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