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
Acoustoelasticity
Aging
Malai
Optimal command
Accelerometer
Malan
Pins
Bifurcation
FDTD
Chaos
Integrated circuit
Instrument
Electromagnetic compatibility
Action
Apprentissage par Renforcement
Near field
Optimization
UML
Machine Learning
Active transformation
Anticontrol of chaos
Susceptibility
Interaction
OCL
Accelerometry
Structural health monitoring
Genetic algorithm
Active Front Steering
Microembolus
Conducting materials
Model Driven Engineering
Ultrasound
PCB
Peripheral artery disease
Full-wave simulation
Modélisation
Emission
Immunity testing
Coda Wave Interferometry
Cable shielding
EMC
Big Data
Autonomous Vehicles
Capacitors
MDE
Reliability
Nonlinearity
Ischemia
Diagnosis
Field-to-line coupling
Temperature distribution
Radio frequency
Classification
Machine learning
Bandits-Manchots Combinatoires
Thoracic outlet syndrome
Systèmes embarqués
Independent chaotic attractors
Super-Twisting Sliding Mode Control
Model-checking
Mapping
Modelling
Integrated circuit modeling
Pathophysiology
Modeling
Damage detection
Anti-diabetic properties
DPI
Model transformation
Accelerométrie
Calf pain
Claudication
Symmetry
Vehicle dynamics
Artefact rejection
Equations
Sleep apnea
Temperature measurement
Metamaterial
Initial conditions
Binary sequence
Calibration
Analytical model
Prediction
Immunity
Microstrip
Concrete
Entropy
Switching piecewise-constant controller
Integrated circuits
IC
Antioxidant activity
Dairy cows
IDM
Simulation
GTEM cell
Field-to-trace coupling
Transcutaneous oximetry
Monitoring
IEC
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Nos dernières publications
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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⟩