This paper proposes an optimum design of a diesel/PV/wind/battery hybrid renewable energy system (HRES) for rural electrification in a remote district in Tamanrasset, Algeria. In this study, a particle swarm optimization algorithm (PSO) has been proposed to solve a multi-objective optimization problem, which was created by carrying out simultaneously, the cost of energy (COE) minimization while maximizing the reliability of power supply described as the loss of power supply probability (LPSP) and a renewable fraction (RF). The simulation results show that the PV/WT/DG/BT is the best economic configuration with a reasonable annual cost of the optimal system (ACS) which is about 7798.71 $ and the COE equal to 0.79 $/kWh for an LPSP = 0.01%, where the ten households are 0.99 % satisfied by renewable energy sources.

In this paper, we present a system for handwriting digit recognition using different invariant features extraction and multiple classifiers. In the feature extraction we use four types: cavities, Zernike moments, Hu moments, Histogram of Gradient (HOG). Firstly, the features are used independently by five classifiers: K-nearest neighbor (KNN), Support Vector Machines (SVM) one versus one, SVM one versus all, Decision Tree, MLP. Then to achieve the best possible classification performance in terms of recognition rate, three methods of classifiers Combination rule employed: majority vote, Borda count and maximum rule. Experiments are performed on the well-known MNIST database of handwritten digits. The results demonstrated that the combination of KNN using HOG features with SVMOVA using Zernike moments by Borda count rule have considered to be good based on a geometric transformation invariance.

De nos jours, la plupart des moteurs d’analyse de solutions anti-malware sont heuristiques. Ils classent les objets, les flux de données ainsi que les zones mémoires comme bénins ou malveillants en fonction de leur comportement. La plupart des fabricants d’antivirus reconnaissent que l’approche heuristique permet d’atteindre jusqu’à 90% d’efficacité en termes de taux de détection, mais consomme davantage de ressources systèmes : de tels moteurs anti-malware, disponibles en open-source, sont extrêmement inefficaces en termes d’utilisation de ressources système car ils font souvent appel à des algorithmes d’apprentissage automatique. Pour réduire cette charge système, il est fortement recommandé d’utiliser la détection par signature statique, qui permet de filtrer à elle seule la majorité des échantillons de programmes malveillants connus, en conjonction avec les technologies de détection heuristiques et celles basées sur le cloud. Dans ce travail, nous présentons un scanner de signatures rapide pour la détection de programmes malveillants, basé sur une version améliorée de l’algorithme Aho-Corasick pour la recherche de cha{\^ınes de caractères (ou motifs), con\c cue pour pouvoir bénéficier des techniques de vectorisation qui ajoutent une forme de parallélisme de données au code de l’algorithme. La solution proposée est implémentée en utilisant le jeu d’instructions d’Intel® Advanced Vector Extensions (AVX2).

 As commonly known that living beings cannot survive without natural sources available on earth, technology is no exception; it cannot develop without the inspiring help given by the same nature. The field of biology has extensively participated in the computing field through the "code of life" DNA (Deoxyribo Nucleic Acid) since it was discovered by Adelman in the past century. This combination gave birth to DNA Computing, which is a very interesting new aspect of biochemistry. It works massively parallel with high energy efficiency, and requiring almost no space. The field of molecular computing is still new and as the field progresses from concepts to engineering, researchers will address these important issues.  By the use of encoding data into DNA strands, many NP-complete problems have been solved and many new efficient techniques have been proposed in cryptography field. The aim of this paper is to give an overview of bio-inspired system and to summarize the great role of DNA molecule in servicing of the technology field.

