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Study of gallium-oxide-based ultraviolet photo-detectors
Full text linkThis study presents a numerical simulation of an IZTO/¯-Ga2O3 Schottky barrier ultraviolet
photodetector (SB UV-PhD), commonly referred to as a solar-blind UV photodetector,
designed to operate specifically at a wavelength of 255 nm. The simulations were performed
using SILVACO-ATLAS, a renowned 2D and 3D modeling software. Key parameters investigated
include the current density–voltage (J–V) characteristics, responsivity, and internal
quantum efficiency (IQE),with an additional focus on detectivity and time-dependent photo
response (T-D PhR). The study is organized into two main parts. Initially, efforts were directed
towards replicating experimental J–V characteristics under various conditions: in the
dark and illuminated with wavelengths of 500 nm, 385 nm, and 255 nm. Notably, the influence
of shallow and deep traps, particularly on persistent photoconductivity (PPC), was
examined. The most significant impact was observed from the deepest traps (ET Æ 0.74eV
and ET Æ 1.04eV ), which contributed to a decay time of 0.05 s. Moreover, incorporating an
(Al0.39Ga0.61)2O3 passivation layer on the device’s surface significantly enhanced its performance.
In the second part of the study, further optimization was pursued by substituting the
¯-Ga2O3:Sn substrate with 4H-SiC and introducing a buffer layer between the ¯-Ga2O3:Si
drift layer and the new substrate. Additionally, the top contact IZTO was replaced with
Graphene, considering the effect of work function and electronic affinity. These optimizations
yielded enhanced device metrics: a photocurrent density of 7.38×10¡5A/cm2, responsivity
of 0.074 A/W, IQE of 0.57, and detectivity of 5×1012 Jones at - 1 V under 255 nm illumination.
Furthermore, the device demonstrated robustness at elevated operating temperatures.
In summary, this research not only simulated the performance of the IZTO/¯-Ga2O3
SB UV-PhD under specific operating conditions but also explored significant enhancements
through material and structural optimizations, thereby improving its overall photodetection
capabilities
فعالية التربية العلاجية في التكيف مع داء السكري النوع الأول
Full text linkRESUME :
تهدف الدراسة الحالية الى الكشف عن فعالية التربية العلاجية في التكيف مع داء السكري النوع الأول، وذلك من خلال تطبيق مقياس إدارة استراتيجيات التكيف مع داء السكري النوع الأول، الذي صممته الطالبة الباحثة، بالإضافة الى برنامج التربية العلاجية المعد لهذه الدراسة (من اعداد الطالبة الباحثة).
اعتمدنا في هذه الدراسة على المنهج الشبه تجريبي، المبني على مجوعتين بقياس قبلي، بعدي وتتبعي. تكونت العينة من 16 مريضا من مرضى داء السكري النوع 1، تم اختيارهم بطريقة قصدية، حيث تم تقسيم افراد العينة الى مجموعتين (تجريبية وضابطة) تحتوي كل مجموعة على 08 مرضى، كما تم ضبط متغيرات الدراسة (السن، المستوى التعليمي، مدة المرض، الجنس).
استخدمت الأساليب الإحصائية المناسبة لطبيعة التساؤلات حيث توصلنا الى النتائج التالية:
-توجد فروق دالة احصائيا بين متوسط رتب درجات التكيف لدى أفراد المجموعة التجريبية في القياسين القبلي والبعدي على مقياس إدارة استراتيجيات التكيف مع داء السكري النوع الأول.
-لا توجد فروق دالة احصائيا بين متوسط رتب درجات التكيف لدى أفراد المجموعة الضابطة في القياسين القبلي والبعدي على مقياس إدارة استراتيجيات التكيف مع داء السكري النوع الأول.
-توجد فروق دالة احصائيا بين متوسط رتب درجات التكيف لدى أفراد المجموعة التجريبية والضابطة في القياس البعدي على مقياس إدارة استراتيجيات التكيف مع داء السكري النوع الأول.
-لا توجد فروق دالة احصائيا بين متوسط رتب درجات التكيف لدى أفراد المجموعة التجريبية في القياسين البعدي والتتبعي على مقياس إدارة استراتيجيات التكيف مع داء السكري النوع الأول.
