Réseau RRFR pour la surveillance dynamique : application en e-maintenance.
|
|
- Yves Moreau
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Réseau RRFR pour la survellance dynamue : applcaton en e-mantenance. RYAD ZEMOURI, DANIEL RACOCEANU, NOUREDDINE ZERHOUNI Laboratore Unverstare de Recherche en Producton Automatsée (LURPA) 6, avenue du Présdent Wlson 94 5 Cachan cedex FRANCE ryad.zemour@lurpa.ens-cachan.fr Laboratore d Automatue de Besançon (LAB) 4, Rue Alan Savary 5 Besançon France {danel.racoceanu, zerhoun}@ensm.fr Résumé Nous présentons dans cet artcle une nouvelle archtecture neuronale appluée sur un problème de survellance d un système à événements dscrets. Le réseau RRFR proposé s nspre des avantages dynamues des représentatons localement récurrentes et de la souplesse d utlsaton des réseaux RFR. Grâce à la smplcté de l archtecture ue nous proposons, nous avons pu décortuer le réseau RRFR en fonctons élémentares afn de l embaruer dans un automate ndustrel. La soluton obtenue est entèrement paramétrable à dstance va le protocole TCP/IP, et s ntègre entèrement dans une perspectve d explotaton en e-mantenance. Mots clés Réseaux de neurones, survellance dynamue, archtectures à automate programmable. I. INTRODUCTION (DEFINITION DE LA PROBLEMATIQUE) Le rôle premer de la survellance ndustrelle est d augmenter la dsponblté des nstallatons ndustrelles afn de rédure les coûts drects et ndrects de la mantenance des éupements de producton. Les coûts drects de cette mantenance sont ceux relatfs aux dverses pèces de rechange, man d œuvre, etc. Par contre, les coûts ndrects sont essentellement dus au manue à gagner engendré par un arrêt de producton. On comprend alors ue l enjeu d une bonne poltue de survellance est très mportant pour les entreprses souceuses d avor une melleure maîtrse des coûts de mantenance. Actuellement, le domane de la mantenance a tendance à devenr un marché à part entère et beaucoup d entreprses se spécalsant dans ce domane ont été créées ces dernères années. La mantenance est devenue un vra méter avec ses propres méthodologes et concepts. Parm les facteurs u ont favorsé cette nouvelle tendance, nous pouvons cter le développement des Scences et Technologes de l Informaton et de la Communcaton (STIC) u prend une place très mportante. L essor de ces moyens de communcaton a provoué une évoluton mportante de l organsaton des entreprses. Celles-c ont tendance de plus en plus à externalser la foncton mantenance pour meux se concentrer sur leur actvté prncpale (la producton). Par alleurs, les composantes du système de survellance se caractérsent par une autonome de plus en plus mportante, en travallant dans des systèmes dstrbués et en ntégrant souvent une ntellgence embaruée. Les méthodologes de survellance peuvent être dvsées en deux grandes catégores : les méthodologes u se basent sur l exstence d un modèle formel de l éupement à surveller, et celles u se basent unuement sur l analyse des varables de survellance ans ue sur les connassances a pror des experts humans. Les méthodes u se basent sur une modélsaton de l éupement sont naturellement trbutares de l exstence ans ue de la ualté d une modélsaton physue de l éupement. Ce modèle servra de référence pour un fonctonnement nomnal, et tout écart par rapport au pont de fonctonnement nomnal sera synonyme de défallance. L nconvénent de ces technues est l exstence d ncerttudes de modélsaton u sont dues au fat ue la modélsaton physue ne prend pas en consdératon tous les paramètres et les aléas u peuvent nfluer sur une nformaton d un paramètre de survellance. Ces ncerttudes de modélsaton sont généralement prses en compte par le modèle d une manère explcte (addtve ou multplcatve). S la modélsaton de composants est souvent réalsable, un problème délcat concerne la modélsaton de toute une machne complexe ou d un procédé enter. Cec nous condut à la remarue suvante : lorsue l on veut surveller un éupement (ou un système) sur leuel on ne dspose ue de très peu d nformatons physues, on peut se poser la ueston de savor s l serat ntéressant de prendre le rsue d nvestr dans l élaboraton d un modèle de l éupement, ou ben d utlser les deuxèmes méthodologes u ne se basent pas sur l exstence d une modélsaton physue. Les technues de l Intellgence Artfcelle (IA) sont utlsées dans ce sens. Leur réponse est donc plus élaborée ue celle des technues de bas nveau. Cette réponse peut être obtenue sot à partr des données brutes venant drectement des varables de survellance, sot à partr des données tratées venant des sortes des tratements de bas nveau. Le rôle ue peut jouer un expert human reste tout de même ndspensable s l on veut concevor un outl de survellance avec les technues de l Intellgence Artfcelle. Parm les technues de l IA utlsées pour la survellance, nos travaux concernent les Réseaux de Neurones Artfcels (RNA), u se démaruent des
2 autres outls par leur capacté d apprentssage et de généralsaton. La survellance dynamue et la prédcton d une varable pour la mantenance prédctve nécesstent la prse en compte par le réseau de neurones de la dmenson temporelle. Cette prse en compte du passé du sgnal n est possble ue par des archtectures de réseaux de neurones dtes temporelles. Les réseaux de neurones statues sont ncapables d assurer ce genre de tratement. C est dans tout ce contexte de survellance pour la e-mantenance ue nous présentons dans cet artcle une nouvelle archtecture d un réseau de neurones dynamue u s est montrée effcace pour applcaton de survellance d un système à événements dscrets. Grâce à la smplcté de l archtecture proposée, nous avons pu décortuer le réseau de neurones afn de l embaruer dans un automate programmable ndustrel (API). La soluton présentée dans cet artcle est entèrement paramétrable à dstance par le protocole de communcaton TCP/IP grâce au Coupleur Ethernet serveur Web des automates de nouvelle génératon. Ans un expert dstant peut suvre l évoluton de son éupement et mettre à jour les paramètres de son outl de survellance à dstance va le réseau Internet [6]. II. PROPOSITION D UNE ARCHITECTURE NEURONALE POUR LA SURVEILLANCE EN TEMPS REEL Pour aller dans le sens du prncpe de la parcmone des réseaux de neurones, on peut se poser la ueston suvante : Pouruo compluer l archtecture d un réseau de neurones avec des récurrences globales uand on peut smplfer le réseau en utlsant des récurrences locales? Cette ueston résume notre but en proposant un outl neuronal pour la prédcton temporelle. L archtecture neuronale présentée dans cet artcle s nspre des avantages des réseaux RFR et de ceux des réseaux localement récurrents. La Fgure présente l archtecture du RFR récurrent ue nous proposons, appelé réseau RRFR : Réseau Récurrent à Base de Fonctons Radales. Le réseau RRFR est composé de tros couches. Entrée I I I Foncton Sgmoïde Radal Bass Functon Neurones de sorte lnéares l l l Mémore dynamue Mémore statue Couche de décson Fgure. Réseau RRFR (Réseaux Récurrents à Fonctons de base Radales). Ce neurone localement récurrent (ntrodut par Frascon-Gor- Soda [] est présenté par la fgure suvante : ( t ) n n a ( t ) y ( t ) f (.) Fgure. Le modèle de Frascon-Gor-Soda. m τ L actvaton du neurone est