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Auteur Nour El Houda Benalia |
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Les architectures parallèles embarquées dédiées à l’accélération des algorithmes évolutionnaires / Soumaya Ferhat-Taleb (2025)
Titre : Les architectures parallèles embarquées dédiées à l’accélération des algorithmes évolutionnaires : application à la conception d’un système dédié à l’agriculture de précision Type de document : document électronique Auteurs : Soumaya Ferhat-Taleb, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2025 Importance : 1 fichier PDF (10.4 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Thèse de Doctorat : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2025
Bibliogr. p. 193 - 223Langues : Français (fre) Mots-clés : Agriculture de précision
Réseaux de capteurs sans fil
Algorithmes évolutionnaires
Optimisation
Multi-objectifs
Apprentissage automatique
Accélération
Déploiement de nœudsIndex. décimale : D001425 Résumé : L’agriculture moderne est confrontée à de nombreux défis liés à la croissance rapide de la population et à la pénurie des ressources naturelles, notamment l’eau. L’agriculture de précision s’impose alors comme une solution prometteuse intégrant des technologies avancées pour améliorer les rendements et préserver les ressources. Parmi ces technologies, les réseaux de capteurs sans fil (WSN) jouent un rôle essentiel dans la surveillance des sols. Dans cette thèse, nous avons proposé un outil d’aide au déploiement optimal des nœuds dans un WSN destiné à une application agricole de surveillance du sol.
Dans la première partie, un modèle mathématique a été développé en intégrant plusieurs contraintes : coût, couverture, connectivité, sur-couverture, et une nouvelle contrainte de distance entre les nœuds. Dans la deuxième partie, nous avons appliqué des algorithmes évolutionnaires multi-objectifs (MOEAs) tels que NSGA-II et SPEA-II, qui ont montré de bonnes performances, bien que ralentis pour de grandes surfaces.
Ainsi, dans la troisième partie, nous avons proposé une hybridation logicielle du SPEA-II avec des algorithmes de régression issus de l’apprentissage automatique (MLP, KNN, DT, RF), ce qui a permis une réduction de 66 % du temps d’exécution. Une accélération matérielle via GPU a permis un gain supplémentaire de 28 %.Les architectures parallèles embarquées dédiées à l’accélération des algorithmes évolutionnaires : application à la conception d’un système dédié à l’agriculture de précision [document électronique] / Soumaya Ferhat-Taleb, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2025 . - 1 fichier PDF (10.4 Mo) : ill.
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Thèse de Doctorat : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2025
Bibliogr. p. 193 - 223
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Agriculture de précision
Réseaux de capteurs sans fil
Algorithmes évolutionnaires
Optimisation
Multi-objectifs
Apprentissage automatique
Accélération
Déploiement de nœudsIndex. décimale : D001425 Résumé : L’agriculture moderne est confrontée à de nombreux défis liés à la croissance rapide de la population et à la pénurie des ressources naturelles, notamment l’eau. L’agriculture de précision s’impose alors comme une solution prometteuse intégrant des technologies avancées pour améliorer les rendements et préserver les ressources. Parmi ces technologies, les réseaux de capteurs sans fil (WSN) jouent un rôle essentiel dans la surveillance des sols. Dans cette thèse, nous avons proposé un outil d’aide au déploiement optimal des nœuds dans un WSN destiné à une application agricole de surveillance du sol.
Dans la première partie, un modèle mathématique a été développé en intégrant plusieurs contraintes : coût, couverture, connectivité, sur-couverture, et une nouvelle contrainte de distance entre les nœuds. Dans la deuxième partie, nous avons appliqué des algorithmes évolutionnaires multi-objectifs (MOEAs) tels que NSGA-II et SPEA-II, qui ont montré de bonnes performances, bien que ralentis pour de grandes surfaces.
