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Agenda de FEMTO

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Workshop

Réunion des professionnels du réseau RENATECH

Mardi 28 et mercredi 29 mars 2017
FEMTO-ST - TEMIS BUILDING

15B Avenue des Montboucons
25030 Besançon cedex
France

Événements passés

  • Soutenance Thèse / 03 décembre 2020 / Salle de Réunion Maincare Solutions

    Alexis Picard : "I²PHEN : une nouvelle plateforme de télésurveillance médicale basée sur l’Internet des Objets"

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  • Formation / 30 novembre 2020 - 02 décembre 2020 / FEMTO-ST - TEMIS BUILDING

    FORMATION ANF MiNaPhoton Micro- et nano-structuration de composants photoniques

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  • Soutenance Thèse / 26 novembre 2020 / FEMTO-ST - TEMIS BUILDING

    Etienne GENIER : "Développement de source superc"ontinuum fibrée ultra-stable visible proche-infrarouge

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  • Soutenance Thèse / 25 novembre 2020 / ENSMM_26 rue de l'Epitaphe

    Giacomo Clementi : "LiNbO3 films: intégration pour la récupération de l'énergie piézoélectrique et pyroélectrique"

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  • Soutenance Thèse / 09 novembre 2020 / Amphi RT2 Département Réseaux et Télécom Montbéliard

    Irma CUSTOVIC : "De l'autoassemblage supramoléculaire à la synthèse sur surface: études par microscopie à champ proche"

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  • Soutenance Thèse / 05 novembre 2020 / FEMTO-ST - TEMIS BUILDING

    Alexandre MATIC : "Résonateurs à domaines ferroélectriques périodiques sur coupes obliques de niobate de lithium pour les applications de filtrage radiofréquences"

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  • Soutenance Thèse / 16 octobre 2020 / IUT Belfort - Amphi I102 - Bâtiment I

    Hamza Jaffali : " Étude de l'Intrication dans les Algorithmes Quantiques : Approche Géométrique et Outils Dérivés"

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  • Soutenance Thèse / 16 octobre 2020 / ENSMM_26 rue de l'Epitaphe

    Omar BOUGACHA : "Contribution aux décisions post-pronostique : nouveau framwork basé sur les interactions pronostic-décision"

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  • Soutenance HDR / 14 octobre 2020 / UFR ST - Salles des Actes

    Julien HENRIET : " Contribution à la conception de plates-forme distribuées basées sur le deep-learning et le raisonnement"

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  • Soutenance Thèse / 14 octobre 2020 / IUT Belfort

    Joseph AZAR : "Compression de données et apprentissage profond pour les applications de santé IoT basées sur des signaux physiologiques"

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