foncton de ses entrées pondérées (comme le neurone classue) et des valeurs retardées de sa sorte. Sa sorte y ( t ) est donc défne par les éuatons suvantes : ( ) τ y = f a () n m j j j= = () τ a = + y où a ( t ) représente l actvaton du neurone à l nstant t, f (.) sa foncton d actvaton, j son entrée, j la valeur du pods de la connexon relant le neurone au neurone amont j et représente le pods de l auto-connexon du neurone m avec un retard égal à mτ. Nous allons mposer dans ce u va suvre le chox d un retard untare ( = ). D après des études fates par [],[] sur le comportement d un neurone bouclé, celu-c possède un seul pont d éulbre stable a = s b avec >, et deux ponts d éulbre stables a et a +, et un pont d éulbre nstable a = s b >. Le neurone de Frascon-Gor-Soda possède un comportement d oubl s b avec >. On dra u un neurone possède un comportement d oubl s pour un nstant donné t et une actvaton a ( t ) uelconue, et s >, ε >, t > t +, θ >, = tels ue les relatons suvantes sont respectées : s a ( t ) > θ ε > a s a ( t ) < θ ε < a Nous verrons dans le paragraphe suvant comment ce comportement d oubl sera exploté pour l apprentssage de séuences de bon fonctonnement d un système à événements dscrets. j (). Premère couche : une mémore dynamue Une couche l est appelée mémore dynamue du réseau. Le rôle de cette couche est de prendre en compte la dynamue des données d entrée. Celle-c servra à mémorser le «passé» du sgnal d entrée du réseau. Cette mémore dynamue sera consttuée par des récurrences locales au nveau des neurones d entrée, et cec sans compluer la topologe du réseau RFR. Dans tout cet artcle f représente la foncton d actvaton sgmoïde ayant l expresson : ( ) ( bx bx f x e = ) /( + e )
3 b =.99 b =.9 Fgure. Comportement d oubl : Convergence de la sorte du neurone bouclé vers le pont d éulbre stable a = a en foncton de b avec une exctaton ntale () = ± et >. Pour uantfer la longueur de mémorsaton du neurone bouclé, nous avons dans un premer temps, détermné la valeur du produt b u permet d avor une valeur maxmale du rapport de l éuaton (6). Ce résultat est llustré par la Fgure 5.a u montre ue le maxmum de y / est obtenu pour b =. Nous avons ensute uantfé cette valeur maxmale de la longueur de la mémore en fxant b = et en calculant y / en foncton de. On obtent une longueur maxmale d envron untés de temps (Fgure 5.b.)...5 y.5..5 y.5.. Le neurone de Frascon-Gor-Soda possède un comportement de mémorsaton s b >. On dra u un neurone bouclé possède un comportement de mémorsaton s pour un nstant donné t et une actvaton a ( t ), et s ε > : t > t, = tels ue les relatons suvantes sont respectées : j s a ( t ) > a ε > s a ( t ) < a ε < a() = a() =. a() = -. a() = Fgure 4. Comportement de mémorsaton : Convergence de la sorte du neurone bouclé vers le pont d éulbre stable a + pour a () > et vers a pour a () < avec b =.. La lmte de la longueur de la mémore d un neurone bouclé peut être uantfée par l étude de l nfluence d une varaton de l entrée à nstant t donnée sur les varatons de la sorte du neurone bouclé y ( t + ) à un nstant t +. On dra u un neurone bouclé à attent sa lmte maxmum de mémorsaton s au bout d un certan temps la varaton max de l entrée n a aucune nfluence sur la varaton de la sorte y ( t + ). On peut exprmer cec par l éuaton suvante : ce rapport peut être écrt : y lm = ( t ) j= (4) (5) y = f ( a ( t j) ) (6) k a - - b - Fgure 5. Longueur de la mémore du neurone bouclé.. Deuxème couche : une Mémore statue La couche l est appelée mémore statue du réseau. Le rôle de cette couche est de mémorser les prototypes, comme pour les réseaux RFR classues. Les entrées de cette couche ne provennent plus drectement des données d entrée mas résultent de la sorte de la premère couche à savor la mémore dynamue. Un premer tratement des données d entrée est donc effectué par la premère couche avant ue celles-c soent mémorsées par la mémore statue. Le prototype ans mémorsé par les neurones gaussens aura mplctement prs en compte la dmenson temporelle des données d entrée. Cette couche offre une représentaton locale de l'espace grâce à des fonctons de base dont l'nfluence est restrente à une certane zone de l'espace. Leur réponse s'exprme, sous la forme la plus générale, par la relaton suvante : φ( x) = e x-µ σ. Une trosème couche : une couche de décson La couche de sorte l correspond à la réponse du réseau à travers des neurones lnéares. III. EVALUATION DU RESEAU RRFR SUR LA SURVEILLANCE D UN SYSTEME A EVENEMENTS DISCRETS Dans cette parte, nous allons tester le réseau RRFR sur un problème de survellance d un système à événements dscrets. Le système étudé représente une pette chaîne de producton avec deux machnes M, M. Chaue machne possède un temps de tratement nomnal T M respectvement T M. Après tratement sur la machne M, les pèces sont mses sur une fle d attente. Au bout d un temps d attente T at, celles-c sont mses sur le convoyeur pour être achemnées vers M pendant un temps de convoyage T conv. Avant d être tratées sur la machne M, les pèces attendent pendant T at sur la deuxème fle d attente. Le système est mun de sx capteurs u nduent le passage des pèces à chaue phase (Fgure 6). (7)
4 C C C C C C Machne M Machne M T M T at. T conv T at. T M Fgure 6. Le système à événements dscrets étudé. Nous avons utlsé le réseau RRFR présenté au paragraphe précédent pour la survellance de ce système de producton. Pour cela, un ensemble de séuences d événements (caractérsées par des temps entre événements) vont être apprses par le réseau de neurones. Cette base d apprentssage content un mode nomnal, des modes dégradés ans ue des modes de défallance. Ces modes dégradés représentent des séuences où survennent des perturbatons, sot au nveau des deux machnes sot au nveau du convoyeur. L mpulson transmse par les capteurs C représente l entrée externe des neurones bouclés (Fgure 7). A chaue exctaton, le neurone bouclé garde en mémore une trace sur l nstant d occurrence de l événement correspondant, et cec grâce à son comportement d oubl présenté au paragraphe précédent. A la fn d une séuence, chaue neurone présente une sorte y ( t ) u dépend de l nstant d occurrence de l événement. Les sortes des neurones bouclés représentent donc un vecteur y, y ( t ),... ) de chaue type de séuence et caractérstue ( [ ] sera mémorsé par les neurones gaussens (Fgure 7). Ans, deux séuences dfférentes vont avor deux vecteurs prototypes dfférents. plus proche, et cec grâce à la généralsaton locale de sa mémore statue. En effet, la couche de décson donne une réponse maxmale (.95,.96) au nveau de la sorte D4 pour les deux premères séuences du groupe de test, et une réponse maxmale (.87,.99) au nveau du mode D pour les deux dernères séuences. On remarue un léger rejet d ambguïté entre les modes D4 et P pour les séuences et du groupe de test. Ces deux séuences représentent des séuences ntermédares entre les modes D4 et P, et provouent un chevauchement entre les zones mémores des deux modes. Cette stuaton d ambguïté (obtenue grâce à la représentaton locale de la mémore statue) représente une caractérstue très mportante pour l ade à la décson de l expert human. Dans cet exemple, le fate de savor ue la séuence