liste des sujets de mini mémoire

Professeur
RANDOURMichael
RANDOURMichael
RANDOURMichael
FORTZBernard
FORTZBernard
INFO-F-308-Projetsd'informa8que3transdisciplinaire-Mini-mémoire
Titredusujet
Descrip8ondusujet
Dansceprojet,l'étudiants'ini@eraàunmodèlesimplede
processusprobabiliste:leschaînesdeMarkov.Les
conceptsprincipauxserontabordésetappliquésàl'étude
d'unjeudeplateauclassique,leMonopoly.L'étudiant
u@liseracesmodèlesmathéma@quesparexemplepour
EtudeduMonopolyvia
déterminerquelsterrainssontlesplusfréquemment
leschaînesdeMarkov
visités,oulesplusrentables.Leprojetcomportedes
aspectsthéoriques(appren@ssagedumodèle
mathéma@que),pra@ques(implémenta@ond'algorithmes
simplessurleschaînesdeMarkov)etapplica@fs(étude
d'unjeuréel)
Dansceprojet,nousaborderonsdesjeuxoùdeuxjoueurs
s'affrontentsurungrapheendéplaçanttouràtourun
jetondesommetensommet.Bienqued'apparence
simple,cemodèlemathéma@queprésentedenombreuses
applica@[email protected]'étudiants'ini@eraaux
Introduc@onàlathéorie
principesdebasedelathéoriedesjeux,etétudieraplus
desjeuxsurgraphes
enprofondeurdesclassesdejeuxsimplescommelesjeux
d'accessibilité(unjoueuressaied'aSeindreunsommet
des@na@onetl'autrejoueuressaiedel'enempêcher).Le
projetporteàlafoissurlesaspectsmathéma@quesdeces
jeuxetsurl'implémenta@ond'algorithmesderésolu@on.
Choisirlecheminleplusrapidepourallerd'unpointAà
unpointBestunproblè[email protected]
typedeproblèmeestsouventmodélisécommela
recherched'unpluscourtchemindansungraphe
pondéré.DesalgorithmesbienconnuspermeSentde
résoudreceproblème(P.ex.Dijkstra,A*,Bellman-Ford).Il
arrivenéanmoinssouventqueletempsrequispouraller
Problèmedepluscourt
d'unpointAàunpointBnesoitpasfixemaispuissevarier
chemindansun
seloncertainescondi@ons(trafic,accidents,etc).Dansce
environnement
projet,l'étudiantaborderalamodélisa@ondecetypede
stochas@que
varia@onssousformed'unenvironnementstochas@que:
lemodèlemathéma@quesous-jacentseralesprocessusde
décisiondeMarkov.L'étudiants'ini@eraauxconceptsde
basedumodèleetétudieralestechniquesnécessaires
pourgénérerlastratégiedetransportlaplusrapide.
Certainsdecesalgorithmesdevrontêtreimplémentéspar
l'étudiant.
LelangageClojureestunlangagefonc@onnel,basésurla
Etuded'algorithmespour
JVM,quiestdeplusenplusu@lisé(parexemplepourles
ladétec@ondelatonalité
applica@onsweb).Lebutdutravailestd'étudierl'étatde
defichiersmusicauxet
l'artdesalgorithmespermeSantd'analyserlatonalitéd'un
implémenta@onen
fichiermusicaletd'implémenterundecesalgorithmesen
Clojure
Clojure.
OvertoneestunelibrairieClojure(langagefonc@onnel
Etuded'algorithmespour
basésurlaJVM)permeSantlasynthèsesonoreetla
lechangementdetempo
cré[email protected]
entempsréeldefichiers
d'étudierl'étatdel'artdesalgorithmespermeSantde
musicauxsansaltéra@on
diffuserunfichiermusicalàunevitessemodifiéesans
delatonalitéet
altérerlatonalité(commelefontlaplupartdeslogiciels
implémenta@onavec
DJsactuels)etd'implémenterundecesalgorithmesen
Overtone
u@lisantOvertone.
