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Wednesday, 26 June 2024
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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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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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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... 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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Sciences de l'ingénieur - Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse) - Mathématiques Mots clés: data-driven, computational solid mechanics Ref. ABG-105461 10/05/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Le modèle Optirrig est développé à l'UMR G-EAU (Montpellier) pour la génération, l'analyse et l'optimisation de scénarios d'irrigation et de fertilisation, pour une large variét&e... Mots clés: commande optimale, simulation numérique, irrigation, changement climatique, double modélisation Ref. ABG-105481 10/05/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Université de Bretagne Sud, Université de Floride Thèse Boca Raton, Etats-Unis d'Amérique The research project focuses on the study of discrete systems using the nonlocal mechanics of continuous media. One-dimensional lattices, such as discrete strings, bars or beams, can be equivalently simulated by one-dimensional non-local models. The t... Mots clés: Théorie des réseaux; Théorie des poutres; Théorie des plaques;Mécanique non-locale; Méthodes asymptotiques;Effets d'échelle; Cisaillement; Théories des microstructures.

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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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Le projet aura également une dimension transcognitive pour tenter d'explorer ce cadre en condition normale et pathologique. Sur le plan neuro-computationnel, nous utiliserons plusieurs méthodes d'analyse (machine learning non-supervisé, théorie de réseaux et deep learning) pour la fusion multimodale et développerons l'apprentissage par transfert dans le cadre de l'IA deep learning. Les biomarqueurs multimodaux (neuropsychologie, neuroimagerie fonctionnelle et anatomique) ont été acquis dans nos travaux précédents. Contexte de travail Environnement de travail. Le travail de thèse sera réalisé au LPNC UMR CNRS 5105 () sous la direction de Monica Baciu () et une équipe coordinatrice composée de Sophie Achard LJK () et Martial Mermillod LPNC (). La/le doctorant(e) travaillera en équipe avec des chercheurs, ingénieurs, post-doctorants, doctorants et étudiants M2R. Il/elle interagira avec les chercheurs et spécialistes du programme Cerveau & Cognition de l'UGA IDEX. Il/elle sera inscrit(e) à l'école doctorale EDISCE dans la spécialité Sciences cognitives, Psychologie Cognitive et Neurocognition.

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