du groupe de test se chevauche avec le mode de panne P, permet à l expert de réagr en conséuence. Ce résultat devent très ntéressant dès lors ue la talle du système à surveller ans ue le nombre de modes à mémorser devennent plus mportants. Une analyse ntutve des paramètres du système (temps entre événements) fate vsuellement par un expert sur un tableau de pluseurs valeurs serat dans ce cas mpossble. C C C C4 C5 C6 Machne M Machne M TM Tat. Tconv Tat. TM = = = = 5 = 6 = 4 Paramètres du système Perturbatons Réponse du Réseau de neurones TM Tat Tconv Tat TM tm tconv tm N D D D D4 D5 D6 P P P = Début séuence y.9 Événements de la séuence = = 4 = 5 = 6 = Fn séuence t = C = C = C 4 = C 5 = C 6 = C Apprentssage Test Rejet d ambguïté.8 y 6 (4) t y 5 (4) y 4 (4) y (4) y (4) y (4) Prototype mémorsé par la mémore statue Fgure 7. Mémorsaton du vecteur prototype d une séuence par la mémore statue. Ce vecteur prototype caractérstue de la séuence, est obtenu grâce à la mémore dynamue du réseau RRFR. La Fgure 8 présente une parte des résultats de reconnassance de séuences ue nous avons obtenu par le réseau RRFR sur le mode dégradé 4 et le mode de défallance (D4 et P). Pour les séuences de test, nous avons adopté les perturbatons suvantes au nveau de la machne M: 4 et 6 untés de temps pour des séuences proches du mode D4 ; et 4 untés de temps pour des séuences proches du mode P. Le réseau de neurones assoce parfatement chaue séuence au mode le Fgure 8. Test du réseau RRFR sur des séuences proches de celles apprses. IV. EXPLOITATION INDUSTRIELLE EN E-MAINTENANCE Dans cette parte, nous présentons une soluton orgnale d explotaton du réseau présenté précédemment pour une explotaton de survellance en temps réel u ouvre des perspectves ntéressantes en e-mantenance. Cette soluton se présente sous forme d un programme de survellance en temps réel basé sur l archtecture RRFR embaruée dans un Automate Programmable Industrel (API). Une fos chargée dans la CPU de l automate, la structure du programme neuronal est capable d évoluer tout en étant supervsée par un expert dstant. Toute la phase d apprentssage est gérée va le coupleur WEB de l automate par une connexon TCP/IP. Un programme JAVA chargé dans le coupleur permet de fare la lason entre l automate et l expert (Fgure 9). Pour se fare, deux fonctons de base sont nécessares : une foncton de lecture et une foncton d écrture. Ces deux fonctons permettent de communuer avec l automate sot par réseau nterne à l entreprse (Intranet) sot par réseau externe (Internet).
5 Apprentssage à dstance Apprentssage à dstance JAVA Couche TCP/IP Expert dstant Couche de neurones bouclés Couche de neurones gaussens Couche de sorte FC N FC N FC N Entré Step7 Procédé ndustrel Mémore Mémore dynamue statue Couche de Réseau Récurrent à Fonctons de base Radales (RRFR) Données capteurs DB N DB N DB N Foncton de lecture Foncton d écrture Coupleur WEB JAVA Fgure 9. Structure de la l archtecture de survellance embarué dans un API avec apprentssage dstant va nternet. La Fgure présente la structure globale du programme neuronal chargé dans l API. Chaue couche du réseau de neurones est représentée par un composant fonctonnel (FC) et une table de données (DB). Le composant FC permet de défnr les tros fonctons d actvaton du réseau RRFR (respectvement la sgmoïde, la gaussenne et la foncton d actvaton lnéare). Le programme prncpal fera appel à ces fonctons pour le calcul des dfférentes sortes des neurones. Le composant DB permet de stocker tous les paramètres du réseau RRFR. La communcaton entre l expert dstant et le programme automate va le coupleur Web se fat sur des varables se trouvant dans les composants DB. Pour pouvor accéder à toutes les varables de survellance ans u à tous les paramètres du réseau de neurones, nous avons utlsé des varables DB de type «structure». Chaue structure content une entête où fgurent des nformatons explotées par des ponteurs afn d dentfer l adresse de chaue paramètre du réseau de neurones. L éuaton c-dessous présente l éuaton de base utlsée par le programme d apprentssage u permet de retrouver l ensemble des paramètres du programme neuronal dans l automate : Fgure. Détal de l archtecture du réseau de neurones telle u elle a été embaruée dans l API. Nous avons évalué pluseurs temps de cycles pour pluseurs dmensons de réseaux de neurones. En foncton des dfférents temps d exécuton de chaue module du programme neuronal, nous avons pu formalser ce temps de cycle (Tc) par la relaton suvante (avec une précson de 5 %) : Tc =.4 x Nent +.5 x Nent x Nrbf +.8 x Nrbf (9) où Nent représente le nombre de neurones bouclés en entrée, Nrbf le nombre de neurones gaussens. Le temps de cycle (Tc) est estmé en mllsecondes (ms). La Fgure présente les dfférents temps de cycles en foncton de pluseurs topologes du réseau RRFR.. Temps de cycle (ms) AddressParamNeu ( n) = StartAddress + ( n )* Length + AddressParam (8) où AddressParamNeu( n ) représente l adresse absolue d un ème paramètre du n neurones, StartAddress l adresse de début à partr de lauelle les données sont stockés, Length la talle mémore occupée par chaue neurone (cette nformaton sert à ncrémenter l adresse du ponteur), et enfn AddressParam u représente l adresse relatve du paramètre à l ntéreur de la zone mémore de chaue neurone. Nombre de neurones gaussens Nombre de neurones bouclés Fgure. Temps de cycle du programme neuronal step7 en foncton du nombre de neurones bouclés et de neurones gaussens. Ce résultat montre u un réseau RRFR avec neurones bouclés et neurones gaussens possède un temps de cycle de 4 ms. Cec représente une dmenson d un réseau RRFR assez mportante rarement obtenue en pratue (ue ce sot en classfcaton ou en approxmaton de fonctons). On peut penser u une dmenson moyenne d un réseau RRFR, avec
6 lauelle on peut obtenr de bons résultats, est consttuée d envron 5 neurones bouclés et 5 neurones gaussens. Une telle dmenson possède un temps de cycle de 79 ms. Un temps de cycle de cet ordre (envron 8 ms) représente une perspectve ntéressante pour des applcatons de survellance temps réel de processus ndustrel. Un réseau RRFR avec neurones bouclés et neurones gaussens donne de très bons résultats sur un problème de prédcton d une concentraton de CO d un four à gaz [5]. V. CONCLUSION Dans cet artcle, nous avons présenté une nouvelle archtecture neuronale basée sur les réseaux RFR et les représentatons de neurones localement récurrents. Nous avons, dans une premère étape, valdé l aspect dynamue du réseau proposé sur un exemple de survellance d un système à événements dscrets. A travers ce test, nous pouvons conclure ue le réseau proposé présente un outl ntéressant pour l ade à la décson en survellance dynamue. La deuxème étape a été d embaruer le réseau RRFR dans un automate ndustrel. Les dfférents temps de cycle du programme automate montrent ue cette soluton est entèrement applcable pour des confguratons de survellance en temps réel. Son aspect évolutf va le protocole TCP/IP la rend très prometteuse pour des explotatons en e-mantenance. Une des perspectves de cette étude est de tester l archtecture embaruée dans l automate sur des exemples de survellance. En effet, toutes les