1
FORTZBernard
GOOSSENSJoël
GOOSSENSJoël
GOOSSENSJoël
CARDINALJean
CARDINALJean
CARDINALJean
DEFRANCEMaShieu
DEFRANCEMaShieu
DEFRANCEMaShieu
Algorithmesdethéorie
desgrapheset
programma@on
fonc@onnelle
Lessystèmes
d'exploita@ondansles
drones:étatdel'Art.
Lessystèmes
d'exploita@onpour
l'InternetdesObjets(IoE)
:étatdel'Art.
Lesarchitectures
hétérogènes(CPU,GPU&
accélérateur)pour
l'informa@que
embarquée:étatdel'Art
L'objec@fdutravailestd'étudierl'étatdel'artpour
l'adapta@ondequelquesalgorithmesclassiquesdethéorie
desgraphesenvuedelesimplémenteravecunlangage
fonc@onnel(HaskellouClojure),
Leproblème3SUMconsisteàdécidersidansunensemble
donnédennombres,ilenexistetroisdontlasommeest
Leproblème3SUM:
nulle.Ceproblèmeadmetunalgorithmedecomplexité
complexitéet
quadra@que,maisl'existenced'unalgorithmede
algorithmesefficaces
complexitéO(n^{2-eps})pouruneps>0estunproblème
ouvert,avecdenombreusesimplica@ons.
Legraphedevisibilitéassociéàunpolygoneestlegraphe
lianttoutepairedesommetsquise"voient",c'est-à-dire
Graphesdevisibilité:
dontlesegmentdedroiteassociéestcomplètement
caractérisa@onsetcalcul
contenudanslepolygone.Ils'agitd'uneno@on-cléen
géométriealgorithmique.
Etantdonnéeunematricedesignes{+,-,0},oncherchele
rangminimumd'unematriceréelledemêmetailleetdont
Complexitédurang
lesélémentsontlessignesprescrits.CeSequan@téjoue
minimumd'unematrice unrôleimportantdanscertainesbornesinférieuresen
designes
complexité[email protected]été
récemmentétablisentreceSequan@téetdesproblèmes
élémentairessurlesarrangementsdedroitesdansleplan.
Lesalgorithmesgéné@quesu@lisentdesconcepts@résde
labiologieetdelagéné@quepourproposeruneméthode
Développementd'un
génériquepermeSantdetraiterdesproblèmes
algorithmegéné@que
d'op@[email protected]'objec@fdeceprojetestd'aborderles
conceptsgénérauxdesalgorithmesgéné@quesetdeles
appliqueràlarésolu@ondeproblèmesconcrets.
Lesdonnéesgénéréesparlesséquenceursd'ADNsontàla
foistrèsvolumineusesettrèsredondantespermeSantle
Compressionde
développementdeméthodesdecompressionspécifiques
données:applica@onaux
trèsefficaces.L'objec@fdeceprojetestd'étudierles
séquenced'ADN
méthodesdecompressiondedonnéesetplus
par@culièrementcellesliéesauxséquencesd'ADN.
Dansledomainedelabiologie,ilestcourantde
rechercherdesséquencesdansunebanquededonnées.
Algorithmespourla
Dufaitdela"variabilité"duvivant,cesséquencespeuvent
recherchedeséquences présenterungrandnombrededifférencesaveccelles
approchées
présentesdanslabanque.L'objec@fduprojetestd'étudier
lesalgorithmesderecherchedeséquencesapprochées
danslecontextedesbanquesdedonnéesbiologiques.
2
FILIOTEmmanuel
FILIOTEmmanuel
FILIOTEmmanuel
GEERAERTSGilles
Lathéoriedesmotsfinisadesapplica@onsdansplusieurs
domainesdel'informa@queetau-delà.Certainsproblèmes
Combinatoiredemots: seramènentnaturellementàdessystèmesd'équa@onsde
implémenta@ond'un
motsfinis.Ils'agiradanscetravaildecomprendreles
solveurd'équa@onsbasé basesdelathéoriedesmots(combinatoricsofwords)et
surunsolveurSAT
d'implémenterunsolveurd'équa@onsbasésurune
réduc@onàunproblèmeenlogiqueproposi@onnelle,ce
dernierétantrésolutàl'aidedusolveurMiniSAT.
