Editorial
Cher(e)s toutes et tous,
Le premier semestre de cette année aura été marqué par une crise sanitaire sans précédent. Les mesures de confinement et de distanciation sociale, ainsi que le besoin d’assurer la continuité de nos activités professionnelles depuis notre domicile, ont nécessité de réinventer le quotidien. Nos étudiants et nos collègues, ainsi que nos proches, ont été les témoins, mais aussi les cobayes parfois, de nos expérimentations pédagogiques dématérialisées, balbutiantes dans un premier temps. Notre engagement et notre inventivité ont permis d’explorer de nouveaux modes de travail collaboratif, d’affiner une nouvelle forme de pédagogie, et de tester les solutions techniques mises à notre disposition en situation de stress. Il ne fait aucun doute que, de ce scénario de mauvais film dont nous sommes devenus provisoirement acteurs malgré nous, nous avons su rapidement extraire une expérience riche et utile pour nos vies numériques dans le monde d’après.
Signe de sa vitalité et de sa grande capacité d’adaptation, très tôt le GdR ISIS s’est mobilisé et a renouvelé ses moyens d’action afin d’entretenir l’unité et le dynamisme de la communauté. En proposant chaque semaine des journées de 2 heures et demie (sic), il a souhaité accélérer le temps du confinement sans être trop intrusif. Le succès de ces parenthèses a été immédiat, toutes atteignant en quelques jours le nombre maximum de participants techniquement possible. Par leur fréquentation internationale, elles ont aussi permis de faire connaitre l’organisation singulière dont notre communauté tire en partie sa force. Si nombre de sujets techniques d’actualité ont été abordés lors de ces rendez-vous, il convient de souligner leur rôle de catalyseur dans la création et l’animation d’une nouvelle action Covid-19 soutenue par le GdR ISIS, à découvrir dans la suite de cette gazette. Nous en remercions chaleureusement les initiateurs et les participants pour leur réactivité et leur dévouement.
Les journées en ligne du GdR ISIS perdureront jusqu’à un retour, que l’on espère proche à présent, à des conditions sanitaires nominales qui nous permettront de nous réunir à nouveau. En attendant, le comité de direction s’associe à moi pour remercier l’ensemble des acteurs de la communauté qui ont consenti à l’animer au cours des derniers mois. Envisageons l’avenir ensemble, nous restons à l’écoute de vos propositions que nous nous efforcerons, comme d’habitude, de mettre en oeuvre.
Bien amicalement,
Cédric Richard,
Directeur du GdR ISIS
Actualités
Action Covid-19 du GdR ISIS
Dès le début de la crise sanitaire liée au Covid-19, le GdR ISIS a souhaité fédérer les chercheurs de la communauté image-vision-apprentissage désirant contribuer efficacement à la lutte contre cette pandémie. Deux réunions virtuelles ont été organisées durant la période de confinement, qui ont rassemblé un public nombreux.
La première réunion (16 avril 2020) a établi un panorama des initiatives pour l’aide au diagnostic du Covid-19 par l’imagerie médicale. Parmi les orateurs invités, Bertrand Thirion, directeur de l’Institut Data IA à Paris-Saclay, et membre du Comité d’Analyse Recherche Expertise (CARE) Covid-19, a présenté des outils d’IA contre le Covid-19. Stéphane Canu (LITIS, INSA Rouen) a établi un panorama des recherches contre le Covid-19 dans le domaine des sciences et technologies de l’information. Dr Guillaume Herpe, radiologue au CHU de Poitiers, a présenté le réseau d’imagerie Covid-19 de la SFR (Société Française de Radiologie), en tant que coordinateur de ce réseau.
