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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
2025 Learning under constraints
2025 Technical methods for governing AI agents
2025 Classical and quantum decoding algorithms with ZX-Calculus
2025 Machine learning accelerated stochastic optimization and applications to railway operations
2025 Strategic capacity planning and pricing : a choice-based approach
2025 A study of the role of entanglement in quantum kernel models
2025 Learning equivalence hash functions
2025 Nouvelle contraction algébrique appliquée au problème de tarification de réseau
2025 Multi-contrast image-to-image translation for axon and myelin segmentation
2025 Data-driven large neighbourhood search for combinatorial optimization problems
2025 CyberPRIcards : un jeu sérieux pour la sensibilisation à la vie privée et l’intimité numérique
2025 Modélisation et analyse des données pour la simulation ferroviaire et la prévision des horaires en temps réel
2025 La reconnaissance faciale par l’IA et par les humains : une étude comparative combinant réseaux de neurones artificiels et l'imagerie cérébrale
2024 Intrinsic exploration for reinforcement learning beyond rewards
2024 The role of continual learning and adaptive computation in improving computational efficiency of deep learning
2024 An exploration of approximation chains
2024 Learning optimizers for communication-efficient distributed learning
2024 The equivalence of contrastive learning and graph convolution in collaborative filtering
2024 Identifying latent structures in data
2024 Geometric-aware models for protein design
2024 HarmonyCo : développement d'une bibliothèque Python pour le calcul optimisé de la médiane de permutations
2024 Exploring multivariate adaptations of the Lag-Llama univariate time series forecasting approach
2024 Aligning language models to code : exploring efficient, temporal, and preference alignment for code generation
2024 Parameter, experience, and compute efficient deep reinforcement learning
2024 Self-play for human-agent communication
2024 Towards efficient large language models : training low-bitwidth variants and low-rank decomposition of pretrained models
2024 Deep learning applications to climate change mitigation
2024 Dynamic capacities and priorities in stable matching
2024 Modélisation de l'activité cérébrale mesurée par imagerie par résonance magnétique fonctionnelle dans une tâche de jeu vidéo par des modèles d'apprentissage profond
2024 Beyond top line metrics : understanding the trade-off between model size and generalization properties
2024 Détection universelle des images synthétiques générées par les modèles de diffusion
2024 Performative prediction : expanding theoretical horizons
2024 Searching for Q*
2024 Strategic planning of intracity electric vehicle charging station locations with integrated advanced demand dynamics
2024 Scalable and robust fog-computing design & dimensioning in dynamic, trustless smart cities
2024 Enhancing factuality and coverage in summarization via referencing key extracted content
2024 Dichotomy(?) of fairness and efficiency
2024 Building intuitive reinforcement learning algorithms
2024 Microservices identification in existing applications using meta-heuristics optimization and machine learning
2024 On PI controllers for updating lagrange multipliers in constrained optimization