Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique
UMR CNRS 6164

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Présentation

Bienvenue à l’IETR L’Institut d’Électronique et des Technologies du numéRique est un laboratoire public qui regroupe des personnels du CNRS (INSIS), de l’université de Rennes 1, de l’INSA Rennes, de CentraleSupélec et de l’université de Nantes. L’IETR accueille également des chercheurs associés par convention d’accueil (UBO, ESEO d’Angers, IFSTTAR-Nantes). Nous sommes environ 380 enseignants-chercheurs, ingénieurs, doctorants et administratifs. Doté d’un ensemble important de plateaux techniques qui (...)

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Actualités Toutes les actualités

18 septembre 2020

Soutenance de thèse

Zhe FU soutient sa thèse intitulée : Parameters estimation with coprime samplers and arrays. La soutenance se déroulera le jeudi 24 septembre 2020, à 14h, à Polytech Nantes, bât IRESTE, salle du conseil*accès au public restreint à 4 personnes(salle de visioconférence) → Résumé / Abstract

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18 septembre 2020

Soutenance de thèse

Julien WECKBRODT soutient sa thèse intitulée : Pilotage et surveillance de MOSFET SiC : intégration de fonctions intelligentes dans les gate drivers. La soutenance se déroulera le mardi 22 septembre 2020, à 13h30, à Polytech Nantes, bât IRESTE, amphi 2 → Résumé / Abstract

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2 juillet 2020

Post-Doctoral Position : Semiconducting flexoelectric polymers for low frequency mechanical energy harvesting

Duration : 12 months ; Recruitment period : end date july, 30 ; Contact : Benoit GUIFFARD → Pour en savoir plus

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Offres de Thèses Consultez toutes nos offres (Stages, Thèses, Post-Docs)

4 septembre 2020

Synthèse et Analyse de scenario RFID pour l’amélioration du suivi d’animaux d’élevage

Laboratoire d’accueil : Laboratoire IETR (UMR CNRS 6164) Correspondants : Bernard UGUEN, Sylvain COLLARDEY → Pour en savoir plus

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1er septembre 2020

Non-asymptotic fundamental limits of dense wireless networks

Durée : 36 mois Début : 1er novembre 2020 Correspondants : Philippe MARY, Jean-Marie GORCE et Samir PERLAZA → Pour en savoir plus

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18 juin 2020

Détection multimodale (image, son, texte) du stress en Deep Learning (visage, voix, GPS, contexte)

Durée : 36 mois Contact : Renaud SEGUIER → Pour en savoir plus

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