- توجد فعالية لبرنامج التربية العلاجية في القياس البعدي لمقياس إدارة استراتيجيات التكيف مع داء السكري النوع الأول.
-لا توجد فروق دالة احصائيا بين متوسط رتب درجات التكيف لدى أفراد المجموعة التجريبية بعد تطبيق برنامج التربية العلاجية حسب الفئة العمرية.
-لا توجد فروق دالة احصائيا بين متوسط رتب درجات التكيف لدى أفراد المجموعة التجريبية بعد تطبيق برنامج التربية العلاجية حسب مدة المرض.
ABSTRACT :
The current study aims to reveal the effectiveness of therapeutic education in adapting to type 1 diabetes by applying a scale for managing adaptation strategies to type 1 diabetes, designed by the student researcher, along with a therapeutic education program prepared for this study (prepared by the student researcher).
We adopted a quasi-experimental method for this study, based on two groups with pre-test, post-test, and follow-up measurements. The sample consisted of 16 patients with type 1 diabetes, selected intentionally, and the sample members were divided into two groups (experimental and control), with each group containing 8 patients. The study variables (age, educational level, duration of the disease, gender) were controlled.
Appropriate statistical methods were used according to the nature of the questions, and we arrived at the following results:
-There are statistically significant differences between the mean levels of adaptation degrees of the experimental group members in the pre-test and post-test measurements on the scale for managing adaptation strategies to type 1 diabetes.
-There are no statistically significant differences between the mean levels of adaptation degrees of the control group members in the pre-test and post-test measurements on the scale for managing adaptation strategies to type 1 diabetes.
-There are statistically significant differences between the mean levels of adaptation degrees of the experimental and control group members in the post-test measurement on the scale for managing adaptation strategies to type 1 diabetes.
-There are no statistically significant differences between the mean levels of adaptation degrees of the experimental group members in the post-test and follow-up measurements on the scale for managing adaptation strategies to type 1 diabetes.
-The therapeutic education program is effective in the post-test measurement of the scale for managing adaptation strategies to type 1 diabetes.
-There are no statistically significant differences between the mean levels of adaptation degrees of the experimental group members after applying the therapeutic education program according to the age group.
-There are no statistically significant differences between the mean levels of adaptation degrees of the experimental group members after applying the therapeutic education program according to the duration of the disease.
Key words: Effective, Therapeutic education, Adaptation, Type 1 diabetes
Le référentiel valeurs dans l'ingénierie urbaine de la ville désertique traditionnelle et contemporaine : étude anthropologique dans la commune de Guemar . المرجعية القيمية في هندسة عمران المدينة الصحراوية التقليدية والمعاصرة : دراسة أنثروبولوجية ببلدية قمار
Full text linkRESUME : À travers cette étude, qui tourne autour du problème de la référence de valeur dans l’architecture de la ville désertique traditionnelle et contemporaine, nous avons présenté une étude anthropologique dans la municipalité de Gamar, à travers laquelle les valeurs les plus importantes prises par l’individu et la société dans l’ingénierie de son domaine résidentiel traditionnel et contemporain ont été montrées et l’étude de ces transformations entre la culture de construction traditionnelle et moderne pour suivre les changements culturels et sociaux les plus importants vécus par la communauté de la ville de jeu. Cette étude s’intéresse à la recherche de transformations de valeurs qui ont un lien étroit avec le système culturel et social, en fournissant une lecture anthropologique et une description intensive des éléments urbains qui composent l’architecture de l’habitation, qui représente l’un des éléments urbains culturels qui sont le produit d’expériences et d’un ensemble de symboles et de connotations porteurs de significations culturelles qui expriment la culture de la société et son interprétation dans le cadre culturel de la communauté de la ville de jeu pour comprendre ces transformations dans l’architecture, Les changements en architecture sont des traductions et des interprétations de changements qui reflètent le changement de valeur de la communauté de recherche.