La deuxième réunion (5 mai 2020) a été l’occasion de découvrir notamment les premiers résultats obtenus en prédiction, segmentation, et classification sur les images scanner, par des équipes françaises et internationales. Dinggang Shen, professeur au département de Radiologie et directeur du BRIC (UNC-Chapel Hill, USA) a présenté les toutes dernières applications de l’IA de son équipe, pour le diagnostic, la prédiction, et la comparaison longitudinale de patients atteints du Covid-19. Maria Vakalopoulou (Centrale Supélec) a présenté les résultats d’un collectif d’équipes françaises. Enfin, Alain Lalande (ImViA et CHU de Dijon) a également partagé le retour d’expérience d’un Datathon ScanCovid-IA, portant sur de la classification et la segmentation des images CT.
Dans ce cadre, le GdR ISIS joue un rôle, à la fois de mise en réseau des chercheurs de la communauté Image-Vision et Apprentissage, mais aussi de structuration des thèmes recherches sur le sujet, en augmentant la visibilité d’actions individuelles. Ces réunions et contacts au sein de notre communauté ont permis l’émergence d’un groupe de travail, et l’identification de 4 actions portant sur :
- la caractérisation précoce des patients Covid-19 par imagerie de ventilation. Cette action, proposée par David Sarrut (CREATIS) consiste à évaluer l’intérêt de nouvelles méthodes de calcul d’une image de ventilation, dite CTVI, quantifiant la répartition spatiale de la ventilation dans le poumon à partir de deux images scanner, acquises en blocage respiratoire. La répartition spatiale de la ventilation dans le poumon pourrait servir de biomarqueur dans le cadre du Covid-19.
- la prédiction d’évolution de la maladie à partir d’images scanner couplées à des données cliniques. La mission de cette action menée par Nicolas Thome (Cedric, CNAM) et Alain Lalande (ImVIA, Univ de Bourgogne) est triple et concerne le montage et le partage d’une base de données annotée avec la communauté nationale du GdR, et la proposition de solutions originales pour améliorer le diagnostic et pronostic sur les images scanner, mais aussi à l’aide de données hétérogènes, i.e. images CT et données cliniques.
- l’impact neurologique du Covid-19. Des manifestations neurologiques du Covid-19 ayant été rapportées, le but de l’action de Michel Dojat (Grenoble Institut des Neurosciences) est d’explorer les conséquences du Covid-19 sur le cerveau avec suivi longitudinal, grâce à la neuroimagerie et la neuroinformatique.
- l’étude de la typologie de patients du Covid-19. Vincent Vigneron (IBISC, Evry), Jean-Philippe Conge et Omar Galarraga mènent cette action dont l’objectif est d’identifier le profil des patients susceptibles de développer une pathologie face au Covid-19, à l’aide de simulations d’évolution de l’épidémie, pour aider les autorités sanitaires à évaluer divers scénarios de dé-confinement.
Pour ces travaux, l’accès aux données est crucial, mais freiné par la législation sur les données personnelles préservant les patients. Un des objectifs du GT consiste à pouvoir partager une base de données avec la communauté nationale, pour fédérer et stimuler la mise en place de solutions originales pour répondre notamment à la tâche de pronostic. Les animateurs de l’action 2 sont en train de constituer une base de données contenant des images scanner (dont des CT-scan habituels, des CT scan acquis en fin d’inspiration, en fin d’expiration et CT scan angiographique), des données cliniques et annotations, qui seront stockées dans un centre de dépôt de données hébergeur au sein du laboratoire CREATIS. Comme il n’est pas possible de diffuser directement les données sans contrôle à l’ensemble de la communauté, l’accès à cette base de données sera possible, pour les membres impliqués dans l’action, via la transmission des scripts d’entraînement et de test des modèles d’IA développés.
Aujourd’hui, ces quatre actions sont en cours et leurs retours à la communauté sont attendus dans les semaines à venir.
Caroline Petitjean, Maître de Conférence, LITIS, Université de Rouen
Carole Lartizien, DR CNRS, CREATIS
Su Ruan, Professeure, LITIS, Université de Rouen
Nicolas Thome, Professeur, CNAM
Société savante AMIES
- AMIES et l’Insmi lancent un appel à projet « Détection ; de la recherche mathématique à la valorisation socio-économique » qui vise à identifier les potentiels de valorisation socio-économique des laboratoires de l’Insmi. Il vise à identifier des résultats qui pourront par la suite entrer dans un processus de pré-maturation. Un financement, d’un montant maximum de 5000€, pourra être utilisé pour : des indemnités de stages, des frais de fonctionnement et missions, l’achat / l’accès à des bases de données, le co-financement d’un événement innovant permettant de tester de façon concentrée le projet, le financement d’une expertise ponctuelle indispensable au projet.
