ACTUALITÉS UEMF
Soutenance de thèse de doctorat en Social Sciences par M. Ouassim BENSOUDA KORACHI
Informal settlement, a worldwide phenomenon linked to rapid urban growth and a shortage of affordable housing, is often seen either as an expression of socio-economic vulnerability or as a manifestation of resilience.
Agriculture durable : l'UEMF accueille une délégation américaine (LeadAr)
L'Université Euromed de Fès (UEMF) a accueilli jeudi 26 septembre une délégation américaine dans le cadre du programme LeadAR, témoignant ainsi de son engagement croissant en faveur du développement durable. LeadAR, programme phare de l’Université d’Arkansas, vise à former des leaders capables d’aborder les défis globaux tout en favorisant un impact local, en particulier dans les secteurs de l’agriculture et de l’économie durable.
Succès Retentissant du Deuxième Bootcamp Tech4Farmers à l'UEMF
Du 24 au 26 septembre, l'Université Euromed de Fès a accueilli le deuxième Bootcamp du programme d'incubation Tech4Farmers marquant une nouvelle avancée significative pour les start-ups AgriTech marocaines.
Cérémonie de Remise de Diplômes de la 1ère Promotion du Master Sorbonne-UEMF
Les lauréats de la première promotion du Master en Droit des Affaires, fruit d'une collaboration académique entre l’Université Euromed de Fès (UEMF) et la prestigieuse École de Droit de la Sorbonne, célèbrent aujourd’hui l’aboutissement de deux années de formation intensive et d’excellence. Encadrés par le Professeur émérite François-Xavier Lucas, ces étudiants ont brillamment acquis des compétences avancées en droit, se préparant ainsi à répondre aux enjeux juridiques internationaux.
L'Université Euromed de Fès accueille une conférence sur "L'institution de la liberté"
L'Université Euromed de Fès a eu l'honneur d'accueillir, mercredi 25 septembre, une conférence animée par la Professeure Muriel Fabre-Magnan sous le thème "L'institution de la liberté".
Soutenance de thèse de doctorat en Computer Science par Mme. Oumaima MOUTIK
Artificial Intelligence is revolutionizing video understanding applications, seamlessly integrating into our daily routines. However, thus far, action recognition algorithms are incapable of reasoning about videos as humans do. To this end, our thesis aims to develop action recognition solutions that compare with the current state-of-the-art in accuracy but with reduced time and financial costs.