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.
Le présent article tend à spéculer sur l’importance des instances narratives scellant le discours littéraire dans l’entreprise traductionnelle. Sa nécessité tient dans la considération que les traducteurs sont invités à cerner l’exhaustivité et la profondeur du travail littéraire pour une appréhension optimale de leur exercice. Pour ce faire, nous proposons de mettre en exergue la triade narratologique faisant office de soubassement théorique (modes/perspectives/niveaux) en la mettant en corrélation avec l’øe}uvre qui nous servira de corpus à savoir « les ailes brisées » de Gibran Khalil Gibran traduite de l’arabe par Thierry Gillyboeuf afin de rendre compte de la matérialisation et la conformité de ces mêmes instances dans le texte cible.
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.
This paper deals with the robust stabilization of infinite dimensional systems subjected to stochastic and deterministic perturbations. First, we give conditions providing the stability of the parameterized system. Then, we investigate the maximization of the stability radius by state feedback. We establish conditions for the existence of suboptimal controllers. Using these conditions we characterize the supreme achievable stability radius via an infinite dimensional Riccati equation.
This paper deals with the robust stabilization of infinite dimensional systems subjected to stochastic and deterministic perturbations. First, we give conditions providing the stability of the parameterized system. Then, we investigate the maximization of the stability radius by state feedback. We establish conditions for the existence of suboptimal controllers. Using these conditions we characterize the supreme achievable stability radius via an infinite dimensional Riccati equation.
