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Titre : Détection automatique des crises d’épilepsie Type de document : document électronique Auteurs : BELHADJ Sabrina, Auteur Année de publication : 2017/2018 Importance : 114 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Signaux et systèmes intelligents Mots-clés : Epilepsie Model Autorégressif Burg SVM Autoencodeur clairsemé. Résumé : La classification des crises d'épilepsie avec des méthodes d'apprentissage automatique est devenue la fameuse solution dans le diagnostic et la détection de l'épilepsie. A travers l’utilisation des algorithmes intelligents sur les signaux d'électroencéphalogramme (EEG). Généralement, ces signaux sont non stationnaires et complexes. Ces méthodes ont permis d'identifier des connaissances utiles sur l'épilepsie. Compte tenu de cela, le travail actuel introduit une nouvelle approche pour la détection et la classification automatique des crises épileptiques. Dans cette approche, la méthode de Burg comme modèle autorégressif (AR) basée sur l'autoencodeur clairsemé (SAE) avec la Machine à Vecteur de Support (SVM) comme classificateur a été utilisée. Tout d'abord, l'extraction de caractéristiques est accomplie par la méthode de Burg, ensuite, les caractéristiques données par une telle méthode constituent une entrée pour le SAE. Les résultats de ce dernier sont employés dans l'étape d'entraînement et de classification en utilisant le classificateur SVM. Pour valider la performance de l’approche proposée, la base de données de Bonn a été utilisée. Au stade expérimental, trois types de classification ont été étudiés (non-épilptique à Interictal ou Ictal) et Interictal à Ictal. En outre, deux types d'expériences ont été réalisés. (i) les caractéristiques extraites par la méthode de Burg puis le classificateur SVM sans SAE et (ii) les caractéristiques sélectionnées par la méthode de Burg améliorées par SAE. Les résultats obtenus ont clairement démontré l’efficacité de l'approche proposée. Directeur de thèse : AHMED FOITIH Zoubir Détection automatique des crises d’épilepsie [document électronique] / BELHADJ Sabrina, Auteur . - 2017/2018 . - 114 p. + CD.
Langues : Français (fre)
Catégories : Electronique:Signaux et systèmes intelligents Mots-clés : Epilepsie Model Autorégressif Burg SVM Autoencodeur clairsemé. Résumé : La classification des crises d'épilepsie avec des méthodes d'apprentissage automatique est devenue la fameuse solution dans le diagnostic et la détection de l'épilepsie. A travers l’utilisation des algorithmes intelligents sur les signaux d'électroencéphalogramme (EEG). Généralement, ces signaux sont non stationnaires et complexes. Ces méthodes ont permis d'identifier des connaissances utiles sur l'épilepsie. Compte tenu de cela, le travail actuel introduit une nouvelle approche pour la détection et la classification automatique des crises épileptiques. Dans cette approche, la méthode de Burg comme modèle autorégressif (AR) basée sur l'autoencodeur clairsemé (SAE) avec la Machine à Vecteur de Support (SVM) comme classificateur a été utilisée. Tout d'abord, l'extraction de caractéristiques est accomplie par la méthode de Burg, ensuite, les caractéristiques données par une telle méthode constituent une entrée pour le SAE. Les résultats de ce dernier sont employés dans l'étape d'entraînement et de classification en utilisant le classificateur SVM. Pour valider la performance de l’approche proposée, la base de données de Bonn a été utilisée. Au stade expérimental, trois types de classification ont été étudiés (non-épilptique à Interictal ou Ictal) et Interictal à Ictal. En outre, deux types d'expériences ont été réalisés. (i) les caractéristiques extraites par la méthode de Burg puis le classificateur SVM sans SAE et (ii) les caractéristiques sélectionnées par la méthode de Burg améliorées par SAE. Les résultats obtenus ont clairement démontré l’efficacité de l'approche proposée. Directeur de thèse : AHMED FOITIH Zoubir Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 2590 02-09-566 Version numérique et papier Bibliothèque Centrale Thèse de Doctorat Exclu du prêt Documents numériques
02-09-566.pdfAdobe Acrobat PDF
Titre : Estimation de mouvement d’objets dans une séquence d’images. Type de document : document électronique Auteurs : KERFA Djoudi, Auteur ; BELBACHIR. M. Faouzi, Directeur de thèse Année de publication : 2015 / 2016 Importance : 109 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Signaux et systèmes intelligents Mots-clés : Estimation et compensation de mouvement Mise en correspondance de blocs Codage et compression vidéo H264/AVC, Détection d’objets en mouvement. Résumé : Cette thèse est dédiée à l'estimation du mouvement dans une séquence d'images. Un état de l'art est présenté montrant que les algorithmes BMA (Block Matching Algorithm) sont les plus utilisés pour leur efficacité. C’est ce qui explique l'intérêt donné dans cette thèse à ce type d'algorithmes.
