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Dans un deuxième temps une base de connaissances pour les bâtiments/logements et les contraintes d'accessibilité sera conçue. La troisième étape vise à traduire les règles obtenues dans la 1e étape dans un langage formel (e. SHACL) et les appliquer à la base de connaissance de l'étape 2. Ainsi, le contenu de la base pourra être classé selon les règles et les points de non-conformité identifiés. L’entreprise familiale, un modèle de résilience en temps decrise - France edition. Pour faciliter l'interaction et l'ajout de nouvelles règles, une 4e étape vise à implémenter la base de connaissances sur un magasin de triplets et permettre son interrogation via des requêtes (adaptées à partir des règles). Le traitement de ces requêtes pourra être optimisé. L'approche devra être extensible pour permettre l'ajout de nouvelles contraintes ou de nouvelles connaissances. Profil du candidat: Les candidats doivent avoir un bon niveau en français et/ou en anglais (niveau min. C1). Les candidats doivent avoir un intérêt pour la recherche, un solide bagage scientifique, des compétences en programmation.

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Réf. 210220097 - publié le 27 mai 2022 M'alerter sur les offres Signaler un abus Informations générales Domaine de formation Administration, secrétariat (Droit) - Paramédical, soins personnels (Pharmacie) Niveau d'études Bac +5 et plus Missions Sanofi vous propose une offre en alternance dans les secteurs Administration, secrétariat (Droit) - Paramédical, soins personnels (Pharmacie) à Compiègne (60). Compiègne R2642572 SANOFI a pour ambition d'être un Leader Mondial et intégré de la Santé, centré sur les besoins des patients. Rejoignez SANOFI et prenez part à notre ambition: protéger la santé, apporter l'espoir et améliorer la qualité de vie des sept milliards de personnes dans le monde. Grâce à un environnement dynamique et diversifié, nous vous offrons des opportunités de développer vos compétences, réaliser vos objectifs et apporter votre contribution à des innovations capitales en matière de santé. Un alternant – Chargé d’assurance qualité affaires réglementaires (H/F) - Sanofi - Compiègne (60) - Alternance étudiants avec l'Etudiant.fr. Dans ce contexte, Opella Healthcare International recherche: UN ALTERNANT – CHARGE D'ASSURANCE QUALITE AFFAIRES REGLEMENTAIRES (H/F) Site de Compiègne (60) Descriptif de la mission: Au sein du service Assurance Qualité Affaires Réglementaires de Opella Healthcare International et en lien avec votre tuteur, votre rôle consistera à participer aux différentes missions d'un chargé d'affaires technico-réglementaires avec un projet principal sur la conformité réglementaire.

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Grâce à cette représentation orientée objet, l'IFC permet d'identifier de manière unique chaque élément au sein d'une maquette numérique donné par un identifiant global (appelé GUID pour Globally Unique IDentifier) et d'associer les éléments les uns aux autres sous la forme d'un graphe. Le modèle IFC a l'ambition de couvrir tout le cycle de vie. Par conséquent il est très riche afin de pouvoir s'adapter à l'évolution et permettre l'enrichissement des informations échangées. Il a été adapté en langage ontologie sous la forme d'ifcOWL [1]. Fiche d entreprise modèle réglementaire garde corps. Toutefois, les différents processus pouvant être implémentés sur la base de ces normes dépendent encore grandement d'opérateurs humains. De plus, les différentes évolutions subies par le modèle IFC n'ont pas aidé à le rendre plus compréhensible ni à faciliter sa manipulation par les professionnels du domaine. Par rapport à cela, plusieurs publications scientifiques ont démontré les avantages apportés par les technologies dites du "Web sémantique", pour la vérification de maquettes numériques notamment en termes d'accessibilité [2][3].

Sujet: Les recherches menées au sein de cette thèse vont adresser et combiner les deux axes de l'Intelligence Artificielle: d'une part des approches statistiques [4] e. apprentissage non-supervisé à partir de corpus de textes réglementaires, et, d'autre part, des approches symboliques [5] e. Fiche d entreprise moodle reglementaire la. création de règles logiques permettant d'identifier des éventuels non-respects de conformité par rapport à une maquette numérique de logement. Cette thèse vise à proposer, formaliser, spécifier puis implémenter une approche permettant une interprétation cohérente, complète et sémantique d'un bâtiment et/ou d'un logement par rapport à la réglementation existante en termes d'accessibilité et handicap. Plus particulièrement, il s'agit d'étudier comment les textes législatifs peuvent être adaptés sous forme de règles logiques pouvant être utilisées pour vérifier si d'éventuelles non-conformités sont présentés dans des maquettes numériques de bâtiments et/ou de logements. Une première étape vise à extraire des textes réglementaires des règles semi-formelles, en utilisant des algorithmes type machine learning.

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