Ainsi, dans la troisième partie, nous avons proposé une hybridation logicielle du SPEA-II avec des algorithmes de régression issus de l’apprentissage automatique (MLP, KNN, DT, RF), ce qui a permis une réduction de 66 % du temps d’exécution. Une accélération matérielle via GPU a permis un gain supplémentaire de 28 %.Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire T000474 D001425 Ressources électroniques Bibliothèque centrale Thèse de Doctorat Disponible Electronique Téléchargeable Conception et mise en œuvre de l'architecture d'une platforme cloud computing dédiée à IoT-IA / Noureddine Henka (2019)
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Titre : Conception et mise en œuvre de l'architecture d'une platforme cloud computing dédiée à IoT-IA Type de document : document électronique Auteurs : Noureddine Henka, Auteur ; Sami Issam Khanfri, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2019 Importance : 1 fichier PDF (24 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019
Bibliogr. f. 135 - 136Langues : Français (fre) Mots-clés : Internet des objets
Intelligence artificielle
Données passives
Nuage
Plateforme IAIndex. décimale : PN00919 Résumé : L'internet des objets a pour objectif de connecter pleins d'appareils et et d'outils au réseau internet, ce qui va permettre d'avoir énormément de contrôle sur le monde physique, et le rendre plus intelligent et adaptable à nos besoins. L'une des principales fonctions d'une telle technologie et de récolter des données sur tous les domaines, afin de les exploiter, analyser et créer de l'intelligence artificielle pour prendre des décisions d'une manière autonome.
Ce projet porte sur la mise en œuvre d'une architecture logicielle portant une plateforme d'analyse AI pour des applications IoT. Cette plateforme est fondé avec de l'analyse de données en Big Data, sur une architecture Cloud nécessaire. Elle permet d'avoir plusieurs applications de haute performance qui peuvent résoudre des problèmes socio-économiques, comme le trafic routier, la consommation de l'eau, l'énergie, ...Conception et mise en œuvre de l'architecture d'une platforme cloud computing dédiée à IoT-IA [document électronique] / Noureddine Henka, Auteur ; Sami Issam Khanfri, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2019 . - 1 fichier PDF (24 Mo) : ill.
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Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019
Bibliogr. f. 135 - 136
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Internet des objets
Intelligence artificielle
Données passives
Nuage
Plateforme IAIndex. décimale : PN00919 Résumé : L'internet des objets a pour objectif de connecter pleins d'appareils et et d'outils au réseau internet, ce qui va permettre d'avoir énormément de contrôle sur le monde physique, et le rendre plus intelligent et adaptable à nos besoins. L'une des principales fonctions d'une telle technologie et de récolter des données sur tous les domaines, afin de les exploiter, analyser et créer de l'intelligence artificielle pour prendre des décisions d'une manière autonome.
Ce projet porte sur la mise en œuvre d'une architecture logicielle portant une plateforme d'analyse AI pour des applications IoT. Cette plateforme est fondé avec de l'analyse de données en Big Data, sur une architecture Cloud nécessaire. Elle permet d'avoir plusieurs applications de haute performance qui peuvent résoudre des problèmes socio-économiques, comme le trafic routier, la consommation de l'eau, l'énergie, ...Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire EP00021 PN00919 Ressources électroniques Bibliothèque centrale Projet Fin d'Etudes Disponible Electronique Téléchargeable Documents numériques
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KHANFRI.Sami-Issam_HENKA.Noureddine.pdfURL
Titre : Deep learning network on a SoC platform : implementation and analysis Type de document : document électronique Auteurs : Said Toumi, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2024 Importance : 1 fichier PDF (7 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Electronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024
Bibliogr. p. 109 - 111 . Webographie p. 112 - 113Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Deep learning
System on Chip (SoC) platforms
ECGIndex. décimale : PN00724 Résumé : Deep learning networks hold immense potential in fields such as medical diagnostics, image recognition, and natural language processing. However, implementing these networks on System on Chip (SoC) platforms presents significant challenges due to the need for complex computations and substantial resources. This report presents a comprehensive investigation and performance analysis of deep learning models on various SoC platforms, focusing on hardware acceleration. Specifically, it offers a practical case study for ECG classification, providing valuable insights into the associated challenges and benefits. The project entails implementing deep learning models for ECG classification on different SoC platforms and analyzing their performance in terms of execution time, energy efficiency, and resource utilization. The findings contribute to enhancing our understanding of optimizing deep learning model performance on various SoC platforms and offer guidance for future research in this area. Deep learning network on a SoC platform : implementation and analysis [document électronique] / Said Toumi, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2024 . - 1 fichier PDF (7 Mo) : ill.
