Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle
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Recent Submissions
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Detecting pre-error states and process deviations resulting from cognitive overload in aircraft pilots
(2024-08-13)Les pilotes d'avion sont constamment confrontés à des situations où ils doivent traiter des quantités importantes de données en très peu de temps, ce qui peut conduire à des erreurs. Nous avons créé un système de détection des écarts capable d'auditer ... -
Entanglement-assisted communication complexity and nonlocal games
(2024-08-13)Ce mémoire étudie le problème ancestral 1 de déterminer la puissance relative de l’intrication préalable en complexité de la communication comparée à la communication quantique. L’idée maîtresse du mémoire est d’opérer un rapprochement entre la ... -
Coordination in generative modeling, automatic differentiation and multi-agent learning
(2024-08-13)Cette thèse présente quatre articles dans trois domaines différents : la modélisation générative de la musique, l’attribution de crédits pour les réseaux de neurones récurrents (RNN) et l’apprentissage par renforcement multi-agents (MARL) dans des ... -
A new integrated cooperative game and optimization model for the allocation of forest resources
(Elsevier, 2024-01-19)We propose an integrated approach combining a cooperative game model and a multi-objective optimization model to determine the quantities of forest resources to allocate to several mills. The new mechanism developed in this study is applied to a regional ... -
Integration of sales and operations : a dynamic mixed-integer programming game
(Springer, 2024-07-29)We define a framework to investigate and assess the impact of prompt and dynamic reactions to market competition in production planning problems. It depicts two firms that produce and sell substitutable products over a finite time horizon. Each firm ... -
Deep learning algorithms for database-driven peptide search
(2024-06-19)Modern proteomics – the large-scale analysis of proteins (Graves and Haystead, 2002) – relies heavily on the analysis of complex raw experimental, time series-like data. In a typical shotgun mass spectrometry workflow where the goal is to identify ... -
Building sample-efficient reinforcement learning
(2024-06-19)L’efficacité des données est un défi clé pour l’apprentissage par renforcement profond (DRL), limitant souvent son utilisation aux environnements où des quantités illimitées de données simulées sont disponibles. J’envisage une gamme de solutions pour ... -
Probability flows in deep learning
(2024-06-19)Les modèles génératifs basés sur la vraisemblance sont des éléments fondamentaux pour la modélisation statistique des données structurées. Ils peuvent être utilisés pour synthétiser des échantillons de données réalistes, et la fonction de vraisemblance ... -
Enhancing factuality and coverage in summarization via referencing key extracted content
(2024-06-19)Les résumés abstraits de dialogues permettent aux gens de comprendre rapidement les aspects clés des conversations dont la synthèse nécessiterait autrement des efforts considérables. Malgré les progrès considérables réalisés par les grands modèles ... -
Microservices identification in existing applications using meta-heuristics optimization and machine learning
(2024-06-19)L’architecture en microservices met en évidence de multiples avantages pour les entreprises et les développeurs. Cela explique pourquoi de nombreuses entreprises technologiques choisissent de migrer leurs logiciels d’une architecture monolithique ...