Accélération d'exécution d'une métaheuristique avec Tornado / Badreddine Boumegouas

Public ISBD Titre : Accélération d'exécution d'une métaheuristique avec Tornado Type de document : texte manuscrit Auteurs : Badreddine Boumegouas, Auteur ; Mohamed El Amine Noureddine, Auteur ; Mohamed Redha Bouzidi, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électronique Année de publication : 2019 Importance : 49 p Format : 30 cm Note générale : Option : Télécommunication Langues : Français Catégories : GENIE ELECTRIQUE note de thèses : Mémoire de master en génie électrique Accélération d'exécution d'une métaheuristique avec Tornado [texte manuscrit] / Badreddine Boumegouas, Auteur ; Mohamed El Amine Noureddine, Auteur ; Mohamed Redha Bouzidi, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électronique, 2019 . - 49 p ; 30 cm. Option : Télécommunication Langues : Français Catégories : GENIE ELECTRIQUE note de thèses : Mémoire de master en génie électrique

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Thc 09-01	Thc 09-01	Livre externe	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DE TECHNOLOGIE	Genie electrique (TEC)	Disponible

Adaptation du checkpointing et backtraking pour l’accélération de la méthode MOHEFT / Souad Tadj

Public ISBD Titre : Adaptation du checkpointing et backtraking pour l’accélération de la méthode MOHEFT Type de document : document multimédia Auteurs : Souad Tadj, Auteur ; Mohamed Lamine Guezzoul, Auteur ; Mohamed Redha Bouzidi, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électrotechnique Année de publication : 2021 Importance : 93 p. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Telecom Langues : Français Mots-clés : MOHEFT  FAMOBACH  Workflow Scheduling  Cloud Computing Résumé : Les workflows sont de plus en plus utilisés dans de nombreuses applications de calcul intensif, ces workflows contiennent de nombreuses tâches et des contraintes de dépendance entre ces tâches. D’autre part, le cloud computing offre d’énormes opportunités pour le calcul des workflows à grande échelle et des applications gourmandes en calcul. Les performances de traitement d’un workflow dépendent fortement de la façon dont les différentes tâches sont planifiées sur les ressources du cloud. La planification des workflows reste un problème difficile qui relève de la catégorie des problèmes NP-hard, pour lesquels il est difficile de trouver une solution exacte. Beaucoup d’efforts de recherche ont été consacrés à la résolution de ce problème, y compris la méthode MOHEFT (multi-objective hétérogène early-finish-time), qui s’avère être une référence pour la problématique de planification des workflows. Tout en démontrant l’aptitude d’avoir une très bonne qualité des résultats fournis, MOHEFT souffre de sa grande complexité temporelle lorsqu’il s’agit de large workflows. Pour remédier à cette lacune, premièrement nous avons étudié la complexité de MOHEFT. Ensuite, pour accélérer MOHEFT, nous avons essayé la réécriture du code et l’exploitation de la programmation parallèle ; ces deux dernières techniques ont trouvé une barrière architecturale causée par la congestion du bus mémoire, le maximum d’accélération atteint est de 3; 11?. Deuxièmement, nous avons proposé FAst workflow scheduling approach based MOHEFT using BAcktraking and CHeckpointing (FAMOBACH). Cette version améliorée de MOHEFT élimine les calculs redondants en utilisant le checkpointing et le backtacking. L’évaluation des performances de FAMOBACH montre qu’il est jusqu’à 9 fois plus rapide que MOHEFT. note de thèses : Mémoire de master en Telecom Adaptation du checkpointing et backtraking pour l’accélération de la méthode MOHEFT [document multimédia] / Souad Tadj, Auteur ; Mohamed Lamine Guezzoul, Auteur ; Mohamed Redha Bouzidi, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électrotechnique, 2021 . - 93 p. ; 30 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Telecom Langues : Français Mots-clés : MOHEFT  FAMOBACH  Workflow Scheduling  Cloud Computing Résumé : Les workflows sont de plus en plus utilisés dans de nombreuses applications de calcul intensif, ces workflows contiennent de nombreuses tâches et des contraintes de dépendance entre ces tâches. D’autre part, le cloud computing offre d’énormes opportunités pour le calcul des workflows à grande échelle et des applications gourmandes en calcul. Les performances de traitement d’un workflow dépendent fortement de la façon dont les différentes tâches sont planifiées sur les ressources du cloud. La planification des workflows reste un problème difficile qui relève de la catégorie des problèmes NP-hard, pour lesquels il est difficile de trouver une solution exacte. Beaucoup d’efforts de recherche ont été consacrés à la résolution de ce problème, y compris la méthode MOHEFT (multi-objective hétérogène early-finish-time), qui s’avère être une référence pour la problématique de planification des workflows. Tout en démontrant l’aptitude d’avoir une très bonne qualité des résultats fournis, MOHEFT souffre de sa grande complexité temporelle lorsqu’il s’agit de large workflows. Pour remédier à cette lacune, premièrement nous avons étudié la complexité de MOHEFT. Ensuite, pour accélérer MOHEFT, nous avons essayé la réécriture du code et l’exploitation de la programmation parallèle ; ces deux dernières techniques ont trouvé une barrière architecturale causée par la congestion du bus mémoire, le maximum d’accélération atteint est de 3; 11?. Deuxièmement, nous avons proposé FAst workflow scheduling approach based MOHEFT using BAcktraking and CHeckpointing (FAMOBACH). Cette version améliorée de MOHEFT élimine les calculs redondants en utilisant le checkpointing et le backtacking. L’évaluation des performances de FAMOBACH montre qu’il est jusqu’à 9 fois plus rapide que MOHEFT. note de thèses : Mémoire de master en Telecom

