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Ingénieur Logiciel C/C++/Java/C#
Date de disponibilité : 01/01/2018
Référence TEQ : PROF00003482
Publié le 04/12/2017, consulté 41 fois
Expériences professionnelles :
- Consultant informatique (de 2009 à ce jour)
- Enseignant - Chercheur en informatique (de 2004 à 2009)

Etudes :
- > Bac + 5, Doctorat en Informatique Machine Learning (2007)
- Bac + 5, Master Recherche Intelligence Artificielle et opti (2004)
- Bac + 5, Master DESS Informatique (2002)

Régions :
- Ile-de-France
Compétences informatiques :
- ANGLAIS   
- C   
- C#   
- C++   
- Conception   
- ECLIPSE   
- JAVA   
- OBJET   
- OPEN SOURCE   
- R&D   
- VISUAL STUDIO   
- APACHE
- ASSEMBLEUR
- Cassandra
- EJB
- groovy
- Hadoop
- HIBERNATE
- JAVASCRIPT
- Jenkins
- LINUX
- MATLAB
- MongoDB
- MYSQL
- ORACLE
- POSTGRESQL
- PYTHON
- R
- Red Hat
- SCRIPT
- SYBASE
- XML
- XSLT
- ACCESS
- ACM
- AJAX
- allemand
- Analyse
- ARIS
- AUTOSYS
- bash
- BI
- BROKER
- CENTOS
- CEP
- CL
- CLI
- communication
- CTI
- DAT
- DB2
- digital
- DISTRIBUTION
- EDI
- ERP
- Excel
- EXIST
- Finance
- FLASH
- FTP
- GIT
- google
- HERMES
- HTML
- ids
- integration
- J2EE
- J2ME
- JBOSS
- JSP
- LAN
- LATEX
- Maintenance
- Management
- Maven
- MIGRATION
- MOA
- MOBILE
- MQ SERIES
- Nexus
- office
- OPTIM
- OSS
- PERL
- PHP
- PILOTAGE
- Production
- PROJET
- réseaux
- RNIS
- SAGE
- SAN
- SAS
- SHELL
- SIG
- SOA
- SOLARIS
- Solr
- SPRING
- SQL
- SSI
- Support
- SVN
- TALEND
- TCP/IP
- tomcat
- UML
- UNICA
- WEB
- WEBSPHERE
- WINDOWS
- WINDOWS 2000
- WINDOWS 7
- XEN
Nov 2009 – Present Active Code (Paris)
Consultant
Consultant en ingénierie informatique
Passionné par le développement logiciel depuis mes 14 ans, j’interviens en tant que consultant sur des missions exigeantes autour du développement orienté objet. Étant technophile, j’aime intervenir sur des missions avec un environnement technique varié et ouvertes à de nouvelles technologies. Je conçois et développe des architectures simples, compréhensibles et évolutives avec le souci de réduire la dette technique. Je suis aussi à l’aise dans la communication orale et écrite, aussi bien en anglais qu’en français. Je réalise ainsi des rapports techniques et des dossiers d’architectures. J’ai en outre publié des papiers de recherche sur le Machine Learning et les ai présentés à des conférences internationales.
Environnement : Windows, Linux, C++, C#, Java

Sept. 2016 – Present Natixis (Paris)
Consultant – Développeur C++
Développement autour du Progiciel Summit pour les produits Actions et Obligations Back-Office
Dans une équipe de 10 personnes, je suis en charge du développement et de la maintenance de composants Summit pour la partie obligations selon les besoins spécifiés par la MOA.
Environnement : Windows 7, Linux Red Hat, C++, C#, .Net 3.5, STL, Boost, Git, Summit, WebSphere MQ Series

Mars 2015 – Sept. 2016 HSBC (Paris)
Consultant - Architecte Technique Pricing – IT Quant
Mise en place d’une usine de « build »
L’équipe SPIRIT-VS est en charge d’une application de pricing pour les produits « dérivés de taux ». Cette application, développée en C++, est fournie sous forme d’un plugin Excel pour une utilisation locale et sous forme de module pour une utilisation en mode serveur sur une grille de calcul (DataSynapse). Cette équipe étant passée de 4 personnes à 10 personnes, il m’a été demandé de mettre en place une usine de « build » pour faciliter le cycle de développement et de « release ». J’ai ainsi mis en place un système de « build » basé sur Gradle, Visual Studio, Nexus et Jenkins.
Développement d’applications pour les produits structurés de taux
Dans le cadre du dé-commissionnement de Summit vers un outil de « pricing » interne (VS-AQS), je suis en charge de la migration des produits structurés présents dans les « books » de Paris. J’effectue ainsi le développement pour la prise en charge du « pricing » de ces produits puis l’analyse et l’explication des écarts de prix.
Je suis en outre chargé de développer des outils d’analyses de risque pour les produits structurés selon les demandes des traders.
Environnement : Windows 7, C++, STL, Boost, Java 7, Rational Team Concert, Gradle, Groovy, Hudson/Jenkins, Nexus, DataSynapse, Summit, XML, XSLT