Les systèmes industriels deviennent plus complexes en raison, notamment, de leur taille croissante et de l’intégration des nouvelles technologies. En vieillissant, ces systèmes deviennent plus vulnérables aux défaillances et leurs activités de maintenance sont difficiles et coûteuses. Cette situation, combinée aux exigences de productivité, de croissance des bénéfices, de disponibilité opérationnelle et de sécurité, pousse les praticiens et les chercheurs à développer des outils et des méthodes innovants. Les activités de maintenance constituent l’un des leviers possibles. En entretenant le système, nous pouvons réduire les coûts globaux de son cycle de vie, augmenter sa disponibilité, améliorer la sécurité des opérateurs et réduire les incidents environnementaux. Les tâches de maintenance peuvent être soit curatives, soit préventives. Cependant, cela n’est pas encore suffisant parce que les pièces de rechange ne sont pas disponibles ou pas suffisantes au moment de la panne ou simplement parce que les ressources nécessaires (les responsables de la maintenance) sont occupées. Une "meilleure" solution pourrait alors être une maintenance prédictive, qui peut être effectuée dans le framework du pronostic. Dans ce cadre nous essayons de prévoir l’état de santé du système, puis on planifie les actions appropriées en fonction des résultats des prévisions. Ce travail s’inscrit dans au domaine du pronostic de la PHM et de la gestion de la santé. Les techniques de PHM visent à prédire la durée de vie restante de l’équipement. Cependant, elles ont eu tendance à être utilisées dans un contexte local avec une intégration limitée des solutions distribuées. Dans les systèmes complexes, le comportement émergent est plus compliqué que la somme des comportements de leurs parties constitutives. Ce comportement implique la propagation de défauts entre les parties et nécessite des informations sur la fa\c con dont les parties sont liées. Dans cette thèse, nous proposons une approche multi-agent pour la prédiction de la RUL au niveau du système. Ensuite, l’approche proposée est étendue à la PHM médicale avec une étude de cas

Cette thèse traite de l’utilisation d’un outil de Machine Learning appelé "Extreme Learning Machine" dans le domaine du pronostic et de l’évaluation de la santé (e.g. estimation de la durée de vie utile restante (RUL)). Cet algorithme implique des méthodes de programmation linéaires qui reposent principalement sur les moindres carrés dans les paradigmes non linéaires des réseaux de neurones artificiels pour produire des estimateurs de santé très rapides et précis. D’autres parts, cette étude vise à distribuer le système de prédiction sur le web à l’aide de services Web pour résoudre les problèmes de répartition géographique de surveillance décentralisée. Sur la base de ce nouvel outil, de nombreux algorithmes d’apprentissage ont été développés dans le cadre de ce travail et comparés à d’autres algorithmes présents dans la littérature en termes de temps et de précision. La plupart des algorithmes développés sont inspirés des théories récentes de Deep Learning et ce en raison de leur bonne réputation. Les données étudiées dans ce travail de recherche sont tirées du logiciel C-MAPSS simulateur de système de propulsion aérodynamique développé par la NASA. Les résultats obtenus ont prouvé l’efficacité des nouveaux algorithmes et les recommandent pour une utilisation future dans le domaine de l’évaluation de la santé.

Le contexte actuel de globalisation et de concurrence accrue a entrainé les firmes à reconsidérer leurs stratégies d’internationalisation et à réexaminer les opportunités offertes et les risques associés. Les alliances stratégiques apparaissent ainsi comme des vecteurs privilégiés notamment par les firmes multinationales pour leurs nouvelles implantations.La communication et le travail d’équipe sont parmi les compétences les plus récurrents associés à une connaissance des sciences de l’ingénieur. Cependant, leur application n’est pas simple, en raison de l’absence d’approche pédagogique contribuant à développer des connaissances fondées sur l’expérience.Dans ce travail nous avons défini qu’est-ce qu’une organisation apprenante, qu’est-ce qu’un tutoriel et pourquoi un tutoriel personnalisé dans un métier, ses différentes formes et les démarches pour l’élaboration d’un tutoriel.Après nous avons donné une présentation de l’entreprise qu’est Textile Batna. Nous avons con\c cu un tutoriel pour l’entreprise sous forme d’un site Web. Pour cela, le langage UML a été utilisé. Les fonctionnalités du tutoriel ont été présentées.