Lesmachinesàcompteurssontdesautomatesfinis
étendusavecdescompteurs.Avecplusdedeux
compteurs,leproblèmedesavoirs'ilexisteuneexécu@on
acceptanteestindécidable(appelétestduvide).Oscar
Ibarraaintroduitunesous-classedemachinesà
compteurspourlaquelleleproblèmeprécédentest
Implémenta@ondutest
décidable:lesmachinesinversionsbornées(reversalduvided'uneclassede
boundedcountermachines).Cetypedemachineestun
machinesàcompteurs
ou@ldedécidabilitépuissant,notammententhéoriedes
automates.Danscemémoire,ils'agirad'implémenterle
testduvidepourlesmachinesàcompteurs.Ils'agira
d'aborddecomprendrel'algorithmedonnéparIbarra.
Pourl'implémenter,onenvisageradifférentesapproches,
notammentl'u@lisa@ond'unsolveurSAT.
Lesautomatesavecsor@esdéfinissentdesfonc@onsde
l'ensembledesmotsversdes(mul@-)ensemblesdevaleurs
prisesdansunestructurepar@culière(semi-anneau,
groupe,monoïde,etc.).Letestdefonc@onnalitéconsisteà
Implémenta@ondutest déterminersichaquemotàauplusunevaleurpar
defonc@onnalitépourles l'automateà[email protected]
automatesàsor@es
derésoudrefacilementleproblèmed'équivalenceentre
deuxautomatesà[email protected]'agiradanscetravail
d'implémenterletestdefonc@onnalitédesautomatesà
sor@e,danslecasspécifiqueoùlesvaleurssontdes
élémentsd'ungroupe.
LesréseauxdePetrisontunmodèleclassiquepour
représenterlessystèmesinforma@quesconcurrents(ceux
danslesquelsplusieursprocessuss'exécutentenmême
tempsetinteragissent).IlspermeSentégalementde
prouverquecessystèmessontcorrects.Danscetravail,
l'étudiantdevracomprendreladéfini@ondumodèledes
réseauxdePetrietdu"problèmedecouverture".Ildevra
Leproblèmede
démontrersacompéhensionduproblèmeenprésentatn
couverturedansles
uncasd'étudeoùlemodèlederéseaudePetripermetde
réseauxdePetri
prouverqu'unsystèmeestcorrect,grâceau"problèmede
couverture"(parexemple,enmodélisantunsystème
d'exclusionmutuelle).Référence:PierreGANTY,Gilles
GEERAERTS,Jean-PierreRASKIN,LaurentVANBEGIN.Le
problèmedecouverturepourlesréseauxdePetri.
Résultatsclassiquesetdéveloppementsrécents,
TechniqueetScienceInforma@quesVOL28/9-2009.
