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Titre : Emotional Facial Expression Recognition Type de document : texte imprimé Auteurs : Hefassa, Maroua, Auteur ; Touahria,Mohamed, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2019 Importance : 1 vol (63 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Apprentissage automatique
Réseaux de neurones convolutionnels
Reconnais-sance des expressions facialesIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : L’expression faciale est l’un des moyens puissants et naturels permettant aux êtres humains de communiquer leurs émotions et leurs intentions. La capacité à reconnaître les ex-pressions faciales émotionnelles est complexe lors des interactions. Dans le domaine de l'informatique affective, il s’agit de créer un modèle montrant l'importance de l'expression faciale. Dans notre étude, la méthode de reconnaissance des expressions faciales émotion-nelles est appliquée aux jeux de données Cohn Kanade et Japanese Female Facial Expression pour classifier les expressions faciales universellement reconnues. Dans nos expériences, nous proposons des architectures de réseaux de neurones convolutionnels profonds et ajustons deux modèles de pré-entraînement formés sur deux jeux de données tels que l’Inception et VGG-16 qui ont donné de meilleurs résultats. L'apprentissage en profondeur a le potentiel d'améliorer l'interaction homme-machine car sa capacité à apprendre des fonctionnalités permettra aux machines de développer leur perception. De plus, en ayant la perception, les machines fourni-ront potentiellement des réponses plus faciles, améliorant ainsi l'expérience de l'utilisateur. Note de contenu :
Sommaire
ACKNOWLEDGEMENTS ....................................................................................................1
ABSTRACT .................................................................................................2
CONTENTS ...................................................................................................3
LIST OF FIGURES ..............................................................................................................6
LIST OF TABLES ................................................................................................................7
INTRODUCTION ................................................................................................................8
1 THEORETICAL BACKGROUND ............................................................................ 10
1.1 INTRODUCTION ................................................................................... 10
1.2 MACHINE LEARNING CATEGORIES ........................................................................................................... 10
1.2.1 Supervised Learning ......................................................................................................... 10
1.2.2 Unsupervised Learning ............................................................................................................... 11
1.3 MACHINE LEARNING TASKS .................................................................................................. 11
1.3.1 Classification ................................................................................................... 11
1.3.1.1 Support Vector Machine .......................................................................................................... 12
1.3.1.2 Naïve Bayes Classifier ....................................................................................................... 13
1.3.1.3 Decision Tree ........................................................................................................ 14
1.3.1.4 Random Forest ................................................................................................ 14
1.3.1.5 Neural Network ................................................................................................. 15
1.3.1.6 Boosting ............................................................................................................... 16
1.3.2 Regression ............................................................................................................ 16
1.3.3 Clustering............................................................................................... 17
1.3.4 Deep Learning ........................................................................................................ 17
1.3.4.1 Optimization in deep learning ........................................................................................................... 18 1.3.4.2 Regularization for deep learning ....................................................................................................... 18
1.3.4.2.1 Dropout............................................................................................ 18
1.3.4.2.2 Batch normalization ................................................................................................ 19
1.3.4.2.3 Data Augmentation ................................................................................................... 19
1.3.4.3 Model parameters..................................................................................20
1.3.4.3.1 epoch ................................................................................................. 20
1.3.4.3.2 Batch ........................................................................................ 20
1.3.4.3.3 Batch size .........................................................................................
1.3.4.3.4 Loss function ..................................................................................................
