Application mobile et site web ”EVENTEASE” / Dhikra Boussaha

Public ISBD Titre : Application mobile et site web ”EVENTEASE” Type de document : document électronique Auteurs : Dhikra Boussaha, Auteur ; Ibtihal Benmoussa, Auteur ; Safa Abacha, Auteur ; Rania Boussafsaf ; Safinez Mezli ; khaled Nasri, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFA1 Année de publication : 2024 Importance : 1 vol (51 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Applications mobiles Applications Web E-Service Service Web Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Inspir´eedesr´eseauxsociauxetdesplateformesdeservices,notreid´eeest de cr´eeruneplateformequirassembleprestatairesetclientsdansunecom- munaut´ed´edi´ee`alaplanificationet`alar´eservationenlignedeservices pourlesc´er´emonieset´ev´enementssp´eciaux.Dansunmarch´ealg´erienen pleine expansion,lesucc`esr´ecentdenombreusesstartupsetPMEdansle domaine num´eriquenousamotiv´es`aenvisageruninvestissementdansce secteur enpleinecroissance,offrantainsiuneopportunit´eprometteuseaux jeunes informaticienstalentueuxpourcr´eerleurspropreentreprises. Note de contenu : Sommaire Tableaudesfigures 4 Liste destableaux 5 Bibliographie 5 1 IntroductionG´en´erale 6 2 Cahierdescharges 8 2.1 Introduction . ................................ 8 2.2 Etatactueldumarch´e . .......................... 8 2.3 Fonctionnalit´espropos´eesdenotresolutionEVENTEASE . ...... 10 2.3.1 Fonctionnalit´espourlesprestatairesdeservices . ........ 10 2.3.2 Fonctionnalit´espourlesclients . ................. 11 2.4 Composantesdelaplate-forme . ...................... 12 2.4.1 ApplicationsMobiles . ....................... 12 2.4.2 ApplicationWeb . ......................... 12 2.5 Conclusion . ................................. 12 3 Analyseetconception 13 3.1 Introduction . ................................ 13 3.2 Analyse . .................................. 13 3.2.1 Diagrammedecasd’utilisation . ................. 13 3.2.2 Descriptiondecasd’utilisation . ................. 14 Cas d’utilisation ≪ Inscription utilisateur ≫ . ........... 15 Cas d’utilisation ≪ Connexion ≫ . ................. 15 Cas d’utilisation ≪ R´eservation ≫ . ................ 16 Cas d’utilisation ≪ Recherchesurunservice ≫ . ......... 16 Cas d’utilisation ≪ Modifierleprofile ≫ . ............. 17 Cas d’utilisation ≪ Cr´eeannonce ≫ . ............... 17 3.2.3 Diagrammedes´equence . ..................... 18 Cas d’utilisation ≪ Inscription ≫ : . ................ 18 Cas d’utilisation ≪ Connexion ≫ : . ................ 19 Cas d’utilisation ≪ Editer leprofil ≫ : . .............. 20 Cas d’utilisation ≪ Cr´eeruneannonce:≫ . ............ 20 Cas d’utilisation ≪ ProposerunFournisseurauxiliaire: ≫ . .. 21 Cas d’utilisation ≪ Cherchersurunservice ≫ . .......... 21 Cas d’utilisation ≪ R´eservation ≫ . ................ 22 Cas d’utilisation ≪ Contactsupportclient ≫ . .......... 22 3.2.4 Diagrammedeclasse . ....................... 23 3.3 Conclusion . ................................. 24 4 D´eveloppementetImpl´ementation 25 4.1 Introduction . ................................ 25 4.2 Labasededonn´ees . ............................ 25 4.2.1 Firebase . .............................. 26 4.2.2 Lesprincipalesb´en´eficesdeFirebasecomprennent . ....... 26 4.2.3 Tablesdenotrebasededonn´ees: . ................ 27 4.3 Outilsetlangagesdeprogrammation . .................. 29 4.3.1 VisualStudioCode . ........................ 29 4.3.2 Flutter . ............................... 30 4.3.3 Dart . ................................ 30 4.3.4 Figma . ............................... 31 4.4 Architecturedelaplate-forme . ...................... 31 4.5 Description . ................................ 32 4.5.1 Descriptiondespagesdudashbord . ............... 32 D´efinitiond’untableaudebord(Dashboard) . .......... 32 L’interfacedudashbordhome . .................. 33 L’interfacedesutilisateurs . .................... 33 L’interfaceder´eservations . .................... 34 L’interfacedesmessagess . ..................... 35 Les interfacesdesnotifications . .................. 35 Les interfacesdesparam`etresdecompte . ............ 36 4.5.2 DescriptiondespagesduSiteWeb . ................ 38 L’interfaced’accueil . ........................ 38 L’interfaceplanning . ........................ 38 L’interfaceder´eservations . .................... 39 L’interfaceduprofile . ....................... 40 L’interfacedesmesseges . ..................... 41 L’interfacedesnotifications . ................... 41 L’interfacedesinvitations . .................... 42 4.5.3 Descriptiondespagesdel’applicationmobile . .......... 42 Les interfacesdeconnexion . ................... 42 Les interfacesd’inscription . .................... 43 Interfacescˆot´eclient . ....................... 43 Interfacescˆot´efournisseur . .................... 47 4.6 Conclusion . ................................. 