Laboratory DAVID news

5/13/26

Séminaire de Dipayan Chakraborty
Parameterizations of locating dominating sets
5/11/26

Séminaire de Khalil Bachiri
Apprentissage multimodal structuré sur graphes : expressivité, robustesse et contrôle de la complexité
5/7/26

Séminaire de Lucas Isenmann
Diviser les sommets d'un graphe biparti pour en faire une union de graphes bipartis complets
4/23/26

Séminaire de Martin Durand
Multi-organizational Scheduling: Efficiency, Equity, and Complexity
4/16/26

Séminaire de Foivos Fioravantes
Exact Algorithms for Distance to Unique Vertex Cover
4/9/26

Séminaire de Arthur Ledaguenel
Intégration de connaissances dans la classification multi-label par réseaux de neurones profonds
4/2/26

Séminaire de Thomas Pontoizeau
Apprendre à résoudre Max Independent Set avec des réseaux de neurones de graphes
3/26/26

Séminaire de Aurélien Delage
Exploiting structure in matroid combinatorial bandits
3/12/26

Séminaire de Jean-Michel Fourneau
Analyse du temps de completion d’un graphe de tache série/parallèle dont les durées sont aléatoires, discrètes et corrélées
1/29/26

Séminaire de David Auger
Invariants linéaires et groupe de routage pour les marches de rotor dans les graphes orientés
12/19/25

Soutenance de thèse de Saeed ALSABBAGH
12/15/25

Soutenance de thèse de Hamza KCHOK
12/5/25

Soutenance de thèse de Perla Hajjar
12/4/25

Soutenance de thèse d'Anas Hossini
11/27/25

Soutenance de thèse d'Abdellah Madane
11/7/25

Soutenance de thèse de Reda Khoufache
9/29/25

Soutenance de thèse de Zoé Chevallier
6/23/25 - 9/27/25

Bienvenue sur le nouveau site web du Laboratoire DAVID !
Ouverture du nouveau site K-SUP le 23 juin 2025.
6/12/25

Harnessing Large Language Models for Predicting Mobility Modes
12/06/2025, 13h en 301 : By : Amir Badawi, PhD candidate, Univ Gustave Eiffel/LSTIG & UVSQ/DAVID
6/12/25

Teaching SQL with Simplicity: A Shift from Relational Algebra to Canonical Databases
12/06/2025 à 13h en 301 by Nicoleta Preda
5/15/25

Séminaire ADAM : Fouille de motifs fréquents dans les multi-graphes : apport de l’apprentissage profond et des architectures neuronales
Présenté par Assaad Zeghina