20 1.3.4.3.5 Activation function ........................................................................................................... 20 1.3.4.4 Deep Learning Architectures ............................................................................................................. 21 1.3.4.4.1 Autoencoders (AE) ....................................................................................................... 21
1.3.4.4.2 Deep Belief Network (DBN) .......................................................................................................... 22
1.3.5 Convolutional Neural Networks .................................................................................................. 23
1.3.6 Transfer learning .......................................................................................................... 25
1.3.6.1 ImageNet ...................................................................................................... 25
1.3.6.2 Pretrained model ....................................................................................................... 25
1.3.6.2.1 VGG-16........................................................................................................ 25
1.3.6.2.2 Inception ............................................................................................................ 26
1.4 CONCLUSION .......................................................................................... 26
2 EMOTIONAL FACIAL EXPRESSIONS RECOGNITION ..................................... 27
2.1 INTRODUCTION ............................................................................................... 27
2.2 FACIAL EXPRESSIONS RECOGNITION APPLICATION DOMAIN ........................................................................... 27
4
2.3 PAUL EKMAN’S BASIC EMOTIONS ............................................................................................................ 27
2.4 EMOTIONAL FACIAL EXPRESSIONS RECOGNITION PROBLEMS .......................................................................... 29
2.5 FACIAL EXPRESSIONS RECOGNITION PROCESS ............................................................................................. 29
2.5.1 Face Detection ....................................................................................................... 30
2.5.1.1 Knowledge-based methods .............................................................................................................. 30
2.5.1.2 Feature invariant approaches ........................................................................................................... 30
2.5.2 Feature Extraction ....................................................................................................... 31
2.5.2.1 Appearance based methods ............................................................................................................. 31
2.5.2.1.1 Gabor Features ............................................................................................................................ 32
2.5.2.1.2 Haar features................................................................................33
2.5.2.1.3 Local Binary Pattern (LBP) features ............................................................................................... 34
2.5.2.2 Geometric feature based methods.................................................................................................... 35
2.5.3 Expression classification / recognition ........................................................................................ 35
2.6 CONCLUSION ........................................................................................................ 36
3 DATASET AND IMPLEMENTATION TOOLS ...................................................... 37
3.1 INTRODUCTION .................................................................................................................................. 37
3.2 AVAILABLE EMOTIONAL DATASET............................................................................................................ 37
3.2.1 Cohn-Kanade facial expression database .................................................................................... 37
3.2.2 Japanese Female Facial Expression (JAFFE) Dataset .................................................................... 39
3.3 IMPLEMENTATION FRAMEWORK AND TOOLS ............................................................................................. 39
3.3.1 Python ....................................................................................................................................... 40
3.3.2 Scikit-learn ................................................................................................................................. 40
3.3.3 Tensorflow ................................................................................................................................. 40
3.3.4 Keras ......................................................................................................................................... 40
3.3.5 Jupyter notebook ....................................................................................................................... 41
3.3.6 Google Colab ............................................................................................................................. 41
3.3.7 Kaggle ....................................................................................................................................... 42
3.4 MODEL EVALUATION METRICS ................................................................................................................ 42
3.4.1 Accuracy .................................................................................................................................... 42
3.4.2 Precision .................................................................................................................................... 42
3.4.3 Recall ......................................................................................................................................... 42
3.4.4 F1-score ..................................................................................................................................... 43
3.4.5 Confusion matrix ........................................................................................................................ 43
3.5 PROPOSED APPROACHES ....................................................................................................................... 43
3.5.1 Machine learning approaches .................................................................................................... 44
3.5.2 Deep learning approaches .......................................................................................................... 44
3.6 CONCLUSION ..................................................................................................................... 44
4 EXPERIMENTS AND RESULTS .............................................................................. 45
4.1 INTRODUCTION .................................................................................................................................. 45
4.2 MACHINE LEARNING APPROACHES ........................................................................................................... 45
4.2.1 Decision tree classifier ................................................................................................................ 45
4.2.2 XGBOOST classifier ..................................................................................................................... 45
4.2.3 Random forest classifier ............................................................................................................. 46
4.2.4 SVM classifier ........................................................................................................................ 46
4.2.5 Machine learning algorithms results ........................................................................................... 46
