GOUVERNANCE ET PILOTAGE STRATEGIQUE
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Guide Examen de la qualité des données-Module 3 Vérification des données et évaluation des systèmes.OMS. 2019
Plan stratégique sous-régional pour la sécurité sanitaire en zone CEMAC.2025-2028
Guide Examen de la qualité des données-Module 2 Examen sur dossier.OMS.2019
Cadre de gouvernance des données et sécurité des informations du système d’informations « Une Santé ».Cameroun.2025
Le Manuel de Gouvernance des Données et de Sécurité des Informations de la plateforme Cameroon One Health Information System (COHIS) constitue un instrument stratégique visant à encadrer la gestion, l’utilisation et la protection des données multisectorielles mobilisées dans le cadre de l’approche Une Seule Santé au Cameroun. Ce document a été élaboré dans un contexte marqué par la nécessité de renforcer la collaboration intersectorielle et de disposer de mécanismes fiables d’intégration, d’analyse et de partage des données pour anticiper et répondre efficacement aux menaces sanitaires à l’interface santé humaine – santé animale – santé végétale – santé environnementale. Ses objectifs…
Guidebook Data quality assurance-Module 3 Site assessment.WHO.2022
Plan national de reponse au choléra.Cameroun.Août-Octobre 2018
Le choléra, maladie diarrhéique à fort potentiel épidémique est en nette recrudescence dans les pays en voie de développement. En effet, les estimations font état de 1,4 milliard de personnes à risque dans les pays endémiques, et chaque année 1,3 à 4 millions de cas de choléra et 21 000 à 143 000 décès dus à la maladie chaque année dans le monde. Ce fléau reste étroitement associé à un accès insuffisant à l’eau potable, l’absence de mesures d’hygiène et d’assainissement. Cette maladie reste à l’échelle mondiale un indicateur de l’absence d’équité et de l’insuffisance du développement. Selon l’OMS, 132…
Mémoire sur L'intelligence artificielle dans le secteur bancaire.KEYCE.Cameroun.2024
The counterfeiting of banknotes is an age-old criminal activity, but modern counterfeiting techniques have made detecting fake banknotes more complex. To address this issue, advanced detection methods, such as the use of deep learning, have been developed. In our study, we explored the application of Convolutional Neural Networks (CNN) to authenticate banknotes. CNNs are particularly effective for image classification tasks, making them suitable for analyzing the visual characteristics of banknotes. We compiled a dataset comprising images of both genuine and counterfeit banknotes. A CNN model was then trained to identify the distinctive features of authentic banknotes compared to counterfeit ones.…
Priorisation des maladies zoonotiques pour l'engagement intersectoriel au Cameroun.2016
Les maladies zoonotiques sont des maladies qui se propagent entre les animaux et les humains. La plupart des maladies humaines infectieuses et environ trois quarts des nouvelles infections émergentes proviennent des animaux. Le Cameroun est particulièrement vulnérable aux effets des maladies zoonotiques car plus de 70 % de la population est impliquée dans l’agriculture à petite échelle, ce qui contribue à environ 20 % du PNB.1
Mémoires sur l'Utilisation de l'intelligence artificielle pour la détection des fraudes bancaire.KEYCE.Cameroun.2023
With the increase in online transactions since the beginning of the COVID-19 pandemic and the rise of e-commerce, fraud in online transactions has become a major concern in the fintech industry. According to various estimates, global losses due to online fraud are projected to reach $6 billion by 2025. This demonstrates the magnitude of the problem faced by financial institutions and users, as the mechanisms used by fraudsters, such as identity theft and the creation of fake websites, are becoming increasingly difficult to detect by traditional detection systems. In this research work, we propose an approach based on the application…
