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Coup de cœur de la semaine : Mashup musical des feuilletons tunisiens !

Sami Mnassri

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Il est seulement mardi et vous manquez déjà de motivation pour terminer (commencer) la semaine? Ou vous cherchez simplement de nouveaux ajouts à votre playlist?
Vous êtes au bon endroit! Faites de la place à cette reprise originale qui rend hommage à la musique tunisienne.

Un jeune duo s’est amusé à reprendre la musique de générique de 7 feuilletons tunisiens dont quelques uns datent de 2007. Le résultat? Un fabuleux mashup de moins de cinq minutes et une performance incroyable qui fait remonter certains souvenirs.

 

La vidéo, réalisée par Tunisian Live Session, tournée à l’espace ‘Le Majestic – Centre Culturel Nord‘ à Bizerte, met en scène la voix sublime de Ahmed Hassen accompagnée par la Guitare de Ghassen Ben Hadj Amor.

 

Découvrez ci-dessous la liste des 7 génériques repris par les deux artistes :

1. ‘Sayd Errim‘, Ramadan 2008.

2. ‘Njoum Ellil‘, Ramadan 2009 jusqu’au Ramadan 2011.

3. ‘Liali El Bidh‘, Ramadan 2007.

4. ‘Pour les beaux yeux de Catherine‘, Ramadan 2012.

5. ‘Naouret El Hawa‘, Ramadan 2014.

6. ‘El M’nara‘, Ramadan 2017.

7. ‘Bin Ethenaya‘, Ramadan 2008.

 

Un mashup très réussi qu’on ne peut que vivement recommander, et du talent qu’on ne peut que saluer !

 

 

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Développée à l’INSAT, une plateforme détecte le COVID-19 par intelligence artificielle

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La guerre contre Covid-19 continue mais cette fois, depuis les laboratoires informatiques où une équipe d’étudiants de l’INSAT, sous la direction du professeur Mustapha Hamdi, dans le cadre d’une coopération académique avec IBM ont réussi à développer un outil de détection qui pourra alléger considérablement la tâche aux médecins tout en assurant des résultats fiables.

Cet outil, basé sur l’intelligence artificielle par apprentissage, consiste en une plateforme qui permet d’analyser les images RX des personnes en question afin de détecter et décrypter les signatures présentes chez les personnes atteintes.

Des recherches ont montré que le virus SARS-CoV-2 laisse une signature bien particulière chez les personnes atteintes détectable par imagerie RX, cependant leur détection est délicate et nécessite l’intervention des experts en radiologie. Certes, cette méthode est moins limitante que les tests effectués au laboratoire de virologie mais reste coûteuse en terme de temps et c’est là où la solution proposée se montre efficace.

En l’alimentant  par des images RX des personnes atteintes (test positif) du virus et des personnes non atteintes (test négatif), le système apprend à identifier les signatures permettant ainsi de développer une expertise dans l’examen et le tri des images radio en une durée réduite.

Les algorithmes proposés ont montré des résultats prometteurs avec un taux d’exactitude de 92% en un temps record.

La plateforme est actuellement en ligne offrant ainsi aux hôpitaux un outil de détection rapide et économique.

Ecrit par Meriam Gaied.

 

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