ESEO-Tech est le centre de Recherche, Developpement et Innovation de l'ESEO. L'activité de recherche est centrée sur la thématique des systèmes intelligents et communicants, du capteur à la décision.
ESEO-Tech regroupe 4 équipes de recherche : AGE : Automatique et Génie électrique prend appui sur le développement des énergies renouvelables (EnR) dans le paysage de la production d’énergie électrique et travaille au pilotage et à l’optimisation des réseaux électriques intelligents, en partenariat avec l’IREENA – EA 4642, Institut de recherche en Énergie Électrique de Nantes Atlantique. ERIS : L'équipe de Recherche en Informatique et Systèmes s’articule avec un premier axe autour de l'intelligence artificielle pour créer et améliorer des systèmes d'aide à la décision pour les systèmes d'information. Son deuxieme axe s'interesse à l'ingénierie logicielle et en particulier l'ingénierie des modèles en développant des outils de transformation, synchronisation, interprétation ou éxécution de modèles avec un focus particulier sur les systèmes embarqués. L'équipe est partiellement rattachée au LERIA-EA2645 (Laboratoire d’étude et de recherche en informatique de l’Université d’Angers). GSII : Groupe Signal Image et Instrumentation s’intéresse aux domaines du traitement du signal et de l’image et de l’intelligence artificielle pour la mesure, l’instrumentation et le développement de capteurs, sur des applications en géophysique, contrôle non destructif et biomédical, en lien avec le LAUM UMR 6613 –CNRS, le laboratoire d’Acoustique de Le Mans Université. RF-EMC : L'équipe Radio-Fréquences et Compatibilité Électromagnétique travaille à la fois à l’échelle du composant électronique et du système. Elle crée de nouvelles architectures de systèmes et dispositifs de transmission, de récupération/transmission d’énergie électromagnétique et mène des travaux sur la compatibilité électromagnétique : modélisation et caractérisation prédictive des comportements. Ses membres sont associés à l’IETR - Institut d’Electronique et des Technologies du numérique UMR CNRS 6164.
Le laboratoire accueille 35 permanents, dont 27 enseignants-chercheurs, qui élaborent dans leurs domaines respectifs de nouveaux concepts, expérimentent et mènent leurs projets jusqu’à la démonstration en environnement réel. ESEO-Tech accueille également chaque année une trentaine de doctorants et post-doctorants. |
Mots clés
Bandits-Manchots Combinatoires
Autonomous Vehicles
Genetic algorithm
Reliability
UML
Closed-form solution
Near field
Ultrasound
Claudication
Accelerometry
Systèmes embarqués
Capacitors
Metamaterial
Cable shielding
Equations
Symmetry
Machine learning
Action
Peripheral artery disease
Diagnosis
IC
Radio frequency
IEC
Apprentissage par Renforcement
IDM
DPI
Aging
Initial conditions
Optimal command
Big Data
Model transformation
Integrated circuits
Coda Wave Interferometry
Model Driven Engineering
Modeling
Temperature measurement
Calf pain
Nonlinearity
Field-to-trace coupling
Active transformation
Accelerometer
Damage detection
Monitoring
Concrete
Simulation
Instrument
Pathophysiology
Modélisation
Super-Twisting Sliding Mode Control
Optimization
Conducting materials
Structural health monitoring
Immunity
Switching piecewise-constant controller
Bifurcation
Vehicle dynamics
Immunity testing
Transcutaneous oximetry
Prediction
Chaos
Microstrip
MDE
Pins
Machine Learning
Sleep apnea
Accelerométrie
Electromagnetic compatibility
Active Front Steering
Independent chaotic attractors
Classification
Modelling
Field-to-line coupling
Anticontrol of chaos
Calibration
Model-checking
Emission
Interaction
EMC
Mapping
Malai
Malan
Full-wave simulation
Ischemia
OCL
Artefact rejection
Binary sequence
Analytical model
Cardiovascular risk
GTEM cell
Microembolus
Dairy cows
FDTD
Thoracic outlet syndrome
Temperature distribution
Acoustoelasticity
Susceptibility
PCB
Integrated circuit
Integrated circuit modeling
Entropy
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Nathan Fradet, Nicolas Gutowski, Fabien Chhel, Jean-Pierre Briot. Impact of time and note duration tokenizations on deep learning symbolic music modeling. 24th Conference of the International Society for Music Information Retrieval (ISMIR) 2023, Augusto Sarti; Fabio Antonacci; Mark Sandler, Nov 2023, Milano, Italy. pp.89-97, ⟨10.5281/zenodo.10265229⟩. ⟨hal-04147659⟩