Daniel Aloise
M.Sc. (PUC-Rio, Brésil) et un Ph.D. (Poly)
Professeur titulaire
Département de génie informatique et génie logiciel
Département de génie informatique et génie logiciel
Projet(s) de recherche pour étudiants
Intérêts de recherche et affiliations
Intérêts de recherche
- Science des données
- Mégadonnées
- Optimisation
- Programmation mathématique
Affiliation(s)
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
- 1601 Recherche opérationnelle et science de la gestion
- 2510 Systèmes évolutifs, d'apprentissage et adaptatifs
- 2713 Algorithmes
- 2715 Optimisation
Publications
Publications récentes
Article de revue
Article de revue
Article de revue
Communication de conférence
Fournier, Q., Caron, G. M., & Aloise, D. (2023). A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers. ACM Computing Surveys, 55(14s), 1-40.
Rocha, C., Pessoa, B. J. S., Aloise, D., & Cabral, L. A. (2022). An efficient implementation of a VNS heuristic for the weighted fair sequences problem. International Transactions in Operational Research, 16 pages.
Kohyarnejadfard, I., Aloise, D., Azhari, S. V., & Dagenais, M. (2022). Anomaly detection in microservice environments using distributed tracing data analysis and NLP. Journal of Cloud Computing, 11(1), 16 pages.
Rodrigues, I. M., Aloise, D., & Fernandes, E. R. (mai 2022). FaST: A linear time stack trace alignment heuristic for crash report deduplication [Communication écrite]. Mining Software Repositories Conference (MSR 2022), Pittsburgh, PA, USA.
Encadrement à Polytechnique
TERMINÉ
-
Thèse de doctorat (5)
- Fournier, Q. (2022). Machine Learning for Anomaly Detection in Kernel Traces [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Kohyarnejadfard, I. (2022). System Performance Anomaly Detection using Tracing Data Analysis [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Muller Rodrigues, I. (2022). Algorithms and Learning Models for Bug Report Deduplication [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Alves Randel, R. (2021). Optimization Methods to Enhance Constraint-Based Semi-Supervised Clustering [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Rochink Costa, L. (2021). Workload Optimization for Swarm-Powered Ad-hoc Clouds [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
-
Mémoire de maîtrise (10)
- Aber Aouni, A. (2022). Utilisation d'un espace latent pour une déduplication de bogues rapide [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Courtade, E. (2022). Importance des variables et régressions statistiques imitant l'heuristique de branchement fort dans un problème de rotation d'équipages [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Pereira, P. (2022). Imitation du branchement fort pour les problèmes de rotations d'équipage [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Bouchard, I. (2021). Building Damage Assessment After a Natural Disaster in Emergency Contexts: A Deep Learning Approach [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Ton, K. (2021). Using a Diversity Criterion to Select Training Sets for Machine Learning Models [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Haouas, M. N. (2020). Résolution exacte du problème de partitionnement de données avec minimisation de variance sous contraintes de cardinalité par programmation par contraintes [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Heutte, N. (2020). A Divide-and-Conquer Approach to Employee Scheduling [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Moins, T. (2020). Modèle hybride combinant réseau de neurones convolutifs et modèle basé sur le choix pour la recommandation de sièges [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Boucaud, L. (2019). Mécanismes d'attention pour les modèles convolutifs dans le cadre de la prédiction de trajectoires [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Hulot, P. (2018). Towards Station-Level Demand Prediction for Effective Rebalancing in Bike-Sharing Systems [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
