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Membre régulier

Camélia Dadouchi
Polytechnique Montréal, Département de mathématiques et de génie industriel

Bureau: Polytechnique Montréal, Pavillon principal, bureau A-305.2


	514 340-4711 # 4566

Thèmes de recherche:

1.1 Chaînes de valeur

1.2 Planification intégrée

1.4 Industrie 4.0

2.1 Valorisation des données

2.3 Intelligence artificielle

Dernières publications

Dupuis Ambre, Dadouchi Camélia, Agard Bruno, Methodology for multi-temporal prediction of crop rotations using recurrent neural networks, Smart Agricultural Technology, Vol. 4, 100152, 2023

Dupuis Ambre, Dadouchi Camélia, Agard Bruno, Performances of a Seq2Seq-LSTM methodology to predict crop rotations in Québec, Smart Agricultural Technology, Vol. 4, 100180, 2023

Dupuis Ambre, Dadouchi Camélia, Agard Bruno, Pellerin Robert, Forecasting Future Product Sequences To Be Processed In Tire Production Using Deep Learning Technique, Procedia Computer Science, 219(3), 354-361, 2023

Ferguène M., Lehoux Nadia, Dadouchi Camélia, Forecasting models for Quebec's lumber demand and exports using multivariate regression technique, The Forestry Chronicle, Volume 99, Number 1, March, 2023

Dupuis Ambre, Dadouchi Camélia, Agard Bruno, Predicting crop rotations using process mining techniques and Markov principals, Computers and Electronics in Agriculture, Vol. 194, 106686, 2022

Dupuis Ambre, Dadouchi Camélia, Agard Bruno, Tacit knowledge in production sequencing: a Seq2Seq-LSTM approach, IFAC-PapersOnLine, 55(10), 1600-1605, 2022

Étudiants encadrés

Audier, Maxime	Maîtrise avec mémoire (MSc), Génie industriel
Belmouadden, Mustapha	Doctorat (Ph.D.), Génie industriel
Ben Brahem, Asma	Doctorat (Ph.D.), Génie industriel
Berbere, Rihem	Doctorat (Ph.D.), Génie industriel
Calves, Delhio	Maîtrise avec mémoire (MSc), Mathématiques appliquées
Ouerghi, Oumaima	Maîtrise avec mémoire (MSc), Génie industriel