49 5 ConclusionGenerale 50 5.1 Conclusion . ................................. 50 Côte titre : MAI/0954 Application mobile et site web ”EVENTEASE” [document électronique] / Dhikra Boussaha, Auteur ; Ibtihal Benmoussa, Auteur ; Safa Abacha, Auteur ; Rania Boussafsaf ; Safinez Mezli ; khaled Nasri, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFA1, 2024 . - 1 vol (51 f .) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Applications mobiles Applications Web E-Service Service Web Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Inspir´eedesr´eseauxsociauxetdesplateformesdeservices,notreid´eeest de cr´eeruneplateformequirassembleprestatairesetclientsdansunecom- munaut´ed´edi´ee`alaplanificationet`alar´eservationenlignedeservices pourlesc´er´emonieset´ev´enementssp´eciaux.Dansunmarch´ealg´erienen pleine expansion,lesucc`esr´ecentdenombreusesstartupsetPMEdansle domaine num´eriquenousamotiv´es`aenvisageruninvestissementdansce secteur enpleinecroissance,offrantainsiuneopportunit´eprometteuseaux jeunes informaticienstalentueuxpourcr´eerleurspropreentreprises. Note de contenu : Sommaire Tableaudesfigures 4 Liste destableaux 5 Bibliographie 5 1 IntroductionG´en´erale 6 2 Cahierdescharges 8 2.1 Introduction . ................................ 8 2.2 Etatactueldumarch´e . .......................... 8 2.3 Fonctionnalit´espropos´eesdenotresolutionEVENTEASE . ...... 10 2.3.1 Fonctionnalit´espourlesprestatairesdeservices . ........ 10 2.3.2 Fonctionnalit´espourlesclients . ................. 11 2.4 Composantesdelaplate-forme . ...................... 12 2.4.1 ApplicationsMobiles . ....................... 12 2.4.2 ApplicationWeb . ......................... 12 2.5 Conclusion . ................................. 12 3 Analyseetconception 13 3.1 Introduction . ................................ 13 3.2 Analyse . .................................. 13 3.2.1 Diagrammedecasd’utilisation . ................. 13 3.2.2 Descriptiondecasd’utilisation . ................. 14 Cas d’utilisation ≪ Inscription utilisateur ≫ . ........... 15 Cas d’utilisation ≪ Connexion ≫ . ................. 15 Cas d’utilisation ≪ R´eservation ≫ . ................ 16 Cas d’utilisation ≪ Recherchesurunservice ≫ . ......... 16 Cas d’utilisation ≪ Modifierleprofile ≫ . ............. 17 Cas d’utilisation ≪ Cr´eeannonce ≫ . ............... 17 3.2.3 Diagrammedes´equence . ..................... 18 Cas d’utilisation ≪ Inscription ≫ : . ................ 18 Cas d’utilisation ≪ Connexion ≫ : . ................ 19 Cas d’utilisation ≪ Editer leprofil ≫ : . .............. 20 Cas d’utilisation ≪ Cr´eeruneannonce:≫ . ............ 20 Cas d’utilisation ≪ ProposerunFournisseurauxiliaire: ≫ . .. 21 Cas d’utilisation ≪ Cherchersurunservice ≫ . .......... 21 Cas d’utilisation ≪ R´eservation ≫ . ................ 22 Cas d’utilisation ≪ Contactsupportclient ≫ . .......... 22 3.2.4 Diagrammedeclasse . ....................... 23 3.3 Conclusion . ................................. 24 4 D´eveloppementetImpl´ementation 25 4.1 Introduction . ................................ 25 4.2 Labasededonn´ees . ............................ 25 4.2.1 Firebase . .............................. 26 4.2.2 Lesprincipalesb´en´eficesdeFirebasecomprennent . ....... 26 4.2.3 Tablesdenotrebasededonn´ees: . ................ 27 4.3 Outilsetlangagesdeprogrammation . .................. 29 4.3.1 VisualStudioCode . ........................ 29 4.3.2 Flutter . ............................... 30 4.3.3 Dart . ................................ 30 4.3.4 Figma . ............................... 31 4.4 Architecturedelaplate-forme . ...................... 31 4.5 Description . ................................ 32 4.5.1 Descriptiondespagesdudashbord . ............... 32 D´efinitiond’untableaudebord(Dashboard) . .......... 32 L’interfacedudashbordhome . .................. 33 L’interfacedesutilisateurs . .................... 33 L’interfaceder´eservations . .................... 34 L’interfacedesmessagess . ..................... 35 Les interfacesdesnotifications . .................. 35 Les interfacesdesparam`etresdecompte . ............ 36 4.5.2 DescriptiondespagesduSiteWeb . ................ 38 L’interfaced’accueil . ........................ 38 L’interfaceplanning . ........................ 38 L’interfaceder´eservations . .................... 39 L’interfaceduprofile . ....................... 40 L’interfacedesmesseges . ..................... 41 L’interfacedesnotifications . ................... 41 L’interfacedesinvitations . .................... 42 4.5.3 Descriptiondespagesdel’applicationmobile . .......... 42 Les interfacesdeconnexion . ................... 42 Les interfacesd’inscription . .................... 43 Interfacescˆot´eclient . ....................... 43 Interfacescˆot´efournisseur . .................... 47 4.6 Conclusion . ................................. 49 5 ConclusionGenerale 50 5.1 Conclusion . ................................. 50 Côte titre : MAI/0954