phases de valdaton du réseau de neurones proposé ont été effectuées par smulaton (programmaton avec l outl MATLAB). Un mportant traval de valdaton du programme automate reste à entreprendre avec, cette fos c, les vértables contrantes de communcaton en temps réel et de temps de réponse des archtectures à automates programmable. VI. REFERENCES [] Bernauer E., Les réseaux de neurones et l'ade au dagnostc : un modèle de neurones bouclés pour l'apprentssage de séuences temporelles, thèse de doctorat, LAAS/Toulouse 996. [] Frascon P., Gor M. et Soda G., «Local Feedback Multlayered Netorks», Neural Computaton, Vol. 4, pp. -, 99. [] Gor M., «An Extenson of BPS», n Proceedng of the nd Intern Workshop on Neural Netorks and ther Applcatons, Nmes, France 989. [4] Ryad Zemour, Danel Racoceanu, Noureddne Zerhoun, «The RRBF : Dynamc representaton of tme n radal bass functon netork» Proc. of the 8th IEEE Internatonal Conference on Emergng Technologes and Factory Automaton, ETFA', vol., pp.77-74, 5-8 octobre, Antbes, Juan les Pns. [5] Zemour Ryad, Danel Racoceanu, Noureddne Zerhoun, «Réseaux de neurones Récurrents à Foncton de base Radales RRFR : Applcaton au pronostc», Revue d Intellgence Artfcelle, RSTI sére RIA, Vol. 6, N, pp. 7-8,. [6] Zemour Ryad, Contrbuton à la survellance des systèmes de producton à l ade des réseaux de neurones dynamues : Applcaton à la e-mantenance, Thèse de doctorat, LAB/Besançon 8 novembre Par exemple la carte IBM/ZISC (Zero Instructon Set Computer), u représente une mplémentaton Hard d un réseau RFR possède 576 neurones gaussens. [4]
Les jeunes économistes
Chaptre1 : les ntérêts smples 1. défnton et calcul pratque : Défnton : Dans le cas de l ntérêt smple, le captal reste nvarable pendant toute la durée du prêt. L emprunteur dot verser, à la fn de chaque
Plus en détailRemboursement d un emprunt par annuités constantes
Sére STG Journées de formaton Janver 2006 Remboursement d un emprunt par annutés constantes Le prncpe Utlsaton du tableur Un emprunteur s adresse à un prêteur pour obtenr une somme d argent (la dette)
Plus en détailEH SmartView. Identifiez vos risques et vos opportunités. www.eulerhermes.be. Pilotez votre assurance-crédit. Services en ligne Euler Hermes
EH SmartVew Servces en lgne Euler Hermes Identfez vos rsques et vos opportuntés Plotez votre assurance-crédt www.eulerhermes.be Les avantages d EH SmartVew L expertse Euler Hermes présentée de manère clare
Plus en détailContrats prévoyance des TNS : Clarifier les règles pour sécuriser les prestations
Contrats prévoyance des TNS : Clarfer les règles pour sécurser les prestatons Résumé de notre proposton : A - Amélorer l nformaton des souscrpteurs B Prévor plus de souplesse dans l apprécaton des revenus
Plus en détailFiche n 7 : Vérification du débit et de la vitesse par la méthode de traçage
Fche n 7 : Vérfcaton du débt et de la vtesse par la méthode de traçage 1. PRINCIPE La méthode de traçage permet de calculer le débt d un écoulement ndépendamment des mesurages de hauteur et de vtesse.
Plus en détailTerminal numérique TM 13 raccordé aux installations Integral 33
Termnal numérque TM 13 raccordé aux nstallatons Integral 33 Notce d utlsaton Vous garderez une longueur d avance. Famlarsez--vous avec votre téléphone Remarques mportantes Chaptres à lre en prorté -- Vue
Plus en détailMesure avec une règle
Mesure avec une règle par Matheu ROUAUD Professeur de Scences Physques en prépa, Dplômé en Physque Théorque. Lycée Alan-Fourner 8000 Bourges ecrre@ncerttudes.fr RÉSUMÉ La mesure d'une grandeur par un système
Plus en détail1 Introduction. 2 Définitions des sources de tension et de courant : Cours. Date : A2 Analyser le système Conversion statique de l énergie. 2 h.
A2 Analyser le système Converson statque de l énerge Date : Nom : Cours 2 h 1 Introducton Un ConVertsseur Statque d énerge (CVS) est un montage utlsant des nterrupteurs à semconducteurs permettant par
Plus en détailMontage émetteur commun
tour au menu ontage émetteur commun Polarsaton d un transstor. ôle de la polarsaton La polarsaton a pour rôle de placer le pont de fonctonnement du transstor dans une zone où ses caractérstques sont lnéares.
Plus en détailÉLÉMENTS DE THÉORIE DE L INFORMATION POUR LES COMMUNICATIONS.
ÉLÉMETS DE THÉORIE DE L IFORMATIO POUR LES COMMUICATIOS. L a théore de l nformaton est une dscplne qu s appue non seulement sur les (télé-) communcatons, mas auss sur l nformatque, la statstque, la physque
Plus en détailhal-00409942, version 1-14 Aug 2009
Manuscrt auteur, publé dans "MOSIM' 008, Pars : France (008)" 7 e Conférence Francophone de MOdélsaton et SIMulaton - MOSIM 08 - du mars au avrl 008 - Pars - France «Modélsaton, Optmsaton et Smulaton des
Plus en détailIntegral T 3 Compact. raccordé aux installations Integral 5. Notice d utilisation
Integral T 3 Compact raccordé aux nstallatons Integral 5 Notce d utlsaton Remarques mportantes Remarques mportantes A quelle nstallaton pouvez-vous connecter votre téléphone Ce téléphone est conçu unquement
Plus en détailPlan. Gestion des stocks. Les opérations de gestions des stocks. Les opérations de gestions des stocks
Plan Geston des stocks Abdellah El Fallah Ensa de Tétouan 2011 Les opératons de gestons des stocks Les coûts assocés à la geston des stocks Le rôle des stocks Modèle de la quantté économque Geston calendare
Plus en détailExercices d Électrocinétique
ercces d Électrocnétque Intensté et densté de courant -1.1 Vtesse des porteurs de charges : On dssout une masse m = 20g de chlorure de sodum NaCl dans un bac électrolytque de longueur l = 20cm et de secton
Plus en détailAnalyse des Performances et Modélisation d un Serveur Web
SETIT 2009 5 th Internatonal Conference: Scences of Electronc, Technologes of Informaton and Telecommuncatons March 22-26, 2009 TUNISIA Analyse des Performances et Modélsaton d un Serveur Web Fontane RAFAMANTANANTSOA*,
Plus en détailI. Présentation générale des méthodes d estimation des projets de type «unité industrielle»
Evaluaton des projets et estmaton des coûts Le budget d un projet est un élément mportant dans l étude d un projet pusque les résultats économques auront un mpact sur la réalsaton ou non et sur la concepton
Plus en détailCalculer le coût amorti d une obligation sur chaque exercice et présenter les écritures dans les comptes individuels de la société Plumeria.
1 CAS nédt d applcaton sur les normes IAS/IFRS Coût amort sur oblgatons à taux varable ou révsable La socété Plumera présente ses comptes annuels dans le référentel IFRS. Elle détent dans son portefeulle
Plus en détailEditions ENI. Project 2010. Collection Référence Bureautique. Extrait
Edtons ENI Project 2010 Collecton Référence Bureautque Extrat Défnton des tâches Défnton des tâches Project 2010 Sasr les tâches d'un projet Les tâches représentent le traval à accomplr pour attendre l'objectf
Plus en détailDirigeant de SAS : Laisser le choix du statut social
Drgeant de SAS : Lasser le chox du statut socal Résumé de notre proposton : Ouvrr le chox du statut socal du drgeant de SAS avec 2 solutons possbles : apprécer la stuaton socale des drgeants de SAS comme
Plus en détailCREATION DE VALEUR EN ASSURANCE NON VIE : COMMENT FRANCHIR UNE NOUVELLE ETAPE?
