Forestier, Germain, 1984 -....
Germain Forestier
VIAF ID: 172186963 ( Personal )
Permalink: http://viaf.org/viaf/172186963
Preferred Forms
- 100 1 _ ‡a Forestier, Germain ‡d 1984 -...
- 100 1 _ ‡a Forestier, Germain, ‡d 1984 -....
- 100 0 _ ‡a Germain Forestier
4xx's: Alternate Name Forms (4)
5xx's: Related Names (2)
- 511 2 _ ‡a Modélisation intelligence processus systèmes (Mulhouse)
- 511 2 _ ‡a Université de Haute-Alsace
Works
Title | Sources |
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Amélioration des systèmes de suivi des cultures à à l'aide de la télédétection multi-source et des techniques d'apprentissage profond | |
Analyse non-supervisée de séries d'images satellites avec des méthodes d'apprentissage profond. | |
Apport des images Sentinel-1&2 et des méthodes d'apprentissage profond pour la cartographie et le suivi des modes d'occupation des sols | |
Apprendre à traduire des cartes d'occupation des sols : plusieurs solutions exploitant de multiples formes de contexte. | |
Automatic detection of sugical deviations and identification of surgical behavior thanks to modelisation and analysis of surgical process. | |
Big Data et machine learning pour améliorer le suivi et la télésurveillance médicale. | |
Classification de séries temporelles avec les Shapelets : application à la maintenance prédictive via journaux d'événements. | |
Clustering et apprentissage profond sous contraintes pour l'analyse de séries temporelles : application à l'analyse temporelle incrémentale en télédétection | |
Compression de données et apprentissage en profondeur pour les applications de santé IoT basées sur des signaux physiologiques. | |
Contribution à la classification multimodale dans le cas d'une rareté de données : application au diagnostic précoce de la maladie de Lyme. | |
Contribution of Sentinel-1&2 imagery and deep learning methods for land use land cover mapping and monitoring. | |
Contribution to multimodal classification problem with data scarcity : application to the early diagnosis of Lyme disease | |
Data compression and deep learning for IoT healthcare applications based on physiological signals | |
Deep learning for histopathological image analysis. | |
Deep learning for time series classification. | |
Détection d’anomalies et identification de leurs précurseurs dans des grandes collections de séries temporelles. | |
Détermination des déplacements humains à partir des données collectées par des smartphones : modèles probabilistes et algorithmes d'apprentissage.. | |
Discovering human mobility from mobile data : probabilistic models and learning algorithms | |
Étude de la classification des vidéos de foule par apprentissage profond | |
Fouille de données à partir de séries temporelles d'images satellites | |
Fouille de données complexes : [actes de la 10e édition de l'atelier Fouille de Données Complexes] | |
Knowledge and collaborative clustering of multisource complex data. | |
Learning to translate land-cover maps : several multi-dimensional context-wise solutions | |
Leverage Multi-Source Remote Sensing data via deep learning to improve Crop Monitoring Systems. | |
Machine Learning Models for Multimodal Detection of Anomalous Behaviors | |
Mary-Morstan : un framework modulaire et multiobjectif pour la configuration automatique d’algorithmes de machine learning. | |
Modèles d'apprentissage automatique pour la détection multimodale de comportements anormaux. | |
Modélisation de la qualité de gestes chirurgicaux laparoscopiques | |
modelling the quality of surgical gestures in laparoscopy. | |
Moteurs de recherche scientifique : de la catégorisation à la recherche d'information. | |
Réduction de la dimensionnalité basée sur l'information mutuelle pour la classification. | |
Scientific search engines : From the categorization to the information retrieval | |
Towards new methods of clustering data stream. | |
Unsupervised satellite image time series analysis using deep learning techniques | |
Vers de nouvelles méthodes de clustering de flux de données |