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Chiffrement homomorphique pour la sécurisation d'images médicales dans le Cloud / Djellabi, nesrine
Titre : Chiffrement homomorphique pour la sécurisation d'images médicales dans le Cloud Type de document : texte imprimé Auteurs : Djellabi, nesrine ; Alti,Adel, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2017 Importance : 1 vol (57f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Ingénierie de Données
Technologies Web
cloud
sécurité
tatouage d'image
image médicale
diffie hellmanIndex. décimale : 004 Informatique Côte titre : MAI/0200 Chiffrement homomorphique pour la sécurisation d'images médicales dans le Cloud [texte imprimé] / Djellabi, nesrine ; Alti,Adel, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2017 . - 1 vol (57f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Ingénierie de Données
Technologies Web
cloud
sécurité
tatouage d'image
image médicale
diffie hellmanIndex. décimale : 004 Informatique Côte titre : MAI/0200 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0200 MAI/0200 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleCHUNK PARSING pour l'arabe / BOUSSAKINE, Salima
Titre : CHUNK PARSING pour l'arabe Type de document : texte imprimé Auteurs : BOUSSAKINE, Salima ; LAKHFIF, A, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2012 Importance : 1 vol (40f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Génie logiciel
TALN
chunk parsing
langue arabeIndex. décimale : 004 Informatique Côte titre : MAI/0024 CHUNK PARSING pour l'arabe [texte imprimé] / BOUSSAKINE, Salima ; LAKHFIF, A, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2012 . - 1 vol (40f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Génie logiciel
TALN
chunk parsing
langue arabeIndex. décimale : 004 Informatique Côte titre : MAI/0024 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0024 MAI/0024 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleCisco:Sécurité des routeurs et contrôle du trafic réseau / André Vaucamps
Titre : Cisco:Sécurité des routeurs et contrôle du trafic réseau Type de document : texte imprimé Auteurs : André Vaucamps ; David A Patterson Editeur : Saint-Herblain : Éd. ENI Année de publication : 2010 Collection : Expert IT/musset,joelle Importance : 1 vol (334 p.) Format : 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7460-5915-3 Note générale : Index p.325-334 Catégories : Informatique Mots-clés : CISCO IOS : Mesures de sûreté
Routeurs (réseaux d'ordinateurs) : Mesures de sûreté
Interconnexion de réseaux (télécommunications) : Mesures de sûreté
Systèmes informatiques : Mesures de sûretéIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
Ce livre s'adresse à tous les techniciens, ingénieurs concernés par l'administration des réseaux informatiques mettant en oeuvre des routeurs CISCO.
La première partie de l'ouvrage établit un état des lieux de la sécurité des systèmes d'information. Un point focal est mis sur l'authentification des utilisateurs et des machines, méthode essentielle à la protection des SI. Ceci nécessite bien sûr l'étude des technologies de chiffrement. Il s'agit d'aider l'administrateur à bâtir et structurer sa veille technologique.
Dans la seconde partie de l'ouvrage, l'administrateur est invité à déployer différents types de listes de contrôle d'accès afin de filtrer le trafic réseau et rejeter les flux illégitimes ou non désirés. Aux classiques listes d'accès standards, étendues, nommées, l'ouvrage ajoute la mise en oeuvre des listes datées, dynamiques et réflexives.
Enfin, la troisième partie de l'ouvrage est dédiée à la protection du routeur proprement dit. Protéger un routeur consiste à protéger ses accès. Les protocoles SSH et RADIUS sont mis en oeuvre.
L'ouvrage accorde une place aussi importante au savoir-faire qu'aux savoirs. Ceci se traduit par la réalisation guidée de nombreux ateliers dans des environnements émulés que le lecteur peut reproduire sur son PC (fichiers disponibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr).
