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Titre : Modeling learning and forgetting for a skills scheduler Type de document : texte imprimé Auteurs : Derrahi, Moncef ElkhatIb, Auteur ; Harbouche,Khadidja, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (59 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Modélisation des étudiants
Espacement adaptatif
Composants des connaissancesIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Au cours des deux dernières décennies, il y a eu une grande variété d’approches
pour modéliser les connaissances des étudiants dans le cadre de systèmes
de tutorat intelligents. En raison du développement des approches d’apprentissage
automatique et de suivi des connaissances, des succès empiriques
ont été enregistrés dans plusieurs applications d’apprentissage automatique et
d’exploration des données, y compris la modélisation des connaissances des
étudiants. Nous soutenons qu’aucun modèle de traçage des connaissances ne
tient compte à la fois de la dégradation de la mémoire et du marquage des compétences
multiples pour prédire les performances des élèves. Dans ce travail,
nous avons étudié un nouveau modèle d’exploration de données connu sous
le nom de "DAS3H", qui a été utilisé pour évaluer le modèle d’apprentissage et
d’oubli des étudiants. Le DAS3H s’appuie sur les modèles de facteurs additifs
et comprend une représentation de la distribution temporelle de la pratique
passée sur les compétences impliquées par un élément. Cette dernière a été
réalisée sur un large ensemble de données (Algèbre I 2005-2006) afin de mieux
prédire les performances de l’étudiant.Côte titre : MAI/0433 En ligne : https://drive.google.com/file/d/14C91LQXWymBzoVAZBsY5erXJaEmiELvV/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Modeling learning and forgetting for a skills scheduler [texte imprimé] / Derrahi, Moncef ElkhatIb, Auteur ; Harbouche,Khadidja, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (59 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Modélisation des étudiants
Espacement adaptatif
Composants des connaissancesIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Au cours des deux dernières décennies, il y a eu une grande variété d’approches
pour modéliser les connaissances des étudiants dans le cadre de systèmes
de tutorat intelligents. En raison du développement des approches d’apprentissage
automatique et de suivi des connaissances, des succès empiriques
ont été enregistrés dans plusieurs applications d’apprentissage automatique et
d’exploration des données, y compris la modélisation des connaissances des
étudiants. Nous soutenons qu’aucun modèle de traçage des connaissances ne
tient compte à la fois de la dégradation de la mémoire et du marquage des compétences
multiples pour prédire les performances des élèves. Dans ce travail,
nous avons étudié un nouveau modèle d’exploration de données connu sous
le nom de "DAS3H", qui a été utilisé pour évaluer le modèle d’apprentissage et
d’oubli des étudiants. Le DAS3H s’appuie sur les modèles de facteurs additifs
et comprend une représentation de la distribution temporelle de la pratique
passée sur les compétences impliquées par un élément. Cette dernière a été
réalisée sur un large ensemble de données (Algèbre I 2005-2006) afin de mieux
prédire les performances de l’étudiant.Côte titre : MAI/0433 En ligne : https://drive.google.com/file/d/14C91LQXWymBzoVAZBsY5erXJaEmiELvV/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0433 MAI/0433 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Modeling of gene regulatory network using Convolutional Neural Network Type de document : texte imprimé Auteurs : Chaima Boukherouata ; Balsem Chahinez Messouaf ; Fatiha Brahim salem, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1vol (74 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Bioinformatic Gene Regulatory Networks Deep Learning Autoencoder Réeseaux de Réegulation Génétique apprentissage
profond Autoencodeur Régles d’associationIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Abstract
understanding the intricate relationships between genes and their regulatory
networks is very important for unraveling the complex mechanisms
that govern cellular processes. In this study, we propose a novel approach
that employs autoencoders, a type of deep learning algorithm, to model gene
regulatory networks and reveal the hidden interactions among genes. This
approach has the potential to advance our understanding of gene regulation
and facilitate the discovery of novel therapeutic targets and biomarkers in
various biological systems. Autoencoders are neural networks that learn to
compress and reconstruct high-dimensional data, thereby capturing essential
features and patterns within the gene expression profiles. Add to that, we
look for association rules between the genes that are expressed. A representation
and validation of the results, as well as a biological interpretation of
the extracted knowledge, will then be provided, which will help biologists to
understand the stages of development of living organisms = Comprendre les relations complexes entre les gènes et leurs réseaux de régulation
est tr`es important pour démêler les mécanismes complexes qui régissent les
processus cellulaires. Dans cette étude, nous proposons une nouvelle approche
qui utilise des autoencodeurs, un type d’algorithme d’apprentissage
profond, pour modéliser les réseaux de régulation des gènes et révéler les
interactions cachées entre les gènes. Cette approche a le potentiel de faire
progresser notre compréhension de la régulation génétique et de faciliter la
découverte de nouvelles cibles thérapeutiques et biomarqueurs dans divers
systèmes biologiques. Les auto-encodeurs sont des réseaux neuronaux qui
apprennent `a compresser et reconstruire des données de grande dimension,
capturant ainsi des caractéristiques et des modèles essentiels dans les profils
d’expression des gènes. En plus de cela, nous cherchons des règles d’association
entre les gènes qui sont exprimés. Une représentation et une validation des
résultats, ainsi qu’une interprétation biologique des connaissances extraites,
seront ensuite fournies, ce qui aidera les biologistes `a comprendre les stades
de développement des organismes vivants.
