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Informatique - Informatique Ref. ABG-105597 14/05/2022 Sujet de Thèse Autre financement privé CEA Thèse Grenoble, Auvergne-Rhône-Alpes, France L'objet de cette thèse est de faire de la détection d'objets à bas cout et basse consommation en utilisant une matrice de transducteurs piézoélectriques émetteurs/récepteurs d'ultrasons ( 10... Sujet de thèse deep learning theories. Informatique - Mathématiques - Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse) Ref. ABG-105560 13/05/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Laboratoire de Modélisation, Information & Systèmes Thèse Le projet Janus s''inscrit dans un enjeu sociétal majeur que représente la surveillance de la qualité des milieux. Il a pour objectif de modéliser l''évolution des masses d'eau à partir des solutions d... Mots clés: Apprentissage automatique, IA explicable Ref. ABG-105161 29/04/2022 Sujet de Thèse Financement public/privé UNIVERSITE D'ANGERS et UNIVERSITE DU MANS Thèse Angers et Le Mans, Pays de la Loire, France La maladie de Huntington (MH) est une maladie neurodégénérative héréditaire.
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When: 27/05/2022 – 28/05/2022 all-day 2022-05-27T02:00:00+02:00 2022-05-28T02:00:00+02:00 Offre en lien avec l'Action/le Réseau: – — –/Doctorants Laboratoire/Entreprise: Institut de Mathématiques de Marseille et IRPHE Durée: 36 mois Contact: Date limite de publication: 2022-05-27 Contexte: Ce sujet de thèse est porté par un consortium pluridisciplinaire composé de chercheurs spécialistes en statistiques, mécanique des fluides et biomécanique ainsi qu'imagerie médicale. L'équipe de statistiques de l'Institut de Mathématiques de Marseille (UMR7373) et l'équipe de biomécanique de l'Institut de Recherche sur les Phénomènes Hors Equilibre (UMR7342, Marseille) en collaboration avec le service d'imagerie médicale de l'hôpital de la Timone souhaitent développer un outil de diagnostic clinique capable de prédire précocement l'évolution de pathologies de l'aorte thoracique. L'équipe de biomécanique d'IRPHE réalise des modélisations numériques complexes de certaines de ces pathologies grâce à des données provenant d'imageries médicales -CT scan pour les géométries et IRM2D pour les conditions aux limites-, l'objectif est de mettre en œuvre des modèles 3D patient-spécifique tenant compte des interactions fluide-structure pour différents types d'évolution -favorable et défavorable- ainsi que pour plusieurs temps post opératoires.
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Le contexte d'application sera tout d'abord celui d'énoncés isolés, puis celui de dialogues humain-machine où l'historique de discussion doit être pris en compte. L'accent sera mis sur l'élaboration de stratégies d'apprentissage originales et efficaces pour la construction de ces modèles neuronaux multi-tâches, plutôt que la recherche de nouvelles architectures. Sujet de thèse deep learning activities. Parmi ces stratégies, le recours à des techniques de prompting est particulièrement pressenti. Les travaux s'appuieront sur la multitude des corpus et challenges proposés par la communauté. À cet égard, l'un des principaux verrous est la mise en commun au sein de l'apprentissage de corpus hétérogènes, tant sur la nature des données (texte isolé, dialogue, graphe, requêtes…) que sur les domaines thématiques couverts.
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Le caractère innovant de la thèse tient dans l'objectif de rupture avec le paradigme « 1 problème / 1 modèle ». La mutualisation des problèmes devait permettre de simplifier et accélérer la mise en place de systèmes complexes de traitement du langage naturel, notamment auprès de concepteurs peu spécialistes de l'apprentissage automatique. Le sujet est au cœur des problématiques déjà présentes dans les activités de recherche d'Orange en traitement automatique des langues, avec notamment quatre autres thèses actuellement en cours sur le domaine du dialogue en langage naturel. Offre d'Emploi Dans l'Intelligence Artificielle en France | AI Jobs. Plus généralement, l'équipe d'accueil travaille en partenariat avec de multiples autres équipes de recherche d'Orange ou de laboratoires académiques en France et en Europe. En l'espèce, les travaux seront co-encadrés avec le Laboratoire d'Informatique et Systèmes (LIS, UMR 7020) d'Aix-Marseille Université. Enfin, Orange propose un cadre particulièrement propice à la conduite de travaux de recherche en apprentissage automatique et intelligence artificielle de par les moyens de calcul accessibles (serveurs GPU internes, accès au supercalculateur national Jean Zay, partenariat avec Google) ainsi que la multiplicité et quantité de données métiers dont dispose le groupe pour l'expérimentation in situ des résultats de la recherche.
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Le satellite Euclid, qui sera lancé en 2023, observera le ciel dans les domaines optique et infrarouge, et mesurera les distorsions gravitationnelles jusqu'à des redshifts très élevés. L'effet de lentille gravitationnelle faible est considérée comme l'un des outils les plus prometteurs de la cosmologie pour contraindre les modèles. Portail Emploi CNRS - Offre d'emploi - Thèse de doctorat en neurosciences cognitives H/F. Les lentilles faibles sondent l'évolution des structures de la matière noire et peuvent aider à distinguer l'énergie noire des modèles de gravité modifiée. Grâce aux mesures de cisaillement, nous pourrons reconstruire une carte de masse de matière noire de 15 000 degrés carrés. La cartographie de masse implique la construction de cartes bidimensionnelles utilisant des mesures de forme de galaxie, représentant la densité de matière totale intégrée le long de la ligne de visée. Les cartes de masse sur des petits champs ont souvent été utilisées pour étudier la structure et la distribution en masse des amas de galaxies, alors que les cartes à grand champ ne sont possibles que depuis peu, en raison des stratégies d'observation de relevés de galaxies tels que CFHTLenS, HSC, DES et KiDS.
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