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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
2022-12 Stabilizing Q-Learning for continuous control
2022-01 Measuring RocksDB performance and adaptive sampling for model estimation
2018-03 Estimation of Noisy Cost Functions by Conventional and Adjusted Simulated Annealing Techniques
2012-12 Revisiting optimization algorithms for maximum likelihood estimation
2012-09 A dynamic sequential route choice model for micro-simulation
2017-09 Évaluation de politiques de séquençage d'arrivées d'avions par Simulation Monte Carlo
2020-05 Leveraging deep reinforcement learning in the smart grid environment
2016-08 Development of new scenario decomposition techniques for linear and nonlinear stochastic programming
2020-01 Programmation stochastique à deux étapes pour l’ordonnancement des arrivées d’avions sous incertitude
2022-11 Génération de données : de l’anonymisation à la construction de populations synthétiques
2020-05 European day-ahead electricity price forecasting
2015-07 Investigating the Impact of Personal, Temporal and Participation Factors on Code Review Quality
2022-11 Imitation from observation using behavioral learning
2022-12 Re-weighted softmax cross-entropy to control forgetting in federated learning
2017-08 Dealing with heterogeneity in the prediction of clinical diagnosis
2021-08 Evolving‌ ‌artificial‌ ‌neural‌ ‌networks‌‌ ‌to‌ ‌imitate‌ ‌human‌ ‌behaviour‌‌ ‌in‌ ‌Shinobi‌ ‌III‌ ‌:‌ ‌return‌ ‌of‌ ‌the‌ ‌Ninja‌ ‌master‌
2023-04 Multi-task learning for joint diagnosis of CNVs and psychiatric conditions from rs-fMRI
2023-07 AI-based modeling of brain and behavior : combining neuroimaging, imitation learning and video games
2022-11 Brain decoding of the Human Connectome Project Tasks in a Dense Individual fMRI Dataset
2020-01 On sample efficiency and systematic generalization of grounded language understanding with deep learning