hSp://www.ulb.ac.be//di/verif/ggeeraer/papers/TSI.pdf
3
GEERAERTSGilles
GEERAERTSGilles
UppAalestunlogicieldéveloppéàl'Universitéd'Uppsala
(Suède)pourprouverquedessystèmesinforma@ques
"tempsréel"(dontl'exécu@ondépenddutempsqui
s'écouleetdontlesrésultatsdoiventêtrefournisàdes
instantsprécispourqu'onpuisseconsidérerquele
L'ou@lUppAal
systèmesoitcorrect).Cetou@ladéjàétéappliquédansde
nombreuxcasd'étudesacadémiquesetindustriels.Dans
cetravail,l'étudiantdevraprésenterl'ou@lUppAaletla
théoriesurlaquelleilrepose,etprésenteruncasd'étude
auchoix.Référence:lesitewebd'UppAal.hSp://
uppaal.org/
Le"model-checking"estunetechniquegénéralede
"vérifica@onautoma@quedesystèmesinforma@ques".Elle
permetdoncdeprouver,defaçonautoma@que(àl'aide
d'unalgorithme)qu'unsystèmeestcorrect…oude
détecterdesbugs.CeSetechnique,plusgénéralequele
test(qui,lui,nepermetquededétecterdesbugs)aété
largementdéveloppéedepuisprèsde30ansetest
aujourd'huiconsidéréecommefondamentale:lesbases
théoriquesontétérécompenséespardeuxprixTuring,et
Lemodel-checkingdeCTL elleestu@liséedansdegrandesentreprisescomme
MicrosoxouIntelpourassurerlaqualitédeslogicielsou
dumatérieldéveloppés.Danscetravail,l'étudiantdevra
ré-implémenterunalgorithmesimpledemodel-checking
(cfr.référenceci-dessous),leprésenter,etl'exécutersur
uncasd'étudebienchoisi.Référence:Clarke,Emersonet
Sistla.Automa@cVerifica@onofFinite-StateConcurrent
SystemsUsingTemporalLogicSpecifi[email protected]
8(2),1986.hSp://research.microsox.com/en-us/um/
people/qadeer/cse599f/papers/clarke-toplas.pdf
4
Newindicatorsof
BONTEMPIGianluca-
MobilityinBrussels
LEBORGNEYann-Aël
Region
BONTEMPIGianluca-
LEBORGNEYann-Aël
Detec@onFraudin
EuropeanPublic
Procurements
Mobilityisanaspectofgrowingrelevanceinourdaily
lives.Itactsas'theeconomy'sbackbone'bysuppor@ng
othersectorsthroughouttheeconomicsystem.Many
studies,e.g.IBMsmartci@esstudyinBrussels,habe
shownthatBruxxelsisstandingbehindcomparedtoother
ci@eswithrespecttoitsdatstructure[1].Inthiscontext,
thegoalofthismini-memoirewillaimatmaking(i)a
surveyofmobilitydataandmobilityindicatorsavailableas
OpenDatainBrusselsRegion(forexamplefromtheSNCB,
STIB,Villo,etc...)and(ii)acomparisonwithAmsterdam,
whichisrecognisedashavingoneofthebestOpenData
Programmefortransportandmobility[2].Throughthis
topic,thestudentwillhavetheopportunitytogainskillsin
dataprocessing,machinelearning,andinterac@veWeb
developmentusingShiny/R.Thestudentwillalsohave
opportuni@estocollaboratewiththeMOBIteamofthe
VUBinthecontextoftheMOBI-Aid(BruxxelsMOBI-AID:
BrusselsMOBIlityAdvancedIndicatorsDashboard)
researchproject.The"mini-memoire"finalmarkswillbe
givenonthebasisofthereport,anoralpresenta@onand
demooftheresultstotheMLGgroup.[1]Brussels-Capital
Region,Belgium.SmarterCi@esChallengREport-IBM,
2015.hSps://www.ibm.com/mul@media/portal/
V837502Y37964J52/50224_SCC_Brussels_Report_LR.pdf
[2]EuropeanDataProtal.Analy@calReport4:OpenData
inCi@es,2016.hSp://www.europeandataportal.eu/sites/
default/files/edp_analy@cal_report_n4__open_data_in_ci@es_v1.0_final.pdf
Publicprocurementistheprocesswherebygovernments
buygoodsandservices,sucheasofficesupplies,
equipment,buildings,roads,andsoforth.Itrepresents
aboutonethirdoftotalgovernmentexpendituresinOECD
countries,worthaboutEUR400billionayear.Detec@ng
fraudinEuropeanPublicProcurementsiscurrentlyan
importantpriorityforthePublica@onsOfficeofthe
EuropeanCommission.Giventhelargeamountofdata
thatneedstobeanalysed,itisnecessarytorelyon
automatedtechniquessuchasmachinelearning.Areview
ofcurrentfrauddetec@oninprocurementdatamethods
hasrecentlybeenpublishedin[1].Thegoaloftheminimemoirewillbetosummarisetheprosandconsofthe
differentmethods,andideallytoimplementoneofthem
intheOpenTEDbrowser[2],[3],awebsitdevelopedby
MLGinordertofacilitateaccesstoEuropeanpublic
spendingdata.Throughthistopic,thestudentwillhave
theopportunitytogainskillsindataprocessing,machine
learnin,andinterac@veWebdevelopmentusingShiny/R.
