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DESCRIPTION:Cette conférence présente les projets de recherche réalisés
  au Laboratoire des signaux et systèmes intégrés de l'Université du Qu
 ébec à Trois-Rivières. Les travaux de recherche sont essentiellement or
 ientés sur l'interaction des méthodes modernes en traitement numérique 
 des signaux et des microsystèmes/microélectronique aux systèmes dynamiq
 ues complexes. Nous privilégions une approche de développement de métho
 des à base d’intelligences artificielles et de traitement s'inspirant d
 e la nature (NIM – Nature-Inspired Methods). Parmi ces méthodes\, nous 
 retrouvons les métaheuristiques\, les fractals\, les réseaux neuronaux\,
  l’apprentissage automatique et profond\, la logique floue\, les transfo
 rmées en ondelettes (ondelettes) et bien d’autres. Cette approche est p
 articulièrement adaptée aux besoins de résolutions aux problèmes de si
 gnaux non linéaires\, dynamiques et non stationnaires. Les applications s
 ont nombreuses et couvrent les systèmes de télécommunication (ex. : 5G)
 \, de l’énergie (ex. : réseaux électriques intelligents)\, des biosig
 naux et de la santé et bien-être (ex. : interface personne-machine pour 
 assistance et réadaptation). Finalement\, elle offre de meilleurs comprom
 is performance algorithmique et d’implémentation microélectronique tec
 hnologie CPU/FPGA/ASIC.\n\nSpeaker(s): Daniel Massicotte\, \n\nRoom: PLT-1
 120\, Bldg: Pavillon Pouliot\, 1065 avenue de la médecine\, Québec\, Que
 bec\, Canada\, G1V 0A6
LOCATION:Room: PLT-1120\, Bldg: Pavillon Pouliot\, 1065 avenue de la médec
 ine\, Québec\, Quebec\, Canada\, G1V 0A6
ORGANIZER:benoit.gosselin@gel.ulaval.ca
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SUMMARY:CONFÉRENCE CHAPITRE CAS/EMB: Algorithmes inspirer de la nature pou
 r traiter les biosignaux et les télécommunications
URL;VALUE=URI:https://events.vtools.ieee.org/m/196466
X-ALT-DESC:Description: <br /><p>Cette conf&eacute\;rence pr&eacute\;sente 
 les projets de recherche r&eacute\;alis&eacute\;s au Laboratoire des signa
 ux et syst&egrave\;mes int&eacute\;gr&eacute\;s de l'Universit&eacute\; du
  Qu&eacute\;bec &agrave\; Trois-Rivi&egrave\;res. Les travaux de recherche
  sont essentiellement orient&eacute\;s sur l'interaction des m&eacute\;tho
 des modernes en traitement num&eacute\;rique des signaux et des microsyst&
 egrave\;mes/micro&eacute\;lectronique aux syst&egrave\;mes dynamiques comp
 lexes. Nous privil&eacute\;gions une approche de d&eacute\;veloppement de 
 m&eacute\;thodes &agrave\; base d&rsquo\;intelligences artificielles et de
  traitement s'inspirant de la nature (NIM &ndash\; <em>Nature-Inspired Met
 hods</em>). Parmi ces m&eacute\;thodes\, nous retrouvons les m&eacute\;tah
 euristiques\, les fractals\, les r&eacute\;seaux neuronaux\, l&rsquo\;appr
 entissage automatique et profond\, la logique floue\, les transform&eacute
 \;es en ondelettes (ondelettes) et bien d&rsquo\;autres. Cette approche es
 t particuli&egrave\;rement adapt&eacute\;e aux besoins de r&eacute\;soluti
 ons aux probl&egrave\;mes de signaux non lin&eacute\;aires\, dynamiques et
  non stationnaires. Les applications sont nombreuses et couvrent les syst&
 egrave\;mes de t&eacute\;l&eacute\;communication (ex. : 5G)\, de l&rsquo\;
 &eacute\;nergie (ex. : r&eacute\;seaux &eacute\;lectriques intelligents)\,
  des biosignaux et de la sant&eacute\; et bien-&ecirc\;tre (ex. : interfac
 e personne-machine pour assistance et r&eacute\;adaptation). Finalement\, 
 elle offre de meilleurs compromis performance algorithmique et d&rsquo\;im
 pl&eacute\;mentation micro&eacute\;lectronique technologie CPU/FPGA/ASIC.<
 /p>
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