Le 4ème semestre d’un mastère de recherche est consacré à la réalisation d’un travail de recherche qui sera traduit par une conception et une rédaction d’un mémoire de fin d’études et finalement la préparation d’un exposé oral puis une soutenance.Le mémoire de fin d’études est une étape très importante dans la voie des études universitaires, car sans elle, l’étudiant ne peut pas acquérir la qualité de diplômé.Alors, dans ce petit livre vous pouvez trouver un petit guide sur: - La fa\c con d’organisation de votre mémoire. - La présentation de votre soutenance. - La rédaction d’un travail de recherche. - La préparation d’un poster.Le 4ème semestre d’un mastère de recherche est consacré à la réalisation d’un travail de recherche qui sera traduit par une conception et une rédaction d’un mémoire de fin d’études et finalement la préparation d’un exposé oral puis une soutenance.Le mémoire de fin d’études est une étape très importante dans la voie des études universitaires, car sans elle, l’étudiant ne peut pas acquérir la qualité de diplômé.Alors, dans ce petit livre vous pouvez trouver un petit guide sur: La fa\c con d’organisation de votre mémoire. La présentation de votre soutenance. La rédaction d’un travail de recherche. La préparation d’un poster.

This paper describes a new approach for hourly global solar radiation forecasting based on a hybrid artificial neural network technique combining a residual neural network (RESNET) for powerful feature extraction of the most relevant moments of the past, and a long short-term memory (LSTM) technique for efficient projection into the future. Based on 11 years of solar irradiance measurements at Tamanrasset, Algeria, four evaluation metrics are used to demonstrate the efficiency of the proposed method: coefficient of determination (R²), root-mean-square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and mean absolute percentage error (MAPE). These metrics are also used to evaluate the performance of the model in comparison with two existing forecasting models used as benchmark: a particular technique of convolutional neural network (CNN) called 1-dimensional convolutional neural network (1D-CNN) and a conventional LSTM. The present results indicate that the proposed RESNET-LSTM model outperforms the other models in terms of all statistical indicators.

Solar radiation forecasting is an important technology that is necessary to increase the performance, management, and control of modern electrical grids. It allows energy regulators to estimate the near-future output power of solar power plants, and can help to reduce the effects of power fluctuations on the electricity grid, thus increasing the overall efficiency and power quality of those plants [1]. However, the variable nature of solar irradiance poses a challenge in the exploitation of solar energy. In this context, forecasting techniques are now essential to ensure sustainable, reliable, and cost-effective solar energy production [2]. This paper proposes a hybrid machine learning model to forecast Global Horizontal Irradiance (GHI) in the short term (1-hour ahead). The experimental assessment of the model is done on the basis of an experimental dataset of 11 years of hourly GHI measurements from the BSRN Tamanrasset station in Algeria. The general framework of the proposed model is explained in Figure 1, and its main steps are summarized as follows:

Deep learning techniques have recently brought many improvements in the field of neural network training, especially for prognosis and health management. The success of such an intelligent health assessment model depends not only on the availability of labeled historical data but also on the careful samples selection. However, in real operating systems such as induction machines, which generally have a long reliable life, storing the entire operation history, including deterioration (i.e., bearings), will be very expensive and difficult to feed accurately into the training model. Other alternatives sequentially store samples that hold degradation patterns similar to real ones in damage behavior by imposing an accelerated deterioration. Labels lack and differences in distributions caused by the imposed deterioration will ultimately discriminate the training model and limit its knowledge capacity. In an attempt to overcome these drawbacks, a novel sequence-by-sequence deep learning algorithm able to expand the generalization capacity by transferring obtained knowledge from life cycles of similar systems is proposed. The new algorithm aims to determine health status by involving long short-term memory neural network as a primary component of adaptive learning to extract both health stage and health index inferences. Experimental validation performed using the PRONOSTIA induction machine bearing degradation datasets clearly proves the capacity and higher performance of the proposed deep learning knowledge transfer-based prognosis approach.

One of the main data-driven challenges when assessing bearing health is that training and test samples must be drawn from the same probability distribution. Indeed, it is difficult and almost rare to witness such a phenomenon in practical applications due to the constantly changing working conditions of rotating machines. In addition, collecting sufficient deterioration samples from the bearing life cycle is not possible due to the huge memory requirements and processing costs. As a result, accelerated life tests are believed to be the primary alternatives to such a situation. However, and unfortunately, the recorded samples always are subject to lack of real patterns. Therefore, in this paper, a transfer learning approach is performed to solve such kind of problem where PRONOSTICO dataset is used to assess the current procedures.