4.3 DEEP LEARNING APPROACHES ................................................................................................................ 47
4.3.1 Ck 48 dataset ............................................................................................................................. 47
4.3.1.1 Convolution neural network ............................................................................................................. 47
4.3.1.1.1 Model and architecture interpretation ......................................................................................... 48
4.3.1.1.2 Model compiling ........................................................................................................ 49
4.3.1.2 Transfer learning ....................................................................................................52
4.3.1.2.1 VGG-16 pretrained model ............................................................................................................ 53
4.3.1.2.2 Inception V3 pretrained model..................................................................................................... 54
4.3.2 JAFFE datasets ....................................................................................................... 56
4.3.2.1 Convolution neural networks ............................................................................................................ 56
4.3.2.1.1 First CNN architecture................................................................................................... 56
4.3.2.1.2 Second CNN architecture ............................................................................................................. 57
4.4 RESULTS COMPARISONS ........................................................................................................................ 60
4.4.1 First dataset (CK 48) ................................................................................................... 60
4.4.2 Second dataset (JAFFE)................................................................................................. 60
4.5 CONCLUSION ..................................................................................................................................... 61
CONCLUSION ................................................................................................................... 6
BIBLIOGRAPHY............................................................................................Côte titre : MAI/0328 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1t_VL8jADg2PCheEX0lY6XF8hvoSu3pQp/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Emotional Facial Expression Recognition [texte imprimé] / Hefassa, Maroua, Auteur ; Touahria,Mohamed, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019 . - 1 vol (63 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Apprentissage automatique
Réseaux de neurones convolutionnels
Reconnais-sance des expressions facialesIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : L’expression faciale est l’un des moyens puissants et naturels permettant aux êtres humains de communiquer leurs émotions et leurs intentions. La capacité à reconnaître les ex-pressions faciales émotionnelles est complexe lors des interactions. Dans le domaine de l'informatique affective, il s’agit de créer un modèle montrant l'importance de l'expression faciale. Dans notre étude, la méthode de reconnaissance des expressions faciales émotion-nelles est appliquée aux jeux de données Cohn Kanade et Japanese Female Facial Expression pour classifier les expressions faciales universellement reconnues. Dans nos expériences, nous proposons des architectures de réseaux de neurones convolutionnels profonds et ajustons deux modèles de pré-entraînement formés sur deux jeux de données tels que l’Inception et VGG-16 qui ont donné de meilleurs résultats. L'apprentissage en profondeur a le potentiel d'améliorer l'interaction homme-machine car sa capacité à apprendre des fonctionnalités permettra aux machines de développer leur perception. De plus, en ayant la perception, les machines fourni-ront potentiellement des réponses plus faciles, améliorant ainsi l'expérience de l'utilisateur. Note de contenu :
Sommaire
ACKNOWLEDGEMENTS ....................................................................................................1
ABSTRACT .................................................................................................2
CONTENTS ...................................................................................................3
LIST OF FIGURES ..............................................................................................................6
LIST OF TABLES ................................................................................................................7
INTRODUCTION ................................................................................................................8
1 THEORETICAL BACKGROUND ............................................................................ 10
1.1 INTRODUCTION ................................................................................... 10
1.2 MACHINE LEARNING CATEGORIES ........................................................................................................... 10
1.2.1 Supervised Learning ......................................................................................................... 10
1.2.2 Unsupervised Learning ............................................................................................................... 11
1.3 MACHINE LEARNING TASKS .................................................................................................. 11
1.3.1 Classification ................................................................................................... 11
1.3.1.1 Support Vector Machine .......................................................................................................... 12
1.3.1.2 Naïve Bayes Classifier ....................................................................................................... 13
1.3.1.3 Decision Tree ........................................................................................................ 14
1.3.1.4 Random Forest ................................................................................................ 14
1.3.1.5 Neural Network ................................................................................................. 15
1.3.1.6 Boosting ............................................................................................................... 16
1.3.2 Regression ............................................................................................................ 16
1.3.3 Clustering............................................................................................... 17
1.3.4 Deep Learning ........................................................................................................ 17
1.3.4.1 Optimization in deep learning ........................................................................................................... 18 1.3.4.2 Regularization for deep learning ....................................................................................................... 18
1.3.4.2.1 Dropout............................................................................................ 18
1.3.4.2.2 Batch normalization ................................................................................................ 19
1.3.4.2.3 Data Augmentation ................................................................................................... 19
1.3.4.3 Model parameters..................................................................................20
1.3.4.3.1 epoch ................................................................................................. 20
1.3.4.3.2 Batch ........................................................................................ 20
1.3.4.3.3 Batch size .........................................................................................
1.3.4.3.4 Loss function ..................................................................................................