Sept. 2013 – Mars 2015 Société Générale Corporate & Investment Banking (SGCIB – La Défense 92)
Consultant - Architecte Technique Pricing / Lead Technique (3 personnes)
Développement d’applications de calcul de risque et de pricing.
Dans le cadre de la refonte d’une application Java de calcul de risque (Bacardi) vielle de 10 ans, je suis en charge de concevoir et de développer le module de pilotage des librairies de « pricing » (calcul des prix des produits financiers) ainsi que des interfaces cross-langages (java, C++, C#) permettant d’utiliser le module et de la génération du code de sérialisation des données.
 Objectif général de la mission : En interaction avec la R&D Equity Vanille et Exotique, concevoir un module de « pricing » multi-langage (C++, Java et C#) capable de traiter des volumes importants de requêtes de calcul de prix pour les produits financiers en utilisant le « grid-computing » sous Platform Symphony.
Environnement : Windows 7, Java, C++, STL, Boost, C# framework 3.5, GIT, Maven, Hudson/Jenkins,Velocity, Oracle, GitBash, Eclipse, Nexus, Platform Symphony, Protobuf

Mai 2012 – Sept. 2013 Natixis BFI (Paris 75)
Consultant - Ingénieur R&D / Lead Technique (4 personnes)
Développement d’applications de calcul de risque et mise en place du HDFS Hadoop.
Dans une équipe d’économétrie, je suis en charge de concevoir et de développer des applications de traitement de données économétrique pour le calcul d’indicateurs de risques de marchés tels que la VaR, VaR CVA, l’IRC. En outre, la mission consiste aussi à former et encadrer techniquement une équipe de 4 développeurs dont 1 personne handicapée.
Une autre partie de la mission consiste, dans le cadre d’un PoC, en la mise en place d’un système de fichiers distribués Hadoop HDFS afin d’exploiter les disques durs d’une grille de calcul DataSynapse. L’objectif est de pouvoir stocker des données économétriques « historisées » dans un premier temps et, ensuite dans un deuxième temps, d’utiliser des traitements de type MapReduce afin de générer des données qui seront ensuite envoyées vers les calculateurs DataSynapse.
 Objectif général de la mission : En interaction avec la maîtrise d’ouvrage, chiffrer, revoir les spécifications MOA, écrire les spécifications détaillées et réaliser le traitement des données économétrique pour le calcul quotidien de différents indicateurs de risques de marchés.
Environnement : Windows, Linux (CentOS), Java, Swing, SVN, Maven, Velocity, Hadoop, HDFS, Matlab, Perl, PostGreSQL, Sybase, MySQl, Perl, Bash, Ksh, Eclipse, ETL Talend, Integration continue



