Acquisition de données / Georges Asch (2011) / 978-2-10-052331-3

Public ISBD Titre : Acquisition de données : du capteur à l'ordinateur Type de document : texte imprimé Auteurs : Georges Asch Mention d'édition : 3e.éd. Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2011 Importance : 524p. Présentation : ill. Format : 24cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-052331-3 Note générale : Biblio.p.519-520.Index. Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : Acquisition de données  capteurs  instrumentation  traitement du signal  mesure électronique  conversion analogique-numérique  interface homme-machine  systèmes embarqués  métrologie. Résumé : Cet ouvrage de référence décrit en détail le processus complet d’acquisition de données, depuis la détection physique des grandeurs jusqu’à leur traitement numérique par ordinateur. Il aborde les principes des capteurs, la conditionnement des signaux, les convertisseurs analogique-numérique, les systèmes d’acquisition, les interfaces et la transmission de données. L’auteur met l’accent sur les aspects pratiques de la mesure, l’instrumentation, la précision et la fiabilité, tout en intégrant les développements récents des technologies de communication et d’informatique embarquée. Destiné aux étudiants, ingénieurs et techniciens, ce livre constitue un guide complet pour concevoir et comprendre les systèmes modernes d’acquisition de données. Acquisition de données : du capteur à l'ordinateur [texte imprimé] / Georges Asch  . -  3e.éd. . - Paris : Dunod, 2011 . - 524p. : ill. ; 24cm. ISBN : 978-2-10-052331-3 Biblio.p.519-520.Index. Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : Acquisition de données  capteurs  instrumentation  traitement du signal  mesure électronique  conversion analogique-numérique  interface homme-machine  systèmes embarqués  métrologie. Résumé : Cet ouvrage de référence décrit en détail le processus complet d’acquisition de données, depuis la détection physique des grandeurs jusqu’à leur traitement numérique par ordinateur. Il aborde les principes des capteurs, la conditionnement des signaux, les convertisseurs analogique-numérique, les systèmes d’acquisition, les interfaces et la transmission de données. L’auteur met l’accent sur les aspects pratiques de la mesure, l’instrumentation, la précision et la fiabilité, tout en intégrant les développements récents des technologies de communication et d’informatique embarquée. Destiné aux étudiants, ingénieurs et techniciens, ce livre constitue un guide complet pour concevoir et comprendre les systèmes modernes d’acquisition de données.

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Advanced R / Hadley Wickham (2019) / 978-0-367-25537-4

Public ISBD Titre : Advanced R Type de document : texte imprimé Auteurs : Hadley Wickham Mention d'édition : 2nd Edition Editeur : California : Chapman & Hall/CRC Année de publication : 2019 Importance : 587p. Présentation : couv.ill Format : 23.4 x 15.6 x 3.33 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-367-25537-4 Langues : Anglais (eng) Langues originales : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Résumé : Advanced R helps you understand how R works at a fundamental level. It is designed for R programmers who want to deepen their understanding of the language, and programmers experienced in other languages who want to understand what makes R different and special. This book will teach you the foundations of R; three fundamental programming paradigms (functional, object-oriented, and metaprogramming); and powerful techniques for debugging and optimising your code. By reading this book, you will learn: The difference between an object and its name, and why the distinction is important The important vector data structures, how they fit together, and how you can pull them apart using subsetting The fine details of functions and environments The condition system, which powers messages, warnings, and errors The powerful functional programming paradigm, which can replace many for loops The three most important OO systems: S3, S4, and R6 The tidy eval toolkit for metaprogramming, which allows you to manipulate code and control evaluation Effective debugging techniques that you can deploy, regardless of how your code is run How to find and remove performance bottlenecks The second edition is a comprehensive update: New foundational chapters: "Names and values," "Control flow," and "Conditions" comprehensive coverage of object oriented programming with chapters on S3, S4, R6, and how to choose between them Much deeper coverage of metaprogramming, including the new tidy evaluation framework use of new package like rlang (http://rlang.r-lib.org), which provides a clean interface to low-level operations, and purr (http://purrr.tidyverse.org/) for functional programming Use of color in code chunks and figures Advanced R [texte imprimé] / Hadley Wickham  . -  2nd Edition . - California : Chapman & Hall/CRC, 2019 . - 587p. : couv.ill ; 23.4 x 15.6 x 3.33 cm. ISBN : 978-0-367-25537-4 Langues : Anglais (eng) Langues originales : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Résumé : Advanced R helps you understand how R works at a fundamental level. It is designed for R programmers who want to deepen their understanding of the language, and programmers experienced in other languages who want to understand what makes R different and special. This book will teach you the foundations of R; three fundamental programming paradigms (functional, object-oriented, and metaprogramming); and powerful techniques for debugging and optimising your code. By reading this book, you will learn: The difference between an object and its name, and why the distinction is important The important vector data structures, how they fit together, and how you can pull them apart using subsetting The fine details of functions and environments The condition system, which powers messages, warnings, and errors The powerful functional programming paradigm, which can replace many for loops The three most important OO systems: S3, S4, and R6 The tidy eval toolkit for metaprogramming, which allows you to manipulate code and control evaluation Effective debugging techniques that you can deploy, regardless of how your code is run How to find and remove performance bottlenecks The second edition is a comprehensive update: New foundational chapters: "Names and values," "Control flow," and "Conditions" comprehensive coverage of object oriented programming with chapters on S3, S4, R6, and how to choose between them Much deeper coverage of metaprogramming, including the new tidy evaluation framework use of new package like rlang (http://rlang.r-lib.org), which provides a clean interface to low-level operations, and purr (http://purrr.tidyverse.org/) for functional programming Use of color in code chunks and figures

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Al ANDMACHINE LEARNING FOR NETWORK AND SECURITY MANAGEMENT (2023) / 978-1-119-83587-5

