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All Ateliers Soutenances Seminaires

Séminaire Bio&TIC – Master TICV Transport Intelligent et Véhicules Autonomes

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13h30 – 15h00 Perception coopérative et communications V2X dans les réseaux de véhicules autonomes connectés : plateforme autOCampus Dr. Rahim KACIMI Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, Université de Toulous 15h00 – 16h30 Sécurité informatique dans les réseaux véhiculaires connectés Dr. Aida BEN CHAHIDA Ecole Nationale d’Ingénieurs de Tunis, Université Tunis El Manar

At 13h30
Amphi Mokhtar Latiri ENIT

Predicting Cybersickness in Immersive Experiences: A User-Centric Approach Utilizing Facial Expressions and User Movement

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Soutenance de Noureddine LOURIMI Soutenu le 25  Novembre 2024, devant le jury composé de : Chairman : Zied JEMAI   Associate Professor at ENIT Reviewer : Imen BOUDALI   Assistant Professor at ENIT Academic supervisor : Sonia DJAZIRI LARBI  Associate Professor at ENIT UQAC’s supervisor : Pascal FORTIN   Assistant Professor at UQAC

At 14h00
Mini amphi 321, ENIT

L’apprentissage Profond pour la Segmentation et la Détection de Points de Repère dans les IRM

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Soutenance de Ahmed REKIK Soutenu le 20 Novembre 2024, devant le jury composé de : Présidente : Mme. Azza OULED ZAID  Professeur à l’ISI Examinatrice : Mme. Zouhour BEN AZOUZ  Maître assistante à l’ISI Encadrante : Mme. Linda MARRAKCHI-KACEM  Maître-assistante à l’ENIT Co-Encadrant :   M. Sylvain BOUIX   – Professeur à l’ÉTS

At 14h00
Mini amphi 321, ENIT

Machine Learning pour les données microbiomes défis et Opportunités

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Dr. Sana BEN-HAMIDA Maître de Conférences LAMSADE – Université Paris Dauphine SEGMI – Université Paris Nanterre Origine des données microbiomes : technologies de séquençage haut débit. Nature complexe des données : OTUs, ASVs, métadonnées, et variabilité inter-échantillons. Défis pour le Machine Learning : haute dimensionnalité et hétérogénéité des donnée

En ligne

Intelligent Software Engineering

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Extract Method Refactoring : Challenges, Opportunities and Applications Software maintenance Enforce best design practices Cope with design defects Merging duplicate code Effectiveness of machine learning algorithms in recommending extract method refactoring Mohamed-Wiem MKAOUAR, PhD. Associate Professor College of Innovation & Technology University of Michigan-Flint

At 13h00
Amphi 800 ENIT