Matrice d'une application linéaire

relations de parenté (qui est proche de qui). Elle est différente de la classification traditionnelle basée sur les données morphologiques, anatomiques, physiologiques, écologiques… (qui descend de qui). L’évolution des êtres vivants n’est pas linéaire. Il y a rupture et des sauts évolutifs. Pour établir la classification phylogénétique, on utilise des données macroscopiques (morphologiques, anatomiques, embryologiques) et des données moléculaires (chromosomes, protéines, …). I/ Recherche des

d’intégration dans les chromosomes – Yac, chromosomes artificiels Mars 2012 UE GEA Licence L3 La levure au service de la médecine Mars 2012 UE GEA Licence L3 Principe de sélection de transformants : sélection positive • Complémentation d’une souche réceptrice auxotrophe • Si pas de souche réceptrice auxotrophe, utilisation de marqueurs dominants. Mars 2012 UE GEA Licence L3 Mars 2012 UE GEA Licence L3 Un cas particulier bien utile : sélection positive de mutants du gène

MULGREW, "Digital Signal Processing, concepts and applications", Palgrave MacMillan, 2003 Alan OPPENHEIM, A. SCHAFER, "Discrete-time Signal Processing", PRENTICE HALL, 1999 Alan OPPENHEIM, A. WILLSKY, "Signals and Systems", PRENTICE HALL, 1997 J. Mc CLELLAN, "DSP First, A multimedia approach", PRENTICE HALL, 1999 François de COULON, "Théorie et traitement des signaux", DUNOD, 1984 Murat KUNT, "Traitement Numérique des signaux", 1981 Applications ou pour aller plus loin : J. MARS, J.-L. LACOUME

couleur ...........................................................................................13 I.7.2.Descripteurs texturaux .....................................................................................................14 I.7.2.1.Les matrices de co-occurrences ................................................................................14 I.7.2.2. Filtres de Gabor .......................................................................................................14 I.7.3.Descripteurs

OBJECTIFS DE LA FONCTION PRODUCTION II. PROCESSUS ET POLITIQUES DE PRODUCTION III. CONTROLE DE LA QUALITE DE PRODUCTION Section ii : l’optimisation de la production I. L’ ORDONNANCEMENT DE LA PRODUCTION : LA METHODE PERT I I. LA PROGRAMMATION LINEAIRE Iii. Calcul et analyse des coûts Références Bibliographiques 1- INTRODUCTION A LA GESTION , ISABELLE CALMA , JORDAN HAMELIN , JEAN -PHILIPPE LAFONTAINE ET AL . COLLECTION : GESTION SUP , DUNOD 2007 - 2 EME EDITION 2- Organisation et gestion

Le problème du flot maximum Plan 1 Le problème du flot maximum Formulation et propriétés Algorithme de Ford et Fulkerson Algorithme d’Edmonds et Karp Applications Introduction à l’optimisation discrète Le problème du flot maximum Formulation et propriétés Algorithme de Ford et Fulkerson Algorithme d’Edmonds et Karp Applications Définitions Soit G = (V , A) un graphe orienté. Pour tout sommet v ∈ V , on note δ + (v ) l’ensemble des arcs sortant en v , δ − (v ) l’ensemble des arcs

BINSE Responsable de production Paturle Composites 1. Caractéristiques générales des procédés de pultrusion............... 2. Techniques de fabrication des composites à matrice thermodurcissable................................................................ — 3 3. Pultrusion des composites à matrice thermoplastique ................ — 5 4. Description des constituants ............................................................... — 6 5. Mise en œuvre

variables continues, i.e. qui peuvent prendre n’importe quelle valeur à l’intérieur d’un intervalle donné. Pour ces modèles linéaires, l’utilisation de l’algorithme du simplexe permet une résolution très efficace, ce qui en fait un outil très utilisé dans l’industrie et le monde des affaires. Les modèles présentés ici ne forment, en aucun cas, une énumération exhaustive des modèles linéaires en variables continues. Il s’agit uniquement d’un aperçu restreint de l’apport de ces modèles dans les mondes industriel

médias numériques; • de comprendre et de formuler de façon autonome des problématiques issues de situations ou de connaissances relatives à son domaine; • d'acquérir une formation de chercheuse ou de chercheur; • de devenir apte à assumer, d'une façon autonome, la responsabilité d'activités de recherche; • de contribuer à l’avancement des connaissances dans son domaine de recherche; • de développer sa capacité de bien communiquer les résultats de ses travaux. ADMISSION Conditions générales

establish a scoring method. The scoring function obtained is preferment in the credit risk management. Keys words: Credit risk - Scoring method – Discriminate analysis 1 Introduction générale Plusieurs types de risques peuvent affecter la survie d’une banque. Parmi ces risques, on trouve notamment le risque de marché, d’option, de crédit, opérationnel, etc. Le risque de crédit, appelé également risque de contrepartie, est le risque le plus répandu. S’il existe plusieurs types de risques de crédit