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