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Mémoire de Projet de Fin d’Études : Electronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024
Bibliogr. p. 109 - 111 . Webographie p. 112 - 113
Langues : Anglais (eng)
Mots-clés : Deep learning
System on Chip (SoC) platforms
ECGIndex. décimale : PN00724 Résumé : Deep learning networks hold immense potential in fields such as medical diagnostics, image recognition, and natural language processing. However, implementing these networks on System on Chip (SoC) platforms presents significant challenges due to the need for complex computations and substantial resources. This report presents a comprehensive investigation and performance analysis of deep learning models on various SoC platforms, focusing on hardware acceleration. Specifically, it offers a practical case study for ECG classification, providing valuable insights into the associated challenges and benefits. The project entails implementing deep learning models for ECG classification on different SoC platforms and analyzing their performance in terms of execution time, energy efficiency, and resource utilization. The findings contribute to enhancing our understanding of optimizing deep learning model performance on various SoC platforms and offer guidance for future research in this area. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire EP00749 PN00724 Ressources électroniques Bibliothèque centrale Projet Fin d'Etudes Disponible Electronique Téléchargeable Documents numériques
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ConfidentielURLDéploiement d'un réseau de capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent en utilisant les algorithmes génétiques et les forêts aléatoires / Nadir Arfi (2021)
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Titre : Déploiement d'un réseau de capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent en utilisant les algorithmes génétiques et les forêts aléatoires Type de document : document électronique Auteurs : Nadir Arfi, Auteur ; Walid Mehenni, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse ; Soumaya Ferhat-Taleb, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2021 Importance : 1 fichier PDF (11.3 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021
Bibliogre. 104 - 109Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseau de capteurs sans fil Déploiement Optimisation multi-objectif Métaheuristiques Hybridation Machine learning, Random forest Index. décimale : PN00221 Résumé : Dans ce projet de fin d'étude, nous avons étudié le problème du déploiement de réseaux de capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent. L'objectif principal était développer une solution permettant de générer un plan de déploiement d'un RCSF tout en assurant une bonne qualité des solutions. Nous avons commencé ce projet par une présentation des bâtiments intelligents et des concepts de RCSFs. Ensuite, nous avons proposé et implémenté des algorithmes génétiques multi-objectifs comme solution au problèmes de déploiement. Les résultats obtenus ont montré que les performances des algorithmes étudiés se dégradent lorsqu'il s'agit de grands bâtiment. Pour surmonter ce problème, nous avons eu recours à l'hybridation afin d'améliorer les performances. Ceci a été fait en combinant le MOGA précédemment utilisé avec l'algorithme Random forest. Les résultat obtenus ont montré une très bonne performance sur les deux instances de tailles différentes. Déploiement d'un réseau de capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent en utilisant les algorithmes génétiques et les forêts aléatoires [document électronique] / Nadir Arfi, Auteur ; Walid Mehenni, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse ; Soumaya Ferhat-Taleb, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2021 . - 1 fichier PDF (11.3 Mo) : ill.