Nous proposons trois nouveaux algorithmes. Le premier algorithme nommé par Étoile Diamant ED effectue la recherche du vecteur de mouvement en 2 étapes. Après une recherche grossière (Schéma Étoile) une recherche plus précise est réalisée grâce au schéma Petit Diamant. Cet algorithme ED a été conçu en prenant en considération une étude statistique que nous avons effectuée sur un corpus de 12 séquences d'images.
Le deuxième algorithme que nous avons nommé par EDS utilise un seuil S qui permet de réduire encore plus la complexité pour la recherche du vecteur mouvement. EDS effectue la recherche que si l'erreur centrale dépasse le seuil S.
La troisième contribution porte sur l'élaboration d'une méthode simple et efficace pour la détection d'objets mobiles.
Pour toutes les méthodes que nous avons élaborées une étude sur de nombreux exemples a été effectuée montrant leur intérêt ainsi que leur efficacité.
Directeur de thèse : BELBACHIR M Faouzi Estimation de mouvement d’objets dans une séquence d’images. [document électronique] / KERFA Djoudi, Auteur ; BELBACHIR. M. Faouzi, Directeur de thèse . - 2015 / 2016 . - 109 p. + CD.
Langues : Français (fre)
Catégories : Electronique:Signaux et systèmes intelligents Mots-clés : Estimation et compensation de mouvement Mise en correspondance de blocs Codage et compression vidéo H264/AVC, Détection d’objets en mouvement. Résumé : Cette thèse est dédiée à l'estimation du mouvement dans une séquence d'images. Un état de l'art est présenté montrant que les algorithmes BMA (Block Matching Algorithm) sont les plus utilisés pour leur efficacité. C’est ce qui explique l'intérêt donné dans cette thèse à ce type d'algorithmes.
Nous proposons trois nouveaux algorithmes. Le premier algorithme nommé par Étoile Diamant ED effectue la recherche du vecteur de mouvement en 2 étapes. Après une recherche grossière (Schéma Étoile) une recherche plus précise est réalisée grâce au schéma Petit Diamant. Cet algorithme ED a été conçu en prenant en considération une étude statistique que nous avons effectuée sur un corpus de 12 séquences d'images.
Le deuxième algorithme que nous avons nommé par EDS utilise un seuil S qui permet de réduire encore plus la complexité pour la recherche du vecteur mouvement. EDS effectue la recherche que si l'erreur centrale dépasse le seuil S.
La troisième contribution porte sur l'élaboration d'une méthode simple et efficace pour la détection d'objets mobiles.
Pour toutes les méthodes que nous avons élaborées une étude sur de nombreux exemples a été effectuée montrant leur intérêt ainsi que leur efficacité.
Directeur de thèse : BELBACHIR M Faouzi Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 2538 02-09-515 Version numérique et papier Bibliothèque Centrale Thèse de Doctorat Exclu du prêt Documents numériques
Estimation de mouvement d’objets dansAdobe Acrobat PDF Implémentation d’un réseau de capteurs sans fil dédié à la localisation et l’identification des objets / CHERIET Mohammed El Amine
Titre : Implémentation d’un réseau de capteurs sans fil dédié à la localisation et l’identification des objets Type de document : document électronique Auteurs : CHERIET Mohammed El Amine, Auteur ; OUSLIM Mohamed, Directeur de thèse Année de publication : 2015 / 2016 Importance : 167 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Signaux et systèmes intelligents Mots-clés : Réseaux de capteurs sans fil Localisation Puissance de signal reçu RSS FreeRTOS.