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MAI/0954	MAI/0954	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

Deep Learning Model for Brain Tumor Radiogenomic Classification / hadjer Ouarem  

Public ISBD Titre : Deep Learning Model for Brain Tumor Radiogenomic Classification Type de document : texte imprimé Auteurs : hadjer Ouarem, Auteur ; aymen mohamed Sraouia, Auteur ; khaled Nasri, Directeur de thèse Année de publication : 2022 Importance : 1 vol (67 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 Informatique Résumé : For malignant brain tumor (Glioblastoma), known as the worst prognosis, with median survival being less than a year, recent medical research demonstrates that the presence of a specific genetic sequence in the tumor known as MGMT promoter methylation has been shown to be a favorable prognostic factor and a strong predictor of responsiveness to chemotherapy. The problem is that traditional methodology of surgery to extract a sample to be analyzed is very complicated for brain tumors cases, and takes long time. In this work we will explore the efficiency of Deep Learning based methodology to detect the existence of specific genomic sequences from MRI images. This alternative can be very useful and can help many cases to be treated. We have used many pretrained models and many images sequences to realize our experiences, to improve our models and determine which image sequence is the best to detect MGMT genome from MRI data. Côte titre : MAI/0584 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1vIJffysvjMQk-H2jqZA5t7HgVVIUBnUb/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : pdf Deep Learning Model for Brain Tumor Radiogenomic Classification [texte imprimé] / hadjer Ouarem, Auteur ; aymen mohamed Sraouia, Auteur ; khaled Nasri, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (67 f .) ; 29cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 Informatique Résumé : For malignant brain tumor (Glioblastoma), known as the worst prognosis, with median survival being less than a year, recent medical research demonstrates that the presence of a specific genetic sequence in the tumor known as MGMT promoter methylation has been shown to be a favorable prognostic factor and a strong predictor of responsiveness to chemotherapy. The problem is that traditional methodology of surgery to extract a sample to be analyzed is very complicated for brain tumors cases, and takes long time. In this work we will explore the efficiency of Deep Learning based methodology to detect the existence of specific genomic sequences from MRI images. This alternative can be very useful and can help many cases to be treated. We have used many pretrained models and many images sequences to realize our experiences, to improve our models and determine which image sequence is the best to detect MGMT genome from MRI data. Côte titre : MAI/0584 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1vIJffysvjMQk-H2jqZA5t7HgVVIUBnUb/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : pdf

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MAI/0584	MAI/0584	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Anglais	Disponible Disponible

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