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