Complex engineering manufacturing systems require efficient online fault diagnosis methodologies to improve safety and reduce maintenance costs. Traditionally, diagnosis and prognosis approaches are centralised, but these solutions are difficult to implement on distributed systems; whereas a distributed approach of multiple diagnosis and prognosis agents can offer a solution. Also, controlling process plant from a remote location has several benefits including the ability to track and to assist in solving a problem that might arise. This paper presents a distributed and over prognosis and diagnosis approach for physical systems basing on multi agent system and service-oriented architecture. Specifics prognostic and diagnostic procedures and key modules of the architecture for web service-based distributed fault prognostic and diagnosis framework are detailed and developed for the preheater cement cyclones in the workshop of SCIMAT clinker. The experimental case study, reported in the present paper, shows encouraging results and fosters industrial technology transfer.

Dans ce travail de thèse, nous avons proposé un système de supervision appliqué sur un robot manipulateur à deux degrés de liberté. La supervision est utilisée pour assurer la reconfiguration en temps réel du robot. Dans ce système nous avons utilisé une nouvelle méthode de détection de défaut (FD) de frottement visqueux du robot supervisé combinée avec un module de commande tolérante aux défauts (FTC).Le premier module, basé sur une méthode de traitement appliquée sur des résidus, va permettre la détection de défaut pour bien estimer les corrections nécessaires du deuxième module. Une évaluation de l’effet de défaut durant la supervision a été faite. Par ailleurs, le protocole TCP pour le transfert des données entre le robot superviseur et le robot supervisé a été utilisé. Les résultats de simulation montrent que la méthode proposée corrige l’effet de défaut en utilisant les données qui arrivent d’un robot superviseur à distance. Ensuite, nous avons proposé une implémentation matérielle sur cible FPGA de l’algorithme de supervision dont le but est de valider notre contribution et d’assurer un traitement en temps réel dans le cas où il y a des robots réels. Par ailleurs, une étude comparative entre les performances des deux implémentations a été effectuée

Digital twins have transformed the industrial world by changing the development phase of a product or the use of equipment. With the digital twin, the object’s evolution data allows us to anticipate and optimize its performance. Healthcare is in the midst of a digital transition towards personalized, predictive, preventive, and participatory medicine. The digital twin is one of the key tools of this change. In this work, DT is proposed for the diagnosis of breast cancer based on breast skin temperature. Research has focused on thermography as a non-invasive scanning solution for breast cancer diagnosis. However, body temperature is influenced by many factors, such as breast anatomy, physiological functions, blood pressure, etc. The proposed DT updates the bio-heat model’s temperature using the data collected by temperature sensors and complementary data from smart devices. Consequently, the proposed DT is personalized using the collected data to reflect the person’s behavior with whom it is connected.

Digital twins have transformed the industrial world by changing the development phase of a product or the use of equipment. With the digital twin, the object’s evolution data allows us to anticipate and optimize its performance. Healthcare is in the midst of a digital transition towards personalized, predictive, preventive, and participatory medicine. The digital twin is one of the key tools of this change. In this work, DT is proposed for the diagnosis of breast cancer based on breast skin temperature. Research has focused on thermography as a non-invasive scanning solution for breast cancer diagnosis. However, body temperature is influenced by many factors, such as breast anatomy, physiological functions, blood pressure, etc. The proposed DT updates the bio-heat model’s temperature using the data collected by temperature sensors and complementary data from smart devices. Consequently, the proposed DT is personalized using the collected data to reflect the person’s behavior with whom it is connected.

