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
Anticontrol of chaos
IEC
Initial conditions
Accelerometer
Binary sequence
Entropy
Action
Acoustoelasticity
FDTD
Bandits-Manchots Combinatoires
Aging
Symmetry
Temperature measurement
Integrated circuit
Calf pain
Optimal command
Integrated circuit modeling
Accelerométrie
Active transformation
Cable shielding
Machine Learning
Systèmes embarqués
GTEM cell
Machine learning
EMC
Malai
Cardiovascular risk
Bifurcation
Simulation
Modeling
Radio frequency
Microembolus
Classification
Diagnosis
Sleep apnea
Susceptibility
Transcutaneous oximetry
Independent chaotic attractors
Modélisation
Claudication
Damage detection
OCL
Modelling
Field-to-trace coupling
Concrete
Vehicle dynamics
Prediction
Near field
Structural health monitoring
Electromagnetic compatibility
Coda Wave Interferometry
Model transformation
IDM
DPI
Full-wave simulation
MDE
Monitoring
Analytical model
Dairy cows
Equations
Capacitors
Ischemia
Accelerometry
Model Driven Engineering
Active Front Steering
Autonomous Vehicles
Metamaterial
Interaction
Thoracic outlet syndrome
UML
Calibration
Integrated circuits
Super-Twisting Sliding Mode Control
IC
Chaos
Immunity
Malan
Immunity testing
Genetic algorithm
Instrument
Optimization
Reliability
Artefact rejection
Apprentissage par Renforcement
Emission
Closed-form solution
Field-to-line coupling
Big Data
Mapping
Ultrasound
Model-checking
Microstrip
PCB
Pins
Temperature distribution
Switching piecewise-constant controller
Conducting materials
Nonlinearity
Pathophysiology
Peripheral artery disease
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Jaber Al Rashid, Mohsen Koohestani, Laurent Saintis, Mihaela Barreau. Degradation and Reliability Modeling of EM Robustness of Voltage Regulators Based on ADT: An Approach and A Case Study. IEEE Transactions on Device and Materials Reliability, 2024, 24 (1), pp.2-13. ⟨10.1109/TDMR.2023.3340426⟩. ⟨hal-04334074⟩
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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⟩