wireless sensors network Localization Received Signal Strength RSS FreeRTOS.Résumé : De nos jours, la thématique de la localisation a connu un regain d’intérêt, motivé en grande partie par le développement des réseaux de capteurs sans fil. La mise en pratique de ces réseaux dans l'industrie facilite l’étude d’ingénierie et réduit le temps de réalisation. Comme le personnel dans l’industrie travaille dans des zones à risque (raffinerie, station nucléaire etc.), il est motivant de localiser des travailleurs en cas d'urgence. En plus, il est possible d’exploiter les mêmes instruments sans fil installés dans le site comme balises de localisation. Dans ce cas, la technique la plus adaptée est l’utilisation de la puissance du signal reçu RSS (Received Signal Strength), étant économique en énergie et ne nécessitant pas de matériel spécifique, ni la participation des autres nœuds dans le calcul de la position de la cible.
Le travail de recherche traite pratiquement le problème de la localisation d’une cible dans un réseau de capteurs sans fil, avec une implantation pratique en évitant le système de géolocalisation GPS (Global Positioning System), car il n’est pas fiable à l’intérieur des infrastructures.
Dans cette thèse, nous avons expérimenté la technique de la puissance de signal reçu dans différents environnements (à l’intérieur et l’extérieur). En premier temps, nous avons amélioré la localisation à l’extérieur à base de RCSF (Réseau de Capteurs Sans Fil) en utilisant une estimation de distance basée sur des mesures empiriques sur le RSSI (Received Signal Strength Indicator), et un arbre de décision pour le choix des meilleurs nœuds dans le calcul de la position de la cible. Ensuite, nous nous sommes concentrés sur la localisation avec présence d’obstacles (à l’intérieur). Dans laquelle nous avons étudié le comportement du RSSI en fonction de la puissance d’émission radio. Suite à l’implémentation pratique de plusieurs algorithmes basés sur l’empreinte du signal reçu dans notre banc d’essais, nous avons proposé un nouvel algorithme qui minimise le temps de traitement en prenant en considération le déplacement de la cible. A la fin, nous avons développé un système embarqué pour la cible à base d’un noyau temps réel FreeRtos, afin d’effectuer plusieurs taches, localisation à base de RCSF en utilisant le RSSI des nœuds voisin, détection et signalisation d’accident de hauteur, communication des informations de la cible via un RCSF etc.
Nowadays the thematic of localization has seen a renewed interest, motivated largely by the development of wireless sensor networks. The implementation of these networks in industry facilitates the engineering study and reduces the realization time. Because staff in the industry is working in hazardous areas (refineries, nuclear power stations etc.) it is motivating to localize workers in an emergency. Additionally, it is possible to use the same wireless instruments installed in the site as beacons. In this case, the most appropriate technique is to use the Received Signal Strength RSS as it is energy efficient and does not require specific hardware, or involvement of the other nodes in the calculation of the position of the target.
Practically, the research work process treats the problem of localizing a target in a wireless sensors network, by the proposed implementation without using the Global Positioning System (GPS) since this latter is not reliable to be employed within infrastructures.
In this thesis, we have experimented with the technique of Received Signal Strength Indicator (RSSI) in different environments (indoor and outdoor). First, we have improved the outdoor localization based on Wireless Sensor Network (WSN) using a distance estimation based on empirical measures of the RSSI, as well as a decision tree for choosing the best nodes in the calculation of the target position. Then, we focused on the determination of position with the presence of obstacles (indoor) in which we studied the behavior of the RSSI according to the radio transmission power. Following the practical implementation of several algorithms based on the fingerprint of the received signal in our test bed, we have proposed a new algorithm that reduces the processing time taking into account the motion of the target. Finally, we have developed an embedded system to be carried on the target using a real-time kernel FreeRTOS, in order to accomplish various tasks, namely WSN-based localization using the RSSI of neighboring nodes, detection and signaling height accidents, communicating information to the target via WSN etc.