Le texte de l’appel est téléchargeable :
https://www.agence-maths-entreprises.fr/a/sites/default/files/webform/Appel_detection_vfinale.pdf
Les candidatures seront étudiées au fil de l’eau :
https://www.agence-maths-entreprises.fr/a/?q=fr/node/937 - Appel à candidature pour le prix de thèse AMIES 2020. Vous avez jusqu’au 3 juillet !
Ce prix est destiné à récompenser un travail de thèse réalisé en partie en collaboration avec une entreprise et ayant directement des retombées pour celle-ci. Ce travail doit également être pertinent du point de vue de la recherche en mathématique. La thèse doit avoir été soutenue en France dans l’année civile précédant la remise du prix.
Dépôt des candidatures : https://www.agence-maths-entreprises.fr/a/?q=fr/prix-de-these
Véronique Maume-Deschamps
Professeure, Université Claude Bernard Lyon 1
Directrice AMIES
GRETSI
La 28ème édition du colloque GRETSI se tiendra à Nancy, du mardi 31 août au vendredi 3 septembre 2021 au centre Prouvé.
https://www.grandnancy-congresetevenements.com/nos-equipements/le-centre-prouve/
David Brie, Professeur, Université de Lorraine, CRAN
Samson Lasaulce, Directeur de recherche CNRS
Académie des Sciences
Comme chaque année, l’Académie des sciences décernera en 2020 de nombreux prix, dont certains peuvent concerner la communauté ISIS. La liste des prix qui font encore l’objet d’appels à candidatures est accessible ici : https://www.academie-sciences.fr/fr/Prix-et-medailles/campagne-d-appels-a-candidatures.html et les nominations sont bienvenues.
L’Académie des sciences a par ailleurs procédé au début de l’année à une campagne d’élections qui a vu quatre scientifiques de renom rejoindre les rangs de ses membres. On trouve parmi ceux-ci Francis Bach, chercheur proche de la communauté ISIS, cf. https://www.academie-sciences.fr/fr/Communiques-de-presse/elections-membres-2020.html. Toutes nos félicitations !
Patrick Flandrin, CNRS, ENS de Lyon & Académie des sciences
Club EEA
Le Club EEA organise « La semaine de l’EEA » les 22, 23 et 24 juin 2020.
Le Club EEA vous invite à participer à des moments d’informations, d’échanges et de partage sur des sujets d’actualités, sous forme de courtes sessions à distance. Le programme détaillé sera transmis prochainement et publié sur le site web https://www.clubeea.org/.
Didier Vray, Professeur, INSA de Lyon, CREATIS
Chapitre IEEE France
Chers membres du Chapitre Signal Processing de la Section IEEE France,
Nous vous adressons ce message afin de vous informer la labellisation de 4 événements qui auront lieu en France cette année. Du fait de la situation actuelle, ces évènements ont été reportés par rapport aux dates prévues initialement.
- Conférence CORESA’2020 qui aura lieu à Sophia-Antipolis, reportée à une date ultérieure pas encore définie : https://coresa2020.sciencesconf.org/
- Conférence ISIVC’2020 qui aura lieu à Saint-Etienne du 7 au 9 avril 2021 : https://isivc2020.sciencesconf.org/
- Conférence IPTA’2020 qui aura lieu à Paris du 9 au 12 novembre 2020 : http://www.ipta-conference.com/ipta20/
- Conférence ITSIS 2020 qui aura lieu à Paris reporté en juillet 2021 : https://www.itsis2020.org
Nous vous rappelons qu’il est toujours possible d’inviter des « Distinguished Lecturers » dans le cadre de journées du GdR ISIS ou d’évènements scientifiques qui ont lieu en France et ouverts à la communauté. Etant donné la situation actuelle, il est possible de solliciter un DL pour un talk en visioconférence.