Public ISBD Titre : Al ANDMACHINE LEARNING FOR NETWORK AND SECURITY MANAGEMENT Type de document : texte imprimé Année de publication : 2023 ISBN/ISSN/EAN : 978-1-119-83587-5 Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : MACHINE LEARNING ARCHITECTURE OF MACHINE VIRTUAL NETWORK Résumé : Extensive Resource for Understanding Key Tasks of Network and Security Management Al and Machine Learning for Network and Security Management covers a range of key topics of network automation for network and security management, including resource allocation and scheduling, network planning and routing, encrypted traffic classification, anomaly detection, and security operations. In addition, the authors introduce their large-scale intelligent network management and operation system and elaborate on how the aforementioned areas can be integrated into this system, plus how the network service can benefit. Sample ideas covered in this thought-provoking work include: How cognitive means, e.g., knowledge transfer, can help with network and security management • How different advanced Al and machine learning techniques can be useful and helpful to facilitate network automation • How the introduced techniques can be applied to many other related network and security management tasks Network engineers, content service providers, and cybersecurity service providers can use Al and Machine Learning for Network and Security Management to make better and more informed decisions in their areas of specialization. Students in a variety of related study programs will also derive value from the work by gaining a base understanding of historical foundational knowledge and seeing the key recent developments that have been made in the field. Yulei Wu, is a Senior Lecturer with the Department of Computer Science, Faculty of Environment, Science and Economy, University of Exeter, UK. His research focuses on networking, Internet of Things, edge intelligence, information security, and ethical Al. He serves as an Associate Editor for IEEE Transactions on Network and Service Management, and IEEE Transactions on Network Science and Engineering, as well as an Editorial Board Member of Computer Networks, Future Generation Computer Systems, and Nature Scientific Reports at Nature Portfolio. He is a Senior Member of the IEEE and the ACM, and a Fellow of the HEA (Higher Education Academy). Jingguo Ge, is currently a Professor of the Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences (CAS), and also a Professor of School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences. His research focuses on Future Network Architecture, 5G/6G, Software-defined networking (SDN), Cloud Native networking, Zero Trust Architecture. He has published more than 60 research papers and is the holder of 28 patents. He participated in the formulation of 3 ITU standards on IMT2020. Tong Li, is currently a Senior Engineer of Institute of Information Engineering at the Chinese Academy of Sciences (CAS). His research and engineering focus on Computer Networks, Cloud Computing, Software-Defined Networking (SDN), and Distributed Network and Security Management. He participated 2 ITU standards on IMT2020 and developed many large-scale software systems on SDN, network management and orchestration. Al ANDMACHINE LEARNING FOR NETWORK AND SECURITY MANAGEMENT [texte imprimé] . - 2023. ISBN : 978-1-119-83587-5 Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : MACHINE LEARNING ARCHITECTURE OF MACHINE VIRTUAL NETWORK Résumé : Extensive Resource for Understanding Key Tasks of Network and Security Management Al and Machine Learning for Network and Security Management covers a range of key topics of network automation for network and security management, including resource allocation and scheduling, network planning and routing, encrypted traffic classification, anomaly detection, and security operations. In addition, the authors introduce their large-scale intelligent network management and operation system and elaborate on how the aforementioned areas can be integrated into this system, plus how the network service can benefit. Sample ideas covered in this thought-provoking work include: How cognitive means, e.g., knowledge transfer, can help with network and security management • How different advanced Al and machine learning techniques can be useful and helpful to facilitate network automation • How the introduced techniques can be applied to many other related network and security management tasks Network engineers, content service providers, and cybersecurity service providers can use Al and Machine Learning for Network and Security Management to make better and more informed decisions in their areas of specialization. Students in a variety of related study programs will also derive value from the work by gaining a base understanding of historical foundational knowledge and seeing the key recent developments that have been made in the field. Yulei Wu, is a Senior Lecturer with the Department of Computer Science, Faculty of Environment, Science and Economy, University of Exeter, UK. His research focuses on networking, Internet of Things, edge intelligence, information security, and ethical Al. He serves as an Associate Editor for IEEE Transactions on Network and Service Management, and IEEE Transactions on Network Science and Engineering, as well as an Editorial Board Member of Computer Networks, Future Generation Computer Systems, and Nature Scientific Reports at Nature Portfolio. He is a Senior Member of the IEEE and the ACM, and a Fellow of the HEA (Higher Education Academy). Jingguo Ge, is currently a Professor of the Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences (CAS), and also a Professor of School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences. His research focuses on Future Network Architecture, 5G/6G, Software-defined networking (SDN), Cloud Native networking, Zero Trust Architecture. He has published more than 60 research papers and is the holder of 28 patents. He participated in the formulation of 3 ITU standards on IMT2020. Tong Li, is currently a Senior Engineer of Institute of Information Engineering at the Chinese Academy of Sciences (CAS). His research and engineering focus on Computer Networks, Cloud Computing, Software-Defined Networking (SDN), and Distributed Network and Security Management. He participated 2 ITU standards on IMT2020 and developed many large-scale software systems on SDN, network management and orchestration.

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De l'algorithme au programme C / Brahim Bessa (2018) / 978-9947-34-142-1

