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
Temperature measurement
Simulation
IC
Symmetry
Super-Twisting Sliding Mode Control
Cable shielding
Integrated circuits
Active transformation
Transcutaneous oximetry
Big Data
Claudication
Acoustoelasticity
Susceptibility
Autonomous Vehicles
Antioxidant activity
Coda Wave Interferometry
Immunity testing
Diagnosis
Switching piecewise-constant controller
Accelerométrie
Initial conditions
Pathophysiology
Peripheral artery disease
Temperature distribution
Structural health monitoring
Accelerometry
Calf pain
Optimal command
Dairy cows
Artefact rejection
Integrated circuit
Electromagnetic compatibility
Bandits-Manchots Combinatoires
Field-to-line coupling
OCL
Field-to-trace coupling
Ultrasound
Modeling
IDM
Prediction
Immunity
Ischemia
Conducting materials
Near field
EMC
Action
Modelling
IEC
GTEM cell
Emission
Modélisation
Capacitors
Chaos
Vehicle dynamics
Metamaterial
Reliability
Model transformation
Genetic algorithm
Interaction
Pins
Microembolus
Analytical model
Microstrip
Anti-diabetic properties
Mapping
Accelerometer
Sleep apnea
Optimization
Machine learning
FDTD
Damage detection
MDE
Malan
Equations
Radio frequency
Active Front Steering
Integrated circuit modeling
Independent chaotic attractors
Monitoring
Entropy
Binary sequence
Aging
Classification
Systèmes embarqués
DPI
Bifurcation
Instrument
Concrete
Full-wave simulation
Thoracic outlet syndrome
Machine Learning
Nonlinearity
Calibration
Model-checking
Malai
Apprentissage par Renforcement
UML
Model Driven Engineering
PCB
Anticontrol of chaos
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Nathan Fradet, Nicolas Gutowski, Fabien Chhel, Jean-Pierre Briot. Byte Pair Encoding for Symbolic Music. The 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2023), Association for Computational Linguistics, Dec 2023, Singapore, Singapore. pp.2001-2020, ⟨10.18653/v1/2023.emnlp-main.123⟩. ⟨hal-03976252v2⟩