Séminaire NEO: Erol Gelenbe – Protecting IoT Servers Against Flood Attacks with Quasi Deterministic Transmission
Speaker: Erol Gelenbe, Institute of Theoretical and Applied Informatics, Polish Academy of Sciences (IITIS-PAN), and CNRS I3S Univ. Cote d’Azur « Protecting IoT Servers Against Flood Attacks with Quasi Deterministic Transmission » Time and Place: Feb. 22, 2024 at 14h30 in Salle…
Séminaire NEO: The Complexity of Optimizing Atomic Congestion
Fionn Mc Inerney, TU Wien, Autriche Date: 11 janvier 2024 Salle: Lagrange gris
Séminaire NEO: Stochastic matching and online matching algorithms
Nahuel Soprano Loto. LAAS-CNRS Date: 18 décembre 2023 Salle: Euler Bleu Abstract: In this talk, we will delve into two distinct models that originate from different backgrounds: stochastic matching models and online matching algorithms. Stochastic matching models are models in…
Séminaire NEO: Machine Learning in Untrusted Environment
Nirupam Gupta, EPFL 14 décembre 23, de 11:00 à 12:00 Salle: Lagrange gris Abstract: Recent AI systems make use of machine-learning algorithms, where the computing system learns from data (observations) in order to adjust its behavior. In fact, the availability…
Soutenance de thèse
Othmane Marfoq, doctorant de l’équipe NEO, et encadré par Giovanni Neglia, a soutenu sa thèse le jeudi 7 décembre 2023. Félicitations Othmane! Titre de la thèse: Surmonter l’Hétérogénéité dans les Systèmes d’Apprentissage Fédéré
Séminaire NEO: Gholamali Aminian (The Alan Turing Institute, UK)
Salle: Lagrange Gris Date: le 26 octobre 2023, de 11:00 à 12:00 (CEST) Intervenant: Gholamali Aminian (The Alan Turing Institute, UK) Titre (en anglais): Generalization error via measure-valued calculus Résumé (en anglais): We propose a novel framework for exploring weak…
Perlaza reconduit à l’Université de Princeton en tant que Collaborateur de Recherche Invité (VRC)
Une collaboration de longue date entre Inria et l’Université de Princeton est renouvelée pour sa dixième année avec la reconduction de Samir M. Perlaza (NEO) en tant que collaborateur de recherche invité (VRC) au sein du département ECE.
Première distribution publique de Marmote et MarmoteMDP
Marmote est une bibliothéque logicielle et une interface de programmation C++ pour spécifier des chaines de Markov (espace d’états et transitions) et les résoudre via une large variété de méthodes. MarmoteMDP est dédiée à la modélisation des processus de décision Markoviens (MDP).
La première distribution publique de ces deux bibliothèques est disponible sur le site web qui fournit aussi les instructions d’installation, la documentation et de nombreux exemples.