Nov. 2009 – Mai 2012 Société Générale Corporate & Investment Banking (SGCIB – La Défense 92)
Consultant - Ingénieur R&D
Développement, Maintenance et Support d’applications d’analyses de risque pour les produits dérivés.
GridServices et Cockpit sont des applications d’analyses de risque (AR) et de VaR pour les produits dérivés, vanilles et exotiques, respectivement sur actions (Equity) et taux (FICC). Elles ont la particularité d’utiliser des grilles de calcul pour distribuer les AR. Elles pilotent en outre les « pricers » en leur fournissant les différents paramètres émanant des bases de données du marché (MSD - Equity - et Optit - FICC -), de produits (EPROM - Equity - et Optit - FICC -) et de transactions (ELIOT - Equity - et Optit et XOne - FICC -). Ces applications fournissent aussi des interfaces graphiques (IHM) pour permettre aux utilisateurs de lancer des calculs.
 Objectif général de la mission : Maintenir et améliorer les projets GridServices et Cockpit. Je suis aussi chargé du développement de nouvelles AR et de VaR en accord avec les spécifications des départements Risque et Trading.
 Mission secondaire : Assurer le support niveau 2 des services GridService, Cockpit et des services de calculs distribués.
Chaque projet de développement d’AR suit le cycle suivant :
 Phase 1 du projet : Analyse et Conception
o Discussion sur les spécifications fonctionnelles de l’AR et analyse des besoins avec le département concerné (Trading ou Risque)
o Chiffrage, conception et validation
 Phase 2 du projet : Développement de l’application
 Phase 3 du projet : Tests unitaires, Tests d’intégrations, Tests de non régression et tests de validation selon les spec.
 Phase 4 du projet : Mise en production et formation du support niveau 1
Environnement : Windows, C++, STL, Java, C#, .Net, ClearCase, Symphony (Grid Computing), Sybase, Oracle, Interbase, PHP, Google Web Toolkit, SmartGWT, Visual Studio, Eclipse, Ajax, Prototype, SVN, MooTools, Autosys, Purify, ITrack


Sept. 2008 – Sept. 2009 Laboratoire d’Informatique de Grenoble (LIG)
Ingénieur de Recherche et Développement Post-Doctorat
Développement d’une application de prédiction d’information à partir de documents HTML capable de traiter un large volume de données.
 Phase 1 du projet : Analyse et conception d’une plateforme pouvant être distribuée sur un réseau d’ordinateurs (grille)
o Etude des différents middlewares de calculs distribués (choix pour MPI)
o Recherche d’algorithmes distribués de prédiction statistique pour le texte
 Prétraitement pour transformer le texte en données numériques
 Optimisation des algorithmes
 Phase 2 du projet : Développement de l’application
o Développement des composants de prétraitement en Java, Python et script bash
o Développement du « framework » pour le calcul distribué en C++/STL/MPI
o Développement des algorithmes de prédiction en C++/STL
 Phase 3 du projet : Evaluation et Dissémination des travaux
o Expérience sur la catégorisation de sites web dans www.dmoz.org (Reconnaissance de la thématique des pages web)
o Publications des résultats dans des conférences et revues scientifiques internationales
Environnement : Linux, C++, STL, Java, SVN, MPI, Python, Bash, HTML, XML, Emacs


Avril 2009 – Août 2009 Yakaz, Paris
Mission Post-Doc Ingénieur Expert Data-Mining, Text-Mining (en collaboration avec le LIG)
Développement d’un système capable d’identifier les thématiques (automobile, logement, …) des pages web de petites annonces. Yakaz étant un moteur de recherche pour petites annonces, l’objectif de mon système était d’identifier les petites annonces et de les classer automatiquement par thèmes.
 Phase 1 du projet : analyse et conception
o Analyse du besoin client et du métier
o Conception de l’application
 Phase 2 du projet : Développement
o Collecte d’un échantillon de pages web de petites annonces sous Exalead (avec l’exascript)
o Développement d’un module « offline » en C++/STL, créant un modèle statistique de prédiction à partir d’un échantillon de petites annonces
o Développement du modèle d’identification et de classement intégrant le modèle statistique en java
o Phase 3 du projet : Intégration et validation
o Développement d’une interface client/serveur Java/sockets TCP/IP pour connecter le module de classement aux applications Yakaz (sous Exalead)
o Validation du projet sur un serveur de test
Environnement : Linux, Eclipse, Java, C++/STL, SVN, Trac, Python, Bash, Lucène, Solr, Exalead, Exascript, Html, Php, Emacs