The"mini-memoire"finalmarkswillbegivenonthebasis
ofthereporrt,anoralpresentaitonandademoofthe
resultstotheMLGgroup.
[1]Fazekas,Mihály,IstvánJánosTóth,andLawrencePeter
King."AnObjec@veCorrup@onRiskIndexUsingPublic
ProcurementData."EuropeanJournalonCriminalPolicy
andResearch(2016):1-29.hSp://link.springer.com/
ar@cle/10.1007%2Fs10610-016-9308-z
5
[2]LeBorgneYann-Aël,AdrianaHomolova,Gianluca
Bontempi.“OpenTEDBrowser:InsightsintoEuropean
PublicSpending.”SoGooDWorkshop,European
ConferenceonMachineLearning,September2016.hSp://
ulb.ac.be/di/map/yleborgn/pub/
EMCL2016_SoGood_YLeborgne.pdf
[3]OpenTEDwebsite:hSp://yleborgne.net/opented
Theobjec@veofthe"mini-mémoire"istodesignand
implementRscriptsprovidingfurtherfunc@onalitytoaR/
BioconductorpackagecalledTCGAbiolinks.Ristheleading
toolforsta@s@cs,dataanalysis,andmachinelearning.Itis
morethanasta@s@calpackage;it'saprogramming
language,soyoucancreateyourownobjects,func@ons,
andpackages.TCGAbilinksofferbioinforma@cssolu@ons
byusingaguidedworkflowtoallowuserstoquery,
dowloadandperformintegra@veanlysesofTCGAdata.
TCGAbiolinksdownstreamanalysiscanbedividedinto1)
Implementa@onofaR supervisedanalysis,comprisingdifferen@alexpression
BONTEMPIGianluca-
packagefor
analysis,andmasterregulatoranalysisor2)unsupervised
COLAPRICOAntonio
Bioinforma@cs
analyss,:comprisinginferenceofgeneregulatory
network,cluster,classifica@on,featureselec@on,and
syrvivalanalysis.The"mini-memoire"finalmarkswillbe
givenonthebasisofthereport,anoralpresenta@onanda
demooftheresultstotheMLGgroup.Requiredskills:
Machinelearning,sta@s@calanalysis,programmingskills
(Risanadvantage),passionforinterdisciplinaryresearch.
Usefullinks:hSps://www.bioconductor.org/packages/
release/bioc/vigneSes/TCGAbiolinks/inst/doc/
tcgaBiolinks.html
Ceproblèmeestuneextensionduproblèmedep-médiane
danslaquelleladistanceentredeuxpointsestdonnéepar
Leproblèmedeplasommedesdistancesentrelesqvariableslesplus
LABBEMar@ne
médianeavecsélec@on
signifi[email protected]ésentedesapplica@onsdansledomaine
decaractéris@ques
delaclassifi[email protected]émenta@ondedifférentes
heuris@quesestaSendue.
Leproblèmedep-centre-maxestuneextensiondu
Leproblèmedepproblèmedep-centredanslaquelleonchercheà
LABBEMar@ne
médianeavecsélec@on minimiserlasommedesrayonsdecouverturesdesp
decaractéris@ques
centresouverts.Uneimplémenta@ondedifférentes
heuris@quesestaSendue.
