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Sarra LASLEDJ ( MEHAMEL)

En résumé

De Novembre 2021 à Aujourdhui Projets Personnels

Distributed Federated learning and Edge provisioning of devices.
Environnement Technique :
IPFS, BlockChain, Python

De Avril 2017 à Novembre 2020 CNAM Paris
Fonction : PhD en informatique
Missions :
Une nouvelle stratégie de mise en cache sensible à lénergie utilisant la logique floue en s'appuyant sur une implémentation matérielle utilisant Field-Programmable Gate Array (FPGA) en tant qu'architecture informatique alternative qui réduit les besoins énergétiques globaux.
Un nouveau système de mise en cache basé sur l'apprentissage du renforcement. Cela se fait en modifiant l'apprentissage traditionnel du renforcement et utiliser les résultats extraits des interactions du système de mise en cache floue où l'objectif est de mettre en cache le contenu de manière optimale.
Simulation des stratégies de mise en cache qui clarifie le gain de la stratégie proposée par rapport aux stratégies existantes dans lenvironnement ICN/MEC.

Environnement Technique :
Matlab, VHDL, typescript, Angular, NodeJs, Python, Git.

2013 2016 Algérie Master en réseaux et multimédia

Conception et réalisation dune application Data Mining
Nouveau mécanisme de sécurité qui est une extension d'OLSR (Optimized Link State Routing Protocol), appelé CRY-OLSR. Ce nouveau mécanisme est basé sur une cryptographie asymétrique qui permet l'identification et ensuite l'isolement de nœuds malveillants dans le réseau
Environnement Technique :
Java, C++

2010 2013 Algérie Licence en Informatique

Développement dune application de chat en temps réel
Environnement Technique :
Java

Entreprises

Pas d'entreprise renseignée

Formations

  • CNAM

    Paris (75000) 2016 - 2020 • A novel energy-aware caching strategy using fuzzy logic by relying on a hardware implementation using Field-Programmable
    Gate Array (FPGA) as an alternative computational architecture that cuts overall energy requirements.
    • A novel reinforcement learning-based caching system. This is done by modifying the traditional reinforcement learning
    algorithm and use the results extracted from fuzzy caching system interactions, referred to as source entries. This prior
    information with reinforcement learning techniques are incorporated where the goal is to optimally cache the contents.
    • caching strategies simulation that clarifies the gain of the proposed strategy against the existing ones in ICN/MEC based
    environment.

  • Université

    2013 - 2015 • realisation and conception of data mining application.
    • A security mechanism that is an extension of OLSR ((Optimized Link State Routing Protocol)), called CRY-OLSR. This new
    mechanism is based on an asymmetric cryptographic that allows the identification and then the isolation of malicious nodes in
    the network. The simulation results, using OPNET simulator, show the effectiveness of the mechanism.

  • Université

    2010 - 2013 • development of a real-time Chat application

Réseau

Pas de contact professionnel

Annuaire des membres :