Oct. 2004 – Sept. 2008 Thalès Communications via Laboratoire d’Informatique de Paris Nord (LIPN)
Chef de projet technique / Ingénieur de Recherche et Développement
Recherche et Développement d’un logiciel d’extraction d’information à partir de données textes dans le cadre du projet Infomagic financé par la Région Ile-De-France et regroupant plus de 40 partenaires spécialisés dans le multimédia dont Thalès Communications, EADS, ONERA, Xerox et le CEA. L’objectif du projet est la réalisation d’un moteur de recherche innovant pour traiter des données textes/images/vidéos/sons/voix. Pour le LIPN, j’étais en charge de la partie recherche d’information dans des corpus de textes. J’encadrais une équipe interne de 3 personnes dont 1 personne handicapée non-voyante et je coordonnais les travaux dans un groupe d’une dizaine de personnes provenant de Thalès, Laboratoire Paris 6 et Laboratoire de Marne-La-Vallée.
 Phase 1 du projet : Analyse
o Analyse du besoin client et du métier
o Etat de l’art des différentes méthodes statistiques pour la recherche d’informations textes
o Rédaction de rapports - livrables
 Phase 2 du projet : Recherche
o Recherche d’une solution améliorant les méthodes existantes
o Rédaction de rapports - livrables
o Développement des algorithmes de prédiction en C++/STL
 Phase 3 du projet : Conception en UML d’un logiciel mettant en œuvre la solution
 Phase 4 du projet : Développement
o Développement du module de prétraitement en Python, Java et script bash
o Intégration de base de données MySQL en Java/JDBC
o Développement d’un module en C++/STL des modèles statistiques
o Développement d’un module de visualisation en HTML/PHP/Apache
 Phase 5 du projet : Intégration, validation et dissémination des résultats
o Intégration de l’application avec Java/JNI
o Validation du projet avec tests sur les cas d’utilisations par Thalès, le comité de pilotage et les évaluateurs mandatés par les financeurs
o Validation sur un cas d’utilisation pour la médecine (prédire la maladie d’un patient à partir d’un rapport clinique et d’un rapport radiologique sous format XML) par l’hôpital de Cincinnati –USA. Le système a été classé parmi les 10 meilleures méthodes internationales sur 44
o Publications de plusieurs articles de journaux et de conférences
Environnement : Linux, C++, STL, Java, SVN, Python, Bash, HTML, Php, XML, Emacs, Apache, MySQL, UML, Zope


Sept. 2003 – Sept. 2004 Renault via Laboratoire d’Informatique de Paris Nord (LIPN)
Ingénieur de Recherche et Développement / Chef de projet technique
Chargé de recherche et du développement d’outils de diagnostic pour le système de freinage électromécanique des véhicules Renault en C, C++, Java, J2ME et MatLab en partenariat avec Renault, Trialog et Silicomp. Le système de diagnostic est composé d’une carte électronique Java destinée à effectuer le diagnostic, d’un simulateur du tableau de bord du véhicule, du modèle fonctionnel, sous MatLab/Simulink, des calculateurs du véhicule et d’une interface distante pour la communication sans fil par onde radio courte (Bluetooth). Les différents éléments sont reliés par un bus CAN. Pour cette mission, j’ai encadré techniquement deux post-docteurs et un stagiaire ingénieur.
 Phase 1 du projet : analyse et conception
o Analyse du besoin client et du métier (étude des spécifications fonctionnelles)
o Etudes de la plateforme de simulation véhicule de Renault sous Matlab/simulink
o Conception de l’application de diagnostic (rédaction des spécifications techniques détaillées)
 Phase 2 du projet : Développement
o Développement d’une plateforme de diagnostique embarqué en Java/J2ME
o Développement d’une interface de surveillance distante en Java/Swing
 Phase 3 du projet : Intégration
o Intégration du système au simulateur Matlab/Simulink par un module ActiveX
o Intégration au véhicule via un module se connectant au bus CAN du véhicule
Environnement: Linux, Windows, Java, J2ME, MatLab, Simulink, Bash, CAN, Swing, Visual Studio, ActiveX, UML, Emacs


Avril 2002 – Oct. 2002 KXEN (Knowledge eXtraction ENgines), Suresnes (92)
Ingénieur d’Etudes et Développement (Stage d’ingénieur)
Etude et développement d’un module C++ capable de lire, de valider et d’interpréter des modèles prédictifs au format \"Predictive Model Markup Language\" défini par le Data Mining Group (www.dmg.org). Le module est destiné à être intégré du coté serveur d’un SGBD. De plus, il est destiné à être distribué sur le site open source (www.sourceforge.net, projet pmml).
 Phase 1 du projet : analyse et conception
o Analyse du besoin et rédaction de spécifications fonctionnelles pour validation par le CTO
o Conception du logiciel et rédaction des spécifications techniques détaillés
 Phase 2 du projet : Développement
o Développement d’un automate fini et déterministe pour la validation des modèles suivant le format de fichier PMML V1.1 et PMML V2.0 (extension XML)
o Développement de moteurs pour les techniques de Régression, Center-based clustering, Distribution-based clustering, Réseaux de neurones, classificateur naïf de bayes et arbre de décision
Environnement : Windows 2000, Cygwin, Visual C++/STL, G++ , LibXML2, SaxInCpp, DB2, KXEN Analytic Framework, IBM Intelligent Miner for Data IM Scoring, CVS, Visual Modeler, Emacs, Doxygen


