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URI de l'entité : http://www.idref.fr/059282568/idCopier cet URI
Notice de type Personne

Point d'accès autorisé

Tanougast, Camel (1972-....)

Sur le web

Information

(par souci de protection des données à caractère personnel, le jour et le mois de naissance peuvent ne pas être affichés)
Langue d'expression : français
Pays : France
Date de naissance :    1972
Genre : Masculin

Notes

Note publique d'information : 
Titulaire d'un doctorat d'université en Micro-électronique et instrumentation (Nancy I, 2001). Professeur à l' Université de Lorraine (en 2022)

Identifiants externes

Identifiant ZBMath : tanougast.camel
Identifiant ORCID : 0000-0002-5399-1683
Identifiant VIAF : http://viaf.org/viaf/214869848
Identifiant SCOPUS : 24480204100
Identifiant ISNI : 000000013907892X

Source

Deep Convolutional Neural Network Based Object Detection Inference Acceleration Using FPGA / Solomon Negussie Tesema ; sous la direction de El-Bay Bourennane. Thèse de doctorat : Instrumentation et informatique de l'image : Bourgogne Franche-Comté : 2022

Information trouvée : Camel Tanougast, Professeur à l' Université de Lorraine, est rapporteur.
Méthodologie de partitionnement applicable aux systèmes sur puce à base de FPGA pour l'implantation en reconfiguration dynamique d'algorithmes flot de données / Camel Tanougast.- (Th. : Micro-électronique et instrumentation : Nancy 1 : 2001 ; 1777)

... Références liées : ...