APPLICATION DU DEEPLEARNING DANS UNE ARCHITECTURE HUMS POUR LA CLASSIFICATION DU PROFIL D'EMPLOI DES SYSTEMES - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2018

DEEPLEARNING IN HUMS ARCHITECTURE FOR USAGE PROFILE CLASSIFICATION

APPLICATION DU DEEPLEARNING DANS UNE ARCHITECTURE HUMS POUR LA CLASSIFICATION DU PROFIL D'EMPLOI DES SYSTEMES

Nicolas Rémy (1) , Gabrielle Rives
Nicolas Rémy
LGM
CV
Gabrielle Rives
  • Fonction : Auteur

Domaines

Systèmes embarqués Systèmes et contrôle [cs.SY] Sciences de l'ingénieur [physics]
Fichier principal
Vignette du fichier
lm21_com_6C_3_138_Remy.pdf (3.36 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

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https://hal.science/hal-02074493

Soumis le : mercredi 20 mars 2019-16:39:15

Dernière modification le : mardi 2 avril 2019-21:35:00

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Dates et versions

hal-02074493 , version 1 (20-03-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02074493 , version 1

Citer

Nicolas Rémy, Gabrielle Rives. APPLICATION DU DEEPLEARNING DANS UNE ARCHITECTURE HUMS POUR LA CLASSIFICATION DU PROFIL D'EMPLOI DES SYSTEMES. Congrès Lambda Mu 21 « Maîtrise des risques et transformation numérique : opportunités et menaces », Oct 2018, Reims, France. ⟨hal-02074493⟩

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