Juill. 2000 – Oct. 2000 Webraska Mobile Technologies, Poissy (78)
Développeur
Développement d’applications clients-serveurs en C/Java pour le calcul de trajet et la localisation sur carte par GPS (système de navigation).
 Phase 1 du projet : analyse et conception
o Analyse du besoin client et du métier (étude des spécifications fonctionnelles)
o Etudes de la plateforme de simulation véhicule de Renault sous Matlab/simulink
o Conception de l’application (rédaction des spécifications techniques détaillées)
 Phase 2 du projet : Développement
o Réalisation de Servlets pour la connexion à des serveurs CORBA pour le calcul d’itinéraire
o Réalisation d’un module (conduit) en C++ MFC (avec IHM) pour permettre le chargement de cartes et d’itinéraires lors d’une synchronisation entre le PDA et le PC (HotSync sur Palm)
o Développement, en C, d’IHM sur Palm pour l’affichage de cartes et d’itinéraires
o Réalisation d’un module de gestion de GPS pour PalmOS. Le module devait détecter la présence d’un GPS (norme NMEA) connecté sur port série RS-232, et la gérer (lire les différentes données fournies : Position, Altitude, date et heure GMT, …). Le module devait aussi être capable d’afficher la position sur une carte (en effectuant les conversions nécessaires : latitude - longitude)
 Phase 3 du projet : Intégration à la plateforme de navigation pour palm en C
Environnement: Windows 2000, Code Warrior, Visual Studio, JBuilder, JDBC, ODBC, Visual Source Safe, ORBaccus, VisiBroker

Formation

2004 – 2007 Doctorat en Informatique (mention très honorable avec les félicitations du jury)
Laboratoire d’informatique de Paris Nord (LIPN), Université Paris 13
Titre : Apprentissage à base de noyaux sémantiques pour le traitement de données textuelles

2003 – 2004 Master Recherche – DEA Informatique (mention très bien)
Université Paris 13 – Institut Galilée
Spécialité : Intelligence Artificielle et optimisation Combinatoire

2001 – 2002 Master DESS Informatique (mention assez bien)
Université Paris 13 – Institut Galilée
Spécialité : Exploration Informatique des données

2000 – 2001 Maîtrise d’informatique (mention assez bien)
Université Paris 13 – Institut Galilée
Option : Interface graphique

1999 – 2000 Licence d’informatique (mention bien)
Université Paris 13 – Institut Galilée
Option : Paroles et Images – algorithmique graphique

1996 – 1999 DEUG Sciences de la Matière (mention assez bien)
Université de Cergy-Pontoise
Option : Physique, Chimie et Mathématique

Domaines de compétence et Langues

Informatique

Expertises C, C++, STL, Java (>7ans) ; Data-Mining, Text-Mining (>5 ans)
Langages C#, .Net, Python, Php, Jsp, Javascript, script shell Linux/Dos, Assembleur (Intel, Motorola, RISC, PIC), UML
Web HTML, XML, Applet, Servlet, Zope, Ming (Flash), Google Web Toolkit (GWT), SmartGWT
Serveurs Apache, TomCat, JBoss
Base de données SQL, OQL, MySQL, DB2, Oracle, SqlServer, Sybase, Interbase, MongoDB, Cassandra
Architectures Distribuées CORBA, RMI, MPI, EJB, Symphony, Hadoop, MapReduce
Frameworks Spring, Hibernate, J2EE
IDE Eclipse, Visual Studio, Symantec Café, Code Warrior, JBuilder
Logiciels Scientifiques R, MatLab, Simulink, SAS, IBM Intelligent Miner
Protocoles Réseaux TCP/IP, UDP, HTTP, FTP, SOAP
Système Windows (XP, 2000, 9x), Linux, Solaris, MacOS, PalmOS
Outils Make, Latex, SVN, CVS, Source Safe, ClearCase, Trac, Emacs

Langues

 Anglais : Courant + Technique.
 Tamoul (Sri Lankais) : Langue maternelle
 Allemand : Notion

