Context Recent advances in deep learning have revolutionized many signal and image processing tasks. In fact, deep neural networks excel at learning complex, non-linear patterns from large datasets, often outperforming classical methods. However, the application of deep learning to signal processing tasks presents specific challenges. These methods require vast amounts…
Laboratoires : Laboratoire GREYC (UMR CNRS 6072), CHU de NormandieAdresses email : wiem.takrouni@unicaen.frStage : Durée de 5-6 mois, à Caen, au Campus 2, ENSICAEN, Bâtiment F. Contexte : Avec la prolifération des deepfakes, la détection précise des contenus manipulés devientessentielle. Les modèles actuels reposent principalement sur l’analyse globale du visage…
Contexte : Avec la montée en flèche de la création de contenus vidéo destinés aux enfants sur les plateformes en ligne (ex. YouTube Kids, Netflix Kids), la modération automatique de contenus multimédias est devenue un enjeu crucial.Un contenu visuellement inoffensif peut toutefois inclure des éléments audios inappropriés (musiques, cris, sons…
Keywords: deep learning, multimodal imaging, generative models, non-destructive testing, multi-sensor signalsPartner Laboratory: IBISC (University of Évry – Paris-Saclay)Duration: 6 monthsPeriod: from February 2026 onwards (flexible depending on candidate profile) Scientific and Industrial ContextNon-destructive testing (NDT) encompasses a range of techniques for assessing the integrity of industrial components without compromising their…
Porteurs scientifiques : Aymane Souani, Hichem Maaref et V. Vigneron (IBISC)Partners : IBISC (université Evry-Paris-Saclay), TMECOMESURESpecialized AI and Data Science : machine learning theory, high-dimensional statistics,uncertainty, information theory, generative modelDuration : 5 to 6 months, from February 2026 onwards (flexible depending on candidate profile)Funding : ECOMESURE insternship grantLocation : IBISC…
partners :IBISC (univ Evry, université Paris-Saclay), centre hospitalier sud-francilien (CHSF) Basic AI and Data Science : apprentissage statistique en grandes dimensionsSpecialized ML and AI : signal, image, visionApplication domain : médecine de précision, imagerie par RMMots-clés deep learning, imagerie multi-modale, apprentissage faiblement superviséKey-wordsmachine learning, deep tech, neuroimaging, precision medicine, strokeLaboratoires partenaires impliqués : IBISC (UEVE) Total duration of…
partners :IBISC (univ Evry, université Paris-Saclay), centre hospitalier sud-francilien (CHSF) Basic AI and Data Science : apprentissage statistique en grandes dimensionsSpecialized ML and AI : signal, image, visionApplication domain : médecine de précision, imagerie par RMMots-clés deep learning, imagerie multi-modale, apprentissage faiblement superviséKey-wordsmachine learning, deep tech, neuroimaging, precision medicine, strokeLaboratoires partenaires impliqués : IBISC (UEVE) Total duration of…
Context The Large Hadron Collider (LHC) at CERN is the world’s largest particle accelerator. The ATLAS experiment records enormous volumes of data from high-energy proton–proton collisions. These data allow scientists to test the foundations of particle physics and to search for phenomena that go beyond the Standard Model. One particularly…
Proposition de stage de Master 2 ou PFE Ingénieur Le stagiaire s’attachera à la segmentation des images acquises lors de l’observation par IRM dynamique des déformations des organes pelviens dans les différents plans afin de produire une représentation 3D des surfaces en mouvement. Localisation : Laboratoire d’ Informatique et des…
Proposition de sujet de stage M2/PFE Ingénieur 2025-2026 Le stage a pour objectif de combiner les représentations neuronales implicites et les réseaux de neurones informés par la physique afin de modéliser les déformations d’organes alignées sur des données d’imagerie IRM, offrant ainsi une approche plus continue, précise et physiquement cohérente…
