Biopharmacie et pharmacocinétique appliquée
Mr AEK Benhelima
Mr AEK Benhelima
La Business Intelligence (BI), aussi appelée informatique décisionnelle en français, est un ensemble de technologies, d'outils et de processus qui permettent aux entreprises de collecter, organiser et analyser des données pour aider à la prise de décision. Son objectif est de transformer des données brutes en informations exploitables, présentées sous forme de tableaux de bord et de rapports, pour donner aux décideurs une vue d'ensemble de l'activité de l'entreprise afin d'en améliorer les performances.
This course provides a comprehensive introduction to cell communication and signaling pathways, focusing on the molecular mechanisms by which cells perceive, process, and respond to internal and external signals. Emphasis is placed on the role of signaling pathways in the regulation of cellular functions and their involvement in physiological and pathophysiological processes. The course also explores key pharmacological strategies used to modulate signaling pathways for the treatment of human diseases.
The Cellular and Functional Biochemistry course examines the molecular components and chemical processes that occur within cells to provide a comprehensive understanding of their functional organization. It addresses the structure and function of major biomolecules (proteins, lipids, carbohydrates, and nucleic acids), cellular compartmentalization, membrane function, and intracellular signal transduction. This course is intended for third-year undergraduate students in biochemistry. Its main objective is to establish a strong conceptual link between molecular chemistry, cellular mechanisms, and physiological functions.
The course targets the improvement of students’ knowledge of the
English language and the building of their understanding of British and
American heritages
Objectifs de l’enseignement:
Il s’agit de perfectionner les connaissances des étudiants dans le domaine de la CFAO. A la fin du semestre, l’étudiant devra acquérir les compétences suivantes :
· Modélisation des pièces de formes complexes(moules,matrices,…).
· Simulation du processus d’usinage.
· Interprétation et vérification du programme d’usinage généré automatiquement. Durant les séances deTP, l’étudiant devra maîtriser un logiciel de CFAO pour concevoir despiècesetdesassemblagescomplexesainsiquepoursimulerl’usinagedespiècesconçues.Siles moyens existants le permettent, l’étudiant doit passer à l’atelier pour exécuter le programme généré sur une machine-outil à commande numérique (MOCN).
Connaissances préalables recommandées:
Mathématiques, DAO, Notions de CAO et fabrication mécanique(usinage conventionnel).
Contenudelamatière:
Chapitre1.Généralités: (3 Semaines)
Système de CAO et modélisation des courbes, des surfaces et des solides.
Chapitre2 .Les (MOCN) (1Semaine)
Introduction, principaux organes, domaines d’utilisation, axes normalisés, origines, asservissement d’un axe, différentes architectures des MOCN.
Chapitre 3. Programmation des MOCN : (5 Semaines) Description des différentes méthodes de programmation: Programmation manuelle, assistée et automatique.
Programmation ISO: Introduction, structure d’un programme CN, principales fonctions préparatoires, principales fonctions auxiliaires, paramètres de coupe, cycles prédéfinis, exemples.
Chapitre 4. Logicielde FAO: (4 Semaines)
Utilisation du logiciel FAO (exemple CamWorks, Mastercam ou autres), génération et simulation de la trajectoire de l'outil, génération du fichier en langages G code et transmission à la machine.
Chapitre 5. Notions sur le prototypage rapide et l’impression 3d (2 Semaines)
Les séances de TP: devront avoir lieu dans une salle équipée de micro-ordinateurs sur lesquels est installé soit un logiciel de CFAO, soit un logiciel de CAO et un autre de FAO
This course builds on previous knowledge of algorithms and data structures, focusing on more advanced techniques and complex data structures for efficient problem solving.
Master advanced data structures and their implementation.
Understand and apply algorithm design paradigms for complex problems.
Analyze algorithm efficiency and optimize code performance.
Solve real-world problems using appropriate data structures and algorithms.
Advanced Data Structures
Algorithm Design Techniques
Sorting and Searching Algorithms
Graph Algorithms
Complexity Analysis
Practical Applications