Voici les éléments 1-20 de 23

    • NAO,un nouvel outil d'aide à la gestion de classeOpen access 

      mai 2021, Kumps, Audrey; Bordart, Céline; Termperman, Gaetan; De Lièvre, Bruno; DESMET, Erwin; MALAISE, Antoine, HE en Hainaut
      Article scientifique
      Plusieurs études ont montré que ces robots sont de potentiels outils éducatifs, en particulier auprès d’élèves ayant des difficultés d'apprentissage. Parmi les robots, il existe les robots humanoïdes qui peuvent induire une expérience différente de l'apprentissage, passant d'un objet à manipuler à émergence de situations sociales et d’interaction à valence psychoaffective.
    • Dynamisation de fresques murales urbainesOpen access 

      2022, FASOL, Jérôme, HE en Hainaut
      TFE
      TFE Techniques Graphiques
    • RÉALISATION D’UNE CHARTE GRAPHIQUE, D’UNE VIDÉO PROMOTIONNELLE ET DE CONTENUS POUR LES RÉSEAUX SOCIAUXOpen access 

      2022, BOUFFIOUX, Elliott, HE en Hainaut
      TFE
      TFE Techniques Graphiques
    • Application web spécialisée dans la vente de mobilier de seconde mainOpen access 

      2021, ACCURSO, Gianni, HE en Hainaut
      TFE
      TFE Techniques Graphiques
    • Création d’identité visuelle, de vidéo à but informatif et de site one-page pour un yield managerOpen access 

      2022, Sabellico, Cédric, HE en Hainaut
      TFE
      TFE Techniques Graphiques
    • Analyse de malwares et classification à l’aide de réseaux de neurones convolutionnels 1DPeer reviewedClosed access 

      2021, LEVEAU, Romain; LERAT, Jean-Sébastien, HE en Hainaut
      Acte de conférence ou de colloque
      Les 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 cachésPeer reviewedClosed access 

      2022, Moreau, Samuel; LERAT, Jean-Sébastien, HE en Hainaut
      Acte de conférence ou de colloque
      Les 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 calculClosed access 

      2022, LERAT, Jean-Sébastien; Mahmoudi, Ahmed Sidi; Mahmoudi, Saïd, HE en Hainaut
      Acte de conférence ou de colloque
      L'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 AnalysisClosed access 

      2021, LERAT, Jean-Sébastien; Mahmoudi, Ahmed Sidi; Mahmoudi, Saïd, HE en Hainaut
      Acte de conférence ou de colloque
      The 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 calculClosed access 

      2021, LERAT, Jean-Sébastien; Mahmoudi, Ahmed Sidi; Mahmoudi, Saïd, HE en Hainaut
      Acte de conférence ou de colloque
      Le 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-REESPeer reviewedOpen access 

      2021, Delroisse, Jérome; LEONET, Aline; Henri, Alexandre; Eeckhaut, Igor, HE en Hainaut
      Article scientifique
      Abstract: 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 GPUPeer reviewedClosed access 

      2016, CREMER, Samuel; Bagein, Michel; Mahmoudi, Saïd; Manneback, Pierre, HE en HainautAutre
      Acte de conférence ou de colloque
      Concomitamment 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 UnitsPeer reviewedClosed access 

      2016, CREMER, Samuel; Bagein, Michel; Mahmoudi, Saïd; Manneback, Pierre, HE en HainautAutre
      Acte de conférence ou de colloque
      GPUs 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 ProjectPeer reviewedOpen access 

      2015, Bagein, Michel; Barbosa, Jorge; Blanco, Vicente; Brandic, Ivona; CREMER, Samuel; Frémal, Sébastien; Karatza, Helen D.; Lefevre, Laurent; Mastelic, Toni; Oleksiak, Ariel; Orgerie, Anne-Cécile; Stavrinides, Georgios L.; Varrette, Sébastien, HE en HainautAutre
      Livre/Ouvrage ou monographie
      Energy 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 ...
    • Improving Performances of an Embedded Relational Database Management System with a Hybrid CPU/GPU Processing EnginePeer reviewedClosed access 

      2017, CREMER, Samuel; Bagein, Michel; Mahmoudi, Saïd; Manneback, Pierre, HE en HainautAutre
      Article scientifique
      End-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 ProcessingPeer reviewedClosed access 

      2016, CREMER, Samuel; Bagein, Michel; Mahmoudi, Saïd; Manneback, Pierre, HE en HainautAutre
      Article scientifique
      Relational 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 networksPeer reviewedClosed access 

      2015, Faust, Karoline; Lima-Mendez, Gipsi; LERAT, Jean-Sébastien; F. Sathirapongsasuti, Jarupon; Knight, Rob; Huttenhower, Curtis; Lenaerts, Tom; Raes, Jeroen, Autre
      Article scientifique
      Clinical 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 populationsPeer reviewedClosed access 

      2013, LERAT, Jean-Sébastien, Autre
      Acte de conférence ou de colloque
      The 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 analysisPeer reviewedClosed access 

      2021, LERAT, Jean-Sébastien; Mahmoudi, Sidi Ahmed; Mahmoudi, Saïd, HE en Hainaut
      Article scientifique
      Deep 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 ...