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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 Trier par date en ordre croissant Titre Trier par titre en ordre croissant
2012-02 « Resolution Search » et problèmes d’optimisation discrète
2008 Analyse de la propriété d'incrémentalité dans le modèle de calcul du programme de branchement
2019-12 Compression in Sequence to Sequence Learning for Natural Language Processing
1994 Une nouvelle approche connexionniste pour la recherche de documents
2005 Reconstruction volumétrique par l'algorithme du flot maximum dans un graphe
2009 Recherche d'éléments répétés par analyse des distributions de fréquences d'oligonucléotides
1992 Codage d'image par automates à états finis, du tétrarbre à l'automate
2001 Développement d'une méthode de recherche avec tabous pour un problème de chargement de réseaux de télécommunications
2023-12 Towards combining deep learning and statistical relational learning for reasoning on graphs
2024-07 HarmonyCo : développement d'une bibliothèque Python pour le calcul optimisé de la médiane de permutations
1996 Vers une architecture portable et distribuée de systèmes tutoriels intelligents : étude dans le cadre du projet SAFARI
2019-08 Unsupervised representation learning in interactive environments
2005 Analyse du comportement des programmes à l'aide des matrices d'adjacence
2015-07 Multi-view 3D reconstruction using virtual cameras
1998 Analyse de différents opérateurs de croisement dans le cadre de l'algorithme génétique appliqué au problème de la coloration de graphe
2020-07 Vérification des patrons temporels d’utilisation d’API sans exécution du code : une approche et un outil
2023-08 Towards adaptive deep model-based reinforcement learning
2012-09 Heuristic solution methods for multi-attribute vehicle routing problems
2005 Développement d'une fonction d'évaluation pour le jeu de go
2021-06 Self-supervision for data interpretability in image classification and sample efficiency in reinforcement learning