{"id":92799,"date":"2026-01-16T22:35:18","date_gmt":"2026-01-16T19:35:18","guid":{"rendered":"https:\/\/homs-univ.edu.sy\/2026\/01\/la-chercheuse-nagham-ahmad-aboud-a-soutenu-son-memoire-de-master-en-genie-electronique-et-communication-avec-la-mention-tres-bien\/"},"modified":"2026-01-16T22:35:18","modified_gmt":"2026-01-16T19:35:18","slug":"la-chercheuse-nagham-ahmad-aboud-a-soutenu-son-memoire-de-master-en-genie-electronique-et-communication-avec-la-mention-tres-bien","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/homs-univ.edu.sy\/fr\/2026\/01\/la-chercheuse-nagham-ahmad-aboud-a-soutenu-son-memoire-de-master-en-genie-electronique-et-communication-avec-la-mention-tres-bien\/","title":{"rendered":"La chercheuse Nagham Ahmad ABOUD a soutenu son m\u00e9moire de master en g\u00e9nie \u00e9lectronique et communication avec la mention \u00ab\u00a0Tr\u00e8s bien\u00a0\u00bb"},"content":{"rendered":"

La chercheuse Nagham Ahmad ABOUD, de la Facult\u00e9 de G\u00e9nie M\u00e9canique et Electrique, d\u00e9partement de g\u00e9nie \u00e9lectronique et communication, a soutenu son m\u00e9moire de master, \u00e0 l’Universit\u00e9 de Homs, sous le th\u00e8me : \u00ab\u00a0\u00c9tude et comparaison de la performance et de l’efficacit\u00e9 des algorithmes pour l’analyse des donn\u00e9es pour d\u00e9tecter les signaux des biosensors\u00a0\u00bb. <\/p>\n

La chercheuse a r\u00e9alis\u00e9 son m\u00e9moire de masrer sous l’encadrement du Prof. Majd Al Din ALALI.<\/p>\n

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Le jury a \u00e9t\u00e9 compos\u00e9 de membres suivants: Prof. Abdullah GHANDOUR, Prof. Yosser Seid Suleiman ALATASSI et Prof. Majd Al Din ALALI. <\/p>\n

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Des techniques d’exploration de donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9es aux signaux de biocapteurs cardiaques. <\/p>\n

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La chercheuse a utilis\u00e9 des mod\u00e8les de r\u00e9seaux neuronaux multicouches (MLP) et des r\u00e9seaux neuronaux prenant en charge un m\u00e9canisme d’attention. <\/p>\n

Elle a \u00e9valu\u00e9 les mod\u00e8les \u00e0 l’aide d’une s\u00e9rie de crit\u00e8res tels que l’exactitude, le rappel, la pr\u00e9cision et l’indicateur F1. <\/p>\n

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Des r\u00e9sultats remarquables ont \u00e9t\u00e9 obtenus en comparant les performances du mod\u00e8le d’apprentissage profond utilisant des caract\u00e9ristiques extraites des signaux des capteurs avec celles d’algorithmes traditionnels tels que Random Forest. <\/p>\n

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L’\u00e9tude apporte des preuves scientifiques pour approuver l’efficacit\u00e9 des techniques d’analyse de donn\u00e9es et de r\u00e9seaux neuronaux pour am\u00e9liorer la performance de la d\u00e9tection du stress psychologique \u00e0 l’aide de signaux de biosensors.<\/p>\n

Ces r\u00e9sultats constituent une \u00e9tape importante vers l’am\u00e9lioration des outils de diagnostic dans le domaine de la sant\u00e9 contribuant au d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes innovants de surveillance de la sant\u00e9. <\/p>\n

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A la fin de la soutenance, le jury a d\u00e9cern\u00e9 le grade de master \u00e0 la chercheuse avec la mention \u00a0\u00bbTr\u00e8s bien\u00a0\u00bb.<\/p>\n

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