Exemple de Projet touristique dans la région de Safi

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Un exemple d'un mini projet touristique pour étudiants nommé Artiza, qui a était fait dans le cadre du rapprochement des étudiants de l'institut supérieur international de tourisme de Tanger (ISITT) de leurs domaines, et de les mener à faire des enquêtes, des recherches et faire des réflexions afin d'une meilleure futur intégration professionnelle N:B: il existe aussi une version du projet en italien

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Le touriste, toujours plus nomade, exige d’avoir la possibilité de se connecter de façon permanente, et de disposer de services utiles et à valeur ajoutée. L'accès à Internet via un terminal mobile progresse chaque jour, notamment pour s'informer avant le départ, faciliter ses déplacements ou optimiser sa consommation in situ. Cette rapide présentation propose un état des lieux des services mobiles à destination des touristes internationaux. Il dresse un inventaire des applications disponibles et des usages sur 12 marchés internationaux : l’Allemagne, la Belgique, le Brésil, les Pays-Bas, le Royaume-Uni, la Chine, les Etats-Unis, l’Italie, le Japon, l’Espagne, la Russie et les Emirats arabes unis.

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La localisation et la navigation personnelles sont devenues un domaine d'envergure dans une société de mobilité. Les zones urbaines et, en particulier, les espaces fermés représentent les zones les plus exigeantes pour la navigation personnelle. Des problèmes comme la réception des signaux satellitaires rendent le positionnement impossible à l'intérieur d'un bâtiment. Parallèlement, les infrastructures de télécommunications sont en développement croissant, toutefois le positionnement basé sur ces systèmes sans fils, n'assurent pas la précision nécessaire en localisation et n'offrent pas une couverture complète. Ce projet permit le développement d'un système intelligent de positionnement et de navigation minimisant la consommation énergétique. L'approche présentée ici est basée sur l'utilisation des réseaux locaux, sur l'utilisation des mesures du déplacement de personnes par des capteurs inertiels et sur le contenu d'une base de données géographique qui représente les plans de circulation dans les espaces fermés. En utilisant cet ensemble d'information, on a développé une méthodologie, basée sur l'interaction des données, pour assurer un processus de positionnement et de navigation able.

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This project entitled "Deep Learning : Application to the Recognition of Multiple Class Objects on Images and Videos" is conducted as part of the preparation of the Basic Degree in Mathematics and Computer Science (SMI) at the Faculty of Science Agadir FSA of Ibn Zohr University UIZ for the academic year 2018/2019. In order to achieve the main objective of our project : " Recognition of multiple class objects on images and videos", we used algorithms from machine learning and deep learning (MLP, CNN ... ), that led to a revolution in Artificial Intelligence. In particular, those methods were successfully used for the classification of objects in images and videos. These algorithms outperform traditional formal methods by their performances and succeeded in creating a system that simulates the working of human brain.

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