Leproblèmedep-médiane-maxestunevariantedu
Leproblèmedepproblèmedep-médianeclassiquedanslaquelleon
LABBEMar@ne
médianeavecsélec@on chercheàminimiserlaplusgrandesommedesdistances
decaractéris@ques
despointsdedemandeaffectésà[email protected]
implémenta@ondedifférentesheuris@quesestaSendue
Etatactueldela
Lestandardjpeg-2000sebasesurunetransforma@onde
rechercheen
donné[email protected]
compressiond'imagessur introduc@on,desalterna@vesplusavancéesontété
JANSENMaarten
based'une
proposées,yincluslescontourlets,lescurveletsetc.
transforma@onà
L'objec@fdutravailestd'étudierlesproblèmesetles
mul@résolu@on
rou@nesactuellesdelaliSérature.
6
JANSENMaarten
JORETGwenaël
JORETGwenaël
JORETGwenaël
ROGGEMANYves
ROGGEMANYves
ROGGEMANYves
Ensebasantsurl'idéede"sparsity"(c'est-à-dire,en
supposantquelesobserva@onssoientcompressibles),la
méthodedecompressedsensingoucompressivesampling
proposedecomprimerlesbaseddedonnéeslorsdeleur
Laméthodede
observa@on(etdoncpasaprèslesobserva@ons).(Par
compressedsensingou exemple:uneimagequiconsisted'unematricedepixels
compressivesampling
peutêtrecomprimée).Ainsi,laméthodepermerde
sonderunsignalàuntauxinférieuràlafréquencede
Nyquist.L'objec@fdutravailestd'étudiersoitune
applica@on,soitl'étatdel'artdesproblèmessous
considéra@ondanslaliSérature.
Etantdonnéunecollec@ond'intervallesdeladroiteréelle,
nouspouvonstenterdelescolorerdesortequetoute
paired'intervallesquis'intersectentreçoiventdescouleurs
[email protected]éelleet
quenousconsidéronslesintervallesnotrecollec@onqui
con@ennentdepointp,nousvoyonsquetousces
[email protected]
donneuneborneinférieuresurlenombreminimumde
couleursdansnotrecolora@on:sikestlenombre
Colora@onon-line
maximumd'intervallesdelacollec@onayantunpointen
d'intervalles
commun,alorsilfautaumoinskcouleurspourcolorer
tousnosintervalles.Unrésultatclassiqueestqu'ilesten
faittoujourspossibleden'[email protected]'objec@f
decemini-mémoireestd'étudierunevariante"on-line"
deceproblème:aulieud'avoirdirectementtousles
intervallesànotredisposi@on,lesintervallesapparaissent
unàun,etnousdevonsàchaquefoisassigner
défini@vementunecouleuràl'intervallequiapparaît.Le
butestnaturellementd'u@liserunnombredecouleurspas
tropgrandparrappportàk.
Ungrapheestt-parfaitsisonpolytopedesstablesest
déterminéparlesinégalitésdenon-néga@vité,d'arêtes,et
decyclesimpairs.Enu@lisantdesrésultatsstandardsen
Calculd'unensemble
programma@onlinéaire,ilestpossibledecalculerun
stablemaximumdansun ensemblestablemaximumdansuntelgraphe
graphet-parfait
efficacement.Lebutdecetravailestd'étudierun
algorithmerécemmentdéveloppépourceproblèmequi
estpurementcombinatoire,etquienpar@culierévite
l'usagedelaprogramma@onlinéaire.
Lalargeurderang(rank-width)estunemesuredela
complexitéd'ungraphemêlantdécomposi@ons
Largeurderangd'un
arborescentesetalgèbrelinaire.Denombreuxproblèmes
graphe:unétatdel'art d'op@misa@onNP-difficilessurlesgraphespeuventêtre
résolusentempspolynomiallorsquelalargeurderangest
bornée.Lebutestd'établirunétatdel'artdusujet.