Note de contenu :
Sommaire
Avant-propos
Introduction à la sécurité
Notions de chiffrement
Gestion de trafic par liste d'accès (ACL)
Administration et sécurité
Ateliers et exercices corrigés
Annexes
Côte titre : Fs/6732 Cisco:Sécurité des routeurs et contrôle du trafic réseau [texte imprimé] / André Vaucamps ; David A Patterson . - Saint-Herblain : Éd. ENI, 2010 . - 1 vol (334 p.) ; 21 cm. - (Expert IT/musset,joelle) .
ISBN : 978-2-7460-5915-3
Index p.325-334
Catégories : Informatique Mots-clés : CISCO IOS : Mesures de sûreté
Routeurs (réseaux d'ordinateurs) : Mesures de sûreté
Interconnexion de réseaux (télécommunications) : Mesures de sûreté
Systèmes informatiques : Mesures de sûretéIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
Ce livre s'adresse à tous les techniciens, ingénieurs concernés par l'administration des réseaux informatiques mettant en oeuvre des routeurs CISCO.
La première partie de l'ouvrage établit un état des lieux de la sécurité des systèmes d'information. Un point focal est mis sur l'authentification des utilisateurs et des machines, méthode essentielle à la protection des SI. Ceci nécessite bien sûr l'étude des technologies de chiffrement. Il s'agit d'aider l'administrateur à bâtir et structurer sa veille technologique.
Dans la seconde partie de l'ouvrage, l'administrateur est invité à déployer différents types de listes de contrôle d'accès afin de filtrer le trafic réseau et rejeter les flux illégitimes ou non désirés. Aux classiques listes d'accès standards, étendues, nommées, l'ouvrage ajoute la mise en oeuvre des listes datées, dynamiques et réflexives.
Enfin, la troisième partie de l'ouvrage est dédiée à la protection du routeur proprement dit. Protéger un routeur consiste à protéger ses accès. Les protocoles SSH et RADIUS sont mis en oeuvre.
L'ouvrage accorde une place aussi importante au savoir-faire qu'aux savoirs. Ceci se traduit par la réalisation guidée de nombreux ateliers dans des environnements émulés que le lecteur peut reproduire sur son PC (fichiers disponibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr).
Note de contenu :
Sommaire
Avant-propos
Introduction à la sécurité
Notions de chiffrement
Gestion de trafic par liste d'accès (ACL)
Administration et sécurité
Ateliers et exercices corrigés
Annexes
Côte titre : Fs/6732 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/6732 Fs/6732 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleClassification and Forecasting using Deep Learning Approach for Time Series Gene Expression Data / Abderraouf Aymen Bensemra
Titre : Classification and Forecasting using Deep Learning Approach for Time Series Gene Expression Data Type de document : texte imprimé Auteurs : Abderraouf Aymen Bensemra, Auteur ; Assil Guenfoud, Auteur ; Nasri,Khaled, Directeur de thèse Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (40 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Time series gene expression analysis reveals dynamic shifts in gene expression patterns
over time, aiding the study of regulatory genes, signaling pathways, and biological processes.
It provides insights into development, environmental responses, and disease progression,
deepening our understanding and enabling specialized interventions.
Deep learning algorithms for gene expression time series forecasting offer significant benefits,
accurately predicting future expression levels by capturing temporal dependencies
and non-linear correlations. They enhance precision medicine and our understanding of
biological processes. In our study, in the data GSE6168 we evaluated the effectiveness of
Long Short-Term Memory where the best RMSE we got is:0.278 and Temporal Convolutional
Networks where we got a total RMSE of:0.268Côte titre : MAI/0704 En ligne : https://drive.google.com/file/d/15WXNGAo0lEgxoqlRMtyRXTe49Nu7xX_u/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Classification and Forecasting using Deep Learning Approach for Time Series Gene Expression Data [texte imprimé] / Abderraouf Aymen Bensemra, Auteur ; Assil Guenfoud, Auteur ; Nasri,Khaled, Directeur de thèse . - 2023 . - 1 vol (40 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Time series gene expression analysis reveals dynamic shifts in gene expression patterns
over time, aiding the study of regulatory genes, signaling pathways, and biological processes.