CREATION DE VALEUR EN ASSURANCE NON VIE : COMMENT FRANCHIR UNE NOUVELLE ETAPE? Boulanger Frédérc Avanssur, Groupe AXA 163-167, Avenue Georges Clémenceau 92742 Nanterre Cedex France Tel: +33 1 46 14 43
Plus en détailEn vue de l'obtention du. Présentée et soutenue par Meva DODO Le 06 novembre 2008
THÈSE En vue de l'obtenton du DOCTORAT DE L UNIVERSITÉ DE TOULOUSE Délvré par l'unversté Toulouse III - Paul Sabater Spécalté : Informatque Présentée et soutenue par Meva DODO Le 06 novembre 2008 Ttre
Plus en détailSystème solaire combiné Estimation des besoins énergétiques
Revue des Energes Renouvelables ICRESD-07 Tlemcen (007) 109 114 Système solare combné Estmaton des besons énergétques R. Kharch 1, B. Benyoucef et M. Belhamel 1 1 Centre de Développement des Energes Renouvelables
Plus en détailCorrections adiabatiques et nonadiabatiques dans les systèmes diatomiques par calculs ab-initio
Correctons adabatques et nonadabatques dans les systèmes datomques par calculs ab-nto Compte rendu du traval réalsé dans le cadre d un stage de quatre mos au sen du Groupe de Spectroscope Moléculare et
Plus en détailLe Prêt Efficience Fioul
Le Prêt Effcence Foul EMPRUNTEUR M. Mme CO-EMPRUNTEUR M. Mlle Mme Mlle (CONJOINT, PACSÉ, CONCUBIN ) Départ. de nass. Nature de la pèce d dentté : Natonalté : CNI Passeport Ttre de séjour N : Salaré Stuaton
Plus en détailSTATISTIQUE AVEC EXCEL
STATISTIQUE AVEC EXCEL Excel offre d nnombrables possbltés de recuellr des données statstques, de les classer, de les analyser et de les représenter graphquement. Ce sont prncpalement les tros éléments
Plus en détailLes prix quotidiens de clôture des échanges de quotas EUA et de crédits CER sont fournis par ICE Futures Europe
Méthodologe CDC Clmat Recherche puble chaque mos, en collaboraton avec Clmpact Metnext, Tendances Carbone, le bulletn mensuel d nformaton sur le marché européen du carbone (EU ETS). L obectf de cette publcaton
Plus en détailChapitre IV : Inductance propre, inductance mutuelle. Energie électromagnétique
Spécale PSI - Cours "Electromagnétsme" 1 Inducton électromagnétque Chaptre IV : Inductance propre, nductance mutuelle. Energe électromagnétque Objectfs: Coecents d nductance propre L et mutuelle M Blan
Plus en détailPerformances de la classification par les Séparateurs à Vaste Marge (SVM): application au diagnostic vibratoire automatisé
4th Internatonal Conference on Coputer Integrated Manufacturng CIP 2007 03-04 Noveber 2007 Perforances de la classfcaton par les Séparateurs à Vaste Marge (SVM): applcaton au dagnostc vbratore autoatsé
Plus en détailContact SCD Nancy 1 : theses.sciences@scd.uhp-nancy.fr
AVERTISSEMENT Ce document est le frut d'un long traval approuvé par le jury de soutenance et ms à dsposton de l'ensemble de la communauté unverstare élarge. Il est soums à la proprété ntellectuelle de
Plus en détailPrise en compte des politiques de transport dans le choix des fournisseurs
INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE GRENOBLE N attrbué par la bblothèque THÈSE Pour obtenr le grade de DOCTEUR DE L I.N.P.G. Spécalté : Géne Industrel Préparée au Laboratore d Automatque de Grenoble Dans
Plus en détailAssurance maladie et aléa de moralité ex-ante : L incidence de l hétérogénéité de la perte sanitaire
Assurance malade et aléa de moralté ex-ante : L ncdence de l hétérogénété de la perte santare Davd Alary 1 et Franck Ben 2 Cet artcle examne l ncdence de l hétérogénété de la perte santare sur les contrats
Plus en détailPourquoi LICIEL? Avec LICIEL passez à la vitesse supérieure EPROUVE TECHNICITE CONNECTE STABILITE SUIVIE COMMUNAUTE
L og c el s de D agnos t c s I mmob l er s Cont ac t eznous 32BddeS t r as bougcs3010875468 Par scedex10tel. 0253354064Fax0278084116 ma l : s er v c e. c l ent @l c el. f r Pourquo LICIEL? Implanté sur
Plus en détailPour plus d'informations, veuillez nous contacter au 04.75.05.52.62. ou à contact@arclim.fr.
Régulaton Sondes & Capteurs Détente frgo électronque Supervson & GTC Humdfcaton & Déshu. Vannes & Servomoteurs Comptage eau, elec., énerge Ancens artcles Cette documentaton provent du ste www.arclm.eu
Plus en détailCOMPARAISON DE MÉTHODES POUR LA CORRECTION
COMPARAISON DE MÉTHODES POUR LA CORRECTION DE LA NON-RÉPONSE TOTALE : MÉTHODE DES SCORES ET SEGMENTATION Émle Dequdt, Benoît Busson 2 & Ncolas Sgler 3 Insee, Drecton régonale des Pays de la Lore, Servce
Plus en détailInterface OneNote 2013
Interface OneNote 2013 Interface OneNote 2013 Offce 2013 - Fonctons avancées Lancer OneNote 2013 À partr de l'nterface Wndows 8, utlsez une des méthodes suvantes : - Clquez sur la vgnette OneNote 2013
Plus en détailSurveillance temps-réel des systèmes Homme-Machine. Application à l assistance à la conduite automobile
Survellance temps-réel des systèmes Homme-Machne. Applcaton à l assstance à la condute automoble Mguel Gonzalez-Mendoza To cte ths verson: Mguel Gonzalez-Mendoza. Survellance temps-réel des systèmes Homme-Machne.
Plus en détailDES EFFETS PERVERS DU MORCELLEMENT DES STOCKS
DES EFFETS PERVERS DU MORCELLEMENT DES STOCKS Le cabnet Enetek nous démontre les mpacts négatfs de la multplcaton des stocks qu au leu d amélorer le taux de servce en se rapprochant du clent, le dégradent
Plus en détailL enseignement virtuel dans une économie émergente : perception des étudiants et perspectives d avenir
L ensegnement vrtuel dans une économe émergente : percepton des étudants et perspectves d avenr Hatem Dellag Laboratore d Econome et de Fnances applquées Faculté des scences économques et de geston de
Plus en détailTABLE DES MATIERES CONTROLE D INTEGRITE AU SEIN DE LA RECHERCHE LOCALE DE LA POLICE LOCALE DE BRUXELLES-CAPITALE/IXELLES (DEUXIEME DISTRICT) 1
TABLE DES MATIERES CONTROLE D INTEGRITE AU SEIN DE LA RECHERCHE LOCALE DE LA POLICE LOCALE DE BRUXELLES-CAPITALE/IXELLES (DEUXIEME DISTRICT) 1 1. PROBLEMATIQUE 1 2. MISSION 1 3. ACTES D ENQUETE 2 4. ANALYSE
Plus en détailLE RÉGIME DE RETRAITE DU PERSONNEL CANADIEN DE LA CANADA-VIE (le «régime») INFORMATION IMPORTANTE CONCERNANT LE RECOURS COLLECTIF
1 LE RÉGIME DE RETRAITE DU PERSONNEL CANADIEN DE LA CANADA-VIE (le «régme») INFORMATION IMPORTANTE CONCERNANT LE RECOURS COLLECTIF AVIS AUX RETRAITÉS ET AUX PARTICIPANTS AVEC DROITS ACQUIS DIFFÉRÉS Expédteurs
Plus en détailChapitre 3 : Incertitudes CHAPITRE 3 INCERTITUDES. Lignes directrices 2006 du GIEC pour les inventaires nationaux de gaz à effet de serre 3.