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thq 09-179	thq 09-179	Thése	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DE TECHNOLOGIE	théses (tec)	Disponible
CD 44	CD 44	CD	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	théses (sci)	Disponible

Application des techniques de fouille de données à la détection d'intrusion / Mohamed Redha Bouzidi

Public ISBD Titre : Application des techniques de fouille de données à la détection d'intrusion : cas du réseau de l'université UATL Type de document : texte manuscrit Auteurs : Mohamed Redha Bouzidi, Auteur ; Youcef Ouinten, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Importance : 68 p Format : 30 cm Note générale : Option : Ingénierie de systèmes informatiques ISI Langues : Français Note de contenu : مذكرة مشكوك في صحتها العنوان اسم المؤطر غير موجود note de thèses : Thèse de magister en informatique Application des techniques de fouille de données à la détection d'intrusion : cas du réseau de l'université UATL [texte manuscrit] / Mohamed Redha Bouzidi, Auteur ; Youcef Ouinten, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, [s.d.] . - 68 p ; 30 cm. Option : Ingénierie de systèmes informatiques ISI Langues : Français Note de contenu : مذكرة مشكوك في صحتها العنوان اسم المؤطر غير موجود note de thèses : Thèse de magister en informatique

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Thd 10-07	Thd 10-07	Thése	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	théses (sci)	Disponible

Apply Deep Learning techniques on Date palm trees / Yacine Bensadok

Public ISBD Titre : Apply Deep Learning techniques on Date palm trees Type de document : texte manuscrit Auteurs : Yacine Bensadok, Auteur ; Mohamed Redha Bouzidi, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2022 Importance : 61 p. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Information and decision systems (Systèmes d'information et de décision ) Langues : Anglais Mots-clés : Date palm  deep Learning  Transfer Learning  CNN  YOLO  YOLOv5  Date fruit  Pollination  Apprentissage en profondeur  Apprentissage par transfert  Palmier dattier  Dattes Résumé : The objective of this project is to implement a deep learning model for observing the state of the date palm flower, hoping to improve the production of date fruit, to detect the state of the (spathe) in images using ”Deep Learning” and ”Transfer Learning”. We gathered a dataset containing more than 19000 images for training. We then used Transfer Learning by modifying the weights of a pre-trained YOLO model. Satisfactory learning, testing, and validation results were obtained. note de thèses : Mémoire de master en informatique Apply Deep Learning techniques on Date palm trees [texte manuscrit] / Yacine Bensadok, Auteur ; Mohamed Redha Bouzidi, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2022 . - 61 p. ; 30 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Information and decision systems (Systèmes d'information et de décision ) Langues : Anglais Mots-clés : Date palm  deep Learning  Transfer Learning  CNN  YOLO  YOLOv5  Date fruit  Pollination  Apprentissage en profondeur  Apprentissage par transfert  Palmier dattier  Dattes Résumé : The objective of this project is to implement a deep learning model for observing the state of the date palm flower, hoping to improve the production of date fruit, to detect the state of the (spathe) in images using ”Deep Learning” and ”Transfer Learning”. We gathered a dataset containing more than 19000 images for training. We then used Transfer Learning by modifying the weights of a pre-trained YOLO model. Satisfactory learning, testing, and validation results were obtained. note de thèses : Mémoire de master en informatique

