : document multimédia Auteurs : Lobna Chellali, Auteur ; Nermine Bouzaher, Auteur ; Mohamed Bouzidi, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électronique Année de publication : 2024 Importance : 60p. Accompagnement : cd rom Note générale : Degree in Network And Telecommunications Langues : Anglais Mots-clés : Deep learning  SSD MobileNet  CenterNet Hourglass  AI Résumé : This thesis investigates the application of deep learning techniques to sheep face detection, focusing on two prominent object detection models: SSD MobileNet 320x320 and CenterNet Hourglass 512x512. Our study aims to enhance livestock management by providing an efficient method for identifying individual sheep within a flock. By leverag ing advanced object detection algorithms, we demonstrate significant improvements in the accuracy and efficiency of sheep identification. The results indicate that while CenterNet Hourglass 512x512 achieves higher accuracy, SSD MobileNet 320x320 offers faster pro cessing times. This research contributes to the field of agricultural AI, offering practical solutions for enhanced livestock monitoring and management. note de thèses : memoire de master en Electronique Smart Vision System for Sheep Face Detection using Deep Neural Networks [document multimédia] / Lobna Chellali, Auteur ; Nermine Bouzaher, Auteur ; Mohamed Bouzidi, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électronique, 2024 . - 60p. + cd rom. Degree in Network And Telecommunications Langues : Anglais Mots-clés : Deep learning  SSD MobileNet  CenterNet Hourglass  AI Résumé : This thesis investigates the application of deep learning techniques to sheep face detection, focusing on two prominent object detection models: SSD MobileNet 320x320 and CenterNet Hourglass 512x512. Our study aims to enhance livestock management by providing an efficient method for identifying individual sheep within a flock. By leverag ing advanced object detection algorithms, we demonstrate significant improvements in the accuracy and efficiency of sheep identification. The results indicate that while CenterNet Hourglass 512x512 achieves higher accuracy, SSD MobileNet 320x320 offers faster pro cessing times. This research contributes to the field of agricultural AI, offering practical solutions for enhanced livestock monitoring and management. note de thèses : memoire de master en Electronique

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