La liste des DL est disponible ici : https://signalprocessingsociety.org/professional-development/distinguished-lecturers
William Puech, Président du Chapitre France IEEE SPS
Rémy Boyer, Secrétaire du Chapitre France IEEE SPS
Cédric Demonceaux, Trésorier du Chapitre France IEEE SPS
Activités du GdR ISIS
Réunions programmées
Les informations sur ces réunions et les liens d’inscription sont à retrouver sur le site du GdR ISIS.
Comptes-rendus récemment publiés
Comptes-rendus des réunions d’animation, accessibles uniquement aux utilisateurs identifiés sur le site, à partir de cette page.
- Télédétection et Climat – 2023-12-07
- Etat des lieux de la reconstruction tomographique – 2023-11-17
- Caméra à événements appliquée à la robotique – 2023-11-16
- Traitement du signal pour la musique (Action Audio) – 2023-11-16
- Journée Visage, gestes, actions et comportement – 2023-11-13
- Méthodes bayésiennes approximées et variationnelles pour la détection, l’estimation et le décodage – 2023-09-28
- Journée Vision 3D et apprentissage – 2023-06-27
- Journée carrière des doctorants du GDR ISIS – 2023 – 2023-06-19
- Analyse forensique de données multimédia – 2023-05-16
- Etat des lieux de la compression des données multimédia – 2023-05-10
Dans le kiosque d’annonces du GdR ISIS
Propositions de postes
Postes d’enseignants-chercheurs
- Poste MCF en section 27, Université Paris Cité – IUT / LIPADE : Image et programmation / algorithmes
- Un poste de maître de conférence en imagerie médicale l’université de Paul Sabatier, Toulouse 3
- Poste Enseignant-chercheur en image et IA
- Postes d’enseignant-chercheur en « Machine Learning » à l’ENSAI
- Appel à candidatures pour la fonction de direction du laboratoire Sciences et technologies de la musique et du son (UMR 9912 STMS) – Mandature 2025-29
Postes de chercheurs
Post-doctorants
- Bayesian model comparison
- Postdoctorat en science des données pour le contrôle qualité dans la fabrication de dispositifs médicaux
- TWO Postdoctoral Researcher positions for Developing Emotionally Intelligent Agents through Large Language Models for Personalized User Interaction
- Chercheur (H/F) 18 mois : Modélisation physique des télécommunications optiques en espace libre à travers une atmosphère diffusante dans le domaine MWIR
- 2years post-doc position Machine Learning and nanosats to probe small bodies interior
- Algorithmes pour l’imagerie hyperspectrale computationnelle
- Hybrid Artificial Intelligence applied to Byzantine Sigillography
- Post-Doctoral Position in Physics-based Machine Learning in the MALICE Inria project team (Inria Lyon Centre, LabHC)
- Post-Doctoral Fellow (PerForms): Computer Vision and 3D Modeling at IMT Atlantique
- Data Analysis in Tomographic Imaging
- Postdoc : Resource allocation and signaling problems in 6G wireless communication networks
- Post-Doctoral Fellow in the field of Computer Vision and 3D Modeling (W/M) – 24months
- Postdoc position: Visual servoing for tumor tracking in minimally invasive robotic surgery
- Postdoc position: Computer vision and augmented reality for laparoscopic liver surgery guidance
- Modélisation de l’interaction main/doigts-matière déformable dans la robotique collaborative
- Two-year postdoc position in signal processing and Monte Carlo methods applied to epidemiology
- Post-doc : Développement d’un modèle numérique patient-spécifique pour la simulation chirurgicale de la valve mitrale
- Two research fellows in Robotics perception for intelligent vehicles
- Postdoc position on computational imaging at ENS Lyon
- Post-Doctoral Fellowship: Deep learning-based approaches for dose images denoising
- Postdoctoral position on explainable AI applied to genome data
Postes d’ATER
Sujets de thèses
- Thèse en cotutelle France-Canada : Deep learning-based compression of dynamic 3D point clouds
- Detection of neuromarkers of an inner speech task by electroencephalography: application to the detection of auditory verbal hallucinations
- Multi-temporal and multi-modal Earth Observation latent space decoding using physically aware Deep Learning
- Thèse ONERA – SONDRA: Self-Supervised Anomaly Detection in complex-valued SAR imaging
- Thèse CIFRE RENAULT/ I3S Nice