Public ISBD Titre : De l'algorithme au programme C : Travaux pratiques corrigés enlangage C Type de document : texte imprimé Auteurs : Brahim Bessa Editeur : Alger : Pages Bleues Année de publication : 2018 Collection : Les Fascicules du LMD Importance : 139p. Présentation : Couv. en coul. Format : 26 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-9947-34-142-1 Note générale : Bibliogr. Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : langage C  programmation  algorithme  travaux pratiques  exercices corrigés  informatique  développement logiciel  LMD  enseignement supérieur  structures de données  programmation structurée  codage  syntaxe C  apprentissage programmation  Algérie Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Cet ouvrage de Brahim Bessa propose une approche pratique de l'apprentissage de la programmation en langage C, en établissant un pont entre la conception algorithmique et son implémentation concrète. Le livre présente une série de travaux pratiques corrigés permettant aux étudiants de développer leurs compétences en programmation à travers des exercices progressifs. L'auteur guide le lecteur dans la transition entre l'écriture d'algorithmes théoriques et leur traduction en programmes C fonctionnels, en couvrant les structures de données fondamentales, les instructions de contrôle, les fonctions et les techniques de programmation structurée. Publié dans la collection "Les Fascicules du LMD" aux éditions Pages Bleues, ce manuel de 139 pages est spécialement conçu pour accompagner les étudiants universitaires dans leur formation en informatique selon le système LMD (Licence-Master-Doctorat). De l'algorithme au programme C : Travaux pratiques corrigés enlangage C [texte imprimé] / Brahim Bessa . - Alger : Pages Bleues, 2018 . - 139p. : Couv. en coul. ; 26 cm.. - (Les Fascicules du LMD) . ISBN : 978-9947-34-142-1 Bibliogr. Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : langage C  programmation  algorithme  travaux pratiques  exercices corrigés  informatique  développement logiciel  LMD  enseignement supérieur  structures de données  programmation structurée  codage  syntaxe C  apprentissage programmation  Algérie Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Cet ouvrage de Brahim Bessa propose une approche pratique de l'apprentissage de la programmation en langage C, en établissant un pont entre la conception algorithmique et son implémentation concrète. Le livre présente une série de travaux pratiques corrigés permettant aux étudiants de développer leurs compétences en programmation à travers des exercices progressifs. L'auteur guide le lecteur dans la transition entre l'écriture d'algorithmes théoriques et leur traduction en programmes C fonctionnels, en couvrant les structures de données fondamentales, les instructions de contrôle, les fonctions et les techniques de programmation structurée. Publié dans la collection "Les Fascicules du LMD" aux éditions Pages Bleues, ce manuel de 139 pages est spécialement conçu pour accompagner les étudiants universitaires dans leur formation en informatique selon le système LMD (Licence-Master-Doctorat).

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Apprentissage artificiel / Antoine Cornuéjols (2018) / 978-2-212-67522-1

Public ISBD Titre : Apprentissage artificiel : deep learning, concepts et algorithmes Type de document : texte imprimé Auteurs : Antoine Cornuéjols ; Laurent Miclet, Auteur ; Vincent Barra, Auteur Mention d'édition : 3e éd. Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2018 Collection : Algorithmes Importance : 1 vol. (X-899 p.) Présentation : ill. Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-67522-1 Note générale : Bibliogr. p. 851-889. Index Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.8 Intelligence artificielle Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme "d'apprentissage artificiel". La troisième édition de ce livre a été complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données. ? qui s'adresse ce livre ' Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle. Apprentissage artificiel : deep learning, concepts et algorithmes [texte imprimé] / Antoine Cornuéjols ; Laurent Miclet, Auteur ; Vincent Barra, Auteur  . -  3e éd. . - Paris : Eyrolles, 2018 . - 1 vol. (X-899 p.) : ill. ; 23 cm. - (Algorithmes) . ISBN : 978-2-212-67522-1 Bibliogr. p. 851-889. Index Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.8 Intelligence artificielle Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Les programmes d'intelligence artificielle sont aujourd'hui capables de reconnaître des commandes vocales, d'analyser automatiquement des photos satellites, d'assister des experts pour prendre des décisions dans des environnements complexes et évolutifs (analyse de marchés financiers, diagnostics médicaux...), de fouiller d'immenses bases de données hétérogènes, telles les innombrables pages du Web... Pour réaliser ces tâches, ils sont dotés de modules d'apprentissage leur permettant d'adapter leur comportement à des situations jamais rencontrées, ou d'extraire des lois à partir de bases de données d'exemples. Ce livre présente les concepts qui sous-tendent l'apprentissage artificiel, les algorithmes qui en découlent et certaines de leurs applications. Son objectif est de décrire un ensemble d'algorithmes utiles en tentant d'établir un cadre théorique pour l'ensemble des techniques regroupées sous ce terme "d'apprentissage artificiel". La troisième édition de ce livre a été complètement réorganisée pour s'adapter aux évolutions très significatives de l'apprentissage artificiel ces dernières années. Une large place y est accordée aux techniques d'apprentissage profond et à de nouvelles applications, incluant le traitement de flux de données. ? qui s'adresse ce livre ' Ce livre s'adresse tant aux décideurs et aux ingénieurs qui souhaitent mettre au point des applications qu'aux étudiants de niveau Master 1 et 2 et en école d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur ce domaine clé de l'intelligence artificielle.

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ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING IN 2D/3D MEDICAL IMAGE PROCESSING / Rohit, Raja (2021) / 978-0-367-37435-8