Chaptre 3 : Incerttudes CHAPITRE 3 INCERTITUDES Lgnes drectrces 2006 du GIEC pour les nventares natonaux de gaz à effet de serre 3.1 Volume 1 : Orentatons générales et établssement des rapports Auteurs
Plus en détailErP : éco-conception et étiquetage énergétique. Les solutions Vaillant. Pour dépasser la performance. La satisfaction de faire le bon choix.
ErP : éco-concepton et étquetage énergétque Les solutons Vallant Pour dépasser la performance La satsfacton de fare le bon chox. ErP : éco-concepton et étquetage énergétque Eco-concepton et Etquetage
Plus en détailStéganographie Adaptative par Oracle (ASO)
Stéganographe Adaptatve par Oracle ASO Sarra Kouder, Marc Chaumont, Wllam Puech To cte ths verson: Sarra Kouder, Marc Chaumont, Wllam Puech. Stéganographe Adaptatve par Oracle ASO. CORESA 12: COmpresson
Plus en détailMÉTHODES DE SONDAGES UTILISÉES DANS LES PROGRAMMES D ÉVALUATIONS DES ÉLÈVES
MÉTHODES DE SONDAGES UTILISÉES DANS LES PROGRAMMES D ÉVALUATIONS DES ÉLÈVES Émle Garca, Maron Le Cam et Therry Rocher MENESR-DEPP, bureau de l évaluaton des élèves Cet artcle porte sur les méthodes de
Plus en détailDes solutions globales fi ables et innovantes. www.calyon.com
Des solutons globales f ables et nnovantes www.calyon.com OPTIM Internet: un outl smple et performant Suv de vos comptes Tratement de vos opératons bancares Accès à un servce de reportng complet Une nterface
Plus en détailVIELLE Marc. CEA-IDEI Janvier 1998. 1 La nomenclature retenue 3. 2 Vue d ensemble du modèle 4
GEMINI-E3 XL France Un outl destné à l étude des mpacts ndustrels de poltques énergétques et envronnementales VIELLE Marc CEA-IDEI Janver 1998 I LA STRUCTURE DU MODELE GEMINI-E3 XL FRANCE 3 1 La nomenclature
Plus en détailTD 1. Statistiques à une variable.
Danel Abécasss. Année unverstare 2010/2011 Prépa-L1 TD de bostatstques. Exercce 1. On consdère la sére suvante : TD 1. Statstques à une varable. 1. Calculer la moyenne et l écart type. 2. Calculer la médane
Plus en détailBTS GPN 2EME ANNEE-MATHEMATIQUES-MATHS FINANCIERES MATHEMATIQUES FINANCIERES
MATHEMATIQUES FINANCIERES I. Concepts généraux. Le référentel précse : Cette parte du module M4 «Acquérr des outls mathématques de base nécessares à l'analyse de données économques» est en relaton avec
Plus en détailCHAPITRE 14 : RAISONNEMENT DES SYSTÈMES DE COMMANDE
HAITRE 4 : RAISONNEMENT DES SYSTÈMES DE OMMANDE RAISONNEMENT DES SYSTÈMES DE OMMANDE... 2 INTRODUTION... 22 RAELS... 22 alcul de la valeur ntale de la répone à un échelon... 22 alcul du gan tatque... 22
Plus en détailMots-clés : Système multicapteurs, Réseau local, Réseaux de neurones, Supervision, Domotique. xigences système d'une nouvelle
Mots-clés : xgences système d'une nouvelle fonctonnalté dans l'habtat ndvduel : cas de la survellance Système multcapteurs, Réseau local, Réseaux de neurones, Supervson, Domotque. des personnes âgées et
Plus en détailProjet de fin d études
Unversté Franços Rabelas Tours Ecole Polytechnque Unverstare de Tours Département Informatque Projet de fn d études Ordonnancement Juste à Temps avec geston des stocks Chopn Antone Mrault Arnaud 3ème année
Plus en détailEn vue de l'obtention du. Présentée et soutenue par Elayeb Bilel Le 26 juin 2009
THÈSE En vue de l'obtenton du DOCTORAT DE L UNIVERSITÉ DE TOULOUSE Délvré par Insttut Natonal Polytechnque de Toulouse (INPT) Dscplne ou spécalté : Informatque Présentée et soutenue par Elayeb Blel Le
Plus en détailGrandeur physique, chiffres significatifs
Grandeur physque, chffres sgnfcatfs I) Donner le résultat d une mesure en correspondance avec l nstrument utlsé : S avec un nstrument, ren n est ndqué sur l ncerttude absolue X d une mesure X, on consdère
Plus en détailIDEI Report # 18. Transport. December 2010. Elasticités de la demande de transport ferroviaire: définitions et mesures
IDEI Report # 18 Transport December 2010 Elastctés de la demande de transport ferrovare: défntons et mesures Elastctés de la demande de transport ferrovare : Défntons et mesures Marc Ivald Toulouse School
Plus en détailRAPPORT DE STAGE. Approcher la frontière d'une sous-partie de l'espace ainsi que la distance à cette frontière. Sujet : Master II : SIAD
UFR SCIENCES ET TECHNOLOGIES DEPARTEMENT DE MATHEMATIQUES ET INFORMATIQUE 63 177 AUBIERE CEDEX Année 2008-2009 Master II : SIAD RAPPORT DE STAGE Sujet : Approcher la frontère d'une sous-parte de l'espace
Plus en détailGénéralités sur les fonctions 1ES
Généraltés sur les fonctons ES GENERALITES SUR LES FNCTINS I. RAPPELS a. Vocabulare Défnton Une foncton est un procédé qu permet d assocer à un nombre x appartenant à un ensemble D un nombre y n note :
Plus en détailMETHODE AUTOMATIQUE POUR CORRIGER LA VARIATION LINGUISTIQUE LORS DE L INTERROGATION DE DOCUMENTS XML DE STRUCTURES HETEROGENES
METHODE AUTOMATIQUE POUR CORRIGER LA VARIATION LINGUISTIQUE LORS DE L INTERROGATION DE DOCUMENTS XML DE STRUCTURES HETEROGENES Ourda Boudghaghen(*),Mohand Boughanem(**) yugo_doudou@yahoo.fr, bougha@rt.fr
Plus en détailPage 5 TABLE DES MATIÈRES
Page 5 TABLE DES MATIÈRES CHAPITRE I LES POURCENTAGES 1. LES OBJECTIFS 12 2. LES DÉFINITIONS 14 1. La varaton absolue d'une grandeur 2. La varaton moyenne d'une grandeur (par unté de temps) 3. Le coeffcent
Plus en détail1.0 Probabilité vs statistique...1. 1.1 Expérience aléatoire et espace échantillonnal...1. 1.2 Événement...2
- robabltés - haptre : Introducton à la théore des probabltés.0 robablté vs statstque.... Expérence aléatore et espace échantllonnal.... Événement.... xomes défnton de probablté..... Quelques théorèmes
Plus en détailQ x2 = 1 2. est dans l ensemble plus grand des rationnels Q. Continuons ainsi, l équation x 2 = 1 2
Exo7 Nombres complexes Vdéo parte. Les nombres complexes, défntons et opératons Vdéo parte. Racnes carrées, équaton du second degré Vdéo parte 3. Argument et trgonométre Vdéo parte 4. Nombres complexes
Plus en détailPro2030 GUIDE D UTILISATION. Français
Pro2030 GUIDE D UTILISATION Franças Contents Garante... Introducton... 1 Artcle nº 605056 Rév C Schéma nº A605056 Novembre 2010 2010 YSI Incorporated. Le logo YSI est une marque déposée de YSI Incorporated.
