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neurones, arbres de d´ cisions, support vector e e machine deviennent des alternatives cr´ dibles d` s lors que le nombre d’observations est suffisant. e e 2. Probl´ matique e 5 2.5 Choix de m´ thode e Avec l’av` nement du data mining, de tr` s nombreux articles comparent et opposent les techniques sur e e des jeux de donn´ es publics et proposent des am´ liorations incr´ mentales de certains algorithmes. Apr` s e e e e ´ une p´ riode fi´ vreuse o` chacun tentait d’afficher la supr´ matie

au semestre d’automne 2003. Evidemment, en ce qui a trait ` ma e a critique de Rawls, je reste convaincu qu’elle est enti`rement fond´e, bien que e e j’articulerais maintenant certains points de fa¸on diff´rente. c e Dans la premi`re partie, il est tr`s important de se rappeler, en lisant, que e e j’entend pr´senter ce que Rawls pr´tend faire. Ainsi, j’essaie de ne pas mettre e e l’emphase sur mon opinion et d’adopter un ton neutre. Or, quand je relis cette section, j’ai parfois l’impression d’avoir

Euranova fut aussi tr`s agr´able et instructive. Je tiens ` ee e e a remercier tous ses membres pour leur accueil et plus particuli`rement Sabri Skhiri dit Gabouje e et Nam-Luc Tran pour leurs conseils et nos discussions qui ont soulev´ des probl`mes fort e e int´ressants et y ont souvent trouv´ des solutions. Je tiens ´galement ` souligner les pr´cieuses e e e a e informations et recommandations que m’ont apport´ Herv´ Bath, Eric Delacroix et Ivan Frain. e e Je leur en suis tr`s reconnaissant. e

r´f´rence et un signal ee x(t) ou rb (t) sur une fenˆtre peut ˆtre aussi calcul´e e e e de mani`re r´cursive. e e Compte tenu de ces r´currences faciles ` ´tablir, on peut e a e donc proc´der ` des tests de corr´lation avec un volume de e a e calcul tr`s r´duit. e e VI. Conclusion Dans cette communication, nous avons abord´ le e probl`me de d´tection de la panne oscillatoire dans le e e syst`me de commande d’un aileron d’avion de ligne. Nous e avons propos´ deux m´thodes de d´tection de d´fauts `

probl`mes . . . . . . . . . . . e 10.15Choisir son s´parateur . . . . . . . . . . . . e 10.16Options . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10.17Quantificateurs non-gourmands . . . . . . . 10.18Substitution de variables dans les motifs . . 10.19Op´rateur tr . . . . . . . . . . . . . . . . . e 10.20Un dernier mot sur les expression r´guli`res e e 11 R´f´rences ee 11.1 R´f´rences sur scalaire . . . . . . . . . . . . ee 11.2 Usage des r´f´rences sur scalaire . . . . . . ee 11.3 R´f´rences sur tableau . .

essentiel de l’examen cytobactériologique des urines. Il doit être fait avec beaucoup de soin car il conditionne la qualité de l’analyse et de son résultat. Les urines sont recueillies de préférence le matin après une toilette au savon, le premier jet de la miction est éliminé, puis le patient recueille ses urines dans un flacon stérile avec une étiquète contenant le nom et le prénom du patient Le prélèvement est immédiatement acheminé au laboratoire. 3-Examen macroscopique  * Noter l’aspect

Évènement principal (ENS) Explosion *Phases de vie : CO (conception), MO (montage), SE (essai), EX (exploitation), FN (fonctionnement normal), M (maintenance), DEP (dépannage), EN (entretien), FD (fonctionnement dégradé), IN (incident), AR (arrêt), TR (transformation), DEM (démantèlement) D. Bounie, Polytech'Lille - IAAL, L‘usine agro-alimentaire Page 23 MOSAR – 3. Identifier les ENS Exemple Climatest Grille des systèmes sources de danger de chaque sous-système D. Bounie, Polytech'Lille - IAAL

des technologies moteur les plus récentes, ils sont puissants, rejettent moins de CO2 et consomment moins. SLK 250 BlueEFFICIENCY 350 310 Nm 300 250 200 150 0 2 000 4 000 6 000 150 kW 160 140 120 100 80 Puissance (kW) Couple (Nm) Régime (tr/min) Le SLK 250 BlueEFFICIENCY : 150 kW et des montées en régime dynamiques. Moteurs 4 cylindres en ligne. Doté dʼune injection directe dʼessence, de deux arbres à cames en tête, dʼune distribution variable et dʼun turbocompresseur, le moteur

pression relative (= Pi – Pa ) débit massique débit volumique quantité de chaleur échangée section géométrique de fuite surface de sustentation du coussin température énergie interne vitesse de l’air puissance fournie au fluide coefficient de striction du jet C p /C v masse volumique B 1 190 − 2 N · m–1 Pa Pa Pa Pa Pa Pa kg · s–1 m3 · s–1 J m2 m2 K J · kg–1 m · s–1 kW kg · m–3 1. Présentation générale du coussin d’air Nous nommerons coussin d’air tout système constitué par une couche d’air créant, sur

peut déjà indiquer une infection. «Résultat douteux» Entre 10‘000 et 100‘000 bactéries par ml d’urine Il est recommandé de répéter l’examen car ce type de résultat apparaît en cas d’infection urinaire mais aussi en cas de contamination du deuxième jet d’urine. 1‘000‘000 100‘000 «Infection» Plus de 100‘000 bactéries par ml d’urine Contrôler le sédiment urinaire. Chez les femmes, exclure toute contamination vaginale. Les résultats d’analyse pour un patient sont immédiatement disponibles