Public ISBD Titre : ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING IN 2D/3D MEDICAL IMAGE PROCESSING Type de document : texte imprimé Auteurs : Rohit, Raja, Auteur ; Sandeep Kumar, Auteur ; Shilpa Rani, Auteur Editeur : New York : CRC press Année de publication : 2021 Importance : 196p. Présentation : couv:ill. Format : 30cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-367-37435-8 Langues : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.8 Intelligence artificielle Tags : Artificial intelligence Machine learning Deep learning Medical image processing 2D medical imaging 3D medical imaging Image segmentation Computer-aided diagnosis Pattern recognition Digital radiology Convolutional neural networks Medical decision support Index. décimale : 004 Informatique Résumé : This book by Rihit Raja explores the critical intersection of artificial intelligence, machine learning, and two-dimensional and three-dimensional medical image processing. The work presents an in-depth analysis of advanced AI techniques applied to solving complex challenges in medical imaging, such as organ segmentation, lesion detection, and tissue characterization. The author methodically examines various deep neural network architectures tailored for medical image processing, with emphasis on convolutional neural networks and their specialized variants for volumetric 3D data. Clinical case studies illustrate the practical application of these technologies across diverse imaging modalities, including MRI, CT scanning, ultrasound, and radiography. Particular attention is given to technical aspects such as data preprocessing, augmentation of limited datasets, and strategies to overcome challenges specific to medical data, including heterogeneity and ethical considerations related to their use. The book also addresses recent advances in model interpretability and explainable AI, which are essential for the clinical adoption of these technologies. Intended for researchers, biomedical engineers, and healthcare professionals working at the interface between technology and medicine, this volume serves as a comprehensive resource on the state-of-the-art applications of artificial intelligence in contemporary medical image analysis and interpretation. ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING IN 2D/3D MEDICAL IMAGE PROCESSING [texte imprimé] / Rohit, Raja, Auteur ; Sandeep Kumar, Auteur ; Shilpa Rani, Auteur . - New York : CRC press, 2021 . - 196p. : couv:ill. ; 30cm. ISBN : 978-0-367-37435-8 Langues : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.8 Intelligence artificielle Tags : Artificial intelligence Machine learning Deep learning Medical image processing 2D medical imaging 3D medical imaging Image segmentation Computer-aided diagnosis Pattern recognition Digital radiology Convolutional neural networks Medical decision support Index. décimale : 004 Informatique Résumé : This book by Rihit Raja explores the critical intersection of artificial intelligence, machine learning, and two-dimensional and three-dimensional medical image processing. The work presents an in-depth analysis of advanced AI techniques applied to solving complex challenges in medical imaging, such as organ segmentation, lesion detection, and tissue characterization. The author methodically examines various deep neural network architectures tailored for medical image processing, with emphasis on convolutional neural networks and their specialized variants for volumetric 3D data. Clinical case studies illustrate the practical application of these technologies across diverse imaging modalities, including MRI, CT scanning, ultrasound, and radiography. Particular attention is given to technical aspects such as data preprocessing, augmentation of limited datasets, and strategies to overcome challenges specific to medical data, including heterogeneity and ethical considerations related to their use. The book also addresses recent advances in model interpretability and explainable AI, which are essential for the clinical adoption of these technologies. Intended for researchers, biomedical engineers, and healthcare professionals working at the interface between technology and medicine, this volume serves as a comprehensive resource on the state-of-the-art applications of artificial intelligence in contemporary medical image analysis and interpretation.

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Artificial intelligence and quantum computing for advanced wireless networks / Savo G. Glisic (2022) / 978-1-119-79029-7

Public ISBD Titre : Artificial intelligence and quantum computing for advanced wireless networks Type de document : texte imprimé Auteurs : Savo G. Glisic ; Beatriz Lorenzo Editeur : hoboken : Wiley Année de publication : 2022 Importance : 850p. Présentation : couv.ill Format : 24cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-119-79029-7 Note générale : Includes index. Langues : Anglais (eng) Langues originales : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.8 Intelligence artificielle Tags : al algorithms in networks  artificial intelligence  machine learning algorithms Index. décimale : 004.08 Utilisation de l'informatique dans d'autres domaines Résumé : "By increasing the density and number of different functionalities in wireless networks there is more and more need for the use of artificial intelligence for planning network deployment, running their optimization and dynamically controlling their operation. For example, machine learning algorithms are used for the prediction of traffic and network state in order to timely reserve resources for smooth communication with high reliability and low latency; Big data mining is used to predict customer behaviour and pre-distribute the information content across the network so that it can be efficiently delivered as soon as requested; Intelligent agents can search the internet on behalf of the customer in order to find the best options when it comes to buying any product online. This timely book presents a review of AI-based learning algorithms with a number of case studies supported by Python and R programs, providing a discussion of the learning algorithms used in decision making based on game theory and a number of specific applications in wireless networks, such as channel, network state and traffic prediction. It is expected that once quantum computing becomes a commercial reality, it will be used in wireless communications systems in order to speed up specific processes due to its inherent parallelization capabilities. This is a practical book packed with case studies and follows a basic through to advanced level path and is an ideal course accompaniment for graduate/masters students, and online professional study."-- Artificial intelligence and quantum computing for advanced wireless networks [texte imprimé] / Savo G. Glisic ; Beatriz Lorenzo . - hoboken : Wiley, 2022 . - 850p. : couv.ill ; 24cm. ISBN : 978-1-119-79029-7 Includes index. Langues : Anglais (eng) Langues originales : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.8 Intelligence artificielle Tags : al algorithms in networks  artificial intelligence  machine learning algorithms Index. décimale : 004.08 Utilisation de l'informatique dans d'autres domaines Résumé : "By increasing the density and number of different functionalities in wireless networks there is more and more need for the use of artificial intelligence for planning network deployment, running their optimization and dynamically controlling their operation. For example, machine learning algorithms are used for the prediction of traffic and network state in order to timely reserve resources for smooth communication with high reliability and low latency; Big data mining is used to predict customer behaviour and pre-distribute the information content across the network so that it can be efficiently delivered as soon as requested; Intelligent agents can search the internet on behalf of the customer in order to find the best options when it comes to buying any product online. This timely book presents a review of AI-based learning algorithms with a number of case studies supported by Python and R programs, providing a discussion of the learning algorithms used in decision making based on game theory and a number of specific applications in wireless networks, such as channel, network state and traffic prediction. It is expected that once quantum computing becomes a commercial reality, it will be used in wireless communications systems in order to speed up specific processes due to its inherent parallelization capabilities. This is a practical book packed with case studies and follows a basic through to advanced level path and is an ideal course accompaniment for graduate/masters students, and online professional study."--

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Artificial intelligence and the city / Federico Cugurullo (2024) / 978-1-03-243146-8