ABSTRACT :
This study explores the issue of value reference in the architecture of traditional and contemporary desert cities through an anthropological investigation conducted in the county of Guemar. It highlights the essential values that individuals and society uphold in designing their traditional and modern residential spaces. The research examines shifts between traditional and modern construction cultures to track significant cultural and social changes experienced by the Guemar community. The study focuses on identifying value shifts closely linked to cultural and social patterns, providing an in-depth anthropological analysis and detailed description of architectural elements within housing. These elements are cultural artifacts resulting from experiences and symbols that convey meanings reflective of the community’s culture and its interpretation within the cultural framework of Guemar. Understanding these architectural transformations offers in-depth insights into changes in the value system of the studied community
Distributed Control and Optimization in Electrical Smart Grids
Full text linkThis thesis aims to introduce an approach based on the League Championship Algorithm (LCA) to determine the optimal number, placement, and size of Shunt Capacitors (SC) and PV-DG (Photovoltaic Distributed Generation) units in distribution systems. The primary goal is to minimize power losses while improving voltage profiles and enhancing the voltage stability index. The optimal locations of PV-DG and SC units are identified
IV
Distributed Control And Optimization in Electrical Smart Grids
using the Loss Sensitivity Factor (LSF), while the LCA is applied to determine the optimal sizes of the DG units. The proposed method was validated using IEEE 33-bus and 69-bus radial distribution systems, with the results compared to other techniques from the literature. Simulations show that the LCA method is highly effective, delivering superior performance in determining the optimal location and sizing of PV-DG and SC units within the radial networ
Deep Segmentation for early diagnosis in Medical Imaging
Full text linkEvery year millions around the world could be saved if they had access to faster and more accurate diagnosis of their disease. Advances in Artificial Intelligence (AI) are set to revolutionize the healthcare industry. For the year 2018, the Data Science Bowl brought together many Data Scientists from around the world to tackle one of the biggest challenges for biologists and doctors: designing image segmentation algorithms to automate the detection of nuclei in biological cells. It is no coincidence that segmentation has become a hot topic in medical image processing. Thus, researchers and doctors can understand the underlying biological processes and speed up medical diagnosis.
A difficulty related to the data lies in the heterogeneity of the images. Indeed, the images are very varied, have different magnifications, different colorizations, and contain different cell types. Several strategies will therefore be required to overcome these imbalances and the size of the data set. A key characteristic of convolutional neural networks (CNNs) and Deep Learning (DL), in general, is the assumption of spatial invariance in image features. We are interested in the same patterns to be recognized in the different parts of the image. Technically, this amounts to having all the neurons of the same layer share similar weights, which considerably reduces the number of network parameters. It should be noted that this hypothesis could nevertheless limit the exploitation of very specific structures in an image, such as the geometry of an organ (face in biometrics).
The work developed in this thesis brings several innovative advancements in this context. First, for classification, we used the Transfer Learning (TL) model called VGG16 after extracting parameters using the best Gabor filters to simulate retinal performance. Then, we explored a new approach to image enhancement with the extraction of global and textural features based on DL. Initially, chest X-ray and computed tomography images were preprocessed and enhanced using histogram equalization (HE). Next, global and local features were extracted using hybrid feature descriptors such as MobileNetV2 via Local Binary Pattern (LBP) models and Gabor filters. Concatenation of the best models for optimal feature extraction was employed, and DL methods for deep feature extraction and data reduction were applied for optimal classification. To validate this work, we first tested this approach on the COVID19 database (collected during the epidemic period) as well as on various types of pneumonia.
For segmentation, we used the metaheuristic algorithm Particle Swarm Optimization (PSO) to improve the performance of our segmentation system. Two types of optimizations were studied: autoencoder optimization for image denoising before feeding it into the UNET model, and accuracy optimization of UNET. The results obtained are promising. All our experiments were conducted on different datasets, including COVID19, Viral Pneumonia, Breast Cancer, Skin Cancer, and a synthetic retinal database. The outcomes were satisfactory and promising, with potential for further improvement through enhanced detection and preprocessing technique
La plasticulture dans la région des Ziban, Etat des lieux, Opportunités, Durabilité et Stratégie d’acteurs.
Full text linkDepuis son introduction en Algérie, la production agricole sous serre a profondément
transformé le secteur, offrant des bénéfices significatifs en termes de qualité et de quantité des
récoltes, tout en générant une dynamique socio-économique notable, notamment dans les régions
sahariennes. Cette thèse apporte un éclairage nouveau sur plusieurs aspects : d’une part, elle dresse
un état des lieux des cultures sous serre dans la région de Biskra, met en évidence les contraintes
freinant leur développement, et examine les stratégies mises en œuvre pour surmonter ces obstacles.