20 1.3.4.3.5 Activation function ........................................................................................................... 20 1.3.4.4 Deep Learning Architectures ............................................................................................................. 21 1.3.4.4.1 Autoencoders (AE) ....................................................................................................... 21
1.3.4.4.2 Deep Belief Network (DBN) .......................................................................................................... 22
1.3.5 Convolutional Neural Networks .................................................................................................. 23
1.3.6 Transfer learning .......................................................................................................... 25
1.3.6.1 ImageNet ...................................................................................................... 25
1.3.6.2 Pretrained model ....................................................................................................... 25
1.3.6.2.1 VGG-16........................................................................................................ 25
1.3.6.2.2 Inception ............................................................................................................ 26
1.4 CONCLUSION .......................................................................................... 26
2 EMOTIONAL FACIAL EXPRESSIONS RECOGNITION ..................................... 27
2.1 INTRODUCTION ............................................................................................... 27
2.2 FACIAL EXPRESSIONS RECOGNITION APPLICATION DOMAIN ........................................................................... 27
4
2.3 PAUL EKMAN’S BASIC EMOTIONS ............................................................................................................ 27
2.4 EMOTIONAL FACIAL EXPRESSIONS RECOGNITION PROBLEMS .......................................................................... 29
2.5 FACIAL EXPRESSIONS RECOGNITION PROCESS ............................................................................................. 29
2.5.1 Face Detection ....................................................................................................... 30
2.5.1.1 Knowledge-based methods .............................................................................................................. 30
2.5.1.2 Feature invariant approaches ........................................................................................................... 30
2.5.2 Feature Extraction ....................................................................................................... 31
2.5.2.1 Appearance based methods ............................................................................................................. 31
2.5.2.1.1 Gabor Features ............................................................................................................................ 32
2.5.2.1.2 Haar features................................................................................33
2.5.2.1.3 Local Binary Pattern (LBP) features ............................................................................................... 34
2.5.2.2 Geometric feature based methods.................................................................................................... 35
2.5.3 Expression classification / recognition ........................................................................................ 35
2.6 CONCLUSION ........................................................................................................ 36
3 DATASET AND IMPLEMENTATION TOOLS ...................................................... 37
3.1 INTRODUCTION .................................................................................................................................. 37
3.2 AVAILABLE EMOTIONAL DATASET............................................................................................................ 37
3.2.1 Cohn-Kanade facial expression database .................................................................................... 37
3.2.2 Japanese Female Facial Expression (JAFFE) Dataset .................................................................... 39
3.3 IMPLEMENTATION FRAMEWORK AND TOOLS ............................................................................................. 39
3.3.1 Python ....................................................................................................................................... 40
3.3.2 Scikit-learn ................................................................................................................................. 40
3.3.3 Tensorflow ................................................................................................................................. 40
3.3.4 Keras ......................................................................................................................................... 40
3.3.5 Jupyter notebook ....................................................................................................................... 41
3.3.6 Google Colab ............................................................................................................................. 41
3.3.7 Kaggle ....................................................................................................................................... 42
3.4 MODEL EVALUATION METRICS ................................................................................................................ 42
3.4.1 Accuracy .................................................................................................................................... 42
3.4.2 Precision .................................................................................................................................... 42
3.4.3 Recall ......................................................................................................................................... 42
3.4.4 F1-score ..................................................................................................................................... 43
3.4.5 Confusion matrix ........................................................................................................................ 43
3.5 PROPOSED APPROACHES ....................................................................................................................... 43
3.5.1 Machine learning approaches .................................................................................................... 44
3.5.2 Deep learning approaches .......................................................................................................... 44
3.6 CONCLUSION ..................................................................................................................... 44
4 EXPERIMENTS AND RESULTS .............................................................................. 45
4.1 INTRODUCTION .................................................................................................................................. 45
4.2 MACHINE LEARNING APPROACHES ........................................................................................................... 45
4.2.1 Decision tree classifier ................................................................................................................ 45
