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décembre 2017

PhD Defense – Chunyang Xiao

décembre 14 @ 09:00 - 11:30

Chunyang Xiao, PhD student in team Synalp will defend the thesis the Thursay 14th of December at 9.00 am in room A008. The these is entitled : "Neural-Symbolic Learning for Semantic Parsing". Abstract: Our goal in this thesis is to build a system that answers a natural language question (NL) by representing its semantics as a logical form (LF) and then computing the answer by executing the LF over a knowledge base. The core part of such a system is…

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PhD Defense – Evangelia Tsiontsiou

décembre 15 @ 10:00

Evangelia Tsiontsiou, PhD student will defend her thesis friday 15th of December at 10h15 in the room A008. The thesis is entitled : "Multi-constrained QoS Routing and Energy Optimization in Wireless Sensor Networks". Abstract: In this thesis, we focus on routing protocols for Wireless Sensor Networks (WSNs). The main research problems in the domain of routing data packets in a multi-hop network are the optimization of the energy and the routing under multi-criteria QoS constraints (e.g., energy, reliability, delay, ...). To address these problems, this dissertation proposes two contributions. Firstly, an…

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Soutenance HDR – Olivier Buffet

décembre 18 @ 14:00 - 17:00

Olivier Buffet soutiendra son habilitation à diriger des recherches le lundi 18 décembre à 14h, en salle A008, intitulée «Prise de décision séquentielle dans l’incertain: Exploiter la structure et rester dans le cadre". Il y sera question de planification automatique dans l'incertain dans le cadre des processus de décision markoviens (MDP) (i) avec un modèle d'action factorisé, (ii) pour la recherche d'information, et (iii) pour des agents collaborant.

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PhD Defense – Iñaki Fernández Pérez

décembre 19 @ 13:30 - 16:00

Iñaki Fernández Pérez, PhD student in team Larsen will defend his thesis on December 19th at 13:30 in room A008. The title is : "Distributed Embodied Evolutionary Adaptation of Behaviors in Swarms of Robotic Agents". Abstract : Designing behaviors for swarms (large groups) of robots is a difficult challenge, which is accentuated when dealing with unknown and possibly changing environments. Consequently, automated approaches to design or learn such behaviors are of utmost interest. Here, we present our contributions to the adaptation…

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