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Bienvenue dans la collection de l'Unité Mixte de Recherche (UMR) Laboratoire Electronique, Informatique et Image

 

Les publications qui apparaissent dans cette collection, sont uniquement celles des enseignants-chercheurs d'AgroSup Dijon et de leurs co-auteurs.

Si vous souhaitez consulter les publications de l'ensemble de l'UMR, cliquez ICI

Le laboratoire d’Electronique, d’Informatique et de l’Image (Le2i) est un laboratoire de recherche sous tutelle de l’Université de Bourgogne, du CNRS, ainsi que, pour l’équipe d’immersion virtuelle située à Chalon-sur-Saône, d’Arts et Métiers Paris Tech. Le Le2i est le seul laboratoire en Sciences et Technologies de l'Information et des Communications (STIC) de la région Bourgogne. 

L'unité a accueillie 2 chercheurs d'AgroSup Dijon jusqu'au 31 décembre 2018. Cette UMR est désormais fermée, elle laisse place à l'UMR LIB : Laboratoire Informatique de Bourgogne.

 

Mots clés

Evolutionary processes Malassez Cell Dimension Reduction Kernel Discriminant Analysis Computer Vision Gower metric Classification Fourier transform High speed imaging Alpha stable Evolutionary spactral Data Warehouse Microscopy Gelatinization Neural Network Cross validation Detection systems Data Mining OLAP Gower Circle Focus measure Data mining Informa- tion losses Jackson kernel Generalized Fourier Descriptors K - NN Cough Cornstarch dispersions Data Warehouse design Multidimensional design Densité spectrale processus stable fourier Nonlinear dimension reduction Precision agriculture Carvacrol Clustering Algorithms Laplacian pyramid Freeze-thaw stability Counting Agronomic Aliasing Active contours Image fusion Mode Evolution Leaf roughness Aroma compounds Generalized Fourier Descriptor Konjac glucomannan Conceptual-Model Descripteur Généralise de Fourier Deconvolution 3D image acquisition system Fourier descriptor Image processing Estimation Design Analyse discriminante linéaire et non linéaire Texture Periodogram Methodologies and Tools False Positive Aliasing phenomena Images Clustering Analysis Application Program Methodological approach SVM Missing data analysis Cell segmentation Image analysis Spectral density Hierarchical agglomerative clustering Intrusion detection Loire River Automatic design Mixte measure Entrepôts de données Consistent estimate KDD’99 Bird population Feature Extraction Data warehouse IDS Dimensionality Reduction Data Warehouses Classification ascendante hiérarchique Eco-system Intrusion Detection Biodiversity Hough transform Cumulant Mean square convergence Leaf surface roughness Wavelet decomposition Bidimensional process Homomorphic filtering Dimensionality reduction Machine Learning

 

 

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Pour tous renseignements concernant le portail HAL AgroSup Dijon, merci de contacter M. OUDARD par courriel : contact-hal(at)agrosupdijon.fr

Archive créée et administrée sur la plateforme HAL du CCSD, et mise en forme avec le soutien du Réseau National des MSH.