- Conception de formes d’ondes pour l’accès massif non coordonné dans les réseaux sans fils
- PhD in Deep Learning for Ocean Science
- PhD CIFFRE – Object Detection from Few Multispectral Examples
- IA explicable (XAI – eXplainable AI) pour la prévision de chutes de blocs rocheux
- PHD position: Sustainable wireless communications: low-energy, low-cost and zero added electromagnetic waves
- PHD position: AI-enhanced highly mobile and unpredictable IoT networks
- PhD Position: Toward Frugal Machine Learning with Physics-Aware Models
- Thèse : Méthodologie d’évaluation de la représentativité et de la vulnérabilité des jeux de données de type traces numériques pour l’analyse de la mobilité
- Exploring Deep Information Geometry
- PhD position at INSA Rennes – Massive cell-free MIMO and reconfigurable intelligent surfaces for 6G and beyond networks: learning-based optimization approaches.
- PhD open-position : Pose Estimation of Texture-Less Object in an Industrial Context
- Study of Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) Based on RFID tags
- Energy efficient and intelligent 5G massive MIMO solutions based on machine-learning for Vehicular communications
Postes d’ingénieurs
- Algorithmes pour l’imagerie hyperspectrale computationnelle
- Poste ingénieur 12mois : IA embarqué et détection d’objets sur projet académique et industriel
- (INT Marseille) Ingénieur de recherche en IA et analyse d’images IRM cérébrales
- (LIS-Marseille) Poste d’ingénieur (IR): Analyse d’images de microscopie électronique par « Deep Learning »
- La Rochelle Université recrute au sein du laboratoire Informatique Image Interaction (L3i) de l’Institut LUDI, un·e ingénieur·e de recherche en informatique sous contrat à durée indéterminée
Offres de stages
- Détection dynamique d’événements routiers à partir d’une caméra événementielle
- M2 internship; Development of spatiotemporal attention mechanisms for enhanced motion segmentation in video sequences
- Stage M2/Ingénieur : Multi-view clustering
- Stage M2/Ingénieur : Classification de lésions cutanées
- Etude comparative des performances de techniques de classification de données multicapteurs pour l’analyse d’activités de personnes fragiles dans un environnement domestique
- IMT-Atlantique M2 internship: High-resolution reconstruction of ocean global oxygen
- IMT-Atlantique M2 internship: Precursors of extremes from data
- Title : A Dynamic Multi-objective Model For Campus Timetable Scheduling
- Stage M2 – Techniques de classification et de caractérisation d’interférences GNSS (LOCSP)
- Stage M2 : Allocation de ressource pour l’efficacité énergétique des systèmes sans-fils subissant des effets non linéaires
- Frugal Learning / Zero-Shot Learning of Semantic Segmentation Image Application on COVERED (CollabOratiVE Robot Environment Dataset) for 3D Semantic Segmentation
- Internship subject at LIFO, Orléans
- Stage M2 : Deep learning faiblement supervisé pour l’aide au diagnostic du lymphome
- Stage M2 – Analyse d’images biomédicales
- Contrastive learning and training strategies for deep hyperspectral unmixing
- Convergent Plug-and-Play algorithm for Deep Hyperspectral Unmixing
- Stage de M2: Analyse de données hétérogènes pour l’étude des troubles bipolaires
- STAGE M2 – Imagerie Aérospatiale
- Stage M2 : une méthode générique de fusion des images à différentes échelles
- Proposition de stage : Expliquabilité des GNNs
- M2 Internship: Human action recognition using fusion of spatio-temporal data and scene interpretation
- Détection dynamique d’événements routiers à partir d’une caméra événementielle
- Gaussian Process Prior Variational Autoencoders for Earth Data Time Series Anlaysis
- [THALES] STAGE – Ingénieur IA et modélisation – F/H
- Reconnaissance d’actions dans les vidéos de sport amateur
- Méthodes de dé-mélange pour la correction d’atténuation d’images tomographiques de fluorescence
- Réseaux convolutifs pour la microscopie par ptychographie de Fourier
- Master internship for Spring 2024 on Unbalanced optimal transport-based regularizers applied to epidemiology
- Interprétabilité des modèles Transformers dans l’analyse des images médicales
- Stage IMS Bordeaux : Implémentation embarquée de réseaux de neurones profonds pour le diagnostic de maladies de la vigne.