4.2.2 XGBOOST classifier ..................................................................................................................... 45
4.2.3 Random forest classifier ............................................................................................................. 46
4.2.4 SVM classifier ........................................................................................................................ 46
4.2.5 Machine learning algorithms results ........................................................................................... 46
4.3 DEEP LEARNING APPROACHES ................................................................................................................ 47
4.3.1 Ck 48 dataset ............................................................................................................................. 47
4.3.1.1 Convolution neural network ............................................................................................................. 47
4.3.1.1.1 Model and architecture interpretation ......................................................................................... 48
4.3.1.1.2 Model compiling ........................................................................................................ 49
4.3.1.2 Transfer learning ....................................................................................................52
4.3.1.2.1 VGG-16 pretrained model ............................................................................................................ 53
4.3.1.2.2 Inception V3 pretrained model..................................................................................................... 54
4.3.2 JAFFE datasets ....................................................................................................... 56
4.3.2.1 Convolution neural networks ............................................................................................................ 56
4.3.2.1.1 First CNN architecture................................................................................................... 56
4.3.2.1.2 Second CNN architecture ............................................................................................................. 57
4.4 RESULTS COMPARISONS ........................................................................................................................ 60
4.4.1 First dataset (CK 48) ................................................................................................... 60
4.4.2 Second dataset (JAFFE)................................................................................................. 60
4.5 CONCLUSION ..................................................................................................................................... 61
CONCLUSION ................................................................................................................... 6
BIBLIOGRAPHY............................................................................................Côte titre : MAI/0328 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1t_VL8jADg2PCheEX0lY6XF8hvoSu3pQp/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0328 MAI/0328 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Energy routing protocol in Energy Internet Type de document : texte imprimé Auteurs : Guettar, Haithem, Auteur ; Djamila Mechta, Auteur Importance : 1 vol (36 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Congestion management
Optimization
P2P Distributed energy tradingIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
The energy internet is a new emerging concept which is mainly associated with
peer to peer energy trading in a smart grid power network. This new power system
(EI) aims to make the use of energy renewable resources eective and it also supports
the bidirectional power and data
ow. As any power system, energy internet has
faced three main issues; subscriber matching, energy ecient path and congestion
management. In this paper, we proposed a grey wolf optimization based on an energy
routing algorithm to determine a non-congestion minimum loss path. A subscriber
matching was developed to determine which producer/producers should be assigned
for each consumer by optimizing the tness, this mechanism provides a solution for
both mono and multi- source consumers. For the multi-source consumers an energy
moth
ames optimization algorithm is proposed to choose the best producers and their
energy capacities that satised the consumer's requests , the producers' selection is
based on the lowest tness ie; the less coast and less power loss. Finally, simulation
results show the eectiveness of the proposed approach.Côte titre : MAI/0464 En ligne : https://drive.google.com/file/d/14wrC8f7laDhOiCMP6k8RcwtZb6jlPvBp/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Energy routing protocol in Energy Internet [texte imprimé] / Guettar, Haithem, Auteur ; Djamila Mechta, Auteur . - [s.d.] . - 1 vol (36 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Congestion management
Optimization
P2P Distributed energy tradingIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
The energy internet is a new emerging concept which is mainly associated with
peer to peer energy trading in a smart grid power network. This new power system
(EI) aims to make the use of energy renewable resources eective and it also supports
the bidirectional power and data
ow. As any power system, energy internet has
faced three main issues; subscriber matching, energy ecient path and congestion
management. In this paper, we proposed a grey wolf optimization based on an energy
routing algorithm to determine a non-congestion minimum loss path. A subscriber
matching was developed to determine which producer/producers should be assigned
for each consumer by optimizing the tness, this mechanism provides a solution for
both mono and multi- source consumers. For the multi-source consumers an energy
moth
ames optimization algorithm is proposed to choose the best producers and their
energy capacities that satised the consumer's requests , the producers' selection is
based on the lowest tness ie; the less coast and less power loss. Finally, simulation
results show the eectiveness of the proposed approach.Côte titre : MAI/0464 En ligne : https://drive.google.com/file/d/14wrC8f7laDhOiCMP6k8RcwtZb6jlPvBp/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0464 MAI/0464 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Un ennvironement virtuel pour le support du diagnostic médical collaboratif Type de document : texte imprimé Auteurs : Merabet,Asma, Auteur ; Ferradji,Mohamed Abderraouf, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (52 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Travail collaboratif
TCAO
Diagnostic médical
Environnement
virtuel
Apprentissage profondIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le travail collaboratif est une stratégie importante qui a connu un grand intérêt
dans certaines activités critiques comme le diagnostic médical. Cependant, pour assurer
la qualité du diagnostic médical collaboratif, il semble très important de tirer
profit des technologies de l’information et de la communication qui offrent plus de
flexibilité en termes de temps et d’espace. Dans ce mémoire, nous présentons un environnement
virtuel qui vise à supporter la collaboration à distance entre les médecins.
