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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 décroissant Titre Trier par titre en ordre décroissant
2023 Sur l'élaboration de meilleures techniques pour l'apprentissage auto-supervisé des représentations du code
2023 Vers la mitigation des biais en traitement neuronal des langues
2023 Fair vaccination strategies with influence maximization : a case study on COVID-19
2023 Investigating intra and inter-subject performance with deep learning for gait on irregular surfaces
2023 Apprentissage de descripteurs locaux pour l’amélioration des systèmes de SLAM visuel
2023 Probability flows in deep learning
2023 Data-driven optimization of bus schedules under uncertainties
2023 Fear prediction for training robust RL agents
2024 Génération de données synthétiques pour l'adaptation hors-domaine non-supervisée en réponse aux questions : méthodes basées sur des règles contre réseaux de neurones
2024 Scalable and robust fog-computing design & dimensioning in dynamic, trustless smart cities
2024 Metaheuristics for vehicle routing problems : new methods and performance analysis
2024 Parameter, experience, and compute efficient deep reinforcement learning
2024 FACTS-ON : Fighting Against Counterfeit Truths in Online social Networks : fake news, misinformation and disinformation
2024 Dynamic capacities and priorities in stable matching
2024 The role of continual learning and adaptive computation in improving computational efficiency of deep learning
2024 Generative flow networks : theory and applications to structure learning
2024 Deep learning applications to climate change mitigation
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 Evaluating approaches to solving proportional sentence analogies
2024 Geometric-aware models for protein design