- Automatic classification of plasmodium parasite species and stages of development from stained thin blood smears using machine learning
- Stage M2 | PFE : Self super-resolution for prostate cancer segmentation and detection
- Stage M2 | PFE : Deep characterization of prostate cancer in multi-parametric imaging
- Master 2 internship at LIP6 – Medical implant detection on head CT images
- Stage M2 – PFE Séparation de sources acoustiques de synthèses mécanochimiques par factorisation de matrices non-négatives // gipsa-lab Grenoble
- M2 Internship : Assessment of patient pain based on Deep Learning approaches using multimodal data
- Stage M2/Ing : Fusion Intermédiaire des Modalités pour la Reconnaissance Audiovisuelle des Emotions Spontanées
- Investigating Deepfake Watermarking
- Détection d’anomalies AIS: tracking du niveau et des azimuts d’émission
- Stage-Ingénieur RD – Bac +5 (Eybens) – Développement d’algorithmes de détection, identification et prédiction de défauts moteur pour applications industrielles
- M2 Internship : Assessment of patient pain based on Deep Learning approaches using multimodal data
- Stage M2/Ing : Fusion Intermédiaire des Modalités pour la Reconnaissance Audiovisuelle des Emotions Spontanées
- [Stage M2] Rob-Perroquet : optimisation des modèles d’IA pour une interaction Homme-Robot temps-réel
- Master internship for Spring 2024 on Diffusion Models for Audio Inpainting
- Stage M2 / PFE : Explanable Artificial Intelligence (XAI) for Medical Image Segmentation
- M2 internship : robust and scalable interferometric phase linking for Earth deformation monitoring with SAR satellite image time-series
- Stage M2 : IA-based automated detection and behavior analysis among piglets (Rennes)
- M2 Stage – Strong coordination and strategic communication
- Stage Master : « Identification algorithmique d’images d’otolithes par IA avec un ensemble restreint de données » (GREYC , Caen / France)
- Internship M2 : Modeling of Printing-and-Digitalization process using generative methods
- Stage M2/Ingénieur : Amélioration de la robustesse de l’apprentissage fédéré
- Stage de M2: Prédiction de l’eutrophisation d’un lac
- Stage de M2 : Intégration des incertitudes et effets liés aux différentes sources de données pour l’identification des stocks de poisson
- Stage M2 / PFE : Explanable Artificial Intelligence (XAI) for Medical Image Segmentation
- Création d’un outil de représentation numérique de la pollution lumineuse en 3D temps réel
- Stage – Ingénieur-e en Intelligence Artificielle F/H
- Stage M2/Ingénieur (LaTIM) : Intraoperative registration for magnetic micro robotic injection in knee osteoarthritis treatment
- Deep learning and tensor decomposition for the analysis of patterns in signals and multimodal imaging. Application to neuropathies
- Apprentissage multimodal pour l’étalonnage de capteurs de polluants atmosphériques à faible coût et leur prédiction
- AI characterization of the MR SWI-DWI ischemic mismatch for hyperacute ischemic stroke patients
- Medical imaging for the prediction of survival of patients with stroke with deep-learning
- Stage M2/Ingénieur: deep learning pour l’imagerie thermique
- Internship on Geo-coding of textual input
- Internship on Partial latent encoding of multi-spectral data
- Internship on Joint encoding of multi-spectral images
- Internship for Learning-based super-resolution inspired by quantum physics: application to 3D dental imaging
- REALISTIC DATASETS FOR ROBUST EVALUATION OF FRESCO RECONSTRUCTION ALGORITHMS
- ACCELERATION OF LOCAL REGISTRATION ALGORITHMS FOR FRESCO RECONSTRUCTION
- stage Master 2 : Discovering new objects for visual localization