Cette proposition se base principalement sur les études cognitives effectuées dans le
domaine médical. De plus, pour soutenir la prise de décision médicale dans certains
types de maladies, nous avons intégré un système intelligent dans notre environnement
en utilisant les technologies d’apprentissage profond.Côte titre : MAI/0396 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1kEYej0aPGFxhOtiutQZ4vI7stAbv_bc9/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Un ennvironement virtuel pour le support du diagnostic médical collaboratif [texte imprimé] / Merabet,Asma, Auteur ; Ferradji,Mohamed Abderraouf, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (52 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Travail collaboratif
TCAO
Diagnostic médical
Environnement
virtuel
Apprentissage profondIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le travail collaboratif est une stratégie importante qui a connu un grand intérêt
dans certaines activités critiques comme le diagnostic médical. Cependant, pour assurer
la qualité du diagnostic médical collaboratif, il semble très important de tirer
profit des technologies de l’information et de la communication qui offrent plus de
flexibilité en termes de temps et d’espace. Dans ce mémoire, nous présentons un environnement
virtuel qui vise à supporter la collaboration à distance entre les médecins.
Cette proposition se base principalement sur les études cognitives effectuées dans le
domaine médical. De plus, pour soutenir la prise de décision médicale dans certains
types de maladies, nous avons intégré un système intelligent dans notre environnement
en utilisant les technologies d’apprentissage profond.Côte titre : MAI/0396 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1kEYej0aPGFxhOtiutQZ4vI7stAbv_bc9/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0396 MAI/0396 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Enrichissement des traces numériques spatio-temporelles Type de document : texte imprimé Auteurs : AbouchIi,Zakaria, Auteur ; Douidi ,Lamri, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (64 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Données spatio-temporelles
Trajectoire sémantique
Plateforme modulaireIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Dans un monde où la plupart de nos déplacements sont enregistrés, nous faisons l’hypothèse
que les traces spatio-temporelles numériques provenant de touristes peuvent aider
les collectivités et les professionnels du tourisme à gérer et à valoriser le territoire touristique.
Nous visons à concevoir des méthodes et à développer des outils de traitement
et d’analyse afin d’exploiter ces données.Côte titre : MAI/0435 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1GfESs_px57dG4BeXpgdoUZicz3M8zsd8/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Enrichissement des traces numériques spatio-temporelles [texte imprimé] / AbouchIi,Zakaria, Auteur ; Douidi ,Lamri, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (64 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Données spatio-temporelles
Trajectoire sémantique
Plateforme modulaireIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Dans un monde où la plupart de nos déplacements sont enregistrés, nous faisons l’hypothèse
que les traces spatio-temporelles numériques provenant de touristes peuvent aider
les collectivités et les professionnels du tourisme à gérer et à valoriser le territoire touristique.
Nous visons à concevoir des méthodes et à développer des outils de traitement
et d’analyse afin d’exploiter ces données.Côte titre : MAI/0435 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1GfESs_px57dG4BeXpgdoUZicz3M8zsd8/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0435 MAI/0435 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleEnseignement et ordinateur / Hélène Bestougeff
Titre : Enseignement et ordinateur Type de document : texte imprimé Auteurs : Hélène Bestougeff ; Jean-Pierre Fargette ; LIRIEUX,Vianey, Ill Editeur : Paris : CEDIC Année de publication : 1982 Importance : 1 vol. (185 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7124-0311-9 Note générale : Bibliogr. p.179,index p.181-13 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique(Enseignement)
Enseignement assisté par ordinateurIndex. décimale : 004 - Informatique Note de contenu :
Sommaire
1- Technologie et éducation
2- L'e.a.o et utilisation
3- L'auteur et l'e.a.oCôte titre : Fs/8272 Enseignement et ordinateur [texte imprimé] / Hélène Bestougeff ; Jean-Pierre Fargette ; LIRIEUX,Vianey, Ill . - Paris : CEDIC, 1982 . - 1 vol. (185 p.) : ill. ; 24 cm.
ISBN : 978-2-7124-0311-9
Bibliogr. p.179,index p.181-13
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Informatique(Enseignement)
Enseignement assisté par ordinateurIndex. décimale : 004 - Informatique Note de contenu :
Sommaire
1- Technologie et éducation
2- L'e.a.o et utilisation
3- L'auteur et l'e.a.oCôte titre : Fs/8272 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/8272 Fs/8272 livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
Sorti jusqu'au 23/12/2024Enseigner l'informatique / Hartmann, Werner
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