Directeur de thèse : OUSLIM Mohamed Implémentation d’un réseau de capteurs sans fil dédié à la localisation et l’identification des objets [document électronique] / CHERIET Mohammed El Amine, Auteur ; OUSLIM Mohamed, Directeur de thèse . - 2015 / 2016 . - 167 p. + CD.
Langues : Français (fre)
Catégories : Electronique:Signaux et systèmes intelligents Mots-clés : Réseaux de capteurs sans fil Localisation Puissance de signal reçu RSS FreeRTOS.
wireless sensors network Localization Received Signal Strength RSS FreeRTOS.Résumé : De nos jours, la thématique de la localisation a connu un regain d’intérêt, motivé en grande partie par le développement des réseaux de capteurs sans fil. La mise en pratique de ces réseaux dans l'industrie facilite l’étude d’ingénierie et réduit le temps de réalisation. Comme le personnel dans l’industrie travaille dans des zones à risque (raffinerie, station nucléaire etc.), il est motivant de localiser des travailleurs en cas d'urgence. En plus, il est possible d’exploiter les mêmes instruments sans fil installés dans le site comme balises de localisation. Dans ce cas, la technique la plus adaptée est l’utilisation de la puissance du signal reçu RSS (Received Signal Strength), étant économique en énergie et ne nécessitant pas de matériel spécifique, ni la participation des autres nœuds dans le calcul de la position de la cible.
Le travail de recherche traite pratiquement le problème de la localisation d’une cible dans un réseau de capteurs sans fil, avec une implantation pratique en évitant le système de géolocalisation GPS (Global Positioning System), car il n’est pas fiable à l’intérieur des infrastructures.
Dans cette thèse, nous avons expérimenté la technique de la puissance de signal reçu dans différents environnements (à l’intérieur et l’extérieur). En premier temps, nous avons amélioré la localisation à l’extérieur à base de RCSF (Réseau de Capteurs Sans Fil) en utilisant une estimation de distance basée sur des mesures empiriques sur le RSSI (Received Signal Strength Indicator), et un arbre de décision pour le choix des meilleurs nœuds dans le calcul de la position de la cible. Ensuite, nous nous sommes concentrés sur la localisation avec présence d’obstacles (à l’intérieur). Dans laquelle nous avons étudié le comportement du RSSI en fonction de la puissance d’émission radio. Suite à l’implémentation pratique de plusieurs algorithmes basés sur l’empreinte du signal reçu dans notre banc d’essais, nous avons proposé un nouvel algorithme qui minimise le temps de traitement en prenant en considération le déplacement de la cible. A la fin, nous avons développé un système embarqué pour la cible à base d’un noyau temps réel FreeRtos, afin d’effectuer plusieurs taches, localisation à base de RCSF en utilisant le RSSI des nœuds voisin, détection et signalisation d’accident de hauteur, communication des informations de la cible via un RCSF etc.
Nowadays the thematic of localization has seen a renewed interest, motivated largely by the development of wireless sensor networks. The implementation of these networks in industry facilitates the engineering study and reduces the realization time. Because staff in the industry is working in hazardous areas (refineries, nuclear power stations etc.) it is motivating to localize workers in an emergency. Additionally, it is possible to use the same wireless instruments installed in the site as beacons. In this case, the most appropriate technique is to use the Received Signal Strength RSS as it is energy efficient and does not require specific hardware, or involvement of the other nodes in the calculation of the position of the target.
Practically, the research work process treats the problem of localizing a target in a wireless sensors network, by the proposed implementation without using the Global Positioning System (GPS) since this latter is not reliable to be employed within infrastructures.
In this thesis, we have experimented with the technique of Received Signal Strength Indicator (RSSI) in different environments (indoor and outdoor). First, we have improved the outdoor localization based on Wireless Sensor Network (WSN) using a distance estimation based on empirical measures of the RSSI, as well as a decision tree for choosing the best nodes in the calculation of the target position. Then, we focused on the determination of position with the presence of obstacles (indoor) in which we studied the behavior of the RSSI according to the radio transmission power. Following the practical implementation of several algorithms based on the fingerprint of the received signal in our test bed, we have proposed a new algorithm that reduces the processing time taking into account the motion of the target. Finally, we have developed an embedded system to be carried on the target using a real-time kernel FreeRTOS, in order to accomplish various tasks, namely WSN-based localization using the RSSI of neighboring nodes, detection and signaling height accidents, communicating information to the target via WSN etc.