Améliorer la performance d’un système de reconnaissance de formes fait l’objet de recherche dans de nombreuses disciplines. On obtient cette amélioration par l’optimisation dans les différents partis du système de reconnaissance de formes : les prétraitements, l’extraction des paramètres caractéristique (primitives), la classification. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse abordent le problème de la reconnaissance des chiffres arabe imprimés et manuscrits. L’objectif principal de ce travail est l’amélioration de la performance en terme de taux de reconnaissance par l’application d’un système multi classificateur (MCS). Différents classifieurs sont utilisés (KPPV, PMC, SVM, LDA, Arbre de décision, Na{\"ıve Bayesien, Pseudo inverse), à l’aide de différents types de vecteurs de caractéristiques extraite de l’image. Enfin, comme les performances de MCS dépendent des performances des classifieurs appliquée (les performances individuelles des classifieurs), et comme la performance d’un classifieur dépend ainsi des caractéristiques utilisé l’optimisation de l’extractions des primitives pertinentes est également abordée dans la thèse. Nous avons réalisé plusieurs simulations pour éprouver les classifications, en introduisant des améliorations dans les paramètres caractéristiques et en faisant des combinaisons de classifieurs. Dans une première partie, nous montrons l’intérêt de l’utilisation des paramètres caractéristique pertinente, à l’aide des classifieur individuelle (séparé, indépendants) comme source d’inspiration pour la conception de nouveaux paramètres. Nous proposons en particulier une amélioration de primitives pour la caractérisation des chiffres. On montre qu’il est possible de développer une solution efficace, à moindre coût en terme de réduction de vecteur caractéristique et transformation géométrique. Donc, Le système développé s’articule autour de quatre modules distincts. Un module de prétraitements, un d’extraction des paramètres caractéristique, un module de reconnaissance (classification) et un module de combinaison de classifieurs. Ce dernier est chargé de fusionner les sorties (décisions) de chaque classifieur basant sur des méthodes (règles) de fusion. Les résultats obtenus sur les bases des chiffres imprimés et la base MNIST des chiffres manuscrits sont prometteurs. Cette thèse apporte quelques contributions pour faire avancer notre compréhension dans ce domaine de recherche en pleine expansion

L’objectif principal de notre thèse est de proposer des approches hybride basées sur les SMA d’un côté, et l’exploitation de méthodes d’émergences tels que les Algorithmes Génétiques (AG) et les algorithmes du Système Immunitaire Artificiel (SIA), pour mieux intégrer des politiques de maintenance préventive systématique dans les ateliers d’ordonnancement. L’objectif est de minimiser les temps d’exécutions pendant le déroulement de l’ordonnancement. Nous avons utilisé des opérateurs avancés tels que ; la clé aléatoire pour le codage, la sélection de classement, le croisement uniforme et la mutation ponctuelle unique. Par ailleurs, nous avons défini une nouvelle procédure de calcul d'affinité dans le cadre de l’approche FSHMAIA. Cette procédure est basée sur le calcul d’un rapport de similarité des anticorps. Pour cela, nous avons proposé un algorithme basé sur quatre critère pour calculer le rapport se similarité. Nous avons également évalué les adaptations de certaines heuristiques bien connues, y compris Johnson (m / 2, m / 2), NEHH, PCDT et PLDT, Un benchmark a été établi pour évaluer les algorithmes. Le benchmark contenu jusqu'à 100 jobs et 8 étages. Tous les résultats ont montré que le FSHMAIA donne les meilleurs résultats par rapport aux autres algorithmes, dans les trois politiques de la MP. L’originalité de cette thèse réside dans l’utilisation des SMA avec les AG et les SIA dans l’intégration des politiques de maintenance préventive systématique dans un ordonnancement de type flow shop hybride.

La quatrième révolution industrielle (nommée aussi l’Internet Industriel des Objets) dépend totalement sur la numérisation à travers l’Internet des objets et les réseaux virtuels. Cette révolution qui évolue à un rythme exponentiel, et non plus linéaire, va permettre la création d’usines, d’industries et de processus plus intelligents qui vont ensuite se traduire par une amélioration de la flexibilité, de la productivité et une meilleure utilisation des ressources matérielles et humaines. Cet article est consacré à introduire cette nouvelle révolution industrielle (industrie4.0), les technologies majeurs participant à son apparition, leur bénéfices attendus ainsi que leurs enjeux à prendre en considération.