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2009-06-26

Répartition des services


Répartition des services


Suite à notre dernière réunion de département (entité de la faculté qui gère les heures d'enseignement d'une discipline), 4 unités d'enseignement seront à ma charge pour l'année 2009/2010 :




  • De la puce au web : Licence 1ère année, semestre 1. Ce module a pour vocation de montrer l'étendue de la discipline tout en sachant se placer dans les différents degrés d'abstraction en manifestant comment leur articulation contribue à l'unité du domaine
  • Arbres et graphes : Licence 3ème année, semestre 1. Il s'agit de présenter les principales structures de données et les algorithmes associés.
  • Technologies d'accès aux données : Licence 3ème année, semestre 2. Tour d'horizon aussi complet que possible des concepts liés à XML.
  • Représentation de l'information pour le Web, Web sémantique : Master 1ère année, semestre 2. Présentation des technologies, concepts et standards utilisés dans le cadre du web sémantique. Présentation de différentes applications dans le domaine de l'entreprise et du grand public
  • Intelligence artificielle : Master 2nd année, semestre 1. Présentation et usage des réseaux de neurones artificielles.

2009-06-19

Réunion du Comité Technique Paritaire le jeudi 25 juin 2009 à 9 heures


Désigné par le STC (Sindicatu Di I Travagliadori Corsi) pour y siéger, je viens de recevoir ma convocation pour le 1ère réunion du Comité Technique Paritaire (CTP) de l'université de Corse. Il aura lieu le jeudi 25 juin 2009 à 9 heures dans la salle des Actes, Palazzu Naziunale. Son ordre du jour est le suivant :
  • Installation
  • Attribution et programmation des travaux
  • Règlement intérieur
Vos commentaires, questions et remarques sont les bienvenues : cliquez sur Commentaires en bas de cette note.

Depuis la loi sur l'autonomie des universités, celles-ci sont obligatoirement dotées d'un CTP qui dispose d'une vue d'ensemble des actions de l'Université en matière de Gestion des Ressources Humaines (GRH) et rend son avis sur la politique de GRH et la politique sociale de l'établissement. Le CTP doit être obligatoirement consulté sur les points suivants :

  • Politique de GRH : gestion des emplois, organisation et répartition des services, organisation des mutations internes, politique indemnitaire et gestion des primes, bilan social, gestion des effectifs et des qualifications, plan de formation des personnels
  • Problèmes d'organisation de l'Université, fonctionnement des services
  • Modernisation des méthodes et techniques de travail
  • Problèmes d'hygiène et sécurité.
Sources :
http://fr.wikipedia.org/wiki/Comit%C3%A9_technique_paritaire

2009-06-01

Papier accepté pour ICIC'09 : 2009 International Conference on Intelligent C...


Un nouveau papier vient d'être accepté au sein d'une conférence dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il s'agit de la ICIC'09 : "2009 International Conference on Intelligent Computing", co-sponsorisé par "IEEE Computational Intelligence Society" et "International Neural Network Society". Notre papier (cf ci-dessous : titre, auteurs et résumé) apparaitra dans les "proceedings" (Collection de communications scientifiques) de la conférence qui seront publiés au sein de Springer Verlag, incluant Lecture Notes in Computer Sciences (LNCS)/Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI)/Lecture Notes in Bioinformatics (LNBI)/ Communications in Computer and Information Science (CCIS).

Title of the paper: Solar radiation forecasting using ad-hoc time series preprocessing and neural networks.

Authors : Christophe Paoli, Cyril Voyant, Marc Muselli, Marie-Laure Nivet.

Abstract: In this paper, we present an application of neural networks in the renewable energy domain. We have developed a methodology for the daily prediction of global solar radiation on a horizontal surface. We use an ad-hoc time series preprocessing and a Multi-Layer Perceptron (MLP) in order to predict solar radiation at daily horizon. First results are promising with nRMSE < 21% and RMSE < 998 Wh/m². Our optimized MLP presents prediction similar to or even better than conventional methods such as ARIMA techniques, Bayesian inference, Markov chains and k-Nearest-Neighbors approximators. Moreover we found that our data preprocessing approach can reduce significantly forecasting errors.

Source
http://www.ic-ic.org