Public ISBD Titre : Artificial intelligence and the city : urbanistic perspectives on AI Type de document : texte imprimé Auteurs : Federico Cugurullo (19..-..), Directeur de publication ; Federico Caprotti (1980-..), Directeur de publication ; Matthew A Cook (19..-..), Directeur de publication ; Andrew Karvonen (1971-..), Directeur de publication ; Pauline McGuirk, Directeur de publication ; Simon Marvin (1963-..), Directeur de publication Editeur : New York, NY : Routledge, Taylor & Francis Group Année de publication : 2024 Importance : 1 volume (XX-400 pages) Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-03-243146-8 Langues : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.8 Intelligence artificielle Tags : artificial intelligence Cities and towns City planning Index. décimale : 004.8 Intelligence artificiel Résumé : "Artificial intelligence (AI) is transforming cities in unprecedented ways which go beyond smart urbanism. Drawing upon a range of urban disciplines and over 20 international case studies, this book explores in theory and practice how AI intersects with and alters the city. The chapters reveal a multitude of repercussions that AI is having on urban society, urban infrastructure, urban governance, urban planning and urban sustainability. At the same time, this collection examines how the city, far from being a passive recipient of new technologies, is influencing and reframing AI through subtle processes of co-constitution. Overall, the book advances three main contributions and arguments. First, it provides empirical evidence of the emergence of a post-smart trajectory for cities in which new material and decision-making capabilities are being assembled through multiple AIs. Second, it stresses the importance of understanding the mutually constitutive relations between the new experiences enabled by AI technology and the urban context. Third, it engages with the concepts required to clarify the opaque relations that exist between AI and the city, as well as how to make sense of these relations from a theoretical perspective. In essence, this collection offers a state-of-the-art analysis and review of AI urbanism, from its roots to its global emergence"-- Artificial intelligence and the city : urbanistic perspectives on AI [texte imprimé] / Federico Cugurullo (19..-..), Directeur de publication ; Federico Caprotti (1980-..), Directeur de publication ; Matthew A Cook (19..-..), Directeur de publication ; Andrew Karvonen (1971-..), Directeur de publication ; Pauline McGuirk, Directeur de publication ; Simon Marvin (1963-..), Directeur de publication . - New York, NY : Routledge, Taylor & Francis Group, 2024 . - 1 volume (XX-400 pages) ; 24 cm. ISBN : 978-1-03-243146-8 Langues : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.8 Intelligence artificielle Tags : artificial intelligence Cities and towns City planning Index. décimale : 004.8 Intelligence artificiel Résumé : "Artificial intelligence (AI) is transforming cities in unprecedented ways which go beyond smart urbanism. Drawing upon a range of urban disciplines and over 20 international case studies, this book explores in theory and practice how AI intersects with and alters the city. The chapters reveal a multitude of repercussions that AI is having on urban society, urban infrastructure, urban governance, urban planning and urban sustainability. At the same time, this collection examines how the city, far from being a passive recipient of new technologies, is influencing and reframing AI through subtle processes of co-constitution. Overall, the book advances three main contributions and arguments. First, it provides empirical evidence of the emergence of a post-smart trajectory for cities in which new material and decision-making capabilities are being assembled through multiple AIs. Second, it stresses the importance of understanding the mutually constitutive relations between the new experiences enabled by AI technology and the urban context. Third, it engages with the concepts required to clarify the opaque relations that exist between AI and the city, as well as how to make sense of these relations from a theoretical perspective. In essence, this collection offers a state-of-the-art analysis and review of AI urbanism, from its roots to its global emergence"--

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Artificial Intelligence Multiomics in Precision Oncology / Ruby Srivastava (2023) / 978-1-4438-9520-0

Public ISBD Titre : Artificial Intelligence Multiomics in Precision Oncology Type de document : texte imprimé Auteurs : Ruby Srivastava Editeur : cambridge scolars publishing Année de publication : 2023 Importance : 505p. Présentation : hardcover Format : 21cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4438-9520-0 Langues : Anglais (eng) Langues originales : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.8 Intelligence artificielle Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Advances in next-generation technology (NGS) coupled with a deep understanding of cancer biology have promoted the rational design of target therapy towards precision oncology. Artificial Intelligence (AI)-integrated machine learning techniques are also increasingly used today to tackle the challenges of scalability and high dimensionality data and to transform multiomics data into clinically actionable knowledge. AI tools are used to support clinical decision making and improve clinical efficiency, while delivering safe and high value care. This book provides comprehensive analysis of such techniques and advancements of AI-based clinical cancer research in the improvement of cancer prognosis and diagnosis, resulting in enhanced prediction rates and survival of cancer patients. Artificial Intelligence Multiomics in Precision Oncology [texte imprimé] / Ruby Srivastava . - cambridge scolars publishing, 2023 . - 505p. : hardcover ; 21cm. ISBN : 978-1-4438-9520-0 Langues : Anglais (eng) Langues originales : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.8 Intelligence artificielle Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Advances in next-generation technology (NGS) coupled with a deep understanding of cancer biology have promoted the rational design of target therapy towards precision oncology. Artificial Intelligence (AI)-integrated machine learning techniques are also increasingly used today to tackle the challenges of scalability and high dimensionality data and to transform multiomics data into clinically actionable knowledge. AI tools are used to support clinical decision making and improve clinical efficiency, while delivering safe and high value care. This book provides comprehensive analysis of such techniques and advancements of AI-based clinical cancer research in the improvement of cancer prognosis and diagnosis, resulting in enhanced prediction rates and survival of cancer patients.

