8 962

• 
  Di Wang. What controls the 3D distribution of water vapor isotopic composition in East Asia?. Atmospheric and Oceanic Physics [physics.ao-ph]. Sorbonne Université; Yunnan University (Kunming, Chine), 2023. English. ⟨NNT : 2023SORUS567⟩. ⟨tel-04794668⟩
• 
  Enya van den Abeele. Precision cosmology with LSST : Developement of an unbiased cosmic shear estimator measured on galaxy images. Instrumentation and Methods for Astrophysic [astro-ph.IM]. Sorbonne Université, 2024. English. ⟨NNT : 2024SORUS240⟩. ⟨tel-04794084⟩
• 
  Louis Fournier. Parallelizable training in deep learning through local and distributed approaches. Machine Learning [cs.LG]. Sorbonne Université, 2024. English. ⟨NNT : 2024SORUS246⟩. ⟨tel-04794035⟩
• 
  John Brown. Electrolyte Engineering via Novel Salts and Additives for Aqueous Energy Storage Solutions. Analytical chemistry. Sorbonne Université, 2024. English. ⟨NNT : 2024SORUS235⟩. ⟨tel-04794011⟩
• 
  Hajar Ben Moussa. Etude des Soft Rot Pectobacteriaceae (SRP) associées aux eaux de surface : de leur répartition et diversité dans cet environnement à l’analyse de leurs génomes. Biodiversité et Ecologie. Sorbonne Université, 2023. Français. ⟨NNT : 2023SORUS315⟩. ⟨tel-04792228⟩
• 
  Simon Damien Carrière. L’eau souterraine, une ressource en eau critique pour les forêts et les sociétés humaines en état de stress hydrique. Sciences de l'environnement. Sorbonne Université, 2024. ⟨tel-04791954⟩
• 
  Mariette Jolly. Study of many-body dynamics in ion-ion/atom collisions : a joint experimental and theoretical investigation. Atomic Physics [physics.atom-ph]. Sorbonne Université, 2024. English. ⟨NNT : 2024SORUS243⟩. ⟨tel-04790988⟩
• 
  Coline Mounier. Effet de l’activation des récepteurs LXR sur les altérations neuropathologiques et comportementales dans la Maladie de Huntington. Neurosciences [q-bio.NC]. Sorbonne Université, 2023. Français. ⟨NNT : 2023SORUS449⟩. ⟨tel-04787146⟩
• 
  Julia Jourdan. Rôle de l’aluminium dans la réactivité pouzzolanique des métakaolins, replacé dans le contexte général de la pouzzolanicité pour des ciments à bas taux de CO2. Matériaux. Sorbonne Université, 2024. Français. ⟨NNT : 2024SORUS116⟩. ⟨tel-04786555⟩
• 
  Mehdi Ounissi. Decoding the Black Box : Enhancing Interpretability and Trust in Artificial Intelligence for Biomedical Imaging - a Step Toward Responsible Artificial Intelligence. Artificial Intelligence [cs.AI]. Sorbonne Université, 2024. English. ⟨NNT : 2024SORUS237⟩. ⟨tel-04786123⟩