Le sujet consiste à définir un modèle permettant d’intégrer diffèrent paramètres liés au dépistage et le suivi de l’évolution du cancer. Ce modèle peut générer des outils opérationnels gérant l’acquisition et de contrôle de données via plusieurs types de capteurs et nanobiocapteurs filaires et sans fil , interrogeant des bases de données et effectuant une analyse temps réel du traitement effectué. Le modèle d’exécution pourra intégrer et interroger différentes données (images, données biologiques, annotation…..) Relié à une plateforme embarquée assurant le test et le suivi de fonctionnalisation de traitement thérapeutique du principe actif.
Une opération de collecte des données sera effectuée et implanté sous forme de dataset. Mise en place de métriques temps réel pour l’application embarquée modélisée et conçue.
- Enseignant: Belarbi Mostefa
Les techniques de l’information et de la communication(TIC) recouvrent tous les nouveaux moyens et outils qui permettent de traiter (matériels et logiciels de traitement), transmettre (réseaux et moyens de transmission et d’échange), de conserver (les supports de stockage) l’information électronique.
•Les TIC sont des outils générés par les progrès de la technologie de l’informatique et des télécommunications. Ce cours aborde lesconcepts de bases liés au développement des TIC à savoir; Internet et leWeb.
- Enseignant: Bouchentouf Khaled
L'objectif de cette phase est de placer une méthodologie générale de recolte d'information en les integrant dans une base de donnée du logiciel ARCGIS
d'un autre concevoir un small data center qui permet d'interagir avec les machines et équipements du hall.
l'optimisation d'energie est le point focal entrepris. le point bibliographique concerne furnace date center.
Le domaine de la santé a gagné son influence par l'impact du big data (ou
mégadonnées) car les sources de données engagées dans les organisations de
santé sont bien connues pour leur quantités massives (Volume), leur complexité
hétérogène (Variété) et leur grand dynamisme (Vélocité).
L’exploitation de ces mégadonnées pour l’implémentation et la fourniture de
nouveaux cas
d'utilisation pour des applications potentielles dans le domaine de la santé
présente des directions de recherche prometteuses. Ce travail vise à impliquer
l’analytique des big data dans le processus de développement des systèmes de
recommandation pour la santé. Les systèmes de recommandation de santé (HRS)
constituent une alternative innovante lorsqu'il s'agit de fournir des outils
pour aider les médecins dans le diagnostic des maladies, ainsi que pour aider
les patients avec des recommandations sur la façon de maintenir leur bien-être.
- Enseignant: Boudaa Boudjemaa
- Enseignant: Belarbi Mostefa
Les nouveaux bâtiments requièrent de plus en des plus de calcul nécessaires à l’utilisation de capteurs : capteurs de température, régulation d’énergie, contrôle de la pollution, ….. qui représente une problématique largement débattue dans le cadre des IoT( Internet of Things). L’exploitation efficace et optimisée de plateforme de calcul nécessite une gestion dynamique des ressources de calcul dans un processus allocation/Libération. Dans ce sens une stratégie d’affectation de ressources de calcul aux équipements de fonctionnement d’un bâtiment rend cette gestion aisée et économique. L’approche prônée dans cette thèse est de rendre les bâtiments intelligents en interagissant avec des plateformes de calcul en se basant sur une méthodologie d’apprentissage : réseaux de capteurs et plateforme de calcul. La plateforme de calcul reconfigurable de type FPGA sert à piloter un ensemble de ressources de types stations de calcul, Bases de données. La plateforme de calcul interagit en temps réel via des capteurs en se focalisant sur certains types d’équipements.
Mots – clé : Plateforme de calcul, FPGA, Temps réel, Bâtiment intelligent, Réseau de capteurs, Théorie de l’apprentissage, Internet of Things.
