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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
2002 001_correct : un environnement de restructuration des programmes objets piloté par la qualité
2002 A case-based reasoning diagnosis system for AHU (Air-Handling Unit)
2025 Combining large language models with static analyzers for code review generation
2010 Modelling software quality : a multidimensional approach
2016 Inferring API Usage Patterns and Constraints : a Holistic Approach
2025 Empowering code review automation : a data-centric, multi-task-driven, and human-aware approach
2020 Towards using intelligent techniques to assist software specialists in their tasks
2014 Une approche heuristique pour l’apprentissage de transformations de modèles complexes à partir d’exemples
2022 Extraction of UML class diagrams from natural language specifications
2023 Few-shot prompt learning for automating model completion
2023 Apprentissage de stratégies de calcul adaptatives pour les réseaux neuronaux profonds
2022 Automatically correcting syntactic and semantic errors in ATL transformations using multi-objective optimization
2001 Identification des objets dans les applications léguées basée sur les algorithmes génétiques
2025 Vers des jumeaux numériques intelligents en agriculture en environnement contrôlé : contributions conjointes en détection de fruits par vision et en simulation trans-domaines.
2018 From examples to knowledge in model-driven engineering : a holistic and pragmatic approach
2001 Obje[c]t identification using conceptual clustering
2015 Dérivation de diagrammes de séquence UML compactes à partir de traces d’exécution en se basant des heuristiques
2013 Improving automation in model-driven engineering using examples
2024 Microservices identification in existing applications using meta-heuristics optimization and machine learning
2023 Sur l'élaboration de meilleures techniques pour l'apprentissage auto-supervisé des représentations du code