Côte titre : MAI/0760 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1uU8VK6PgQQwuIReRp2YB7VhJZu0Yw_4Y/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Modeling of gene regulatory network using Convolutional Neural Network [texte imprimé] / Chaima Boukherouata ; Balsem Chahinez Messouaf ; Fatiha Brahim salem, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1vol (74 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Bioinformatic Gene Regulatory Networks Deep Learning Autoencoder Réeseaux de Réegulation Génétique apprentissage
profond Autoencodeur Régles d’associationIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Abstract
understanding the intricate relationships between genes and their regulatory
networks is very important for unraveling the complex mechanisms
that govern cellular processes. In this study, we propose a novel approach
that employs autoencoders, a type of deep learning algorithm, to model gene
regulatory networks and reveal the hidden interactions among genes. This
approach has the potential to advance our understanding of gene regulation
and facilitate the discovery of novel therapeutic targets and biomarkers in
various biological systems. Autoencoders are neural networks that learn to
compress and reconstruct high-dimensional data, thereby capturing essential
features and patterns within the gene expression profiles. Add to that, we
look for association rules between the genes that are expressed. A representation
and validation of the results, as well as a biological interpretation of
the extracted knowledge, will then be provided, which will help biologists to
understand the stages of development of living organisms = Comprendre les relations complexes entre les gènes et leurs réseaux de régulation
est tr`es important pour démêler les mécanismes complexes qui régissent les
processus cellulaires. Dans cette étude, nous proposons une nouvelle approche
qui utilise des autoencodeurs, un type d’algorithme d’apprentissage
profond, pour modéliser les réseaux de régulation des gènes et révéler les
interactions cachées entre les gènes. Cette approche a le potentiel de faire
progresser notre compréhension de la régulation génétique et de faciliter la
découverte de nouvelles cibles thérapeutiques et biomarqueurs dans divers
systèmes biologiques. Les auto-encodeurs sont des réseaux neuronaux qui
apprennent `a compresser et reconstruire des données de grande dimension,
capturant ainsi des caractéristiques et des modèles essentiels dans les profils
d’expression des gènes. En plus de cela, nous cherchons des règles d’association
entre les gènes qui sont exprimés. Une représentation et une validation des
résultats, ainsi qu’une interprétation biologique des connaissances extraites,
seront ensuite fournies, ce qui aidera les biologistes `a comprendre les stades
de développement des organismes vivants.
Côte titre : MAI/0760 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1uU8VK6PgQQwuIReRp2YB7VhJZu0Yw_4Y/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0760 MAI/0760 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Modeling Of Gene Regulatory Networks Graphic Aproach Type de document : texte imprimé Auteurs : Zohra Chahinez KebbabI, Auteur ; Amira Yakout Machane, Auteur Année de publication : 2022 Importance : 1 vol (88 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : GRN
GRN modelingIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
A gene regulatory network (GRN) or genetic regulatory network represents a
set of DNA segments (called genes) that interact with each other inside the cell.
This interaction is indirect because it is done throw RNA or protein expression
products. Computational modeling of gene regulatory networks is a crucial cause
of their importance in studying and understanding mechanisms of cell functioning,
and many diseases are based on perturbations or malfunctioning of some
gene regulation activities. This thesis focuses on how to model GRNs using the
graphical model.Côte titre : MAI/0604 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1qT7F38-x6hGcbV-ouaMXiruWfCV_50k8/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Modeling Of Gene Regulatory Networks Graphic Aproach [texte imprimé] / Zohra Chahinez KebbabI, Auteur ; Amira Yakout Machane, Auteur . - 2022 . - 1 vol (88 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : GRN
GRN modelingIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
A gene regulatory network (GRN) or genetic regulatory network represents a
set of DNA segments (called genes) that interact with each other inside the cell.
This interaction is indirect because it is done throw RNA or protein expression
products. Computational modeling of gene regulatory networks is a crucial cause
of their importance in studying and understanding mechanisms of cell functioning,
and many diseases are based on perturbations or malfunctioning of some
gene regulation activities. This thesis focuses on how to model GRNs using the
graphical model.Côte titre : MAI/0604 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1qT7F38-x6hGcbV-ouaMXiruWfCV_50k8/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0604 MAI/0604 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Modélisation 3D d'un environnement Virtuel Type de document : texte imprimé Auteurs : Manel Radouane, Auteur ; Hadjer Lassaci, Auteur ; Douar, Amel, Directeur de thèse Année de publication : 2022 Importance : 1 vol (106 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Travail collaboratif
EvaluationIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
L’environnement Virtuel Collaboratif 3D (EVC) est l’environnement virtuellement, les apprenants interagissent entre eux pour effectuer des actions communes (déplacement, sélection et manipulation d’objets communs, communication, etc.)
