Recent Submissions

  • The art of post-truth in quantum cryptography 

    Zafar Jafarzadeh, Sara (2021-03-24)
    L’établissement de clé quantique (abrégé QKD en anglais) permet à deux participants distants, Alice et Bob, d’établir une clé secrète commune (mais aléatoire) qui est connue uniquement de ces deux personnes (c’est-à-dire inconnue d’Ève et de tout autre ...
  • Deep reinforcement learning for multi-modal embodied navigation 

    Weiss, Martin (2021-03-24)
    Ce travail se concentre sur une tâche de micro-navigation en plein air où le but est de naviguer vers une adresse de rue spécifiée en utilisant plusieurs modalités (par exemple, images, texte de scène et GPS). La tâche de micro-navigation extérieure ...
  • Data-efficient reinforcement learning with self-predictive representations 

    Schwarzer, Max (2021-03-24)
    L'efficacité des données reste un défi majeur dans l'apprentissage par renforcement profond. Bien que les techniques modernes soient capables d'atteindre des performances élevées dans des tâches extrêmement complexes, y compris les jeux de stratégie ...
  • Modélisation des réseaux de régulation de l’expression des gènes par les microARN 

    Poirier-Morency, Guillaume (2021-03-24)
    Les microARN sont de petits ARN non codants d'environ 22 nucléotides impliqués dans la régulation de l'expression des gènes. Ils ciblent les régions complémentaires des molécules d'ARN messagers que ces gènes codent et ajustent leurs niveaux de traduction ...
  • Estimating the probability of a fleet vehicle accident : a deep learning approach using conditional variational auto-encoders 

    Malette-Campeau, Marie-Ève (2021-03-24)
    Le risque est la possibilité d'un résultat négatif ou indésirable. Dans nos travaux, nous évaluons le risque d'accident d'un véhicule de flotte à partir des données de 1998 et 1999 fournies par la Société d'assurance automobiles du Québec (SAAQ), où ...
  • Statistical physics of constraint satisfaction problems 

    Lamouchi, Elyes (2021-03-24)
    La technique des répliques est une technique formidable prenant ses origines de la physique statistique, comme un moyen de calculer l'espérance du logarithme de la constante de normalisation d'une distribution de probabilité à haute dimension. Dans le ...
  • Identifying electrons with deep learning methods 

    Kahya, Emre Onur (2021-03-24)
    Cette thèse porte sur les techniques de l’apprentissage machine et leur application à un problème important de la physique des particules expérimentale: l’identification des électrons de signal résultant des collisions proton-proton au Grand collisionneur ...
  • Evolution of domain-specific languages depending on external libraries 

    Fall, Khady (2021-03-24)
    L'ingénierie dirigée par les modèles est une approche qui s'appuie sur l'abstraction pour exprimer davantage les concepts du domaine. Ainsi, les ingénieurs logiciels développent des langages dédiés (LD) qui encapsulent la structure, les contraintes ...
  • On improving variational inference with low-variance multi-sample estimators 

    Dhekane, Eeshan Gunesh (2021-03-24)
    Les progrès de l’inférence variationnelle, tels que l’approche de variational autoencoder (VI) (Kingma and Welling (2013), Rezende et al. (2014)) et ses nombreuses modifications, se sont avérés très efficaces pour l’apprentissage des représentations ...
  • Articulating design-time uncertainty with DRUIDE 

    Dhaouadi, Mouna (2021-03-24)
    Les modélisateurs rencontrent souvent des incertitudes sur la manière de concevoir un modèle logiciel particulier. Les recherches existantes ont montré comment les modélisateurs peuvent travailler en présence de ce type d' ''incertitude au moment de ...

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