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ACM INSAT CPC takes on the ACPC!

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ACM ACPC: have you ever heard of it?

Two teams from our INSAT took off this morning for Sharm El Sheikh to participate in this year’s edition.

The Arab Collegiate Programming Contest (ACPC) is a regional qualifying round for the International Collegiate Programming Contest (ICPC), which is organized and conducted yearly by the Association of Computing Machinery (ACM).

The contest is a multi-tiered competition among teams of university students. And it’s an opportunity for them to demonstrate and sharpen their problem solving skills.

The two teams are:

“Beans greens potatoes tomatoes”:  

  • Nadhem Maaloul -GL3
  • Ahmed Ben Neji  -GL3
  • Yassine Borchani -GL3

“270 Bytes”:

  • Miras Ayed -GL3
  • Marouen Sfar Gandoura  -GL3
  • Oussama Gastli -GL3

And their Coach: Mr. Aymen Sellaouti.

 

These are the people who will be representing INSAT for the first time in the ACM ACPC 2017 in Sharm El Sheikh (Egypt) from 24 to 28 November.

After some serious efforts and hard work, they’ve won the INSAT collegiate programming contest and made it through the national finals: the Tunisian Collegiate Programming Contest (TCPC); which was held in Sup’Com in March 2017. They got qualified for the regionals in hope of reaching the international ICPC; the reason for which the ACM INSAT CPC club was founded.  And since then they’ve been practicing and building strong teams by hosting weekly training courses and many online contests and some Hubs to improve their competitive programming skills.

Finally their efforts are paying off!

We should be proud of our fellow “INSATians” and wish them best of luck and hope they make it to the top!

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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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