Quizá se haya dado cuenta recorriendo nuestro sitio web (o al menos eso esperamos ^_^) de que nos chifla la tecnología y queremos ser un AUTÉNTICO socio de nuestro ecosistema. Para eso hemos decidido invertir masivamente en investigación.

¿Y cómo lo hacemos?

Hemos terminado un proceso que nos permite hacer que afloren las temáticas que queremos desarrollar y en las que, por lo tanto, invertimos. Actualmente son quatro.

Nuestros proyectos son supervisados por varios jefes de misión bajo la coordinación de un director de I+D y en colaboración con 4 laboratorios de investigación repartidos en Francia. Surgen de los estudios de vigilancia llevados a cabo por nuestros observatorios.

Algunos ejemplos de publicaciones:

  • Modeling and performance evaluation of the eICIC/ABS in H-CRAN, Cores 2018, Roscoff: Touati H, Castel-Taleb H, Jouaber B, Akberzadeh S, Khlass A.
  •  A two-stage algorithm for the virtual embedding problem, Conference on Local Computer Networks (LCN) 2021, Massinissa Ait Aba, Maxime Elkael, Badii Jouaber, Hind Castel-Taleb, Anrea Araldo et David Olivier.
  • Can We Spot Energy Regression using Developers Tests?, Registered Report Track, 37th International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME’21):  Benjamin Danglot, Jean-Rémy Falleri et Romain Rouvoy.

E intervenciones:

Davidson Consulting apoya el desarrollo de la Cátedra “Digital Inventivities” desde 2019, la primera cátedra docente dedicada a la creatividad digital, llevada a cabo por Institut Mines-Télécom Business School, en alianza con Télécom SudParis y ESAD de Reims, con el apoyo SIANA, CUBE y la Fundación Mines-Télécom.

El objetivo de la Cátedra es crear herramientas educativas innovadoras para formar a los directivos del mañana en el dominio de las técnicas de creatividad en un contexto digital. Davidson también está apoyando el desarrollo de MooC “Pensamiento creativo: gestión de la creatividad digital.

https://www.imt-bs.eu/recherche/chaires/inventivites-digitales/

 

Patentes:

  • FR3023031: procedimiento de identificación de un movimiento por filtro bayesiano recursivo cuantificado
  • FR3023032: procedimiento de identificación de un movimiento por reducción del número de transiciones posibles
  • FR3023033: procedimiento de identificación de un movimiento por minimización de energía de caminos
  • FR3023034: procedimiento de identificación de un movimiento por minimización de una funcional
  • FR3023035: procedimiento de identificación de un movimiento por simplificación del modelo oculto de Markov
  • FR 3077148: procedimiento de un dispositivo electrónico de selección de al menos un mensaje entre un conjunto de varios mensajes, programa de ordenador asociado