Prédiction de l'Efficacité Énergétique dans les Clouds Datacenters basée sur le Machine Learning et les Algorithmes Bio-inspirés

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dc.contributor.advisorYAHYAOUY Ali
dc.contributor.authorEL MOTAKI Saloua
dc.date.accessioned2026-09-21T11:21:13Z
dc.date.issued2021
dc.description.cedocSciences et Technologies de l'Information et de la Communication (STIC)
dc.description.collaboratorTAIRI Hamid
dc.description.collaboratorBELLACH Benaissa
dc.description.collaboratorSABER Mohammed
dc.description.collaboratorSABRI My Abdelouahed
dc.description.collaboratorGUALOUS Hamid
dc.description.collaboratorEL BEQQALI Omar
dc.description.collaboratorAU Abdelkamel
dc.description.collaboratorMAHRAZ Mohamed Adnane
dc.description.collaboratorYAHYAOUY Ali
dc.description.laboratoireLaboratoire d’Informatique, Signaux, Automatique et Cognitivisme (LISAC)
dc.identifier.urihttps://toubkal.imist.ma/handle/123456789/37471
dc.language.isofr
dc.publisherFaculté des Sciences - Dhar El Mahraz - Fèsfr_FR
dc.subjectefficacité énergétiquefr_FR
dc.subjectclouds datacentersfr_FR
dc.subjectmachine learningfr_FR
dc.subjectalgorithmes bio-inspirésfr_FR
dc.subjectprédiction énergétiquefr_FR
dc.titlePrédiction de l'Efficacité Énergétique dans les Clouds Datacenters basée sur le Machine Learning et les Algorithmes Bio-inspirésfr_FR

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Faculté des Sciences - Dhar El Mahraz - Fès