CoBERT: A Contextual BERT model for recommending employability profiles of information technology students in unstable developing countries

L'adoption d’un réseau internet (WLAN) dans une université est une ressource pour les fondations de l’éducation dans les pays en développement. Malheureusement, le WLAN souffre souvent d'attaques de virus et d'attaques de personnes ou même les étudiants eux-mêmes essaient de briser le réseau. Il y a donc toujours une perte de données dans ces projets éducatifs. Il a été ainsi important de mener cette étude sur la modélisation d’un cadre conceptuel permettant d’évaluer les risques de WLAN des universités. Pour réaliser cette recherche, les auteurs ont fait usage de l’analyse exploratoire des facteurs (EFA) comme technique d’analyse des données. Les auteurs ont constitué un questionnaire d’enquête qui a permis de collecter les données primaires auprès des étudiants et administrateurs réseaux des universités Congolaises. Les données collectées représentent une compilation de 629 réponses. Le résultat de test Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) a été de 0,82 et celui de Bartlett a atteint 0,0 pour la valeur de p et 2578,37 pour 𝑘ℎ𝑖2. Cela étant, les auteurs ont conclu que l’échantillon utilisé pour conduire l’EFA a été adéquat. Au terme de l’EFA, les auteurs ont observé que le niveau de sécurisation et la compétence des administrateurs sont deux facteurs qui permettent d’évaluer les risques d’un WLAN au sein d’une université. Toutefois, après avoir testé la fiabilité de ces facteurs obtenus en utilisant le test Alpha de Cronbach, les auteurs ont conclu que seul le facteur niveau de sécurisation est fiable car sa valeur Alpha a été de 84,05% alors que la compétence des administrateurs n’a atteint que 48,52%.

Section: Population Et éChantillonnageunclassified

Modèle conceptuel d’évaluation des risques des réseaux WLAN des universités

Mpia,

Baelani,

Lofandja

2023

“…We could rotate the images, zoom in or out, crop or even vary the color of the images. These are all common data augmentation techniques (Mpia, et al, 2023). We set then the rotation_range parameter to 10, the width_shift_range parameter to 0.1, height_shift_range was set 0.1, the attribute shear_ range was given the value of 0.15, zoom_range parameter was 0.1, the channel_shift_range was set to 10, and horizontal_flip was set True.…”

Section: Data Augmentationmentioning

confidence: 99%

“…After the two first and the two last Conv2D, we added max pool layers (MaxPool2D) with both set as follows: pool_size = (2,2) and strides = 2. At the end of every MaxPool2D layer, we defined Dropout layers having a rate of 0.4 for all in other to address the overfitting problems (Mpia, et al, 2023).…”

Section: Proposed Cnn Model Architecturementioning

confidence: 99%

Classification of Human Faces with or without Mask Based on the CNN Model in the Context of the COVID-19 Pandemic

Syatsukwa,

Muhambya,

Waziwazi

2022

Even though vision for humans is intuitive, computer vision has been a major problem for several decades. Fortunately, the technological developments of recent years are contributing to the rise of Artificial Intelligence and in particular Deep Learning, which has risen since the 2010s. Human’s face analysis includes a variety of specific problems such as face detection, facial recognition, gender recognition, age estimation to name just the most common. Significant research efforts have been devoted to deep learning problems. The explosion of the Deep Learning paradigm, which determines a dramatic increase in performance, is now well known to the public; therefore, the number of approaches based on deep learning increases impressively. In the current context of the COVID-19 pandemic where wearing a mask is recommended in public places especially, this paper aims to implement a convolutional neural network model capable of classifying faces with or without masks.

“…Sur ce, ils sont obligés de passer aux différents sites (Kambali, Vulamba et Bulengera) afin de consulter les valves. Ceci alourdit le processus de déroulement des activités académiques et ne permet pas à ce que les universités congolaises en général, et l'UAC en particulier puissent atteindre l'objectif quatre de développement durable sur la qualité de l'éducation proposé par les Nations Unies (NU) (Mpia, et al, 2023). Alors qu'avec l'atteinte de l'objectif quatre de NU (Maistry, 2022), les universités de la RDC, en usant des TIC peuvent pallier le problème lié à l'accessibilité des horaires Cela étant, cette étude s'est basée sur la question de recherche qui se formule comme suit : quelle technologie peut-il aider l'UAC à pallier les problèmes liés aux accès à temps réel des horaires des cours ?…”

Section: Introductionunclassified

Application mobile pour consulter les horaires des cours : Vers la numérisation des universités Congolaises

Mutegheki

2022

Cette recherche s’est focalisée sur le développement d’une application mobile permettant aux étudiants de consulter les horaires des cours à temps réel. Il a été question de résoudre le problème lié à l’affichage des horaires des cours qui se fait manuellement et contraint les étudiants de passer physiquement à l’université pour consulter les horaires. Pour atteindre cet objectif, l’auteur a usé de la méthode Two Tracks Unified Process (2TUP) dans la phase analytique et conceptuelle, le framework Flutter combinant le langage de programmation Dart et le Système de Gestion des Bases de Données MySQL ont été également utilisé pour implémenter l’application. Après implémentation, l’auteur a testé son utilisation et a conclu qu’une application mobile de gestion des horaires des cours peut aider les institutions universitaires congolaises à surmonter le problème géographique d’accès à l’horaire.