- P1 - Ensemble-based transfer learning for EEG-based brain-computer interfacing
(Sami DALHOUMI – LG2IP)
- P2 : Estimation de l'état de charge d'une batterie électrique : switching Markov State-Space Model
(Jana KALAWOUN – CEA)
- P3 : From data quality to information quality
(Aïcha BEN SALEMN – LIPN)
- P4 : Un nouveau modèle d'énergie pour les champs aléatoires de Markov cachés
(Jérémie SUBLIME – LIPN / Agro Paris Tech)
- P5 : Mesure de l'intéraction en situation d'adaptation
(Sara BOUZIT – Orange Labs - LIG)
- P6 : Prise de décision contextuelle en bande organisée : Quand les bandits font un brainstorming
(Robin Allesiardo – Orange Labs / LRI)
- P7 : A three-step classification algorithm to assist criteria grid assement
(Damien FOLLET – LITIS / INSA Rouen)
- P8 : Eliciting Structured Reward functions for Unknown Reward in Markov Decision ¨Processes
(Pegah ALIZADEH – LIPN)
- P9 : Bridgde convex Non-negative Matrix Factorisation for Unsupervised Transfer learning
(Ievgen REDKO – LIPN)
- P10 : Classification à base d'Ontologie et de Clustering Topographique GTM
(Hatim CHAHDI – UMR Espace Dev / LIPN)
- P11 : Approche collaborative de segmentation / classification basée sur la qualité pour l'analyse d'image de télédétection
(Andrès TROYA-GAIRIS - Université de Strasbourg / ICube)
- P12 : Quantification en Fouille de Données Relationnelles
(Clément CHARNAY – Université de Strasbourg / Icube)
- P13 : Modeling Perceptual Color Differences by local Metric learning
(Michaël PERROT – Laboratoire Hubert Curien)
- P14 : Un système de classification intéractif pour l'aide à l'organisation personnalisée de données
(Nourddine NAIR BENREKIA – LINA / Orange Labs)
- P15 : A supervised methodology to measure the features contribution to a clustering
(Oumaima ALAOUI ISMAILI – Orange / Agro Paris Tech)