- [Stage M2] Méthodes de fusion de données multispectrales à de multiples résolutions et à données manquantes. Application aux images Sentinel-2 et Sentinel-3
- « Dall-e Brain » : A generative prompt model for synthetic healthy brain images
- Qualification automatique de l’agrément d’un lieu pour évaluer sa marchabilité perçue
- Calcul et évaluation des indicateurs automatiques de marchabilité
- Anomaly detection methods in a signal processing context
- Optimizing Manufacturing: Anomaly Detection with Optimal Transport and Operations Research Integration
- Stage Master 2 (I3S – CNRS): Reliable Low-Latency Communication via Forward Error Correction
- Deep learning with Normalizing Flows for anomaly detection on time series
- Stage en imagerie médicale : Nouvelles méthodes d’IA pour la prédiction des maladies neurologiques
- Offre de stage master M2 ou PFE ingénieur.e – Boussole optique pour estimer le cap céleste dans l’ultraviolet
- Stage – Synthèse de formes d’ondes Radar et communication par réseau MIMO
- Few shot medical image classification
- Intership Inria Lyon / INSA Lyon : Reinforcement Learning for Stochastic Resource Allocation in 6G Networks
- Stage M2/Ecole d’ingénieur – Robust Multi-Task Learning from Multiple Remote Sensing Datasets
- Offre de stage de recherche en vision par ordinateur
- Offre de stage master M2 ou PFE ingénieur.e – Traitement d’images polarimétriques pour la navigation sans GPS bio-inspirée
- Offre de stage M2 ou PFE Ingénieur.e – Mise en œuvre d’une boussole optique embarquée pour véhicule
- Graph Neural Networks (GNN) for Social Networks
- Stage M2 – Non-stationary and robust Reinforcement Learning methodologies for drones detection
- Stage PFE 6 mois – niveau Master 2, sujet : Modélisation de la consommation d’énergie des applications de streaming vidéo
- Etude des caméras light field à rolling shutter / Study of rolling shutter light field cameras
- Internship offer in decentralized/federated machine learning — I3S Laboratory, Sophia Antipolis
- Decentralized learning in the presence of heterogeneous system devices
- Offre de stage BAC+5 à Tours – Segmentation IRM cérébrales 3D
- Stage M2 ONERA – Self Supervised Learning pour la détection d’objets de petite taille
- Automated Human Action Data Acquisition and Synchronization Tool for Digital Twin Systems
- Stage M2 ONERA – Optimisation sous incertitudes par algorithme évolutionnaire pour des données hyperspectrales
- [Stage – Saclay] Apprentissage et inférence de données manquantes dans des séries de données SAR cohérentes. Application : imagerie 3-D d’environnements naturels – Mission ESA BIOMASS
- M2/Ecole d’Ingénieur Internship (IRISA Vannes): Active learning and object detection in multimodal aerial images
- Stage M2-Microbubble Localization using Deep Learning for Ultrasound Localization Microscopy (ULM)
- Reconstruction d’IRM par apprentissage profond
- Stage de Master 2 : Détection et poursuite parcimonieuse hors-grille de contrails dans des images satellites (FR/EN)
- (LIS-Marseille) Master2 – PFE : Analyse d’images de microscopie électronique par réseaux profonds : Augmentation de données
- Méthodes d’apprentrissage profond pour l’accélération d’IRM
- Modélisation par apprentissage profond d’un “stylo magique”
- Bioacoustic analysis of marine mammal sounds using signal processing methods
- Influence of glycemic control on sleep in type 1 diabetic patients
- Master2 internships in AI for Computer Vision
- Stage PFE Ingénieur/Master Orange: Machine Learning solutions for MIMO systems
- Implémentation efficace d’algorithmes d’apprentisage pour la télédétection
