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  1. Guillaume, Antoine [VerfasserIn] ; Orléans [MitwirkendeR]; Vrain, Christel [MitwirkendeR]

    Time series classification with Shapelets : Application to predictive maintenance on event logs ; Classification de séries temporelles avec les Shapelets : application à la maintenance prédictive via journaux d'événements

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    theses.fr, 2023-01-04

  2. Ismail Fawaz, Hassan [VerfasserIn] ; Mulhouse [MitwirkendeR]; Muller, Pierre-Alain [MitwirkendeR]; Idoumghar, Lhassane [MitwirkendeR]; Forestier, Germain [MitwirkendeR]

    Apprentissage profond pour la classification des séries temporelles ; Deep learning for time series classification

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    theses.fr, 2020-09-21

  3. Leverger, Colin [VerfasserIn] ; Rennes 1 [MitwirkendeR]; Termier, Alexandre [MitwirkendeR]

    Investigation of a framework for seasonal time series forecasting ; Investigations sur un framework pour des prévisions de séries temporelles saisonnières

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    theses.fr, 2020-11-20

  4. Bailly, Adeline [VerfasserIn] ; Rennes 2 [MitwirkendeR]; Tavenard, Romain [MitwirkendeR]

    Classification de séries temporelles avec applications en télédétection ; Time Series Classification Algorithms with Applications in Remote Sensing

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    theses.fr, 2018-05-25

  5. Mousheimish, Raef [VerfasserIn] ; Université Paris-Saclay (ComUE) [MitwirkendeR]; Bennis-Zeitouni, Karine [MitwirkendeR]; Taher, Yehia [MitwirkendeR]

    Combinaison de l’Internet des objets, du traitement d’évènements complexes et de la classification de séries temporelles pour une gestion proactive de processus métier ; Combining the Internet of things, complex event processing, and time series classification for a proactive business process management

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    theses.fr, 2017-10-27

  6. Wagner, Nicolas [VerfasserIn] ; Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020) [MitwirkendeR]; Koko, Jonas [MitwirkendeR]; Veissier, Isabelle [MitwirkendeR]

    Détection des modifications de l’organisation circadienne des activités des animaux en relation avec des états pré-pathologiques, un stress, ou un événement de reproduction ; Detection of changes in circadian organisation of animal activities related to pre-pathological states, stress, or reproduction events

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    theses.fr, 2020-10-27

  7. Achenchabe, Youssef [VerfasserIn] ; université Paris-Saclay [MitwirkendeR]; Cornuéjols, Antoine [MitwirkendeR]; Bondu, Alexis [MitwirkendeR]

    De la classification précoce des séries temporelles à la prise de décision précoce basée sur l’apprentissage machine ; From the early classification of time series to machine learning-based early decision-making

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    theses.fr, 2022-11-25

  8. Akodad, Sara [VerfasserIn] ; Bordeaux [MitwirkendeR]; Germain, Christian [MitwirkendeR]

    Ensemble learning methods on the space of covariance matrices : application to remote sensing scene and multivariate time series classification ; Méthodes d'ensemble sur l'espace des matrices de covariance : application à la classification de scènes de télédétection et de séries temporelles multivariées

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    theses.fr, 2021-12-08

  9. Al Saleh, Mohammed [VerfasserIn] ; université Paris-Saclay [MitwirkendeR]; Université Libanaise [MitwirkendeR]; Finance, Béatrice [MitwirkendeR]; Jaber, Ali [MitwirkendeR]; Taher, Yehia [MitwirkendeR]

    SPADAR : Situation-aware and proactive analytics for dynamic adaptation in real time ; SPADAR : Analyse proactive et sensible au contexte pour l’adaptation dynamique en temps réel

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    theses.fr, 2022-07-19

  10. Plaud, Angéline [VerfasserIn] ; Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020) [MitwirkendeR]; Mephu-Nguifo, Engelbert [MitwirkendeR]

    Classification ensembliste des séries temporelles multivariées basée sur les M-histogrammes et une approche multi-vues ; Ensemble classification of multivariate Time series based on M-histograms and multi-view learning

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    theses.fr, 2019-12-04

  11. Boudhaouia Miled, Aida [VerfasserIn] ; Mulhouse [MitwirkendeR]; Wira, Patrice [MitwirkendeR]

    Analyse, classification et prédiction de consommation d’eau et d’électricité par des techniques de machine learning ; Analysis, classification and prediction of water and electricity consumption by machine learning techniques

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    theses.fr, 2022-01-07

  12. Dridi, Aicha [VerfasserIn] ; Institut polytechnique de Paris [MitwirkendeR]; Afifi, Hossam [MitwirkendeR]

    A novel efficient time series deep learning approach using classification, prediction and reinforcement : energy and telecom use case ; Une nouvelle approche d'apprentissage en profondeur efficace pour le traitement des séries temporelles utilisant la classification, la prédiction et le renforcement : cas d'utilisations Energie et télécommunications

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    theses.fr, 2022-11-28

  13. Bonfils, Louise [VerfasserIn] ; Université Gustave Eiffel [MitwirkendeR]; Samé, Allou Badara [MitwirkendeR]; Oukhellou, Latifa [MitwirkendeR]

    Classification et décomposition de séries temporelles avec prise en compte de facteurs observables et inobservables : application à l'analyse des dynamiques de comportements d'occupants de logements à partir de données thermiques ; Classification and decomposition of time series subject to observable and unobservable factors : Application to the analysis of the dynamics of occupants' behaviors from thermal data

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    theses.fr, 2022-12-08

  14. Bairouk, Anass [VerfasserIn] ; Université de Montpellier (2022-.) [MitwirkendeR]; Chaumont, Marc [MitwirkendeR]; Fouchez, Dominique [MitwirkendeR]

    Astronomical Image Time-series Classification Using Deep Learning ; Classification des Séries Temporelles d'Images Astronomiques Utilisant l'Apprentissage Profond

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    theses.fr, 2023-10-17

  15. Bailly-Comte, V.; Ladouche, B.; Charlier, J. B.; Hakoun, V.; Maréchal, J. C.

    XLKarst, un outil Excel pour l'analyse des séries temporelles, l'analyse des courbes de récession des sources et la classification des aquifères karstiques XLKarst, una herramienta de Excel para el análisis de series temporales, el análisis de curvas de recesión de manantiales y la clasificación de acuíferos kársticos XLKarst, an Excel tool for time series analysis, spring recession curve analysis and classification of karst aquifers XLKarst, uma ferramenta em Excel para análise de series temporais, análise de curva de recessão da fonte e classificação de aquíferos cársticos XLKarst，一款用于时间序列分析、泉水衰减曲线分析和喀斯特含水层分类的Excel工具。

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    Springer Science and Business Media LLC, 2023

    Erschienen in: Hydrogeology Journal