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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 Trier par date en ordre croissant Titre Trier par titre en ordre croissant
2015 On Space-Time Trade-Off for Montgomery Multipliers over Finite Fields
2015 Concept oriented biomedical information retrieval
2015 Abitbol : un langage sur mesure pour la métaprogrammation
2015 Génération automatique de configurations et de scénarios d'utilisation d'outils de visualisation à partir de spécifications de tâches d'analyse de logiciels
2015 Échantillonnage des distributions continues non uniformes en précision arbitraire et protocole pour l'échantillonnage exact distribué des distributions discrètes quantiques
2015 L'algorithme de Branch and Price and Cut pour le problème de conception de réseaux avec coûts fixes et sans capacité
2015 Una aproximación evolucionista para la generación automática de sentencias SQL a partir de ejemplos
2015 A unified framework for the comprehension of software's time dimension
2015 Relating Dependent Terms in Information Retrieval
2015 Étude comparative des moyens de paiement
2015 Apprentissage d'espaces sémantiques
2015 Reconnaissance des actions humaines : méthode basée sur la réduction de dimensionnalité par MDS spatio-temporelle
2015 Algorithme de branch-and-price-and-cut pour le problème de conception de réseaux avec coûts fixes, capacités et un seul produit
2015 Logarithme d'harmoniques sphériques pour le rendu d'ombres douces de champs de hauteurs et de maillages
2015 Détection de mouvement par modèle biologique de fusion de donnée inspiré de la rétine humaine
2015 Investigating the Impact of Personal, Temporal and Participation Factors on Code Review Quality
2015 Analyse quantifiée de l'asymétrie de la marche par application de Poincaré
2015 On the fly type specialization without type analysis
2015 Dérivation de diagrammes de séquence UML compactes à partir de traces d’exécution en se basant des heuristiques
2015 Advances in scaling deep learning algorithms