Cette étude vise à mener un apprentissage virtuel des disciplines de la chimie en laboratoire afin d'améliorer les résultats d'apprentissage des étudiants. Cette recherche est un développement (définition, conception, développement et diffusion) de la recherche sur les modèles 3D.
Le but de notre travail est de créer un environnement 3D permettant de multiples les apprenants collaborent à distance pour effectuer une tâche commune (TP). Nous proposer des solutions adaptées à nos besoins spécifiques au travail la collaboration.Côte titre : MAI/0625 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1gCf_Hakkvf490agrkJaM3aRB2_zS1QFP/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Modélisation 3D d'un environnement Virtuel [texte imprimé] / Manel Radouane, Auteur ; Hadjer Lassaci, Auteur ; Douar, Amel, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (106 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Travail collaboratif
EvaluationIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
L’environnement Virtuel Collaboratif 3D (EVC) est l’environnement virtuellement, les apprenants interagissent entre eux pour effectuer des actions communes (déplacement, sélection et manipulation d’objets communs, communication, etc.)
Cette étude vise à mener un apprentissage virtuel des disciplines de la chimie en laboratoire afin d'améliorer les résultats d'apprentissage des étudiants. Cette recherche est un développement (définition, conception, développement et diffusion) de la recherche sur les modèles 3D.
Le but de notre travail est de créer un environnement 3D permettant de multiples les apprenants collaborent à distance pour effectuer une tâche commune (TP). Nous proposer des solutions adaptées à nos besoins spécifiques au travail la collaboration.Côte titre : MAI/0625 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1gCf_Hakkvf490agrkJaM3aRB2_zS1QFP/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0625 MAI/0625 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleModélisation et Animation d’un Avatar 3D en utilisant les technologie Web3d / KHOMS , Moustapha Habib
Titre : Modélisation et Animation d’un Avatar 3D en utilisant les technologie Web3d Type de document : texte imprimé Auteurs : KHOMS , Moustapha Habib ; LAKHFIF, A, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2016 Importance : 1 vol (49f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Génie Logiciel
modélisation
animation
web3dIndex. décimale : 004 Informatique Côte titre : MAI/0092 Modélisation et Animation d’un Avatar 3D en utilisant les technologie Web3d [texte imprimé] / KHOMS , Moustapha Habib ; LAKHFIF, A, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2016 . - 1 vol (49f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Génie Logiciel
modélisation
animation
web3dIndex. décimale : 004 Informatique Côte titre : MAI/0092 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0092 MAI/0092 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponiblePermalinkModélisation d’une interface gestuelle pour la classification des Images. / SAIDI, Fatima
PermalinkModélisation de la mobilité de la station de base par les réseaux de neurones / Hadj sahraoui,charaf Eddine
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkModélisation et simulation de la propagation des fake- News sur un social-média par le paradigme des SMA / Metarfi,Romaissa
PermalinkPermalinkPermalinkA Modified Black Widow Optimization Algorithm for Multilevel Thresholding Image Segmentation / Hocine Seif Eddine Lakhal
PermalinkPermalinkPermalinkMouvement autonome d'un capteur par une approche bio-inspirée / Khentout, manel
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkNon deterministic algorithms for solving the dynamic QoS-aware web service composition under ambigious QoS parameters / Haddad,Saad
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkUn nouvel algorithme auto-stabilisant pour le calcul d'un ensemble dominant capacitif / Rouaa ,Chaima
PermalinkUn nouvel algorithme auto- stabilisant pour le calcul d'un ensemble dominant à ditance k / Battaa, Mohamed Sofiane
PermalinkUn nouvel algorithme auto-stabilisant pour le calcul de l'ensemble dominant étendu (Extended Dominating Set) / Mahboub, abdelmouiz
PermalinkUn nouvel algorithme auto-stabilisant pour le calcul d'un ensemble dominant fort (Strong Dominating Set) / Fatima Zahra Zergoune
PermalinkNouvelle approche d’extraction de connaissance par la méthode des règles d’association / Mohand Arezki Omari
PermalinkNovel Deep Learning Architecture for Predicting Heart Diseases based Transformers and Attention Mechanism with Explainability Model / Raedin Khaled Sakhri
PermalinkPermalinkOnline Virtual Experimentation in Educational Facilities: Development of a Cross-Platform application. / Sanaa Ardjane
PermalinkOntologie du domaine pour l'annotation sémantique en auriculothérapie / Senator,aboubaker
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkOptimisation avec l'algorithme QPSO (Quantum particle swarm optimisation) amélioré avec une recherche chaotique / Bouzit, loubna
PermalinkOptimisation de la durée de vie dans les réseaux de capteurs sans fil par le K-couverture / ahlem Baziz
PermalinkOptimisation de la gestion de l'équilibrage des ressources distribuées les ants-agents-mobiles / Abdi,dalal
PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkPermalinkOptimisation, par les ant-systems de la circulation de l'information dans les objets coopérants / Berahma,ilhem
PermalinkOptimisation par essaims de particules sous scilab / Saber,Amina
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