Pierre Faure--Giovagnoli
Doctorant
| Équipe(s) | BD |
| Employeur | Institut National des Sciences Appliquées de Lyon |
| Implantation | CEI3 |
| Courriel | pierre.faure--giovagnoli at liris.cnrs.fr |
| Page perso |
Thèse
Sujet de thèse : Caractérisation de la normalité dans un système instrumenté avec des capteurs (cliquer pour voir les détails)
Publications
Publications LIRIS pour Pierre Faure--Giovagnoli (2)
- 2022 (1)
- Conférences (1)
- Conférences internationales avec comité de lecture (1)
- Pierre Faure-Giovagnoli, Jean-Marc Petit & Vasile-Marian Scuturici (2022). « Assessing the Existence of a Function in a Dataset with the g3 Indicator ». IEEE International Conference on Data Engineering, 9 mai 2022, Kuala Lumpur (Malaisie). HAL : hal-03540513.
. 
- 2021 (1)
- Conférences (1)
- Conférences internationales avec comité de lecture (1)
- Pierre Faure-Giovagnoli, Marie Le Guilly, Jean-Marc Petit & Vasile-Marian Scuturici (2021). « ADESIT: Visualize the Limits of your Data in a Machine Learning Process ». International Conference on Very Large Data Bases, 20 août 2021, Copenhague (Danemark). doi : 10.14778/3476311.3476318. HAL : hal-03242380. .
Publications hors LIRIS
Publications hors LIRIS pour Pierre Faure--Giovagnoli (3)
- 2023 (1)
- Revues (1)
- Revues internationales avec comité de lecture (1)
- Aishwarya Venkataramanan, Pierre Faure-Giovagnoli, Cyril Regan, David Heudre, Cécile Figus, Philippe Usseglio-Polatera, Cedric Pradalier & Martin Laviale (2023). « Usefulness of synthetic datasets for diatom automatic detection using a deep-learning approach ». Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 117, p. 105594. doi : 10.1016/j.engappai.2022.105594. HAL : hal-03852321. .
- 2020 (2)
- Autres (2)
- Pierre Faure-Giovagnoli, Aishwarya Venkataramanan, David Heudre, Thibault De Garidel-Thoron, Philippe Usseglio-Polatera, Cedric Pradalier & Martin Laviale (2020). « Utilisation d’images microscopiques artificielles en complément d’images réelles pour la détection automatique de diatomées par apprentissage profond ». Deep Learning pour le traitement et l'analyse d'image et de son en écologie, 16 novembre 2020, Lyon (France). Poster. HAL : hal-02995246.
- Pierre Faure-Giovagnoli, Aishwarya Venkataramanan, Cécile Figus, David Heudre, Thibault De Garidel-Thoron, Camille Noûs, Philippe Usseglio-Polatera, C. Pradalier & Martin Laviale (2020). « Classification automatique des diatomées par apprentissage profond pour l’amélioration du diagnostic écologique des milieux aquatiques ». 5ème colloque biennal des Zones Ateliers-CNRS, 3 novembre 2020, Blois (France). Poster. HAL : hal-02961595.