Comparaisonde
Implanta@onsdeMontgomeryversusToom-Cook,par
manipula@onsdegrands
exemple.EtudedeschoixdeGnuMPFR
en@ers
Comparaisondeperformancesthéoriqueset
Lagénéra@onde
d'[email protected]@ons
Johnson-TroSer
Le"shuffling"pseudoComparaisondeperformancesthéoriqueset
aléatoire
d'[email protected](ditdeKnuth)
7
ROGGEMANYves
ROGGEMANYves
Comparaisondes
"threads"dansles
standardsJava8etC++14
Les"VariableLength
Arrays"(VLA)enC,C++et
d'autreslangagesAlgollike
Choixdesstructures,[email protected]fficacité,limites,
aisanced'usage
Limites,implanta@onsous-jacente,efficacité.Evolu@ondu
conceptetanalysedesargumentsproetContrapourC+
+17.
Comparaisondesimplanta@onspossiblesetdes
complexitésthéoriqueeteff[email protected]
algorithmesFGKetLamda.
Cryptographyisusedinordertoensuresecurityofvarious
ITsystems,designerofthesesystemsuseencryp@on
algorithmstoprovidedataconfi[email protected]
havesomeverystrongencryp@onalgorithmsthatcouldbe
efficientlyimplementedinsoxwareandinhardware.
Thesealgorithmscouldbeusedinembeddedsystems
suchasmicrocontrollers(e.g.embeddedinasmartcard).
Unfortunately,whenastrongandsecurealgorithmis
implementedinarealdevicetheimplementa@onmightbe
insecurewhichwouldallowanaSackertoextractsecret
MARKOWITCHOlivier Side-channelaSackstep- [email protected]
-VESHCHIKOVNikita
by-steptutorial
areseveraltypesofaSacksthatexploitphysicalproper@es
(e.g.powerconsump@onorexecu@on@me)ofareal
physicalimplementa@onsinordertobreakthealgorithm.
TheseaSacksarecalledside-channelaSacks.
Thegoalofthisprojectistoimplementonesidechannel
aSackandtocreateastep-by-steptutorialthatgoesfrom
thehardwaresetupanddataacquisi@ontotheanalysis
andthesecretkeyrecovery.Thereexistsseveraldifferent
side-channelaSacks,thisprojectproposalholdsforallof
themandcouldbechosenbyseveralstudents(for
differenttypesofaSacks)
Thegoalofthisprojectistodevelopaneasyadaptable/
changeableclientserversystemthatcanbeusedto
Developmentofgame
[email protected]
LENAERTSTom
theore@calexperimental (dynamicandsta@cnetworks)shouldbepossiblewherein
environment
playerscanplaydifferentsocialdilemmasinpairsorin
groupes.Thesystemswillbetestedonacollec@onof25
laptops.
Thegoalofthisprojectistoreproducetheworkdonein
Menche,J.etal.Uncoveringdisease-diseaserela@onships
throughtheincompleteinteractome.Science347,
Reproducingdisease1257601-1257601(2015)inordercheckoutthe
LENAERTSTom
diseasenetworks
reproducibilityoftheresultandtobeSerunderstandthe
significanceofthesenetworks.Ifpossibleweaddourown
diseasesinforma@oncomingfromDIDA,adatabaseon
digenicdiseasesdevelopedattheULB.
Thegoalofthisprojectistoimplementtheworkdiscussed
Recurrentneural
inE.LalevandM.Grinberg,Backwardandforwardnetworkstomodel
orienteddecisionmakingintheiteratedprisoners
LENAERTSTom
behaviourinsocial
dilemma.Thesugges@onistomakethisimplementa@onin
dilemmas
thetensorflowsystemandtostudywhethertheresults
arereproducibleornot.
ROGGEMANYves
LescodesdeHuffman
adapta@fs
8
LENAERTSTom
Theevolu@onof
coopera@onand
intelligence
Thegoalofthisprojectistoreimplementthework
discussedinMcNally,Luke,SamP.Brown,andAndrewL.
Jackson."Coopera@onandtheevolu@onofintelligence."
Proc.R.Soc.B.TheRoyalSociety,2012.Thework
discussestheevolu@onofneuralnetworkstructuresand
thecomplexityneededtobehavecorrectlyinthecontext
ofacoopera@vesocialinterac@ons.
9