Plus en détailPaquets. Paquets nationaux 1. Paquets internationaux 11
Paquets Paquets natonaux 1 Paquets nternatonaux 11 Paquets natonaux Servces & optons 1 Créaton 3 1. Dmensons, pods & épasseurs 3 2. Présentaton des paquets 4 2.1. Face avant du paquet 4 2.2. Comment obtenr
Plus en détailTHESE. Khalid LEKOUCH
N d ordre : /2012 THESE Présentée à la FACULTE DES SCIENCES D AGADIR En vue de l obtenton du GRADE DE DOCTEUR EN PHYSIQUE (Spécalté : Energétque, Thermque et Métrologe) Par Khald LEKOUCH MODELISATION ET
Plus en détailGUIDE D ÉLABORATION D UN PLAN D INTERVENTION POUR LE RENOUVELLEMENT DES CONDUITES D EAU POTABLE, D ÉGOUTS ET DES CHAUSSÉES
GUIDE D ÉLABORATION D UN PLAN D INTERVENTION POUR LE RENOUVELLEMENT DES CONDUITES D EAU POTABLE, D ÉGOUTS ET DES CHAUSSÉES Gude destné au mleu muncpal québécos NOVEMBRE 2013 Coordnaton : Martn Cormer,
Plus en détailBe inspired. Numéro Vert. Via Caracciolo 20 20155 Milano tel. +39 02 365 22 990 fax +39 02 365 22 991
Ggaset SX353 / französsch / A31008-X353-P100-1-7719 / cover_0_hedelberg.fm / 03.12.2003 s Be nspred www.onedrect.fr www.onedrect.es www.onedrect.t www.onedrect.pt 0 800 72 4000 902 30 32 32 02 365 22 990
Plus en détailFaire des régimes TNS les laboratoires de la protection sociale de demain appelle des évolutions à deux niveaux :
Réformer en profondeur la protecton socale des TNS pour la rendre plus effcace Résumé de notre proposton : Fare des régmes TNS les laboratores de la protecton socale de deman appelle des évolutons à deux
Plus en détailProfessionnel de santé équipé de Médiclick!
Professonnel de santé équpé de Médclck! Dosser Médcal Partagé en Aqutane Ce gude vous présente les prncpales fonctonnaltés réservées aux professonnels de santé membres du réseau AquDMP. Sommare Connexon
Plus en détailComparative performance for isolated points detection operators: application on surface defects extraction
Comparatve performance for solate ponts etecton operators: applcaton on surface efects extracton R. Seuln, G. Delcrox, F. Merenne Laboratore Le2-12, Rue e la Fonere - 71200 Le Creusot - FRANCE e-mal: ralph.seuln@utlecreusot.u-bourgogne.fr
Plus en détailUNIVERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL L ASSURANCE AUTOMOBILE AU QUÉBEC : UNE PRIME SELON LE COÛT SOCIAL MARGINAL MÉMOIRE PRÉSENTÉ COMME EXIGENCE PARTIELLE
UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL L ASSURANCE AUTOMOBILE AU QUÉBEC : UNE PRIME SELON LE COÛT SOCIAL MARGINAL MÉMOIRE PRÉSENTÉ COMME EXIGENCE PARTIELLE DE LA MAÎTRISE EN ÉCONOMIQUE PAR ERIC LÉVESQUE JANVIER
Plus en détailLa Quantification du Risque Opérationnel des Institutions Bancaires
HEC Montréal Afflée à l Unversté de Montréal La Quantfcaton du Rsque Opératonnel des Insttutons Bancares par Hela Dahen Département Fnance Thèse présentée à la Faculté des études supéreures en vue d obtenton
Plus en détailAPPROXIMATION PAR RÉSEAUX À FONCTIONS RADIALES DE BASE APPLICATION À LA DÉTERMINATION DU PRIX D ACHAT D UNE
APPROXIMATION PAR RÉSEAUX À FONCTIONS RADIALES DE BASE APPLICATION À LA DÉTERMINATION DU PRIX D ACHAT D UNE OPTION. A. Lendasse, J. Lee 2, E. de Bodt 3, V. Wertz, M. Verleysen 2 Unversté catholque de Louvan,
Plus en détailINTERNET. Initiation à
Intaton à INTERNET Surfez sur Internet Envoyez des messages Téléchargez Dscutez avec Skype Découvrez Facebook Regardez des vdéos Protégez votre ordnateur Myram GRIS Table des matères Internet Introducton
Plus en détailImpôt sur la fortune et investissement dans les PME Professeur Didier MAILLARD
Conservatore atonal des Arts et Méters Chare de BAQUE Document de recherche n 9 Impôt sur la fortune et nvestssement dans les PME Professeur Dder MAILLARD Avertssement ovembre 2007 La chare de Banque du
Plus en détailDriss HARRIZI. MOTS CLES : contrôle de gestion - système d'éducation et de formation système d information - établissement public.
