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/ Département d'informatique et de recherche opérationnelle

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Thèses et mémoires

Des thèses et mémoires de nos étudiants sont conservés et consultables dans Papyrus, le dépôt institutionnel de l'Université de Montréal.

 

 

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Date Sort by date in descending order Title Sort by title in descending order
2006 Étude de l'analyse formelle dans les données relationnelles : application à la restructuration des modèles structuraux UML
1998 Étude et réalisation d'un environnement d'apprentissage de tâches coopératives
2023-10 Training large multimodal language models with ethical values
2016-12 Speech synthesis using recurrent neural networks
2006 An intelligent help system to support teachers to author learning sessions in decision-making in network design
1988 Le problème de répartition optimale des puissances pour les systèmes d'énergie électrique en régime permanent
2022-04 Cyclopean optical flow
2000 Support informatique à la compréhension des logiciels orientés objet de taille industrielle
1993 Affectation de clients dans des routes de véhicules à l'aide de réseaux neuronaux
2009-12 Modèle informatique du coapprentissage des ganglions de la base et du cortex : l'apprentissage par renforcement et le développement de représentations
1992 Génération de vecteurs de test pour circuits combinatoires par observabilité transversale
2016-04 Un modèle rétroactif de réconciliation utilité-confidentialité sur les données d’assurance
1995 Simulation de protocoles de cryptographie quantique
2023-06 Data-driven optimization of bus schedules under uncertainties
2018-07 Apprendre à résoudre des analogies de forme
2010-08 Gestion adaptative des ressources dans les réseaux maillés sans fil à multiples-radios multiples-canaux
2006 Accélération de méthodes de résolution classiques par l'utilisation de stratégies de séparation locale comme outil d'hybridation
1990 Réduction de graphe parallèle et spéculative d'un langage fonctionnel
2001 Visualisation interactive des résultats de simulation de matériel modélisé avec SystemC
2022-07 Benchmarking bias mitigation algorithms in representation learning through fairness metrics