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