Ver sunenouvel l ecul t ur emanagér al e:mét hodol og e dem seenpl aced unsyst èmedecont r ôl edegest on dansunét abl ssementpubl c Casd uneacadém er ég onal ed éducat onetde f or mat on. Aut eur s:dr
Plus en détailBUREAU D'APPLICATION DES METHODES STATISTIQUES ET INFORMATIQUES
BUREAU DAPPLICATION DES METHODES STATISTIQUES ET INFORMATIQUES BAMSI REPRINT 04/2003 Introducton à l analyse des données Samuel AMBAPOUR BAMSSI I BAMSI B.P. 13734 Brazzavlle BAMSI REPRINT 04/2003 Introducton
Plus en détailPrécision de rigueur
08_ AJUSTEUR Matheu Mossec, en tran de monter une structure chez ASTF à Mérgnac Esprt carré J a découvert le méter et trouvé ma vocaton. À 36 ans, Matheu a eu un premer méter mécancen mas avec une partcularté
Plus en détailLes déterminants de la détention et de l usage de la carte de débit : une analyse empirique sur données individuelles françaises
Les détermnants de la détenton et de l usage de la carte de débt : une analyse emprque sur données ndvduelles françases Davd Boune a, Marc Bourreau a,b et Abel Franços a,c a Télécom ParsTech, Département
Plus en détailREPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE MINISTERE DE L ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE. MEMOIRE Présentée à
REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE MINISTERE DE L ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE MEMOIRE Présentée à L Unversté de Batna Faculté des Scences Département de Physque
Plus en détailsanté Les arrêts de travail des séniors en emploi
soldarté et DOSSIERS Les arrêts de traval des sénors en emplo N 2 2007 Les sénors en emplo se dstnguent-ls de leurs cadets en termes de recours aux arrêts de traval? Les sénors ne déclarent pas plus d
Plus en détailAVERTISSEMENT. Contact SCD INPL: mailto:scdinpl@inpl-nancy.fr LIENS
AVERTISSEMENT Ce document est le frut d un long traval approuvé par le jury de soutenance et ms à dsposton de l ensemble de la communauté unverstare élarge. Il est soums à la proprété ntellectuelle de
Plus en détailLes déterminants de la détention et de l usage de la carte de débit : une analyse empirique sur données individuelles françaises
Les détermnants de la détenton et de l usage de la carte de débt : une analyse emprque sur données ndvduelles françases Davd Boune Marc Bourreau Abel Franços Jun 2006 Département Scences Economques et
Plus en détail22 environnement technico-professionnel
22 envronnement technco-professonnel CYRIL SABATIÉ Drecteur du servce jurdque FNAIM Ouverture du ma IMMOBILIER, OÙ 1 Artcle paru également dans la Revue des Loyers, jullet à septembre 2007, n 879, p. 314
Plus en détailMéthodologie version 1, juillet 2006
Méthodologe verson, ullet 2006 Tendances Carbone résente chaque mos sx groues d ndcateurs :. Synthèse du mos 2. Clmat 3. Actvté économque. Energe 5. Envronnement nsttutonnel 6. Tableau de bord Ce document
Plus en détailEvaluation de performances d'ethernet commuté pour des applications temps réel
Evaluaton de performances d'ethernet commuté pour des applcatons temps réel Ans Koubâa, Ye-Qong Song LORIA-INRIA-INPL, Avenue de la Forêt de Haye - 5456 Vandoeuvre - France Emal : akoubaa@lorafr, song@lorafr
Plus en détailSéparation de Sources par lissage cepstral des masques binaires
Séparaton de Sources par lssage cepstral des masques bnares Ibrahm Mssaou 1 Zed Lachr 1, 2 (1) École natonale d ngéneurs de Tuns, ENIT, BP. 37 Le Belvedere, 1002 Tuns, Tunse (2) Insttut natonal des scences
Plus en détailCalcul de tableaux d amortissement
Calcul de tableaux d amortssement 1 Tableau d amortssement Un emprunt est caractérsé par : une somme empruntée notée ; un taux annuel, en %, noté ; une pérodcté qu correspond à la fréquence de remboursement,
Plus en détailP R I S E E N M A I N R A P I D E O L I V E 4 H D
P R I S E E N M A I N R A P I D E O L I V E 4 H D Sommare 1 2 2.1 2.2 2.3 3 3.1 3.2 3.3 4 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 5 6 7 7.1 7.2 7.3 8 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 Contenu du carton... 4 Paramétrage... 4 Connexon
Plus en détailGEA I Mathématiques nancières Poly. de révision. Lionel Darondeau
GEA I Mathématques nancères Poly de révson Lonel Darondeau Intérêts smples et composés Voc la lste des exercces à révser, corrgés en cours : Exercce 2 Exercce 3 Exercce 5 Exercce 6 Exercce 7 Exercce 8
Plus en détailEcole Polytechnique de Montréal C.P. 6079, succ. Centre-ville Montréal (QC), Canada H3C3A7 lucas.greze@polymtl.ca robert.pellerin@polymtl.
CIGI 2011 Processus d accélératon de proets sous contrantes de ressources avec odes de chevaucheent LUCAS GREZE 1, ROBERT PELLERIN 1, PATRICE LECLAIRE 2 1 CHAIRE DE RECHERCHE JARISLOWSKY/SNC-LAVALIN EN
Plus en détailPrêt de groupe et sanction sociale Group lending and social fine
Prêt de roupe et sancton socale Group lendn and socal fne Davd Alary Résumé Dans cet artcle, nous présentons un modèle d antsélecton sur un marché concurrentel du crédt. Nous consdérons l ntroducton de
Plus en détailTRAVAUX PRATIQUES SPECTRO- COLORIMETRIE
UNIVERSITE MONTPELLIER 2 Département de Physque TRAVAUX PRATIQUES DE SPECTRO- COLORIMETRIE F. GENIET 2 INTRODUCTION Cet ensegnement de travaux pratques de seconde année se propose de revor rapdement l'aspect
Plus en détailINTRODUCTION. Jean-Pierre MAGNAN Chef de la section des ouvrages en terre Département des sols et fondations Laboratoire central
Etude numérque de la consoldaton undmensonnelle en tenant compte des varatons de la perméablté et de la compressblté du sol, du fluage et de la non-saturaton Jean-Perre MAGNAN Chef de la secton des ouvrages
Plus en détailLes méthodes numériques de la dynamique moléculaire
Les méthodes numérques de la dynamque moléculare Chrstophe Chpot Equpe de chme et & bochme théorques, Unté Mxte de Recherche CNRS/UHP 7565, Insttut Nancéen de Chme Moléculare, Unversté Henr Poncaré, B.P.
Plus en détailMEMOIRE. Présenté au département des sciences de la matière Faculté des sciences
REPUBLIQUE LERIEN DEMOCRTIQUE ET POPULIRE Mnstère de l ensegnement supéreur et de la recherche scentfque Unversté El-Hadj Lakhdar-BTN- MEMOIRE Présenté au département des scences de la matère Faculté des
Plus en détailLa théorie classique de l information. 1 ère partie : le point de vue de Kolmogorov.
La théore classque de l nformaton. ère parte : le pont de vue de Kolmogorov. La sute de caractères comme outl de descrpton des systèmes. La scence peut être vue comme l art de compresser les données quelles
Plus en détailG estionnaire d espaces
MANUTENTION MISE À HAUTEUR & POSITIONNEMENT ACCÈS SÉCURISÉ SERVICES G estonnare d espaces Produt Franças PRODUIT EXCLU SMAI MOTORISATION ÉLECTRIQUE ÉCO RESPONSABLE ÉCO SOLUTIONS www.sma.fr - contact@sma.fr
Plus en détailLICENCE DE SCIENCES PHYSIQUES UV 3LSPH50. Année 2004-2005 MODÉLISATION. Recherche des paramètres d'une représentation analytique J.P.
LICENCE DE SCIENCES PHYSIQUES UV 3LSPH50 Année 004-005 MODÉLISATION Recherche des paramètres d'une représentaton analytque JP DUBÈS 3 MODÉLISATION Recherche des paramètres d'une représentaton analytque
Plus en détail1. Les enjeux de la prévision du risque de défaut de paiement
Scorng sur données d entreprses : nstrument de dagnostc ndvduel et outl d analyse de portefeulle d une clentèle Mrelle Bardos Ancen chef de servce de l Observatore des entreprses de la Banque de France
Plus en détailCalculs des convertisseurs en l'electronique de Puissance
Calculs des conertsseurs en l'electronque de Pussance Projet : PROGRAMMAON ate : 14 arl Auteur : herry EQUEU. EQUEU 1, rue Jules Massenet 37 OURS el 47 5 93 64 herry EQUEU Jun [V37] Fcher : ESGN.OC Calculs
Plus en détailParlons. retraite. au service du «bien vieillir» L Assurance retraite. en chiffres* 639 192 retraités payés pour un montant de 4,2 milliards d euros
Édton Pays de la Lore Parlons La lettre aux retratés du régme général de la Sécurté socale 2012 retrate L Assurance retrate en chffres* 12,88 mllons de retratés 17,58 mllons de cotsants 346 000 bénéfcares
Plus en détail