Directeur de thèse : OUSLIM Mohamed Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 2549 02-09-526 Version numérique et papier Bibliothèque Centrale Thèse de Doctorat Exclu du prêt Documents numériques
02-09-526.pdfAdobe Acrobat PDF
Titre : IMPROVEMENT AND IMPLEMENTATION OF A STAR IDENTIFICATION ALGORITHM Type de document : texte imprimé Auteurs : NABI Abderrahim, Auteur Année de publication : 2022-2023 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Signaux et systèmes intelligents Mots-clés : Identification d'étoiles Reconnaissance des Étoiles Optimisation des Bases de Données suiveur stellaire.
Star Identification Star Pattern Recognition Star Database Optimization Star Tracker.Résumé : L'algorithme d'identification des étoiles est reconnu comme le processus le plus critique dans la conception du suiveur stellaire et nécessite la détermination du compromis optimal entre robustesse et efficacité. De nombreux travaux ont été réalisés sur ce domaine pour améliorer la robustesse et aussi pour réduire le temps de traitement et la quantité de mémoire utilisée par l'algorithme.
Les algorithmes d'identification d'étoiles basés sur un motif triangulaire conviennent mieux aux suiveurs stellaires à faible coût, car ils nécessitent moins de densité d'étoiles dans le champ de vision pour fonctionner efficacement. Dans cette thèse, nous proposons une version améliorée de l'algorithme de reconnaissance des formes des étoiles de Liebe en utilisant une approche alternative sur la construction de bases de données et de nouveaux critères de sélection de l'étoile de référence. À cet effet, nous avons développé un programme de simulation de ciel pour évaluer les aspects clés de la performance de l'algorithme, tels que l'utilisation de la mémoire et la robustesse face aux différentes conditions de bruit. Par rapport à l'algorithme original, les résultats obtenus montrent une amélioration sur le taux d'identification global de l'algorithme, plus de robustesse aux situations d'étoiles manquantes et plus grande efficacité aux situations du bruit de magnitude. Pour évaluer les performances de l'algorithme en termes d'utilisation de la mémoire et de temps de traitement, l'algorithme développé est implémenté sur un prototype d'unité de traitement de données (DPU) basé sur le processor Cortex ARM M4. Cette section aborde les principales décisions de conception matérielle et présente l'architecture matérielle de l'Unité de Traitement de Données (DPU). L'algorithme montre un temps d'exécution prometteur avec une base de données intégrée réduite lors de son implémentation sur la plate-forme ARM. Ces résultats mettent en évidence sa pertinence pour les applications en temps réel.
The star identification algorithm is recognised as the most critical process in the design of star tracker and requires the determination of the optimal trade-offs between robustness and efficiency. Many research works have been done in this field to improve the robustness towards noise and also to reduce both processing time and memory usage of the algorithm.
Star identification algorithm based on triangular-pattern are more suitable for low-cost star trackers since they require less star density in the field of view to operate effectively. In this work, we propose a modified star pattern recognition algorithm based on the triangular-based algorithm of “LIEBE”. The main contribution of the proposed work is twofold. First, a new strategy for the selection of star triplets is proposed for database construction. Second, new selection criteria of the reference star are considered for pattern generation process. A sky simulation program is developed to assess the key aspects of the algorithm performance such as memory usage and robustness against different conditions of noise. Compared to the original algorithm, the obtained results show an improvement in the overall identification rate, more robustness towards missing stars, and more efficiency towards magnitude noise. Furthermore, our proposed algorithm shows comparable robustness with the recently proposed triangular algorithms despite their reliance on more accurate camera and a validation process. To assess the algorithm performance in terms of memory usage and processing time, the algorithm is implemented on a prototype of Data Processing Unit (DPU) based on an ARM Cortex-M4 processor. This section covers the major hardware design decisions and presents the hardware architecture of the Data Processing Unit (DPU). When implemented on an ARM platform, the algorithm demonstrates a promising running time, particularly when using a reduced on-board database. These findings highlight its suitability for real-time applications.
