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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
2005 Estimation de la qualité du produit logiciel : réseaux Bayésiens
1998 Estimation de la probabilité de ruine et sa dérivée par simulation
2023-06 Estimation de cartes d'énergie du bruit apériodique de la marche humaine avec une caméra de profondeur pour la détection de pathologies et modèles légers de détection d'objets saillants basés sur l'opposition de couleurs
2016-04 Estimation de cartes d'énergie de hautes fréquences ou d'irrégularité de périodicité de la marche humaine par caméra de profondeur pour la détection de pathologies
2004 Estimation de caractéristiques externes de qualité à partir de mesures d'attributs internes : bilan et perspectives
2020-08 Estimating the probability of a fleet vehicle accident : a deep learning approach using conditional variational auto-encoders
2011-08 Espaces de timbre générés par des réseaux profonds convolutionnels
2006 Équilibrage de charge dans un réseau pair-à-pair structuré : une méthode dynamique intégrée
2014-08 Environnement virtuel générateur d’émotions
2019-04 Environnements virtuels émotionnellement intelligents
2001 Environnement de test d'un serveur de négociations électroniques
2016-06 Environnement d’adaptation pour un jeu sérieux
2005 Énumération des rayons extrêmes d'un cône et applications en minimisation concave
2020-08 Entity-centric representations in deep learning
1999 Enrichissement d'un curriculum par recherche sur Internet
2017-02 Enhancing infotainment applications quality of service in vehicular ad hoc networks
2024-04 Enhancing factuality and coverage in summarization via referencing key extracted content
2023-04 Enhancing cybersecurity awareness through educational games : design of an adaptive visual novel game
2002 Enhancing and evolving a rule-based system using historical data : a neuro-fuzzy approach
2019-04 Empirical study and multi-task learning exploration for neural sequence labeling models