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