It provides insights into development, environmental responses, and disease progression,
deepening our understanding and enabling specialized interventions.
Deep learning algorithms for gene expression time series forecasting offer significant benefits,
accurately predicting future expression levels by capturing temporal dependencies
and non-linear correlations. They enhance precision medicine and our understanding of
biological processes. In our study, in the data GSE6168 we evaluated the effectiveness of
Long Short-Term Memory where the best RMSE we got is:0.278 and Temporal Convolutional
Networks where we got a total RMSE of:0.268Côte titre : MAI/0704 En ligne : https://drive.google.com/file/d/15WXNGAo0lEgxoqlRMtyRXTe49Nu7xX_u/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0704 MAI/0704 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
DisponibleClassification of Remote Sensing Images using Transfer Learning and CNN Model with Attention / Yousra Halfaya
Titre : Classification of Remote Sensing Images using Transfer Learning and CNN Model with Attention Type de document : texte imprimé Auteurs : Yousra Halfaya, Auteur ; Wafa Lamamra, Auteur ; Abdelouaheb Moussaoui, Directeur de thèse Année de publication : 2022 Importance : 1 vol (98 f .) Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Remote sensing
Scene classificationIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
Classification of high-resolution remote sensing image is one of the advanced technologies
in our century. However, scientist’s efforts were made to progress various
forms of scene classification methods. In this thesis we will focus to identify Aerial
image scene classification and fire forest image classification based on Deep Learning
approaches. In addition, we will offer at the beginning a comprehensive introduction
about of the recent state-of-the-art models. Then we will be proposing two datasets.
Firstly, a wide-scale dataset, called “UCMerced” dataset which is available in the public
for remote sensing image scene classification. This dataset includes 2,100 images
representing 21 scene classes, with each class contains 100 images. Secondly we created
a single integrated forest fire dataset containing 2955 images, with 1695 forest fire
images and 1260 non-fire image . Based on this dataset, we propose four models based
on Transfert Learning models, a ConvNet-based model, a ConvNet-based model with
attention mechanism, and Transformers based model.
Finally, The performance of the considered models is evaluated by computing the
common performance measures.The result of the experimental evaluation show that
our proposed models improve scene classification on both datasets.Côte titre : MAI/0586 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1CqlypwIur_Ypctq4H6IJob-N1Sq1ll_y/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Classification of Remote Sensing Images using Transfer Learning and CNN Model with Attention [texte imprimé] / Yousra Halfaya, Auteur ; Wafa Lamamra, Auteur ; Abdelouaheb Moussaoui, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (98 f .).
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Remote sensing
Scene classificationIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
Classification of high-resolution remote sensing image is one of the advanced technologies
in our century. However, scientist’s efforts were made to progress various
forms of scene classification methods. In this thesis we will focus to identify Aerial
image scene classification and fire forest image classification based on Deep Learning
approaches. In addition, we will offer at the beginning a comprehensive introduction
about of the recent state-of-the-art models. Then we will be proposing two datasets.
Firstly, a wide-scale dataset, called “UCMerced” dataset which is available in the public
for remote sensing image scene classification. This dataset includes 2,100 images
representing 21 scene classes, with each class contains 100 images. Secondly we created
a single integrated forest fire dataset containing 2955 images, with 1695 forest fire
images and 1260 non-fire image . Based on this dataset, we propose four models based
on Transfert Learning models, a ConvNet-based model, a ConvNet-based model with
attention mechanism, and Transformers based model.
Finally, The performance of the considered models is evaluated by computing the
common performance measures.The result of the experimental evaluation show that
our proposed models improve scene classification on both datasets.Côte titre : MAI/0586 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1CqlypwIur_Ypctq4H6IJob-N1Sq1ll_y/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0586 MAI/0586 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
DisponibleClés pour la sécurité des SI / Thierry Harle
PermalinkClient/server survival guide / Robert Orfali
PermalinkClient/serveur:Guide de survie / Robert Orfali
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkClustering de données en utilisant les algorithmes firefly et Kmeans / BELHAMEL, Achref
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