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Mamadou Kanouté, doctorant au LIST3N remporte le prix du meilleur article lors du congrès NCTA 2023

Publié le 20 décembre 2023 Mis à jour le 20 décembre 2023
Date(s)

le 20 décembre 2023

Mamadou Kanouté, doctorant en deuxième année de thèse au sein de l’unité de recherche LIST3N, et ses directeurs de thèse, Edith Grall et Pierre Beauseroy, ont reçu le prix du Best Paper Award pour leur article "Neural network-based approach for supervised nonlinear feature selection" (Approche basée sur les réseaux neuronaux pour la sélection supervisée non linéaire de caractéristiques), présenté lors de la 15ème conférence internationale sur la théorie et les applications de l’informatique neuronale : NCTA 2023, qui s’est déroulée du 13 au 15 novembre dernier à Rome en Italie.

Lors de cette conférence, Mamadou Kanouté a présenté les résultats des travaux qu’il mène dans le cadre du LabCOM DiTeX, laboratoire commun de Recherche et Développement en Data-Innovation pour l’industrie du Textile et de L’habillement (DiTeX) qui regroupe l'Université de Technologie de Troyes (UTT) et l’Institut Français Textile et Habillement (IFTH). La communication porte sur la réduction du nombre de variables utilisées pour décrire un problème afin de simplifier l’apprentissage de modèles d’évolution des mensurations de la population au cours du temps. Ces modèles doivent permettre de définir des données anthropométriques utiles dans différents secteurs, notamment l'habillement, la santé, l’ergonomie.

Plus d'informations sur https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=jJf+xNV6pZQ=&t=1