Apprentissage de graphes via l'optimisation bi-niveau / Hashem Ghanem ; sous la direction
de Samuel Vaiter et Joseph Salmon. Thèse de doctorat : Mathématiques : Bourgogne Franche-Comté
: 2023
Information trouvée : Patricia Reynaud-Bouret directrice de recherche, LJAD et NeuroMod, Université Côte
d'Azur est membre du jury de la thèse
Décomposition de Kalikow pour des processus de comptage à intensité stochastique /
Tien Cuong Phi ; sous la direction de Patricia Reynaud-Bouret et Eva Löcherbach. Thèse
de doctorat : Mathématiques : Université Côte d'Azur : 2022
Information trouvée : directrice de thèse, membre du jury
Estimation adaptative de l'intensité de certains processus ponctuels par sélection
de modèle / Patricia Reynaud-Bouret, 2002 [ thèse ]
Initiation de la dépression corticale envahissante et hyperactivité pre-épileptique
dans un modèle mathématique multi-échelles des mutations de NaV1.1 / Louisiane Lemaire
; sous la direction de Martin Krupa et Mathieu Desroches. Thèse de doctorat : Mathématiques
: Université Côte d'Azur : 2021
Information trouvée : présidente du jury, membre du jury
Modélisation de grands réseaux de neurones par processus de Hawkes / Julien Chevallier
; sous la direction de Patricia Reynaud-Bouret et François Delarue. Thèse de doctorat
: Mathématiques : Côte d'Azur : 2016
Information trouvée : directrice de thèse, membre du jury
Simulation efficace de processus ponctuels avec applications aux neurosciences / Cyrille
Mascart ; sous la direction de Alexandre Muzy et Patricia Reynaud-Bouret. Thèse de
doctorat : Informatique : Université Côte d'Azur : 2021
Information trouvée : co-directrice de thèse, membre du jury
Tri de potentiels d'action sur des données neurophysiologiques massives : stratégie
d’ensemble actif par fenêtre glissante pour l’estimation de modèles convolutionnels
en grande dimension / Laurent Dragoni ; sous la direction de Karim Lounici et Rémi
Flamary. Thèse de doctorat : Mathématiques : Université Côte d'Azur : 2022
Information trouvée : membre du jury