D’autre part, elle analyse l’impact des politiques agricoles sur le développement et la durabilité des
serres à M’ziraa. Une enquête de terrain menée de février à avril 2021 dans la région de M’ziraa, à
partir de 100 questionnaires, a permis de collecter des données analysées à l’aide de régressions des
moindres carrés ordinaires (OLS) et des logiciels SPSS 26 et STATA. Les résultats montrent qu’en
dépit des efforts importants et des opportunités qu’offre la culture sous serre, les résultats restent en
deçà des objectifs fixés et des ressources financières investies. Cette situation s’explique par des
obstacles d’ordre technico-économique et commercial, tels que le coût élevé des investissements, la
dépendance aux intrants techniques, les difficultés de commercialisation et les fluctuations des
marchés. Face à ces défis, les producteurs ont mis en œuvre diverses stratégies, incluant la réduction
des coûts, la diversification des cultures et l’amélioration des réseaux de distribution. Cependant,
l’analyse de la durabilité de la plasticulture dans cette région met en lumière un équilibre fragile entre
l’optimisation des rendements agricoles et la préservation des ressources naturelles. L’utilisation
excessive de l’eau et le recours intensif aux produits phytosanitaires soulèvent des préoccupations
environnementales majeures, notamment la dégradation des sols et la diminution des nappes
phréatiques. Cette situation souligne l’urgence d’adopter des approches globales, impliquant
producteurs, décideurs politiques et chercheurs, pour promouvoir une agriculture durable et
responsable. Parmi les solutions envisageables figurent la généralisation de l’irrigation goutte à goutte
et l’encouragement de bonnes pratiques agricoles particulièrement biologiques
Deep Learning pour la Localisation et Détection pour l’Imagerie
Full text linkCette thèse traite du problème de détection et de localisation d'objets basé sur des techniques d'apprentissage profond. La détection et la localisation d'objets sont des tâches essentielles en vision par ordinateur, applicables à la conduite autonome, à la surveillance, à l'imagerie médicale et à la robotique. La détection d'objets implique la reconnaissance de l'existence d'objets dans une image ou une vidéo. En revanche, la localisation consiste à déterminer les coordonnées spatiales exactes de ces éléments, généralement représentées par des cadres de délimitation ou des masques de segmentation. Les progrès récents dans l'apprentissage profond, en particulier les réseaux de neurones convolutifs et les architectures basées sur des transformateurs, ont considérablement amélioré la précision et l'efficacité de ces tâches. Des techniques telles que les CNN régionaux, YOLO et SSD sont devenues des méthodes de pointe pour la détection et la localisation d'objets. Ces approches exploitent des ensembles de données à grande échelle, tels que COCO et VOC.
Dans ce travail, nous proposons deux modèles, le premier est un nouveau détecteur de masque facial à une étape haute performance basé sur YOLOv4 appelé le détecteur Yolov4FaceMask. Le second est un nouveau détecteur et traqueur de masque facial à deux étages hautes performances avec une caméra monoculaire et un cadre basé sur l'apprentissage en profondeur pour automatiser la tâche de localisation, de détection et de suivi du masque facial à l'aide de séquences vidéo. De plus, nous proposons un nouvel ensemble de données de détection de masque facial composé de 18 000 images avec plus de 30 000 cadres de délimitation serrés et des annotations pour trois étiquettes de classe différentes, à savoir : visage masqué/incorrectement masqué/non masqué. Nous nous basons sur le modèle de détection d'objets Scaled-YOLOv4 pour former le détecteur YOLOv4-P6-FaceMask et le suivi simple en ligne et en temps réel avec une approche de métrique d'association profonde pour le suivi des visages. Nous suggérons d'utiliser DeepSORT pour suivre les visages par attribution d'ID pour enregistrer les visages une seule fois et créer une base de données de visages non masqués. YOLOv4-P6-FaceMask est un modèle de haute précision qui atteint une précision moyenne moyenne de 93 %, un rappel moyen moyen de 92 % et une vitesse en temps réel de 35 ips sur une seule carte graphique GPU Tesla-T4 sur notre ensemble de données proposé. Pour démontrer les performances du modèle proposé, nous comparons les résultats de détection et de suivi avec d'autres modèles de pointe populaires de détection et de suivi des masques faciaux
إسهامات اللسانيات الحاسوبية في خدمة اللغة العربية بين الإطار النظري والممارسة التطبيقية
Full text linkContribution de l’approche en déformation pour l’analyse des structures
Full text linkLe principal objectif de ce travail est de contribuer à la modélisation du comportement statique, du comportement en vibration libre et de la stabilité des plaques composites stratifiées et en matériaux fonctionnellement gradués (FGMs).
