Analyse de la complexité des algorithmes

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Chiffrement et Déchiffrement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Chiffrement par bloc de 16 bit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 4 4 6 3 Analyse de sécurité du cryptosystème Hummingbird 3.1 Rappel sur les fonctions Vectorielles . . . . . . . . . 3.1.1 Non linéarité des fonctions vectorielles. . . . . 3.2 Cryptanalyse différentielle . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Cryptanalyse linéaire .

augmenter, ce qui peut améliorer l'efficacité et la transparence de ces processus. Cependant, les investisseurs peuvent également faire face à des défis tels que la volatilité des marchés financiers, la gestion des risques liés à la cybersécurité et la complexité des réglementations financières internationales.Idée plan de mémoire sur la GA :I. IntroductionA. Définition de la gestion d'actifsB. Importance de la gestion d'actifs pour les investisseursC. Objectifs de la rechercheII. Les fondements de la gestion

2 Plan ARBRE DE DECISION Florence Nicolau Master 2 MIAGE option SIRIS Université de Nice Sophia Antipolis Florence.Nicolau@unice.fr http://www.nicolau.nom.fr/ 1 2009 – 2010 Définition d’un arbre Algorithme de construction Mesures d’homogénéité des nœuds Règles de décision Elagage de l’arbre Avantages et inconvénients Bibliographie 4 Arbre de décision : problématique Définition d’un arbre Méthode permettant de prédire l’appartenance d’un individu à un groupe en fonction de

16-nov-05 17-nov-05 25-jan-06 01-mar-06 Auteur VRO VBE VRO VBE VRO VBE DIFFUSION Organisme Nom Mode de diffusion Imprimé 01/03/2006 le H:\Projets\CITI-SPINOV\Production\WP5_Mise en oeuvre Serv Q\WP5.3_Formalisation boites outils\Analyse-Conception\GU_Guide de Conception OO_1.0.doc Page 1 sur 25 CRP Henri Tudor Guide de conception orientée-objet CITI Projet: SPINOV WP 5.3 TABLE DES MATIERES I II II.1 INTRODUCTION ......................................................

Khalil Labidi m o h a m e d . k h a l i l . l a b i d i @ g m a i l . c o m Institut National des Sciences Appliquées et de Technologie Année universitaire : 2014 – 2015Plan global 1. Introduction générale 2. Introduction à la théorie des graphes 3. Complexité des problèmes, méthodes de résolution 4. Programmation linéaire 2Introduction généraleIntroduction générale 1. Motivation 2. Définitions 3. Formalisation 4. Domaines d’application 4Motivation  Un voyageur de commerce, basé à Toulon, doit visiter

d´compression et les pertes . . . . . . . . . . . e 1.1.6 Les d´fauts de ce code . . . . . . . . . . . . . . . . e 1.1.7 Ordres de grandeur et complexit´ des algorithmes e Taille des nombres . . . . . . . . . . . . . . . . . . La vitesse des ordinateurs . . . . . . . . . . . . . . Taille et ˆge de l’univers . . . . . . . . . . . . . . . a Complexit´ des algorithmes . . . . . . . . . . . . . e 1.2 Codage par flot et probabilit´s . . . . . . . . . . . . . . . e 1.2.1 Le code de Vernam . . . . . . . . .

d’apprentissage Apprentissage supervisé     Réseaux de neurones Machines à noyaux, machines à vecteurs de support Réseaux de neurones profonds et apprentissage de représentations Réseaux récurrents Apprentissage non supervisé       Algorithme EM et mélange de densités Clustering spectral Factorisation matricielle Quelques liens utiles  2 Apprentissage Statistique - P. Gallinari Introduction Apprentissage à partir d'exemples 3 ingrédients de base     Données {z1, ...

de Ljubljana, en Slovénie (http://www.ailab.si/orange/). Il peut être utilisé de deux manières : via la filière, avec le schéma composants – lien entre composant (Figure 3) ; ou via des scripts en Python. Il est donc possible de programmer des analyses complexes, avec des vraies structures algorithmiques. Pour qu’ORANGE fonctionne correctement, la machine virtuelle (l’interpréteur) Python doit être présente sur la machine. Le programme d’installation du logiciel gère cela très bien. Figure

(pollution, consommation d'énergie, nuisances sonores et risque d'accident) à considérer. Par la suite, nous avons construit un modèle de plus court chemin multiobjectif permettant d’optimiser les sept critères ainsi définis. Pour résoudre ce modèle, un algorithme de colonies de fourmis multiobjectif a été mis en place afin de prendre en compte le grand nombre de critères et l'intermodalité du réseau. Une implémentation est ensuite réalisée sur un réseau de transport intermodal se basant sur des données géographiques

L’algorithme géographique V. Modèles géomarketing VI. Les utilisations du géomarketing I. ALAOUI/EST/ ALAOUI/EST/CSMD 2 1 I.1Qu'est ce que le géomarketing Nous définirons de façon simplifiée le géomarketing comme une discipline qui consiste à analyser le comportement des individus dans l'espace ; elle utilise à cet effet des données aussi bien cartographiques pour définir l'espace que des données statistiques ou issues de fichiers pour caractériser les individus qui peuvent être des personnes