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MF 02-49	MF 02-49	Thése	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	théses (sci)	Disponible

Conception and implementation of an AI-Powered computer vision / Hadj Mahmoud Bederina

Public ISBD Titre : Conception and implementation of an AI-Powered computer vision : application prototype for detecting, counting, and classifying tilapia fish eggs Type de document : document multimédia Auteurs : Hadj Mahmoud Bederina, Auteur ; Mohamed Redha Bouzidi, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2023 Importance : 78 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Networks, systems and distributed applications (Réseaux,systèmes et applications réparties) Langues : Anglais Mots-clés : Aquaculture  Mask R-CNN  Transfer Learning  Automation  Dataset  Mobile Application Résumé : The aquaculture sector is instrumental in global food security and has seen exponential growth, contributing to over half of the global fish production. In Algeria, this sector is growing, backed by government initiatives aimed at economic diversification and food security. One bottleneck in aquaculture efficiency is the manual counting and classification of fish eggs, specifically tilapia, which is labour-intensive and prone to human error. This study aims to develop a prototype system to alleviate this issue, focusing on tilapia egg classification and counting. The system comprises a mobile application integrated with a Mask R-CNN model for object detection and classification. We employ novel techniques such as dynamic dataset cleansing to rectify a skewed dataset and a multi-level transfer learning pipeline for model training. Our model achieved a peak mAP of 86.7%, with robust performance across different developmental stages of tilapia eggs. The results hold significant promise for enhancing the commercial production cycle in aquaculture by automating and optimizing egg counting and classification. This has broader implications for the aquaculture industry, both globally and in Algeria, offering a pathway to achieving the production goals set by the Ministry of Fisheries and Marine Resources. note de thèses : Mémoire de master en informatique Conception and implementation of an AI-Powered computer vision : application prototype for detecting, counting, and classifying tilapia fish eggs [document multimédia] / Hadj Mahmoud Bederina, Auteur ; Mohamed Redha Bouzidi, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2023 . - 78 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Networks, systems and distributed applications (Réseaux,systèmes et applications réparties) Langues : Anglais Mots-clés : Aquaculture  Mask R-CNN  Transfer Learning  Automation  Dataset  Mobile Application Résumé : The aquaculture sector is instrumental in global food security and has seen exponential growth, contributing to over half of the global fish production. In Algeria, this sector is growing, backed by government initiatives aimed at economic diversification and food security. One bottleneck in aquaculture efficiency is the manual counting and classification of fish eggs, specifically tilapia, which is labour-intensive and prone to human error. This study aims to develop a prototype system to alleviate this issue, focusing on tilapia egg classification and counting. The system comprises a mobile application integrated with a Mask R-CNN model for object detection and classification. We employ novel techniques such as dynamic dataset cleansing to rectify a skewed dataset and a multi-level transfer learning pipeline for model training. Our model achieved a peak mAP of 86.7%, with robust performance across different developmental stages of tilapia eggs. The results hold significant promise for enhancing the commercial production cycle in aquaculture by automating and optimizing egg counting and classification. This has broader implications for the aquaculture industry, both globally and in Algeria, offering a pathway to achieving the production goals set by the Ministry of Fisheries and Marine Resources. note de thèses : Mémoire de master en informatique

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MF 01-74	MF 01-74	CD	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	théses (sci)	Disponible

Étude de la stabilité d'un ensemble de méthodes stochastiques dans la résolution du problème de mappage des taches sur ressources Cloud‏ / Noureddine Sidi Abdella

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Optimisation de l’allocation de ressources dans le Cloud Computing / Mohamed Redha Bouzidi

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Processing And Extracting Data From A Dataset For Artificial Intelligence IN Neural Radiance Fields.Traitement et extractiondes données d’un dataset via l’IA pour le Neural Radiance Fields / Ferial Demana

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