Séquence Comparer Et Classer Selon Taille

et de jeux de tests avec souvent de multiples versions. 5 Motivations •! Répondre à la ‘crise du logiciel apparue dans les années 70 (prise de conscience que le coût du logiciel dépassait le coût du matériel) •! Répondre à la croissance de la taille et de la complexité des systèmes –! besoins et fonctionnalités augmentent, évoluent –! technologies en perpétuelle évolution –! diversification des architectures •! Faire face aux délais de plus en plus courts, •! Gérer des équipes de plus en

Answering , ... Mobiles : personnalisation, accès information Capteurs distribués, objets connectés Biologie - analyse de séquences, de structures Automobile ... 16 Apprentissage Statistique - P. Gallinari Challenges de l’apprentissage  Passage à l’échelle   Dynamicité    Flux Distribué Complexité des données et des problèmes   Quantité de données, taille données Données structurées  standards (XML, RDF, SMIL, …), taxonomies  Web2.0 : découverte / analyse de relations

Unités du module FTP 4 Constituants d’une unité d’apprentissage 4 Les activités d’apprentissage 4 Les aides à l’apprentissage 4 Modules 5 Scénario papier en fonction de la grille mise à disposition et codage de chacune des situations selon les formules vues au cours 7 Scénario papier du post-test 7 Donnée: 7 Feed-back final 11 Rapport des essais effectués auprès d'un échantillon réduit d'utilisateurs finaux 12 Ce qui peut être amélioré 12 Remerciement 12 Annexes: 13 Annexe

l’indexation xxiii+ tel-00479982, version 1 - 3 May 2010 A Ce document a été préparé avec L TEX2ε et la classe these-LINA version 0.92 de l’association de jeunes chercheurs en informatique LOGIN, Université de Nantes. La classe these-LINA est disponible à l’adresse : http://www.sciences.univ-nantes.fr/info/Login/ Impression : memoire.tex – 2/2/2009 – 12:25 Révision pour la classe : $Id: these-LINA.cls,v 1.3 2000/11/19 18:30:42 fred Exp tel-00479982, version 1 - 3 May 2010 tel-00479982

de la complexité algorithmique Calcul de la complexité Estimation asymptotique Algorithmes itératifs Algorithmes récursifs Qu'est ce que la complexité d'un algorithme ? C'est l'étude de l'ecacité comparée des algorithmes. On mesure : la taille approximative des données en mémoire appelée complexité spatiale, le temps que prendra l'exécution de l'algorithme (complexité temporelle). Exemple : représentation d'une matrice creuse Représentation par un tableau à deux dimensions ou liste

établissements suivant : ⇨ …………….: comportant 165 élèves sur 8 classes ⇨ …………………: avec 136 élèves sur 8 classes ⇨ Le…………………: comportant 396 élèves sur 19 classes  ⇨ ……………………: comportant 282 élèves sur 12 classes ⇨ ……………………….: avec 350 élèves sur 15 classes ⇨ Le Lycée professionnel………………..: avec 170 élèves sur 9 classes. ⇨ Et enfin le Lycée d’enseignement général et technologique ………………..avec 1098 élèves sur 31 classes. Il existe également des structures post bac comme le BTS

> Nourrir les hommes Séquence 3-HG20 61 © Cned – Académie en ligne Étude de cas n° 2 : Se nourrir en Afrique Introduction ................................................................................. 65 ......................................................................................................................................................................... 70 Chapitre 1 > Des hommes plus nombreux et mieux nourris A B .......... 71 Un progrès

du Niveau Socio-culturel 2. Auto-questionnaire de difficultés cognitives de Mac Nair 3. Test des 5 mots 4. Test de l’Horloge 5. International HIV Dementia Scale (adaptation française) 6. Finger Tapping Test 7. Séquence motrice de Luria (épreuve chronométrée) 8. Set Test d’Isaac (fluence verbale) 9. Test de Marche chronométrée 10. Batterie rapide d’efficience frontale 11. Mini-Mental Test de Folstein 12. MoCA 13. IADL 4 14. Inventaire de dépression

investissements. 1.10 Hétérogénéité des marchés industriels Diversité des secteurs d’utilisation Ex : alimentaire, service… Le même produit est à adapter pour des utilisateurs différents. Diversité due aux entreprises elles-mêmes Ex : taille entreprises (PME, multinationales) secteur privé/public… Diversité due à la situation géographique Ex : Charleroi : métallurgie. Les mentalités sont différentes aux USA, au Japon et en Europe. Diversité due aux comportements d’achat Ex :

.....................................................................10 6.2.2. Adressage IP...............................................................................................................................................10 6.2.3. Classes d’adresses IP..................................................................................................................................10 6.2.4. IPv4 et IPv6 (IPng/ IP next generation) ....................................................