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
IDM
IEC
Diagnosis
Nonlinearity
Simulation
Transcutaneous oximetry
Accelerométrie
Binary sequence
Anticontrol of chaos
Pins
Malan
Full-wave simulation
Conducting materials
Prediction
Active transformation
Mapping
Monitoring
Optimal command
Integrated circuits
Radio frequency
IC
Accelerometer
Machine Learning
Entropy
Initial conditions
Susceptibility
Symmetry
Emission
Model-checking
Super-Twisting Sliding Mode Control
Acoustoelasticity
Vehicle dynamics
Damage detection
Genetic algorithm
Modélisation
Bifurcation
GTEM cell
Artefact rejection
Immunity testing
Structural health monitoring
Model transformation
Microstrip
Action
Sleep apnea
Big Data
Chaos
Metamaterial
Capacitors
Machine learning
Claudication
Ischemia
DPI
Modeling
Autonomous Vehicles
Integrated circuit modeling
Cardiovascular risk
Concrete
EMC
Dairy cows
Bandits-Manchots Combinatoires
Field-to-line coupling
Immunity
Pathophysiology
Field-to-trace coupling
Systèmes embarqués
Instrument
Cable shielding
Integrated circuit
Reliability
OCL
Apprentissage par Renforcement
Switching piecewise-constant controller
Electromagnetic compatibility
Modelling
UML
Equations
Temperature distribution
Accelerometry
PCB
Classification
Peripheral artery disease
MDE
Malai
Coda Wave Interferometry
Closed-form solution
Optimization
Temperature measurement
FDTD
Ultrasound
Aging
Model Driven Engineering
Calf pain
Analytical model
Near field
Thoracic outlet syndrome
Active Front Steering
Interaction
Microembolus
Calibration
Independent chaotic attractors
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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⟩
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