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Séance de cours

Analyse des déversements de pétrole

Dans cours

CS-119(h): Information, calcul, communication

L'objectif de ce cours est d'initier les étudiants à la pensée algorithmique, de les familiariser avec les fondamentaux de l'informatique et des communications et de développer une première compétence en programmation avec le langage Python. ...

Description

Cette séance de cours porte sur l'analyse de divers événements liés aux déversements d'hydrocarbures dans le monde entier, y compris des détails tels que l'emplacement, la date et le tonnage des déversements d'hydrocarbures. L'instructeur démontre comment créer une classe Python pour représenter les événements de déversements d'hydrocarbures et fournit des exemples d'incidents particuliers.

Enseignant·e·s (3)

Mirjana Stojilovic

Mirjana Stojilović received the Dipl. Ing. and Ph.D. degrees from the School of Electrical Engineering, University of Belgrade, in 2006 and 2013, respectively. From 2010 to 2013, she was collaborating with the Processor Architecture Laboratory at EPFL, visiting periodically as a Guest Researcher. From 2013 to 2016, she was working at the University of Applied Sciences Western Switzerland as a senior researcher, and at EPFL as a lecturer. She joined Parallel Systems Architecture Lab at EPFL in October 2016. Mirjana's main research interests include electronic design automation, reconfigurable computing, electromagnetic-compatibility and signal-integrity issues, and hardware security. Mirjana Stojilović serves on the program committee of the FPGA, FPL, and FCCM conferences and as a reviewer for IEEE TCAD, TVLSI, TC, TEMC, IEEE Access and ACM TRETS. She received the Best Paper Award at 2016 International Symposium on Electromagnetic Compatibility (EMC Europe 2016), Young Scientist Award at 33rd International Conference on Lightning Protection (ICLP2016), and the Young Author Best Paper Award at the 20th Telecommunication Forum in Belgrade (TELFOR 2012). In 2015, the EPFL School of Computer and Communication Sciences (IC) presented her with the Teaching Award.

Olivier Lévêque

Olivier Lévêque est né en Suisse en 1971. Il a reçu le diplôme d'ingénieur-physicien de l'EPFL en 1995 et obtenu le doctorat au Département de Mathématiques de l'EPFL en 2001. Depuis lors, il travaille au Laboratoire de Théorie de l'Information à l' EPFL. Il a passé l'année académique 2006-2007 au Département d'Electricité de l'Université de Stanford, où il a été nommé chargé de cours. Ses domaines d'intérêt comprennent la théorie de l'information, les matrices aléatoires et les équations aux dérivées partielles stochastiques.

Jean-Philippe Pellet

Source officielle

Concepts associés (11)

Python (langage)

Python (prononcé ) est un langage de programmation interprété, multiparadigme et multiplateformes. Il favorise la programmation impérative structurée, fonctionnelle et orientée objet. Il est doté d'un typage dynamique fort, d'une gestion automatique de la mémoire par ramasse-miettes et d'un système de gestion d'exceptions ; il est ainsi similaire à Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk et Tcl.

History of Python

Python (programming language) The programming language Python was conceived in the late 1980s, and its implementation was started in December 1989 by Guido van Rossum at CWI in the Netherlands as a successor to ABC capable of exception handling and interfacing with the Amoeba operating system. Van Rossum is Python's principal author, and his continuing central role in deciding the direction of Python is reflected in the title given to him by the Python community, Benevolent Dictator for Life (BDFL).

Python syntax and semantics

The syntax of the Python programming language is the set of rules that defines how a Python program will be written and interpreted (by both the runtime system and by human readers). The Python language has many similarities to Perl, C, and Java. However, there are some definite differences between the languages. It supports multiple programming paradigms, including structured, object-oriented programming, and functional programming, and boasts a dynamic type system and automatic memory management.

Catastrophe

Le terme catastrophe désigne les effets dommageables d'un phénomène brutal, durable ou intense, d'origine naturelle ou humaine. Il vient du grec ancien , « bouleversement, ruine ». Les conséquences de la catastrophe – le fait catastrophique – sont dans la fracture de la continuité organisée et du confort acquis. On distingue tout particulièrement les situations incluant pertes humaines et destructions à grande échelle. La singularité et l'ampleur du désastre que provoquent les grandes catastrophes affectent les esprits des populations concernées.

Science de l'environnement

La science de l'environnement ou science environnementale est une discipline qui intègre les sciences physiques et biologiques telles la physique, la chimie (la biochimie et la chimie de l'environnement), la biologie, l'écologie, la pédologie, la géologie, la géomorphologie, la géographie, la climatologie, l'écologie rétrospective, l'histoire environnementale, etc. afin de mener l'étude de l'environnement.

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Séances de cours associées (32)

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Listes de Python : Manipulation et Compréhension

Couvre la manipulation et la compréhension de la liste Python, mettant l'accent sur la représentation de la mémoire et la mutabilité.

Recap Python: Modules et Objets

Couvre les modules Python, les objets et les conteneurs de données comme les listes et les tableaux NumPy.

Analyse de la production d'intrants multirégionaux: EXIOBASE 3

Couvre le calcul d'Economy-Wide Material Flow Analysis pour la Suisse à l'aide d'EXIOBASE 3.

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