University of Bordj Bou Arreridj
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Recent Submissions
Distributions Course & Exercises
(University of Mohamed El Bachir El Ibrahimi - Bordj Bou Arréridj, 2026) Debbiche Hanene
OPTIMISATION
(Faculté des Mathématiques et Informatique, 2025) Smail Addoune
VIoT Solution: Computer Vision and IoT Integration in Monitoring and Inspection for Energy Conservation
(Faculté des sciences et de la technologie, 2026-04-09) Seniguer Abderraouf
This thesis presents the design and development of a lightweight vision-based device
that integrates Computer Vision (CV) and the Internet of Things (IoT) for real-time
assessment of indoor illuminance distribution in buildings. The proposed system is
intended for integration into daylight harvesting systems to enhance energy efficiency
and improve occupants’ visual comfort.
Unlike traditional approaches that rely on single photosensors, sensor grids, or High
Dynamic Range (HDR) imaging, the proposed method uses visual information captured
by a camera combined with machine learning techniques to estimate spatial illuminance
levels across the observed scene. A dedicated data collection process was conducted using
a controlled experimental setup, producing a dataset of approximately 12,000 samples
covering illuminance levels from 0 to 2000 lux. From captured images, small pixel regions
were extracted and associated with ground-truth measurements obtained from a calibrated
lux meter.
The illuminance mapping process is based on a two-stage machine learning pipeline
composed of a Random Forest classifier and a Multilayer Perceptron regressor. This
architecture enables accurate illuminance estimation while maintaining low computational
complexity, allowing the entire system to operate directly on an embedded Raspberry Pi
platform without cloud processing. In addition to illuminance estimation, the system
incorporates a visual discomfort detection module for glare analysis.
The device communicates with a web-based monitoring application through an IoT
network, enabling real-time visualization and remote interaction. Experimental validation
conducted in laboratory and real classroom environments demonstrated a Mean Absolute
Error Percentage of approximately 8.7% when compared to reference illuminance sensors.
The main contribution of this work lies in proposing a practical and deployable
alternative to HDR imaging and photosensor grids for indoor illuminance mapping, combining
computational efficiency, real-time performance, and IoT integration for smart building
applications.
EFFET D’UN CHAMP MAGNÉTIQUE SUR LA CONVECTION NATURELLE DANS UNE ENCEINTE POREUSE SATURÉE PAR UN FLUIDE PARAMAGNÉTIQUE
(Faculté des sciences et de la technologie, 2026-12-18) Addala Mohammed abdessamed
L'objectif de ce travail était d'étudier la simulation numérique du transfert thermique naturel
bidimensionnel dans un espace poreux saturé de fluide paramagnétique sous l'effet d'un
champ magnétique externe. Les équations régissant l'écoulement magnétohydrodynamique, à
savoir les équations de Navier-Stokes et l'équation d'énergie, ont été résolues à l'aide de la
méthode des volumes finis en s'appuyant sur l'algorithme SIMPLER pour relier la vitesse à la
pression. L'effet de l'intensité et de la direction du champ magnétique sur les propriétés de
l'écoulement et le transfert de chaleur à l'intérieur de l'espace a également été analysé.
Emission Auger et émission Coster-Kronig des couches atomiques internes en vue d'application analytique
(Faculté des sciences et de la technologie, 2026-05-21) Meddah Samia
Cette thèse présente une compilation exhaustive des données relatives aux transitions Coster-Kronig (C-K) et Auger (A-D) des sous-couches L, avec 1058 valeurs expérimentales extraites de 130 articles scientifiques publiés entre 1955 et 2024. L'étude couvre les probabilités de transition non radiative pour des éléments allant de du 28Ni au 100Fm. Les valeurs moyennes pondérées et les écarts-types ont été calculés. Ensuite, de nouvelles valeurs empiriques ont été déterminées, suivis une analyse détaillée des probabilités de transition pour des éléments dont les numéros atomiques varient entre 28 et 100. Une méthodologie de régression a été utilisée pour modéliser le comportement de ces taux et améliorer la capacité prédictive du modèle. L'interpolation numérique a été appliquée pour combler les lacunes dans les données disponibles. De plus, des calculs théoriques basés sur la méthode Dirac-Fock ont été réalisés pour certains éléments sélectionnés. Enfin, les résultats ont été comparés avec les valeurs théoriques, expérimentales et empiriques présentes dans la littérature.