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dc.contributor.author |
Hamadou., Meriem. |
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dc.contributor.author |
Otmane., Zineb. |
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dc.date.accessioned |
2021-11-29T10:56:14Z |
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dc.date.available |
2021-11-29T10:56:14Z |
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dc.date.issued |
2017 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/13265 |
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dc.description |
ill.,Bibliogr. |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Notre mémoire consiste à construire une application permettant de fournir à une personne maintenue à domicile ou à l'hôpital une meilleure solution alternative fondée dans un premier temps sur les réseaux de capteurs médicaux, capable de mesurer certains de ses paramètres physiologiques et de transmettre des données importantes aux infirmières ou médecins ce qui fait une intervention rapide en cas de nécessité.
L'objectif de ce travail est la réalisation d'une plateforme de prédiction d'une situation d'urgence médicale en utilisant les données captées par un BSN (réseau de capteur médicale) qui est installé sur le corps de patient.
Dans ce contexte nous avons utilisé Microsoft Azure machine learning comme un moyen de développement dans le cloud en exploitant sa capacité de stockage des données et sa grande bibliothèque d'algorithme en apprentissage automatique pour l'analyse de nos données médicales.
Les mots clés : capteur, BSN, apprentissage automatique, prédiction, cloud computing, situation d'urgence médicale. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Université Blida 1 |
fr_FR |
dc.subject |
capteur. |
fr_FR |
dc.subject |
BSN. |
fr_FR |
dc.subject |
apprentissage automatique. |
fr_FR |
dc.subject |
prédiction. |
fr_FR |
dc.subject |
cloud computing. |
fr_FR |
dc.subject |
situation d'urgence médicale. |
fr_FR |
dc.title |
Conception et Réalisation d'une plateforme Cloud intelligente pour la Prédiction d'une urgence médicale. |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
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