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Bases de données / Jean-Luc Hainaut (DL 2018) / 978-2-10-079068-5

Public ISBD Titre : Bases de données : concepts, utilisation et développement Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Luc Hainaut, Auteur Mention d'édition : 4e éd. Editeur : Malakoff : Dunod Année de publication : DL 2018 Collection : Info sup Importance : 1 vol. (735 p.) Présentation : ill. en coul. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-079068-5 Note générale : Bibliogr. p. 719-726. Index Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : bases de données  modèle conceptuel  modèle relationnel  schéma relationnel  dépendances fonctionnelles  normalisation  SQL  SGBD  conception de bases  modélisation des données  ingénierie des données  systèmes d'information  réingénierie  XML  performance des bases Index. décimale : 004.6 Donnees Résumé : Ce manuel vise un triple objectif : comprendre les concepts théoriques, apprendre à utiliser des bases de données, et enfin savoir en construire de nouvelles.La première partie explique les notions de base sur les structures de données, les systèmes de gestion de bases de données, le modèle relationnel... La deuxième décrit le langage SQL et les fonctions qui permettent de tirer le meilleur parti d'une base de données.La dernière partie détaille les méthodes de construction des bases de données relationnelles puis des bases relationnelles-objet.L'ouvrage papier est complété par un site web comprenant des tutoriels, des exercices corrigés, des planches PowerPoint destinées aux enseignants. Ces tutoriels permettent à l'étudiant de mettre en pratique de manière active les notions expliquées dans le livre.Cette quatrième édition comporte des mises à jour sur les bases de données NoSQL, sur les nouveaux mécanismes de transaction ( WAL et MVCC) et sur les blockchains. Bases de données : concepts, utilisation et développement [texte imprimé] / Jean-Luc Hainaut, Auteur  . -  4e éd. . - Malakoff : Dunod, DL 2018 . - 1 vol. (735 p.) : ill. en coul. ; 24 cm. - (Info sup) . ISBN : 978-2-10-079068-5 Bibliogr. p. 719-726. Index Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : bases de données  modèle conceptuel  modèle relationnel  schéma relationnel  dépendances fonctionnelles  normalisation  SQL  SGBD  conception de bases  modélisation des données  ingénierie des données  systèmes d'information  réingénierie  XML  performance des bases Index. décimale : 004.6 Donnees Résumé : Ce manuel vise un triple objectif : comprendre les concepts théoriques, apprendre à utiliser des bases de données, et enfin savoir en construire de nouvelles.La première partie explique les notions de base sur les structures de données, les systèmes de gestion de bases de données, le modèle relationnel... La deuxième décrit le langage SQL et les fonctions qui permettent de tirer le meilleur parti d'une base de données.La dernière partie détaille les méthodes de construction des bases de données relationnelles puis des bases relationnelles-objet.L'ouvrage papier est complété par un site web comprenant des tutoriels, des exercices corrigés, des planches PowerPoint destinées aux enseignants. Ces tutoriels permettent à l'étudiant de mettre en pratique de manière active les notions expliquées dans le livre.Cette quatrième édition comporte des mises à jour sur les bases de données NoSQL, sur les nouveaux mécanismes de transaction ( WAL et MVCC) et sur les blockchains.

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Bases de donnees / Jean-Luc Hainaut (2011) / 978-2-10-057410-0

Public ISBD Titre : Bases de donnees : concepts, utilisation et developpement Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Luc Hainaut Mention d'édition : 2e ed. Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2011 Collection : Sciences Sup Importance : 1 vol. (702 p.) Présentation : ill., couv. ill. en coul. Format : 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-057410-0 Note générale : Bibliogr. p. 687-694. Index; L'ouvrage contient une adresse Internet permettant l'acc?es a un contenu complementaire Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : Bases de données  SGBD  Modèle relationnel  SQL  Conception de bases de données  Normalisation  Administration de BD  Stockage de données  Modélisation des données  Développement informatique  Data definition  Data manipulation  Modélisation objet-relationnelle Index. décimale : 004.6 Donnees Résumé : Ce manuel vise un triple objectif : comprendre les concepts th?eoriques, apprendre ?a utiliser des bases de donn?ees, et enfin savoir en construire de nouvelles. La premi?ere partie explique les notions de base sur les structures de donn?ees, les syst?emes de gestion de bases de donn?ees, le mod?ele relationnel... La deuxi?eme partie d?ecrit le langage SQL puis toutes les fonctions qui permettent de tirer le meilleur parti d'une base de donn?ees. La derni?ere partie d?etaille les m?ethodes de construction des bases de donn?ees relationnelles puis des bases relationnelles-objet. L'ouvrage papier est compl?et?e par un site web comprenant des tutoriels, des exercices corrig?es, des planches PowerPoint destin?ees aux enseignants. Cette 2e ?edition comporte des mises ?a jour sur les techniques de tri et sur les bases de donn?ees relationnelles objet. Bases de donnees : concepts, utilisation et developpement [texte imprimé] / Jean-Luc Hainaut  . -  2e ed. . - Paris : Dunod, 2011 . - 1 vol. (702 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 25 cm. - (Sciences Sup) . ISBN : 978-2-10-057410-0 Bibliogr. p. 687-694. Index; L'ouvrage contient une adresse Internet permettant l'acc?es a un contenu complementaire Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : Bases de données  SGBD  Modèle relationnel  SQL  Conception de bases de données  Normalisation  Administration de BD  Stockage de données  Modélisation des données  Développement informatique  Data definition  Data manipulation  Modélisation objet-relationnelle Index. décimale : 004.6 Donnees Résumé : Ce manuel vise un triple objectif : comprendre les concepts th?eoriques, apprendre ?a utiliser des bases de donn?ees, et enfin savoir en construire de nouvelles. La premi?ere partie explique les notions de base sur les structures de donn?ees, les syst?emes de gestion de bases de donn?ees, le mod?ele relationnel... La deuxi?eme partie d?ecrit le langage SQL puis toutes les fonctions qui permettent de tirer le meilleur parti d'une base de donn?ees. La derni?ere partie d?etaille les m?ethodes de construction des bases de donn?ees relationnelles puis des bases relationnelles-objet. L'ouvrage papier est compl?et?e par un site web comprenant des tutoriels, des exercices corrig?es, des planches PowerPoint destin?ees aux enseignants. Cette 2e ?edition comporte des mises ?a jour sur les techniques de tri et sur les bases de donn?ees relationnelles objet.

