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7T 10/02/2021 - 11:13 Multiparametric MRI for the staging of hepatic steatosis and understanding of Mitochondria-Endoplasmic reticulum interaction. 16/10/2020 - 08:42 Sujet de thèse: Modélisation de données caméra Compton, basée « réseaux de neurones », en vue d'amélioration de la reconstruction d'images 14/10/2020 - 19:25 Modélisation personnalisée multiparamétrique pour la caractérisation et le pronostic de l'état fonctionnel du myocarde normal et pathologique 07/09/2020 - 08:35 PhD.

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Cette offre est disponible dans les langues suivantes: Français - Anglais Date Limite Candidature: lundi 13 juin 2022 Assurez-vous que votre profil candidat soit correctement renseigné avant de postuler. Les sujets de thèses. Les informations de votre profil complètent celles associées à chaque candidature. Afin d'augmenter votre visibilité sur notre Portail Emploi et ainsi permettre aux recruteurs de consulter votre profil candidat, vous avez la possibilité de déposer votre CV dans notre CVThèque en un clic! Informations générales Référence: UMR5105-GUYOMN0-032 Lieu de travail: GRENOBLE Date de publication: lundi 11 avril 2022 Nom du responsable scientifique: Monica BACIU Type de contrat: CDD Doctorant/Contrat doctoral Durée du contrat: 36 mois Date de début de la thèse: 1 octobre 2022 Quotité de travail: Temps complet Rémunération: 2 135, 00 € brut mensuel Description du sujet de thèse Contexte scientifique. L'intégration des données multimodales pour élucider les processus et les réseaux neuronaux qui sous-tendent la cognition et le comportement, représente un défi majeur des neurosciences cognitives.

On sait... Mots clés: Codes correcteurs quantiques, Ordinateur quantique Ref. ABG-105098 26/04/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Commissariat à l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives - Groupe Thèse Saclay, Ile-de-France, France Contexte: L'étude globale des petites molécules présentes dans l'organisme (métabolomique) est une approche de pointe pour découvrir des biomarqueurs spécifiques de certaines maladies [1]. En... Sujet de thèse deep learning apps. Mots clés: séparation de sources, traitement du signal, spectrométrie de masse Ref. ABG-105110 26/04/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire Thèse Marseille, Provence-Alpes-Côte d'Azur, France Objective and content: This thesis is related to data reconstruction in the framework of risk analysis of industrial systems. Complex phenomena that arise in industrial problems are often analyzed from a finite number of experimental measurement... Mots clés: Reconstruction, Multidimensional data, Optimal transport Ref. ABG-105037 22/04/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Université de Caen Thèse Cherbourg, Normandie, France Sujet proposé: Estimation fine de l'énergie produite par les turbines hydroliennes par modélisation régionale LES: application au Raz Blanchard Candidature limite de candidature: 5 mai 2...

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Se manifestant cliniquement généralement à partir 40-50 ans, elle entraîne l'installation de troubles mote... Sciences de l'ingénieur - Informatique Mots clés: Biomédical; réalité virtuelle; travail d'équipe Ref. ABG-105538 12/05/2022 Sujet de Thèse Autre financement public CNRS LAGA Thèse Paris, Ile-de-France, France Le commerce social est un concept marketing qui consiste à offrir aux consommateurs une expérience d'achat optimale et personnalisée par le biais de médias sociaux. La mise en place d'une telle appr... Sujet de thèse deep learning english. Mots clés: machine learning Ref. ABG-105548 12/05/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Université de la Polynésie française Thèse Punaauia - Campus d'Outumaoro, Territoires d'Outre-Mer, France Résumé du projet de recherche L'objectif est de proposer une méthodologie permettant de sélectionner et mesurer de façon précise, simple et répétable le phénotype de perles de T... Mots clés: phénotypage, apprentissage machine, traitement d'images, SVM, perle de Tahiti Ref. ABG-105555 12/05/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Institut de Recherche en Constructibilité (IRC) - ESTP-Paris Thèse Orléans, Centre Val de Loire, France Description The term « digital twin », in the manner of the artificial intelligence, of the machine learning, of the digital platforms, or even of the big data, the cloud computing or the smart cities, is part of the emergent terms whos...

Et tandis que les humains peuvent le faire facilement sans y penser, ce n'est pas si facile pour les ordinateurs! C'est là qu'intervient Computer Vision. Computer Vision utilise l'intelligence artificielle pour extraire des informations des images. Ces informations peuvent être la détection d'objets dans l'image, l'identification du contenu de l'image pour regrouper différentes images, etc. Une application de la vision par ordinateur est la navigation pour les véhicules autonomes en analysant des images d'environnement telles que AutoNav utilisé dans les rovers Spirit et Opportunity qui ont atterri sur Mars. 7. Systèmes de recommandation Lorsque vous utilisez Netflix, recevez-vous une recommandation de films et de séries en fonction de vos choix passés ou des genres que vous aimez? Emplois : Sujet Thèse Deep Learning, 91520 Égly - 28 mai 2022 | Indeed.com. Ceci est fait par Recommemender Systems qui vous fournit des conseils sur ce qu'il faut choisir parmi les vastes choix disponibles en ligne. Un système de recommandation peut être basé sur une recommandation basée sur le contenu ou même sur un filtrage collaboratif.

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Par exemple, le modèle de compréhension du langage, qui est chargé de transposer du langage naturel (une phrase) en une représentation formelle (une analyse sémantique de ce qui est dit) est incapable de faire le chemin inverse, obligeant à l'apprentissage d'un autre modèle dit de « génération du langage ». Sujet de thèse deep learning goals. De même, un modèle capable de traiter des réservations de restaurant est incapable de traiter des réservations d'un voyage, ce qui nécessite d'adapter des modèles pré-entrainés à chaque nouveau domaine. Ce manque de capacité à généraliser entre tâches ou domaines est un problème général majeur en traitement automatique des langues. Objectif scientifique – résultats et verrous à lever L'objectif de la thèse est de proposer des solutions pour mutualiser le traitement de tâches de compréhension et génération du langage naturel. Il s'agira ainsi d'étudier la fusion progressive de diverses tâches mêlant langage naturel et langage(s) formel(s) de représentation ou manipulation de connaissances.

Alors sans plus tarder, voyons les différents Thèmes de Recherche et de Thèse en Intelligence Artificielle! 1. Apprentissage automatique L'apprentissage automatique implique l'utilisation de l'intelligence artificielle pour permettre aux machines d'apprendre une tâche à partir de l'expérience sans les programmer spécifiquement pour cette tâche. (En bref, les machines apprennent automatiquement sans tenir la main de l'homme!!! ) Ce processus commence par leur fournir des données de bonne qualité, puis à former les machines en créant divers modèles d'apprentissage automatique à l'aide des données et de différents algorithmes. Le choix des algorithmes dépend du type de données dont nous disposons et du type de tâche que nous essayons d'automatiser. Cependant, de manière générale, les algorithmes d'apprentissage automatique sont divisés en 3 types, à savoir les algorithmes d'apprentissage automatique supervisés, les algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés et les algorithmes d' apprentissage automatique de renforcement.

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