http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/48 Wed, 15 Apr 2026 23:18:54 GMT 2026-04-15T23:18:54Z http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/175 Calibrage dynamique d’un robot flexible à deux degrés de liberté en vue de le contrôler avec des commandes par mode glissant FSIAN, Abdelhamid; RAHLI, Mohamed Ce travailapourbutdeprésenterlaprocéduredecalibraged'unrobotde deux degrésdelibertéàarticulations exiblesensupposantquelecalibrage géométrique estfait.L'avantagemajeuredecetteprocéduredecalibrage,réside dans l'obtentiondesparamètresenuneseuleetuniqueexpérimentation.La méthodereposesurlemodèle ltrédurobot,pourquilamesuredel'accélération n'est pasrequise.Lemodèle ltréseraexprimédansuneformeditederégression, qui permettral'applicationdelaprocéduredecalibragesuivantl'algorithmedes moindres carrées. Wed, 30 Sep 2020 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/175 2020-09-30T00:00:00Z http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/174 Optimisation d’un système automatique de détection du covid 19 BARAKA, Hodhaifa Abdelghani L’objectif de ce travail est de concevoir un système de détection du coronavirus, La pandémie de COVID-19 est une pandémie d'une maladie infectieuse émergente, appelée la maladie à coronavirus 2019 ou COVID-19, provoquée par la coronavirus SARS-CoV-2, apparue à Wuhan en chine le 17 novembre 2019, avant de se propager dans le monde à très grande échelle ; d’où la nécessité de mettre en place un système de détection automatique comme moyen rapide d'identifier les cas atteints de cette maladie en utilisant un code python qui suit l’architecture d’un réseau de neurones convolutif à l’aide d’algorithme d’optimisation tels qu’AdaGrad, RMSprop, SGD ou encore Adam et cela en traitant des bases de données de radiographies thoraciques de potentielles malades et de déduire le meilleur optimiseur pour cette étude. Tue, 27 Oct 2020 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/174 2020-10-27T00:00:00Z http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/173 Étude sur les Méthodes d’Optimisation Utilisée dans l’Apprentissage Automatique BARAKA, Hodhaifa Abdelghani L’objectif étant de définir le meilleur optimiseur en termes de plus haute résolution et de moindre perte, on explique au passage ce qu’un neurone artificiel et ce qu’un réseau de neurones convolutif ; on ira ensuite comparer plusieurs optimiseurs tels qu’AdaGrad, SGD, RMSprop et Adam en utilisant une base de données de chiffres manuscrits à l’aide d’un code Python basé sur l’architecture d’un réseau de neurones convolutif afin de conclure le meilleur algorithme d’optimisation. Tue, 27 Oct 2020 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/173 2020-10-27T00:00:00Z http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/167 Commande d’un pont roulant double en mode charge sans fil par radio-fréquence MOUAZIZ, Ahmed Adlane; OULD BABAALI, Racha L’objectif principal de cette étude est la conception d’un système de radiocommande qui permet de contrôler le fonctionnement des ponts roulants à distance. Cette étude fournit des connaissances et des outils qui permettront à long terme d’autonomiser les opérations de levage et de déplacement des charges et de les transporter dans un intervalle de temps bien optimisé et de déplacer le chariot avec une vitesse adéquate dépendante de la charge. Plusieurs résultats par simulation sont présentés pour illustrer les performances des approches proposées. Tue, 08 Sep 2020 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/STDB_UNAM/167 2020-09-08T00:00:00Z