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DRIIHM MVP

Exemple de projet reproductible

Dans cette version, on ajoute une gestion de l'aléatoire et du paramétrage et le workflow est formalisé de cette façon le futur expérimentateur est assuré de pouvoir reproduire avec + d'exactitude.

Published in Euro-Par 2022:

Maël Madon, Georges da Costa, Jean-Marc Pierson. Characterization of Different User Behaviors for Demand Response in Data Centers. 28th International Conference on Parallel and Distributed Computing : Parallel Processing (Euro-Par 2022), Aug 2022, Glasgow, United Kingdom. pp.53-68, ⟨10.1007/978-3-031-12597-3_4⟩. ⟨hal-03768237⟩

Artefact : https://gitlab.irit.fr/sepia-pub/open-science/demand-response-user/-/tree/europar2022

Source code of arXiv:2206.05146 "Deriving the Internet public peering interconnection capacity using complex network analysis"

This repository hosts the code for the paper "Zero-shot learning for multilingual discourse relation classification" by Eleni Metheniti, Philippe Muller, Chloé Braud, and Margarita Hernández-Casas.

Ressources du cours de contrôle optimal de l'ENSEEIHT pour le département Sciences du Numérique.

Project hosting Figures for the Interspeech's paper "Prediction of L2 speech proficiency based on multi-level linguistic features", edition 2022.

Exemple de projet reproductible

Ce projet représente le niveau 0 de la reproductibilité, le code est partagé, on a éventuellement un gitflow avec mais c'est au futur expérimentateur d'identifier, vérifier et exécuter manuellement

Code for the paper:

Charlotte Roze, Chloé Braud, Philippe Muller. Which aspects of discourse relations are hard to learn? Primitive decomposition for discourse relation classification. Annual SIGdial Meeting on Discourse and Dialogue, Sep 2019.