Tout d’abord, un élément fini rectangulaire à quatre noeuds (SBRMP24), avec six degrés de liberté par noeud, basé sur l’approche en déformation et la théorie de la déformation par cisaillement de premier ordre (FSDT), a été développé pour l’analyse statique, l’analyse des vibrations libres, et le flambement des plaques FGMs. La FSDT permet une description suffisamment précise de la réponse pour des plaques minces à moyennement épaisses. Toutefois, elle prédit des contraintes de cisaillement transverse constantes sur l’épaisseur, nécessitant ainsi un facteur de correction de cisaillement.
Ensuite, pour surmonter les limitations associées à la FSDT, un nouveau modèle de déformation par cisaillement trigonométrique (TrSDPT), à cinq inconnues, a été proposé pour l’analyse du comportement des plaques en FGMs. Ce modèle prend en compte la variation sinusoïdale des déformations de cisaillement transverse à travers l’épaisseur et satisfait les conditions aux limites de cisaillement nul sur les surfaces supérieure et inférieure de la plaque. Un élément fini quadrilatérale à quatre noeuds, basé sur ce nouveau modèle (HSBQP20), a été formulé pour analyser le comportement statique, et le comportement dynamique des plaques en FGMs. Pour les deux éléments finis formulés, Le champ de déplacements contient des termes d’ordre supérieur, est basé sur des fonctions de déformation qui doivent satisfaire les équations de compatibilité, la position de la surface neutre physique ont été prises en compte. Les performances et la précision des éléments développés ont été évaluées à travers des tests de validation. Par ailleurs, l’influence de divers paramètres sur le comportement des plaques en FGMs a également été étudié
Etude de la pathologie des fissurations de bâtiment suite au phénomène de dissolution du gypse cas des bâtiments de Ouled Djellal.
Full text linkThis thesis investigates the pathology of building cracks caused by ground movement resulting from gypsum dissolution in Ouled Djellal. The research begins with a comprehensive literature review addressing gypsum soils, the dissolution process, associated geohazards, structural risks, assessment methodologies, and engineering solutions within a broader risk management framework. A pre-diagnosis phase was conducted on 55 buildings, revealing significant damage affecting structural and non-structural elements. Issues included tilting, cracking, swelling, detachment of exterior cladding, and functional impairments such as door and window sticking. Environmental analysis led to the hypothesis that these issues stem from ground movement triggered by the dissolution of gypsum, primarily initiated by water infiltration due to leakage.A detailed diagnostic phase followed, focusing on 11 buildings to confirm the failure mechanisms hypothesized earlier. The findings revealed the presence of gypsiferous soils, which considerably degrade mechanical behavior when exposed to moisture. This hydro-collapse phenomenon is driven by the dissolution and transport of soil particles within the Pliocene layer (3 to 7 meters deep), where the building foundations are anchored. The affected soil comprises sandy clay, sandstone, and a conglomerate matrix, characterized by pores, cavities, and cracks that contribute to instability. Additionally, inadequate foundation designs—featuring isolated and combined footings—have exacerbated the damage. Differential settlement, caused by the heterogeneity of the soil’s depth and composition, was identified as the primary failure mechanism, resulting in stress concentrations and material degradation. Based on these findings, a comprehensive risk management strategy is proposed. Preventive measures include improved water management, piezometric monitoring, and ongoing observation of subsurface warning signs. Remedial techniques discussed include grouting using the GIN method and the enlargement of isolated footings to form cross-strip footings. The recommendations also integrate urban planning strategies for both local (Ouled Djellal) and national implementation