http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/23 Sun, 19 Apr 2026 16:06:46 GMT 2026-04-19T16:06:46Z http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/668 Titre: EVITEMENT D'OBSTACLES DYNAMIQUES PAR UN ROBOT MOBILE Auteur(s): CHERIBET, MOHAMED; LASKRI, MOHAMED TAYEB Résumé: Pour un robot évoluant dans un environnement donné, le problème général de planification consiste à déterminer pour le robot un mouvement lui permettant de se déplacer entre deux configurations données tout en respectant un certain nombre de contraintes et de critères. Ceux-ci découlent de plusieurs facteurs de natures diverses et dépendent généralement des caractéristiques du robot, de l'environnement et du type de taches à exécuter. Les approches classiques de planifications de trajectoires ne fonctionnent pas en environnement à la fois dynamique et incertain: les calculs sont trop nombreux et complexes pour être exécutés en temps réel. Seules les méthodes purement réactives d'évitement d'obstacles sont applicables. Ces dernières sont cependant mal adaptées a la prise en compte de contrainte de taches comme atteindre un but, Des approches récentes tendent à les combiner dans des méthodes hybrides appelées méthodes itératives. Mon, 30 Dec 2013 00:00:00 GMT http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/668 2013-12-30T00:00:00Z http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/667 Titre: PREDICTION DE MOBILITE BASEE SUR LA CLASSIFICATION SELON LE PROFIL Auteur(s): CHAMEK, LINDA; DAOUI, MEHAMMED; LALAM, MUSTAPHA Résumé: Les réseaux mobiles de 3ème génération permettent aux utilisateurs une mobilité plus étendue et plus souple. Ceux-ci peuvent se déplacer tout en exécutant des applications multimédias et temps réel sur leurs mobiles. Toutefois, plusieurs problèmes sont à résoudre. Parmi ces problèmes nous citons : la localisation, les déconnexions fréquentes et la gestion des ressources. La prédiction des déplacements peut jouer un grand rôle dans la gestion de la mobilité. Par exemple, la connaissance de la position d’un mobile par le système à l’avance, lui permettra un gain de temps lors de sa recherche (le paging). En effet, le nombre de cellule à pager deviendra limité donc il sera plus facile au réseau de le trouver, et de lui acheminer les appels et les données. La prédiction permet également au réseau de réserver des ressources à l’avance à un mobile dans les futures cellules qu’il va traverser, réduisant ainsi la fréquence des déconnexions. Nous présentons dans ce papier une solution de prédiction des déplacements des utilisateurs basée sur le datamining, plus précisément la classification des utilisateurs selon leurs profils. Mon, 30 Dec 2013 00:00:00 GMT http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/667 2013-12-30T00:00:00Z http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/666 Titre: INTENSITY ESTIMATION OF UNKNOWN EXPRESSION BASED ON A STUDY OF FACIAL PERMANENT FEATURES DEFORMATIONS Auteur(s): GHANEM, KHADOUDJA; CAPLIER, ALICE; KHOLLADI, M.K. Résumé: In this work we report on the progress of building a system that enables the intensity estimation of unknown expression based on a study of the degree of facial permanent features deformations from still images. The facial changes can be identified as facial action units which correspond to the movement of muscles. We analyze subtle changes in facial expression by interpreting the movement of the muscle by its corresponding distances computed from characteristic facial points. All changed distances, are compared with corresponding Thresholds, to be mapped to symbolic states that qualitatively encode how much a given distance differs from its corresponding value in the neutral state. The Transferable Belief Model is used to fuse all data which correspond to the whole of changed distances. Expression intensity is quantified as: High, medium or low. Different raisons are done to prove that is better to estimate expression intensity of unknown expression than of known one. Mon, 30 Dec 2013 00:00:00 GMT http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/666 2013-12-30T00:00:00Z http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/665 Titre: OPTASSIST: A RELATIONAL DATA WAREHOUSE OPTIMIZATION ADVISOR Auteur(s): BOUKHALFA, KAMEL; BENAMEUR, ZIANI; BELLATRECHE, LADJEL; ALIMAZIGHI, ZAIA Résumé: Data warehouses store large amounts of data usually accessed by complex decision making queries with many selection, join and aggregation operations. To optimize the performance of the data warehouse, the administrator has to make a physical design. During physical design phase, the Data Warehouse Administrator has to select some optimization techniques to speed up queries. He must make many choices as optimization techniques to perform, their selection algorithms, parameters of these algorithms and the attributes and tables used by some of these techniques. We describe in this paper the nature of the difficulties encountered by the administrator during physical design. We subsequently present a tool which helps the administrator to make the right choices for optimization. We demonstrate the interactive use of this tool using a relational data warehouse created and populated from the APB-1 Benchmark. Mon, 30 Dec 2013 00:00:00 GMT http://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/665 2013-12-30T00:00:00Z