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Bases de Données / Jerome Aubert (2004) / 978-2-7298-2012-1

Public ISBD Titre : Bases de Données : Implementation Avec Access. Type de document : texte imprimé Auteurs : Jerome Aubert Editeur : Paris : Ellipses Année de publication : 2004 Collection : Technosup Importance : 252p. Présentation : couv.coul. Format : 24cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7298-2012-1 Note générale : Biblio.251p-252p. Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : bases de données  Access  Microsoft Access  modélisation des données  tables  relations  intégrité référentielle  requêtes  formulaires  états  SGBD  conception de bases  apprentissage pratique  Technosup  initiation bases de données Index. décimale : 004.6 Donnees Résumé : Cet ouvrage présente de manière progressive et didactique les principes fondamentaux des bases de données tout en guidant le lecteur dans l’utilisation concrète de Microsoft Access. Il explique comment concevoir une base de données simple puis élaborée : création de tables, définition des relations, intégration des contraintes d’intégrité, gestion des requêtes, formulaires et états. L’auteur met l’accent sur l’apprentissage par la pratique, avec de nombreux exemples, exercices et applications guidées. Le livre permet ainsi au lecteur de comprendre les concepts théoriques tout en développant des compétences opérationnelles pour créer et gérer efficacement des bases de données Access dans un contexte professionnel ou pédagogique. Bases de Données : Implementation Avec Access. [texte imprimé] / Jerome Aubert . - Paris : Ellipses, 2004 . - 252p. : couv.coul. ; 24cm.. - (Technosup) . ISBN : 978-2-7298-2012-1 Biblio.251p-252p. Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : bases de données  Access  Microsoft Access  modélisation des données  tables  relations  intégrité référentielle  requêtes  formulaires  états  SGBD  conception de bases  apprentissage pratique  Technosup  initiation bases de données Index. décimale : 004.6 Donnees Résumé : Cet ouvrage présente de manière progressive et didactique les principes fondamentaux des bases de données tout en guidant le lecteur dans l’utilisation concrète de Microsoft Access. Il explique comment concevoir une base de données simple puis élaborée : création de tables, définition des relations, intégration des contraintes d’intégrité, gestion des requêtes, formulaires et états. L’auteur met l’accent sur l’apprentissage par la pratique, avec de nombreux exemples, exercices et applications guidées. Le livre permet ainsi au lecteur de comprendre les concepts théoriques tout en développant des compétences opérationnelles pour créer et gérer efficacement des bases de données Access dans un contexte professionnel ou pédagogique.

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Bases de données NoSQL et Big Data / Philippe Lacomme (DL 2014) / 978234000261

Public ISBD Titre : Bases de données NoSQL et Big Data : concevoir des bases de données pour le Big Data Type de document : texte imprimé Auteurs : Philippe Lacomme, Auteur ; Sabeur Aridhi, Auteur ; Raksmey Phan, Auteur Editeur : Paris : Ellipses Année de publication : DL 2014 Collection : Technosup Importance : 1 vol. (X-310 p.) Présentation : ill. Format : 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978234000261 Note générale : Index Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : NoSQL  Big Data  bases de données distribuées  modèle clé-valeur  bases orientées documents  bases orientées colonnes  bases orientées graphes  Hadoop  MapReduce  Cassandra  HBase  MongoDB  Neo4j  CAP theorem  scalabilité  réplication  cohérence éventuelle  Technosup  Ellipses Vous pouvez envoyer un autre ISBN quand vous voulez. Index. décimale : 004.6 Donnees Résumé : Cet ouvrage propose une introduction complète et structurée aux bases de données NoSQL et à leur utilisation dans le contexte du Big Data. Il présente les limites des systèmes relationnels classiques face aux données massives et analyse les principaux modèles NoSQL : clé-valeur, colonnes, documents et graphes. Les auteurs expliquent les architectures distribuées, la tolérance aux pannes, la réplication, la cohérence éventuelle et les principes du CAP theorem, tout en montrant comment choisir le modèle adapté selon les besoins. Le livre aborde également les technologies phares du Big Data (Hadoop, MapReduce, HBase, Cassandra, MongoDB, Neo4j…) et propose des études de cas, exercices et exemples concrets. Il constitue un guide pratique pour comprendre la conception, l’implémentation et l’optimisation de solutions Big Data basées sur des systèmes NoSQL. Bases de données NoSQL et Big Data : concevoir des bases de données pour le Big Data [texte imprimé] / Philippe Lacomme, Auteur ; Sabeur Aridhi, Auteur ; Raksmey Phan, Auteur . - Paris : Ellipses, DL 2014 . - 1 vol. (X-310 p.) : ill. ; 26 cm. - (Technosup) . ISSN : 978234000261 Index Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : NoSQL  Big Data  bases de données distribuées  modèle clé-valeur  bases orientées documents  bases orientées colonnes  bases orientées graphes  Hadoop  MapReduce  Cassandra  HBase  MongoDB  Neo4j  CAP theorem  scalabilité  réplication  cohérence éventuelle  Technosup  Ellipses Vous pouvez envoyer un autre ISBN quand vous voulez. Index. décimale : 004.6 Donnees Résumé : Cet ouvrage propose une introduction complète et structurée aux bases de données NoSQL et à leur utilisation dans le contexte du Big Data. Il présente les limites des systèmes relationnels classiques face aux données massives et analyse les principaux modèles NoSQL : clé-valeur, colonnes, documents et graphes. Les auteurs expliquent les architectures distribuées, la tolérance aux pannes, la réplication, la cohérence éventuelle et les principes du CAP theorem, tout en montrant comment choisir le modèle adapté selon les besoins. Le livre aborde également les technologies phares du Big Data (Hadoop, MapReduce, HBase, Cassandra, MongoDB, Neo4j…) et propose des études de cas, exercices et exemples concrets. Il constitue un guide pratique pour comprendre la conception, l’implémentation et l’optimisation de solutions Big Data basées sur des systèmes NoSQL.

