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
Transfer impedance
Pathophysiology
Sleep apnea
Diagnosis
Field-to-line coupling
Immunity
Reliability
Interaction
Integrated circuit modeling
Ischemia
Malan
Apprentissage par Renforcement
Initial conditions
Active Front Steering
Anticontrol of chaos
Emission
Model Driven Engineering
Bandits-Manchots Combinatoires
Transcutaneous oximetry
Model-checking
Monitoring
Machine Learning
Genetic algorithm
Susceptibility
Calibration
Prediction
OCL
UML
Field-to-trace coupling
Peripheral artery disease
Systèmes embarqués
Claudication
Binary sequence
Entropy
Chaos
Artefact rejection
Concrete
Analytical model
Ultrasound
Action
Autonomous Vehicles
Temperature measurement
EMC
Integrated circuit
Optimal command
Conducting materials
Mapping
Acoustoelasticity
Modélisation
Metamaterial
Model transformation
Modelling
IDM
Symmetry
Coda Wave Interferometry
Optimization
Accelerometry
Immunity testing
Instrument
Structural health monitoring
Super-Twisting Sliding Mode Control
Temperature distribution
GTEM cell
Malai
Big Data
Pins
Calf pain
Microstrip
IC
Cable shielding
Electromagnetic compatibility
Capacitors
Classification
Microembolus
Aging
Switching piecewise-constant controller
Bifurcation
Accelerometer
Near field
Vehicle dynamics
Dairy cows
Accelerométrie
Thoracic outlet syndrome
Equations
Machine learning
Simulation
Radio frequency
Independent chaotic attractors
DPI
Damage detection
Closed-form solution
FDTD
Modeling
Integrated circuits
IEC
MDE
Active transformation
Cardiovascular risk
Full-wave simulation
PCB
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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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Lokesh Devaraj, Qazi Mashaal Khan, Alastair Ruddle, Alistair Duffy, Richard Perdriau, et al.. Improvements Proposed to Noisy-OR Derivatives for Multi-Causal Analysis: A Case Study of Simultaneous Electromagnetic Disturbances. International Journal of Approximate Reasoning, 2024, 164, pp.109068. ⟨10.1016/j.ijar.2023.109068⟩. ⟨hal-04301458⟩
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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⟩
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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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Jaber Al Rashid, Mohsen Koohestani, Laurent Saintis, M. Barreau. High Temperature Accelerated Ageing Influence on the Conducted Immunity Modelling of the Commonly Used Voltage Regulator ICs. 2023 International Symposium on Electromagnetic Compatibility – EMC Europe, Sep 2023, Cracovie, Poland. pp.1-7, ⟨10.1109/EMCEurope57790.2023.10274315⟩. ⟨hal-04239269⟩
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Safae Ouahabi, El Hassania Loukili, Nour Elhouda Daoudi, Mohamed Chebaibi, Mohamed Ramdani, et al.. Study of the Phytochemical Composition, Antioxidant Properties, and In Vitro Anti-Diabetic Efficacy of Gracilaria bursa-pastoris Extracts. Marine drugs, 2023, 21 (7), pp.372. ⟨10.3390/md21070372⟩. ⟨hal-04140425⟩