- M2 internship; Development of spatiotemporal attention mechanisms for enhanced motion segmentation in video sequences
- Stage M2 – Robust joint detection-estimation methodologies for massive radio telescopes
- Stage M2 + thèse: apprentissage auto-supervisé de représentations multimodales
- Stage M2 – Apprentissage de prior pour les problèmes inverses
- Three M2 internship subjects in the Morpheme team – Sophia-Antipolis
- Master thesis IRISA: Embedded Linux for Software Defined Radio
- Master thesis IRISA: Embedded bird sound recognition on intermittent platform
- Model-based deep learning for efficient electromagnetic modelling of high-dimensional frequency selective surfaces
- Modèles hiérarchiques pour l’analyse multi-échelle de données de très haute résolution en imagerie synchrotron
- Analyse topologique de mouvements de grains dans une séquence d’images 3D
- Stage de fin d’études ONERA/DTIS : Imageur 3D monoculaire par Depth from Defocus et réseau de neurones
- Couplage réseaux de neurones et modèle physique pour la détection de défaut par thermographie infra-rouge
- Impact du traitement numérique sur la conception conjointe optique/traitement
- Stage IMT Atlantique : Reconnaissance aveugle de modulation des signaux de communication acoustiques sous-marins
- STAGE: étude des changements de forme des cellules au cours de l’embryogénèse
- STAGE: extension de la nomenclature de Conklin pour le nommage d’embryon d’ascidies
- Localisation des fissures volcaniques dans les données de télédétection par apprentissage automatique
- Etudier les risques de vie privée sur la reconstruction de profils à partir d’images IRM en comparaison à des photos de réseaux sociaux
- Fusion de données images et textuelles pour la prédiction de l’issue de l’AVC
- High-performance information extraction from cosmic web probes
- Extensions de l’algorithme Trial and Error Learning dans le cadre des réseaux de communications
- Stage de fin d’études « Deep Generative Modeling of Multi-microphone Speech Signals »
- Medical image segmentation: application to brain aneurysms in neurosurgery
- Traitement d’image embarqué pour la réduction de bruit colonnaire d’un flux vidéo infrarouge
- M2 Internship: ultrasound liver image segmentation using deep learning
- Internship proposal: Development of a SPD-autoencoder with time series analysis application for remote sensing data
- Ecological Habitat Mapping via Semantic Segmentation from airborne imagery
- Stage Traitement du signal – IA : Dépliement d’algorithmes parcimonieux de goniométrie
- Détection d’anomalies dans la croissance de plantes
- Machine learning pour l’imagerie des plantes
Autres propositions
Evénements
Appels à projets
Annonces de conférences
- Call for paper CCIW 2024
- 14ème conférence scandinave sur l’intelligence artificielle (SCAI’24)
- Journées IA hybride
- IEEE Conf. ISIVC’24, Marrakech, Morocco, 21th-23th May, 2024
- Conference EUSIPCO 2024
- 1st Artificial Intelligence Models and Artifacts for Business Intelligence Applications (AIM ABIA 2024) – Call for Papers
- The 14th Scandinavian Conference on Artificial Intelligence (SCAI)
Ecoles thématiques
Publications
- Parution du livre : Optimisation et apprentissage (ISTE Editions)
- PanoraMIS : nouveau dataset en ligne
- Nouveau livre : Shannon, La théorie mathématique de la communication, en français
- Livre en libre accès sur HAL
- New book: Graph Partitioning by C.-E. Bichot and P. Siarry (Eds) WILEY-ISTE
- Revue TS : site de soumission
- Antennes non-standard
- « Artificial Ants » – New book announcement by N. Monmarché, F. Guinand and P. Siarry (Eds) ISTE-WILEY
- Nouveau livre « De la radio logicielle à la radio intelligente »
