ESEO-Tech est le centre de Recherche, Developpement et Innovation de l'ESEO. L'activité de recherche est centrée sur la thématique des systèmes intelligents et communicants, du capteur à la décision.
ESEO-Tech regroupe 4 équipes de recherche : AGE : Automatique et Génie électrique prend appui sur le développement des énergies renouvelables (EnR) dans le paysage de la production d’énergie électrique et travaille au pilotage et à l’optimisation des réseaux électriques intelligents, en partenariat avec l’IREENA – EA 4642, Institut de recherche en Énergie Électrique de Nantes Atlantique. ERIS : L'équipe de Recherche en Informatique et Systèmes s’articule avec un premier axe autour de l'intelligence artificielle pour créer et améliorer des systèmes d'aide à la décision pour les systèmes d'information. Son deuxieme axe s'interesse à l'ingénierie logicielle et en particulier l'ingénierie des modèles en développant des outils de transformation, synchronisation, interprétation ou éxécution de modèles avec un focus particulier sur les systèmes embarqués. L'équipe est partiellement rattachée au LERIA-EA2645 (Laboratoire d’étude et de recherche en informatique de l’Université d’Angers). GSII : Groupe Signal Image et Instrumentation s’intéresse aux domaines du traitement du signal et de l’image et de l’intelligence artificielle pour la mesure, l’instrumentation et le développement de capteurs, sur des applications en géophysique, contrôle non destructif et biomédical, en lien avec le LAUM UMR 6613 –CNRS, le laboratoire d’Acoustique de Le Mans Université. RF-EMC : L'équipe Radio-Fréquences et Compatibilité Électromagnétique travaille à la fois à l’échelle du composant électronique et du système. Elle crée de nouvelles architectures de systèmes et dispositifs de transmission, de récupération/transmission d’énergie électromagnétique et mène des travaux sur la compatibilité électromagnétique : modélisation et caractérisation prédictive des comportements. Ses membres sont associés à l’IETR - Institut d’Electronique et des Technologies du numérique UMR CNRS 6164.
Le laboratoire accueille 35 permanents, dont 27 enseignants-chercheurs, qui élaborent dans leurs domaines respectifs de nouveaux concepts, expérimentent et mènent leurs projets jusqu’à la démonstration en environnement réel. ESEO-Tech accueille également chaque année une trentaine de doctorants et post-doctorants. |
Mots clés
IC
Peripheral artery disease
IEC
Anticontrol of chaos
Microembolus
MDE
Reliability
Classification
Accelerométrie
GTEM cell
Malan
Capacitors
OCL
Claudication
Super-Twisting Sliding Mode Control
Transcutaneous oximetry
Immunity
Big Data
EMC
Field-to-trace coupling
Diagnosis
Genetic algorithm
Machine learning
Machine Learning
Model-checking
Action
Systèmes embarqués
Apprentissage par Renforcement
Symmetry
Malai
Pathophysiology
Anti-diabetic properties
UML
Model transformation
Bifurcation
Conducting materials
Simulation
Field-to-line coupling
Active Front Steering
Antioxidant activity
Modelling
Modeling
Initial conditions
Autonomous Vehicles
Emission
Binary sequence
Artefact rejection
Integrated circuit
Active transformation
Structural health monitoring
Mapping
Modélisation
Independent chaotic attractors
Temperature measurement
Integrated circuits
Immunity testing
Cable shielding
Temperature distribution
Ultrasound
Pins
Instrument
Accelerometry
Calf pain
Interaction
Thoracic outlet syndrome
Analytical model
Equations
Metamaterial
Calibration
Ischemia
Near field
Optimization
Damage detection
Electromagnetic compatibility
Switching piecewise-constant controller
Chaos
Prediction
Full-wave simulation
Accelerometer
IDM
Optimal command
DPI
Model Driven Engineering
Acoustoelasticity
Coda Wave Interferometry
Nonlinearity
Monitoring
Sleep apnea
Aging
PCB
Radio frequency
Dairy cows
Bandits-Manchots Combinatoires
Microstrip
Integrated circuit modeling
Vehicle dynamics
FDTD
Concrete
Entropy
Susceptibility
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Jaber Al Rashid, Mohsen Koohestani, Laurent Saintis, Mihaela Barreau. Lifetime reliability modeling on EMC performance of digital ICs influenced by the environmental and aging constraints: A case study. Microelectronics Reliability, 2024, Microelectronics Reliability 159 (2024), 159, pp.115447. ⟨10.1016/j.microrel.2024.115447⟩. ⟨hal-04622696⟩
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Jaber Al Rashid, Mohsen Koohestani, Laurent Saintis, Mihaela Barreau. Degradation and Reliability Modeling of EM Robustness of Voltage Regulators Based on ADT: An Approach and A Case Study. IEEE Transactions on Device and Materials Reliability, 2024, 24 (1), pp.2-13. ⟨10.1109/TDMR.2023.3340426⟩. ⟨hal-04334074⟩
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Lokesh Devaraj, Qazi Mashaal Khan, Alastair Ruddle, Alistair Duffy, Richard Perdriau, et al.. Improvements Proposed to Noisy-OR Derivatives for Multi-Causal Analysis: A Case Study of Simultaneous Electromagnetic Disturbances. International Journal of Approximate Reasoning, 2024, 164, pp.109068. ⟨10.1016/j.ijar.2023.109068⟩. ⟨hal-04301458⟩
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Safae Ouahabi, Nour Elhouda Daoudi, El Hassania Loukili, Hbika Asmae, Mohammed Merzouki, et al.. Investigation into the Phytochemical Composition, Antioxidant Properties, and In-Vitro Anti-Diabetic Efficacy of Ulva lactuca Extracts. Marine drugs, 2024, 22 (6), pp.240. ⟨10.3390/md22060240⟩. ⟨hal-04616809⟩
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Nathan Fradet, Nicolas Gutowski, Fabien Chhel, Jean-Pierre Briot. Byte Pair Encoding for Symbolic Music. The 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2023), Association for Computational Linguistics, Dec 2023, Singapore, Singapore. pp.2001-2020, ⟨10.18653/v1/2023.emnlp-main.123⟩. ⟨hal-03976252v2⟩