Centres d’intérêts - Divers
 Permis B
 Brevet Militaire Parachutiste, École des Troupes Aéroportées (ETAP), Pau-Pyrénées (1998)
 Activités ponctuelles pour des ONG humanitaires (traduction de documents anglais/français, aide informatique, . . . )
 Qualifications obtenues en 2007 pour les postes de maîtres de conférences en section Génie informatique, automatique et traitement du signal et en section Informatique
 Publications d’articles dans plusieurs livres, revues et conférences scientifiques
 Enseignant en informatique à l’université de Paris 13 en Licence, Master 1 et 2 de 2004 à 2008


Publication

Livres
1. S. Aseervatham, « Apprentissage à base de noyaux sémantiques pour le traitement de données textuelles ».
EdiLivre Collection Universitaire, 220 p., 2008. (available at amazon.fr, alapage.com, …).

Chapitres de livres
1. S. Aseervatham, E. Gaussier, A. Antionadis, M. Burlet, and Y. Denneulin « Logistic Regression and Text Classification ».
In «Textual Information Access: Statistical Models», Wiley-ISTE, 2012

2. S. Aseervatham, E. Gaussier, A. Antionadis, M. Burlet, and Y. Denneulin « Modèles linéaires généralisés ».
In « Modèles Statistiques pour l\'Accès à l\'Information Textuelle », Hermes Science Publishing Ltd., 2011.

3. S. Aseervatham and Y. Bennani, « A Semantic Tree Representation for Document Categorization with a Composite Kernel ».
In « Data Management in Semantic Web », Nova Science Publishers Inc., 2010.


Revues internationales
1. S. Aseervatham, A. Antoniadis, E. Gaussier, M. Burlet and Y. Denneulin, « A Sparse Version of the Ridge Logistic Regression for Large-Scale Text Categorization ». Pattern Recognition Letters, Elsevier, 2011.

2. A. Kosmopoulos, E. Gaussier, G. Paliouras and S. Aseervatham, « The ECIR 2010 Large Scale Hierarchical Classification Workshop », SIGIR Forum, ACM, Vol. 44(1), pp. 23-32, 2010.

3. S. Aseervatham and Y. Bennani, « Semi-Structured Document Categorization with a Semantic Kernel ».
Pattern Recognition, Elsevier, 2008.

4. S. Aseervatham, « A Concept Vector Space Model for Semantic Kernels ».
International Journal of Artificial Intelligence Tools (IJAIT), World Scientific. 35 p., 2008.

Revues nationales
1. S. Aseervatham and E. Viennet, « Méthodes à noyaux appliquées aux textes structurés ».
Revue des Nouvelles Technologies de l’Information (RNTI -A2), pages 185-205, 2008.

Conférences internationales
1. S. Aseervatham, « A Local Latent Semantic Analysis-based Kernel for Document Similarities ».
IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), pages 214-219, Hong-Kong, China, June 2008.

2. S. Aseervatham, E. Viennet and Y. Bennani, « A Semantic Kernel for Semi-Structured Documents ».
IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pages 403-408, Omaha NE, USA, October 2007.

3. S. Aseervatham, A. Osmani and E. Viennet, « BitSPADE : A lattice-based sequential pattern mining algorithm using bitmap representation ».
IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pages 792-797, Hong-Kong, China, December 2006.

4. S. Aseervatham and A. Osmani, « Mining short sequential patterns for hepatitis type detection ».
Discovery Challenge Workshop (ECML/PKDD), pages 125-130, Porto, Portugal, October 2005.

Conférences nationales
1. S. Aseervatham, « Un modèle d’espace vectoriel de concepts pour noyaux sémantiques ».
Extraction et Gestion des Connaissances (EGC), pages 601-612, Sophia-Antipolis, France, January 2008.

Rapports techniques
1. S. Aseervatham, « Noyau Sémantique pour les documents Semi Structurés ».
Poster - Infomagic-Thalès project, July 2007.

2. S. Aseervatham and E. Viennet , « Méthodes à noyaux appliquées aux textes structurés ».
Rapport d’avancement 1, ST3.12, Projet Infomagic, Pôle Cap Digital. LIPN. July 2006.

3. S. Aseervatham et al., « Réalisation d’un Environnement Système Évolutif pour le Diagnostic Automobile ».
Projet RESEDA RNTL-2001-2004, LIPN, December 2004.

4. S. Aseervatham et al., « Réalisation du Système de Diagnostic pour le Système EMB du Véhicule ».
Projet RESEDA RNTL-2001-2004, LIPN, December 2004.

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