Campagne 2024 https://theses.doctorat-bretagneloire.fr/mastic/campagne-2024 https://theses.doctorat-bretagneloire.fr/logo.png Campagne 2024 Estimation et prédiction des flux énergétiques dans des systèmes contraints en vue d’une commande supervisée La Hiéarchie de Calculabilité des Abstractions de Diffusion de Messages Intégration des coûts environnementaux dans la modélisation des processus métiers Caractéristiques perceptuelles pour l'évaluation des expressions faciales d’humains et méta-humains Vers des Modèles Graphiques d'Événements soutenables et explicables pour apprendre et raisonner à partir de séquences d'événements Vérification de propriétés dynamiques pour une famille de modèles hybrides. Application au contrôle des épidémies Développement de schémas numériques pour simuler des mouvements collectifs auto-organisés Analyse de trajectoires sémantiques dans un environnement fermé pour la compréhension des mouvements des visiteurs dans un musée Dynamique de l'équation de Schrödinger en géométrie sous-riemannienne Réseaux de neurones sur graphes, apprentissage profond guidé par des connaissances a priori et entropie pour l'analyse d'images utilisant des informations structurelles multivues : application à l'imagerie médicale et aux lésions cérébrales précoces Dynamique de Reeb en dimension trois : livres brisés et cas Morse-Bott Application de la théorie des faisceaux à la géométrie symplectique Homologie de Khovanov et surfaces exotiques non-compactes Modélisation bayésienne sous contraintes de monotonie appliquée à des données de géochronologie à haute résolution. Modélisation numérique et optimisation du coupleur magnétique pour des systèmes de recharge par induction à forte puissance IA embarquée sur phénomobile IA embarquée sur bâton connecté pour le phénotypage des plantes Q-courbure et singularités coniques Analyse de phénomènes oscillants Régression quantile extrême en grande dimension 1 2 17 éléments suivants »
Estimation et prédiction des flux énergétiques dans des systèmes contraints en vue d’une commande supervisée
Vers des Modèles Graphiques d'Événements soutenables et explicables pour apprendre et raisonner à partir de séquences d'événements
Vérification de propriétés dynamiques pour une famille de modèles hybrides. Application au contrôle des épidémies
Analyse de trajectoires sémantiques dans un environnement fermé pour la compréhension des mouvements des visiteurs dans un musée
Réseaux de neurones sur graphes, apprentissage profond guidé par des connaissances a priori et entropie pour l'analyse d'images utilisant des informations structurelles multivues : application à l'imagerie médicale et aux lésions cérébrales précoces
Modélisation bayésienne sous contraintes de monotonie appliquée à des données de géochronologie à haute résolution.
Modélisation numérique et optimisation du coupleur magnétique pour des systèmes de recharge par induction à forte puissance