HE en Hainaut: Recent submissions
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Rénovation structurelle et décorative des couloirs du département des Sciences et technologies de la Haute école en Hainaut
2022, HE en HainautTFETFE en Techniques Graphiques -
Pierre Renucci, Marc Antoine. Un destin inachevé entre César et Cléopâtre.
2016, HE en HainautAutreCompte rendu critique de Pierre Renucci, Marc Antoine. Un destin inachevé entre César et Cléopâtre. Paris, Perrin, 2015. -
Le conflit propagandiste entre Octavien et Marc Antoine. De l'usage politique de la uituperatio entre 44 et 30 a.C.n.
2016, HE en HainautLivre/Ouvrage ou monographieTable des matières de la monographie -
Analyse de malwares et classification à l’aide de réseaux de neurones convolutionnels 1D
2021, HE en HainautActe de conférence ou de colloqueLes logiciels malveillants peuvent avoir des impacts particulièrement négatifs sur notre société, d’autant plus que celle-ci a de plus en plus recours à des systèmes informatiques. En vue de garantir la sécurité de ces systèmes, la détection et la prévention de ces logiciels malveillants sont nécessaires. Dans cette optique, l’objectif de ce travail est de procéder à une classification entre ... -
Analyse statique de rançongiciels à l'aide de modèles de Markov cachés
2022, HE en HainautActe de conférence ou de colloqueLes attaques de rançongiciels (ransomware) comme Cryptolocker, WannaCry ou encore Locky ont fait prendre conscience du danger de ces logiciels malveillants. WannaCry aurait infecté plus de 300 000 ordinateurs à travers le monde en 2017. Apparus pour la première fois il y a environ une quinzaine d'années en Russie, les rançongiciels prennent en otage les données des utilisateurs dans l'attente ... -
Apprentissage profond distribué : d’un seul nœud vers plusieurs nœuds de calcul
2022, HE en HainautActe de conférence ou de colloqueL'utilisation croissante de l'apprentissage profond (DL) exploite des modèles de plus en plus complexes avec une quantité croissante de données. Le DL distribué (DLL) permet d'entraîner rapidement des modèles en répartissant la charge de calcul. Nous proposons une approche empirique pour accélérer la distribution en se concentrant sur les stratégies de parallélisation locales. Les résultats ... -
Deep Learning Frameworks: Performances Analysis
2021, HE en HainautActe de conférence ou de colloqueThe fourth industrial revolution use modern technologies that produce a continues flow of data. This large amount of data cannot be analyzed with traditional technologies to detect and diagnose problem without the need of a human. Deep learning consists of a set of methods based on neural networks that can process and extract information from a such amount of data. Deep learning frameworks provide ... -
Comparaison des frameworks d'apprentissage profond sur un seul noeud de calcul
2021, HE en HainautActe de conférence ou de colloqueLe deep learning est un domaine en plein expansion, expérimenté et mis en production à travers des frameworks. Ceux-ci sont exploités aussi bien sur des clusters de calcul que sur des cartes embarquées comme la Jeston Nano de Nvidia. De plus en plus souvent, la charge de travail est distribuée sur différents nœuds de calcul sans considérer le choix du framework. Dans ce travail, nous analysons ... -
Intracellular Pathways of Holothuroid Oocyte Maturation Induced by the Thioredoxin Trx-REES
2021, HE en HainautArticle scientifiqueAbstract: In holothuroids, oocyte maturation is stopped in ovaries at the prophase I stage of meiosis. In natural conditions, the blockage is removed during the spawning by an unknown mechanism. When oocytes are isolated by dissection, the meiotic release can be successfully induced by a natural inducer, the REES (i.e., Rough Extract of Echinoid Spawn) that is used in aquaculture to obtain ... -
Amélioration des performances d’un moteur de base de données relationnelle embarqué par l’utilisation de GPU
2016, HE en HainautAutreActe de conférence ou de colloqueConcomitamment à la montée en puissance des systèmes de type « Big Data », les systèmes de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) restent toujours largement utilisés. Dans cet article, nous présentons une solution capable d'améliorer la rapidité et la consommation énergétique d'un SGBDR embarqué SQLite. Notre solution, nommée CuDB, tente d'exploiter au mieux les spécificités des architectures ... -
CuDB: a Relational Database Engine Boosted by Graphics Processing Units
2016, HE en HainautAutreActe de conférence ou de colloqueGPUs benefit from much more computation power with the same order of energy consumption than CPUs. Thanks to their massive data parallel architecture, GPUs can outperform CPUs, especially on Single Program Multiple Data (SPMD) programming paradigm on a large amount of data. Database engines are now everywhere, from different sizes and complexities, for multiple usages, embedded or distributed; ... -
