ENSEA UCP CNRS

IPGP Université Parie Seine

News

Mai Nguyen-Verger nommée membre senior IEEE

Mai Nguyen-Verger, professeur à l'Université de Cergy-Pontoise, et membre de l'équipe ICI d'ETIS, a été nommée membre senior de l'IEEE en juin 2016.

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Conférence DATE 2017

Olivier Romain, professeur à l'Université de Cergy-Pontoise, et responsable de l'équipe ASTRE d'ETIS, est co-organisateur du track A4 - Healthcare, Wellness and Assistive Technology lors de la conférence DATE 2017 (Design, Automation and Tests in Europe).

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1st International Workshop on Big Geo Data Quality and Privacy (BIGQP 2017)

1st International Workshop on Big Geo Data Quality and Privacy (BIGQP 2017) - March 21, 2017 – Venice, Italy
http://www-etis.ensea.fr/BigGeoQ-UP/BIGQP2017

Co-located with EDBT/ICDT 2017 Joint Conference - March 21-24, 2017 – Venice, Italy
http://edbticdt2017.unive.it/

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Conférence ICDL-EPIROB à Cergy - septembre 2016

140 chercheurs accueillis à Cergy

ETIS accueille à Cergy 140 chercheurs venus du monde entier pour présenter leurs travaux dans le cadre de la conférence internationale IEEE ICDL-Epirob 2016.

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Versailles dévoile ses cartes

Le projet VERSPERA a fait l’objet de la publication d’un article dans le magazine Histoire & Civilisations de septembre 2016.

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Bourse pour le 1er Forum Franco-Québecois d'Innovation en Santé

Quentin Angermann, doctorant de l'équipe ASTRE, a obtenu une bourse de l'Alliance AVIESAN pour présenter ses travaux lors du 1er Forum franco-québecois d'innovation en santé, qui aura lieu à Montréal en octobre 2016.

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Prix de l'école doctorale

Quentin Angermann et Edwin De Roux, tous deux doctorants dans l'équipe ASTRE, ont chacun reçu un prix lors de la journée de l'école doctorale Sciences et ingénierie, au cours de laquelle ils ont présenté leurs travaux de thèse.

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Agenda

Friday, 14 10 2016

Soutenance de thèse : Frédéric Drillet

14 10 2016, 14:00 – 16:30

Frédéric Drillet soutiendra sa thèse, intitulée "Réseau sur puce basé sur des interconnexions RF reconfigurable à la demande", le vendredi 14 octobre 2016 à l'ENSEA Cergy.

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Thursday, 20 10 2016

Séminaire ICI : Alexandre Graell i Amat

20 10 2016, 11:00 – 12:30

"Is Coding Dead?", séminaire présenté par Alexandre Graell i Amat, Chalmers University of Technology, Suède.

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Tuesday, 21 03 2017

1st International Workshop on Big Geo Data Quality and Privacy (BIGQP 2017)

21 03 2017

1st International Workshop on Big Geo Data Quality and Privacy (BIGQP 2017) - March 21, 2017 – Venice, Italy
http://www-etis.ensea.fr/BigGeoQ-UP/BIGQP2017

Co-located with EDBT/ICDT 2017 Joint Conference - March 21-24, 2017 – Venice, Italy
http://edbticdt2017.unive.it/

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Who are we?

ETIS, Information Processing and Systems Lab, is a joint research lab of CNRS (UMR 8051), ENSEA Cergy and University of Cergy-Pontoise.

ETIS is located in Cergy, 30kms NW from Paris.

ETIS research concerns four main domains:

  • MIDI: Multimedia Indexing and Data Integration
  • ICI: Information, Communications, Imagery
  • ASTRE: Architectures, Systems, Technologies for embedded REconfigurables units
  • NEURO: Neurocybernetics

Last publications

Learning sensorimotor navigation using synchrony-based partner selection.

Marwen Belkaid

Future robots are supposed to become our partners and share the environments where we live in our daily life. Considering the fact that they will have to co-exist with ``non-expert'' people (elders, impaired people, children, etc.), we must rethink the way we design human/robot interactions. [...]

Les fibres optiques en capteurs et en instrumentation

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Dès l’apparition des fibres optiques il y a près de 40 ans, leur utilisation dans le domaine des capteurs et de l’instrumentation a constitué un thème majeur et particulièrement inventif de la recherche aussi bien académique qu’industrielle. [...]

De la détection de nouveauté au métacontrôle en passant par l’ennui et la frustration

Marwen Belkaid

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Empirical coordination, state masking and state amplification: Core of the decoder's knowledge

Maël Le Treust

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Preserving local spatial information in image similarity using tensor aggregation of local features

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