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Les bases de donnees NoSQL / Rudi Bruchez (2013) / 978-2-212-13560-2

Public ISBD Titre : Les bases de donnees NoSQL : comprendre et mettre en oeuvre Type de document : texte imprimé Auteurs : Rudi Bruchez Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2013 Importance : 1 vol. (X-279 p.) Présentation : ill., couv. ill. Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-13560-2 Note générale : Index Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : NoSQL  Big Data  bases de données distribuées  modèle clé-valeur  bases orientées documents  bases orientées colonnes  bases orientées graphes  Hadoop  MapReduce  Cassandra  HBase  MongoDB  Neo4j  CAP theorem  scalabilité  réplication  cohérence éventuelle  Technosup  Ellipses Index. décimale : 004.6 Donnees Résumé : Cet ouvrage propose une introduction complète et structurée aux bases de données NoSQL et à leur utilisation dans le contexte du Big Data. Il présente les limites des systèmes relationnels classiques face aux données massives et analyse les principaux modèles NoSQL : clé-valeur, colonnes, documents et graphes. Les auteurs expliquent les architectures distribuées, la tolérance aux pannes, la réplication, la cohérence éventuelle et les principes du CAP theorem, tout en montrant comment choisir le modèle adapté selon les besoins. Le livre aborde également les technologies phares du Big Data (Hadoop, MapReduce, HBase, Cassandra, MongoDB, Neo4j…) et propose des études de cas, exercices et exemples concrets. Il constitue un guide pratique pour comprendre la conception, l’implémentation et l’optimisation de solutions Big Data basées sur des systèmes NoSQL. Les bases de donnees NoSQL : comprendre et mettre en oeuvre [texte imprimé] / Rudi Bruchez . - Paris : Eyrolles, 2013 . - 1 vol. (X-279 p.) : ill., couv. ill. ; 23 cm. ISBN : 978-2-212-13560-2 Index Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : NoSQL  Big Data  bases de données distribuées  modèle clé-valeur  bases orientées documents  bases orientées colonnes  bases orientées graphes  Hadoop  MapReduce  Cassandra  HBase  MongoDB  Neo4j  CAP theorem  scalabilité  réplication  cohérence éventuelle  Technosup  Ellipses Index. décimale : 004.6 Donnees Résumé : Cet ouvrage propose une introduction complète et structurée aux bases de données NoSQL et à leur utilisation dans le contexte du Big Data. Il présente les limites des systèmes relationnels classiques face aux données massives et analyse les principaux modèles NoSQL : clé-valeur, colonnes, documents et graphes. Les auteurs expliquent les architectures distribuées, la tolérance aux pannes, la réplication, la cohérence éventuelle et les principes du CAP theorem, tout en montrant comment choisir le modèle adapté selon les besoins. Le livre aborde également les technologies phares du Big Data (Hadoop, MapReduce, HBase, Cassandra, MongoDB, Neo4j…) et propose des études de cas, exercices et exemples concrets. Il constitue un guide pratique pour comprendre la conception, l’implémentation et l’optimisation de solutions Big Data basées sur des systèmes NoSQL.

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Bases de données & SGBD / Boukhedouma Souad (2005) / 9789961734661

Public ISBD Titre : Bases de données & SGBD Type de document : texte imprimé Auteurs : Boukhedouma Souad ; Selmoune Nazih, Auteur ; Belaid Mohand Cherif, Préfacier, etc. Editeur : Alger : Pages Bleues Année de publication : 2005 Collection : Les Manuels de L'Etudiant Importance : 232p. Présentation : couv.coul. Format : 24cm. ISBN/ISSN/EAN : 9789961734661 Note générale : Biblio.232p. Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : Bases de données  SGBD  modélisation  Merise  entité-association  modèle relationnel  dépendances fonctionnelles  normalisation  SQL  langage de requête  indexation  transactions  contrôle de concurrence  optimisation  stockage  Pages Bleues  informatique Index. décimale : 004.6 Donnees Résumé : Cet ouvrage, destiné principalement aux étudiants en informatique, présente de manière claire et progressive les concepts fondamentaux des bases de données et des systèmes de gestion de bases de données (SGBD). Il aborde les notions essentielles : modèles de données, modélisation conceptuelle (Merise, entité-association), modèles relationnels, dépendances fonctionnelles, normalisation et langage SQL. Le livre explique ensuite le fonctionnement interne des SGBD : organisation physique, indexation, optimisation des requêtes, contrôle de concurrence et gestion des transactions. Grâce à une approche pédagogique, des schémas, des exemples pratiques et des exercices, il permet au lecteur d’acquérir une compréhension solide des bases théoriques et des mécanismes techniques qui sous-tendent les systèmes de gestion modernes. Bases de données & SGBD [texte imprimé] / Boukhedouma Souad ; Selmoune Nazih, Auteur ; Belaid Mohand Cherif, Préfacier, etc. . - Alger : Pages Bleues, 2005 . - 232p. : couv.coul. ; 24cm.. - (Les Manuels de L'Etudiant) . ISSN : 9789961734661 Biblio.232p. Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : Bases de données  SGBD  modélisation  Merise  entité-association  modèle relationnel  dépendances fonctionnelles  normalisation  SQL  langage de requête  indexation  transactions  contrôle de concurrence  optimisation  stockage  Pages Bleues  informatique Index. décimale : 004.6 Donnees Résumé : Cet ouvrage, destiné principalement aux étudiants en informatique, présente de manière claire et progressive les concepts fondamentaux des bases de données et des systèmes de gestion de bases de données (SGBD). Il aborde les notions essentielles : modèles de données, modélisation conceptuelle (Merise, entité-association), modèles relationnels, dépendances fonctionnelles, normalisation et langage SQL. Le livre explique ensuite le fonctionnement interne des SGBD : organisation physique, indexation, optimisation des requêtes, contrôle de concurrence et gestion des transactions. Grâce à une approche pédagogique, des schémas, des exemples pratiques et des exercices, il permet au lecteur d’acquérir une compréhension solide des bases théoriques et des mécanismes techniques qui sous-tendent les systèmes de gestion modernes.

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