Energy Efficiency for Ultrascale Systems: Challenges andTrends from Nesus Project
2015, HE en HainautAutreLivre/Ouvrage ou monographieEnergy consumption is one of the main limiting factors for designing and deploying ultrascalesystems. Therefore, this paper presents challenges and trends associated with energy efficiency forultrascale systems based on current activities of the working group on ”Energy Efficiency” inthe European COST Action Nesus IC1305. The analysis contains major areas that are related tostudies of ... -
Distributed Deep Learning: From Single-Node to Multi-Node Architecture
2022, HE en HainautArticle scientifiqueDuring the last years, deep learning (DL) models have been used in several applications with large datasets and complex models. These applications require methods to train models faster, such as distributed deep learning (DDL). This paper proposes an empirical approach aiming to measure the speedup of DDL achieved by using different parallelism strategies on the nodes. Local parallelism is considered ... -
Improving Performances of an Embedded Relational Database Management System with a Hybrid CPU/GPU Processing Engine
2017, HE en HainautAutreArticle scientifiqueEnd-user systems are increasingly impacted by the exponential growth of data volumes and their processing. Moreover, post-processing operations, essentially dedicated to ergonomic features, require more and more resources. Improving overall performances of embedded relational database management systems (RDBMS) can contribute to deliver better responsiveness of end-user systems while increasing the ... -
Efficiency of GPUs for Relational Database Engine Processing
2016, HE en HainautAutreArticle scientifiqueRelational database management systems (RDBMS) are still widely required by numerous business applications. Boosting performances without compromising functionalities represents a big challenge. To achieve this goal, we propose to boost an existing RDBMS by making it able to use hardware architectures with high memory bandwidth like GPUs. In this paper we present a solution named CuDB. We compare ... -
Cross-biome comparison of microbial association networks
2015, AutreArticle scientifiqueClinical and environmental meta-omics studies are accumulating an ever-growing amount of microbial abundance data over a wide range of ecosystems. With a sufficiently large sample number, these microbial communities can be explored by constructing and analyzing co-occurrence networks, which detect taxon associations from abundance data and can give insights into community structure. Here, we investigate ... -
Evolution of common-pool resources and social welfare in structured populations
2013, AutreActe de conférence ou de colloqueThe Common-pool resource (CPR) game is a social dilemma where agents have to decide how to consume a shared CPR. Either they each take their cut, completely destroying the CPR, or they restrain themselves, gaining less immediate profit but sustaining the resource and future profit. When no consumption takes place the CPR simply grows to its carrying capacity. As such, this dilemma provides a ... -
Single node deep learning frameworks: Comparative study and CPU/GPU performance analysis
2021, HE en HainautArticle scientifiqueDeep learning presents an efficient set of methods that allow learning from massive volumes of data using complex deep neural networks. To facilitate the design and implementation of algorithms, deep learning frameworks provide a high-level programming interface. Based on these frameworks, new models, and applications are able to make better and better predictions. One type of deep learning application ... -
L'interprétation du patrimoine colonial belge dans l'espace public. Questionner la "décolonisation" par le regard de l'historien.
2021, HE en HainautActe de conférence ou de colloqueContribution aux Actes de colloque de la 6e Journée des Chercheurs en Haute école consacrée aux questions soulevées par l'interprétation du patrimoine colonial belge occupant l'espace public. -
Comparaison des frameworks d’apprentissage profond
2021, HE en HainautArticle scientifiqueL’apprentissage automatique est un ensemble de méthodes issues de l’intelligence artificielle qui visent à apprendre à l’aide de données. Au sein de ces méthodes, l’apprentissage profond se concentre sur des réseaux de neurones qui sont des modèles mathématiques dont l’objectif est de s’inspirer du fonctionnement du cerveau à l’aide de neurones artificiels. Ceux-ci sont très performants lorsqu’il ...