Projets par an
Profil personnel
Expertise relative aux objectifs de développement durable des Nations Unies
En 2015, les États membres des Nations Unies ont convenu de 17 objectifs de développement durable (Sustainable Development Goals, SDG) pour éradiquer la pauvreté, protéger la planète et assurer la prospérité de tous. Le travail de cette personne contribue à la poursuite du/des SDG suivant(s) :
Empreinte digitale
Passez en revue plus en détail les thèmes de recherche où Paul Temple est actif. Ces libellés thématiques proviennent des travaux de cette personne. Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.
- 6 Profils similaires
Réseau
Collaboration externe récente au niveau du pays/territoire. Voir les détails en cliquant sur les points ou
Projets
- 1 Actif
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VeriLearn: Verifying Learning Artificial Intelligence Systems
HEYMANS, P., Frenay, B., SCHOBBENS, P., Temple, P., Nanfack, G., Amrani, M. & Bibal, A.
1/01/18 → 31/12/22
Projet: Recherche
Résultat de recherche
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VaryMinions: Leveraging RNNs to Identify Variants in Event Logs
Fortz, S., Temple, P., DEVROEY, X., HEYMANS, P. & PERROUIN, GILLES., 2021, 5th International Workshop on Machine Learning Techniques for Software Quality Evolution. ACM PressRésultats de recherche: Contribution dans un livre/un catalogue/un rapport/dans les actes d'une conférence › Article dans les actes d'une conférence/un colloque
Accès ouvertFile24 Téléchargements (Pure) -
Empirical Assessment of Generating Adversarial Configurations for Software Product Lines
Temple, P., Perrouin, G., Acher, M., Biggio, B., Jézéquel, J-M. & Roli, F., 2020, (Accepté/sous presse) Dans: Empirical Software Engineering . 57 p.Résultats de recherche: Contribution à un journal/une revue › Article › Revue par des pairs
Accès ouvertFile12 Téléchargements (Pure) -
Ethical Adversaries: Towards Mitigating Unfairness with Adversarial Machine Learning
Delobelle, P., Temple, P., Perrouin, G., FRENAY, BENOIT., Heymans, P. & Berendt, B., 14 mai 2020, 1st workshop on Bias and Fairness in AI, co-located with ECMLPKDD 2020. 15 p.Résultats de recherche: Contribution dans un livre/un catalogue/un rapport/dans les actes d'une conférence › Article dans les actes d'une conférence/un colloque
Accès ouvertFile21 Téléchargements (Pure) -
Machine learning and configurable systems: a gentle introduction
Alves Pereira, J., Martin, H., Temple, P. & Acher, M., 19 oct. 2020, SPLC '20: Proceedings of the 24th ACM Conference on Systems and Software Product Line. Vol A. 1 p.Résultats de recherche: Contribution dans un livre/un catalogue/un rapport/dans les actes d'une conférence › Article dans les actes d'une conférence/un colloque
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Customizing Adversarial Machine Learning to test Deep Learning techniques
Temple, P., Perrouin, G., Frenay, B. & Schobbens, P-Y., 28 mai 2019.Résultats de recherche: Contribution à un événement scientifique (non publié) › Article › Revue par des pairs
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Activités
- 6 Présentation orale
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About Adversarial Configurations for SPLs
Paul Temple (Orateur)
16 déc. 2020Activité: Types de discours ou de présentation › Présentation orale
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Machine learning and configurable systems: a gentle introduction
Paul Temple (Orateur)
19 oct. 2020 → 23 oct. 2020Activité: Types de discours ou de présentation › Présentation orale
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Empirical Assessment of Multimorphic Testing
Paul Temple (Orateur)
24 juin 2020 → 16 juil. 2020Activité: Types de discours ou de présentation › Présentation orale
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Machine learning and configurable systems: a gentle introduction
Paul Temple (Orateur)
9 sept. 2019 → 13 sept. 2019Activité: Types de discours ou de présentation › Présentation orale
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Using machine learning to infer constraints for product lines
Paul Temple (Orateur)
11 oct. 2017Activité: Types de discours ou de présentation › Présentation orale