Directeur de thèse : AHMED FOITIH Zoubir IMPROVEMENT AND IMPLEMENTATION OF A STAR IDENTIFICATION ALGORITHM [texte imprimé] / NABI Abderrahim, Auteur . - 2022-2023 . - + CD.
Langues : Français (fre)
Catégories : Electronique:Signaux et systèmes intelligents Mots-clés : Identification d'étoiles Reconnaissance des Étoiles Optimisation des Bases de Données suiveur stellaire.
Star Identification Star Pattern Recognition Star Database Optimization Star Tracker.Résumé : L'algorithme d'identification des étoiles est reconnu comme le processus le plus critique dans la conception du suiveur stellaire et nécessite la détermination du compromis optimal entre robustesse et efficacité. De nombreux travaux ont été réalisés sur ce domaine pour améliorer la robustesse et aussi pour réduire le temps de traitement et la quantité de mémoire utilisée par l'algorithme.
Les algorithmes d'identification d'étoiles basés sur un motif triangulaire conviennent mieux aux suiveurs stellaires à faible coût, car ils nécessitent moins de densité d'étoiles dans le champ de vision pour fonctionner efficacement. Dans cette thèse, nous proposons une version améliorée de l'algorithme de reconnaissance des formes des étoiles de Liebe en utilisant une approche alternative sur la construction de bases de données et de nouveaux critères de sélection de l'étoile de référence. À cet effet, nous avons développé un programme de simulation de ciel pour évaluer les aspects clés de la performance de l'algorithme, tels que l'utilisation de la mémoire et la robustesse face aux différentes conditions de bruit. Par rapport à l'algorithme original, les résultats obtenus montrent une amélioration sur le taux d'identification global de l'algorithme, plus de robustesse aux situations d'étoiles manquantes et plus grande efficacité aux situations du bruit de magnitude. Pour évaluer les performances de l'algorithme en termes d'utilisation de la mémoire et de temps de traitement, l'algorithme développé est implémenté sur un prototype d'unité de traitement de données (DPU) basé sur le processor Cortex ARM M4. Cette section aborde les principales décisions de conception matérielle et présente l'architecture matérielle de l'Unité de Traitement de Données (DPU). L'algorithme montre un temps d'exécution prometteur avec une base de données intégrée réduite lors de son implémentation sur la plate-forme ARM. Ces résultats mettent en évidence sa pertinence pour les applications en temps réel.
The star identification algorithm is recognised as the most critical process in the design of star tracker and requires the determination of the optimal trade-offs between robustness and efficiency. Many research works have been done in this field to improve the robustness towards noise and also to reduce both processing time and memory usage of the algorithm.
Star identification algorithm based on triangular-pattern are more suitable for low-cost star trackers since they require less star density in the field of view to operate effectively. In this work, we propose a modified star pattern recognition algorithm based on the triangular-based algorithm of “LIEBE”. The main contribution of the proposed work is twofold. First, a new strategy for the selection of star triplets is proposed for database construction. Second, new selection criteria of the reference star are considered for pattern generation process. A sky simulation program is developed to assess the key aspects of the algorithm performance such as memory usage and robustness against different conditions of noise. Compared to the original algorithm, the obtained results show an improvement in the overall identification rate, more robustness towards missing stars, and more efficiency towards magnitude noise. Furthermore, our proposed algorithm shows comparable robustness with the recently proposed triangular algorithms despite their reliance on more accurate camera and a validation process. To assess the algorithm performance in terms of memory usage and processing time, the algorithm is implemented on a prototype of Data Processing Unit (DPU) based on an ARM Cortex-M4 processor. This section covers the major hardware design decisions and presents the hardware architecture of the Data Processing Unit (DPU). When implemented on an ARM platform, the algorithm demonstrates a promising running time, particularly when using a reduced on-board database. These findings highlight its suitability for real-time applications.
Directeur de thèse : AHMED FOITIH Zoubir Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 9054 02-09-632 Version numérique et papier Bibliothèque Centrale Thèse de Doctorat Exclu du prêt Documents numériques
02-09-632.pdfAdobe Acrobat PDF
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