Fully Convolutional Neural Networks for Seismic Time Series Analysis in the Big Data Context

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dc.contributor.advisorMohammed Majid HIMMI, Abdelhak MAHMOUDI
dc.contributor.authorYouness CHOUBIK
dc.date.accessioned2024-04-24T10:11:49Z
dc.date.accessioned2026-01-24T08:39:32Z
dc.date.available2024-04-24T10:11:49Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractSTA/LTA est l’algorithme le plus couramment utilisé pour la détection des tremblements de terre. Étant donné que les algorithmes de détection automatique impliquent fréquemment des erreurs cruciales. Dans cette thèse, nous avons implémenté l’algorithme de déclenchement STA/LTA en utilisant Hadoop MapReduce. Cette implémentation nous a permis de connaître son efficacité dans ce type de tâches ainsi que d’accélérer le processus de détection en réduisant le temps de traitement.
dc.description.laboratoireEquipe Informatique, Mathématique Appliquée, Intelligence Artificielle/Reconnaissance de Formes
dc.identifier.urihttps://toubkal.imist.ma/handle/123456789/33455
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.83129/toubkal-14839
dc.language.isoeng
dc.publisherFaculté des Sciences de Rabatfr_FR
dc.subjectIntelligence Artificiellefr_FR
dc.subjectDeep Learningfr_FR
dc.subjectBig Datafr_FR
dc.subjectTime Seriesfr_FR
dc.subjectDétection de Séismefr_FR
dc.subject.otherSciences de l'ingénieur
dc.titleFully Convolutional Neural Networks for Seismic Time Series Analysis in the Big Data Contextfr_FR
dc.title.alternativeRéseaux de neurones entièrement convolutifs pour l'analyse de séries chronologiques sismiques dans le contexte du Big Datafr_FR

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