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Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021
Bibliogre. 104 - 109
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Réseau de capteurs sans fil Déploiement Optimisation multi-objectif Métaheuristiques Hybridation Machine learning, Random forest Index. décimale : PN00221 Résumé : Dans ce projet de fin d'étude, nous avons étudié le problème du déploiement de réseaux de capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent. L'objectif principal était développer une solution permettant de générer un plan de déploiement d'un RCSF tout en assurant une bonne qualité des solutions. Nous avons commencé ce projet par une présentation des bâtiments intelligents et des concepts de RCSFs. Ensuite, nous avons proposé et implémenté des algorithmes génétiques multi-objectifs comme solution au problèmes de déploiement. Les résultats obtenus ont montré que les performances des algorithmes étudiés se dégradent lorsqu'il s'agit de grands bâtiment. Pour surmonter ce problème, nous avons eu recours à l'hybridation afin d'améliorer les performances. Ceci a été fait en combinant le MOGA précédemment utilisé avec l'algorithme Random forest. Les résultat obtenus ont montré une très bonne performance sur les deux instances de tailles différentes. Réservation
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Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire EP00259 PN00221 Ressources électroniques Bibliothèque centrale Projet Fin d'Etudes Disponible Electronique Téléchargeable Documents numériques
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ARFI.Nadir_MEHENNI.Walid.pdfURLEtude et optimisation du déploiement d’un réseaude capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent / Imene Si Hadj Mohand (2020)
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Titre : Etude et optimisation du déploiement d’un réseaude capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent Type de document : document électronique Auteurs : Imene Si Hadj Mohand, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2020 Importance : 1 fichier PDF (2.1 M) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2020
Bibliogr. f. 96 - 102Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseau de capteurs sans fil
Déploiement
Connectivité
Couverture
Optimisation multi-objectif
Algorithme évolutionnaireIndex. décimale : PN01120 Résumé : Nous avons traité au cours de ce projet de fin d’étude le problème de déploiement des réseaux de capteurs sans fil dans les bâtiments intelligents. Notre objectif était de développer un outil qui permette d’établir un schéma de déploiement efficace, offrant une bonne qualité de service.
Nous avons commencé par l’introduction des réseaux de capteurs sans fil. Puis nous avons modélisé les paramètres clés d’un déploiement d’un réseau de capteurs sans fil, à savoir le coût, la connectivité, la couverture et la sur-couverture. Par la suite, nous avons sélectionné trois algorithmes évolutionnaires multi-objectifs que nous avons implémenté afin de résoudre le problème de déploiement. Nous avons obtenu à l’issu des simulations des résultats satisfaisants.Etude et optimisation du déploiement d’un réseaude capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent [document électronique] / Imene Si Hadj Mohand, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2020 . - 1 fichier PDF (2.1 M) : ill.
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Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2020
Bibliogr. f. 96 - 102
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Réseau de capteurs sans fil
Déploiement
Connectivité
Couverture
Optimisation multi-objectif
Algorithme évolutionnaireIndex. décimale : PN01120 Résumé : Nous avons traité au cours de ce projet de fin d’étude le problème de déploiement des réseaux de capteurs sans fil dans les bâtiments intelligents. Notre objectif était de développer un outil qui permette d’établir un schéma de déploiement efficace, offrant une bonne qualité de service.
Nous avons commencé par l’introduction des réseaux de capteurs sans fil. Puis nous avons modélisé les paramètres clés d’un déploiement d’un réseau de capteurs sans fil, à savoir le coût, la connectivité, la couverture et la sur-couverture. Par la suite, nous avons sélectionné trois algorithmes évolutionnaires multi-objectifs que nous avons implémenté afin de résoudre le problème de déploiement. Nous avons obtenu à l’issu des simulations des résultats satisfaisants.Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire EP00081 PN01120 Ressources électroniques Bibliothèque centrale Projet Fin d'Etudes Disponible Electronique Téléchargeable Documents numériques
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SI-HADJ-MOHAND.Imene.pdfURLMachine learning and deep learning methods for cancer prediction and responses to its treatment / Wissal Achour (2024)
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PermalinkModélisation des paramètres physiques en utilisant des données issues d'un réseau de capteurs sans fils en agriculture de précision / Djamel Abdenacer Mesbah (2021)
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