Type annonces : Proposition de poste

[StageM2] Simulation-Based Inference for Overlapping Gravitational-Wave Signals

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Context Next-generation gravitational-wave (GW) observatories such as Einstein Telescope and Cosmic Explorer will achieve unprecedented sensitivities, detecting thousands of compact binary coalescence events annually. This sensitivity introduces a critical challenge: overlapping signals from concurrent events that current analysis pipelines cannot efficiently process. Traditional Bayesian parameter estimation requires O(days) of computation…

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[PostDoc] Generalizable instance segmentation under visual style and domain shifts.

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Keywords: instance segmentation, self-supervised learning, weakly supervised learning, multimodal analysis.Place: LIFO – Laboratoire d’Informatique Fondamentale d’Orléans, Orléans, FranceStarting: (approximative) May 2026, for 18 months. Salary : depending on experiences. The postdoc will contribute to the ANR EnACA project, focusing on AI-based multimodal understanding of comics, manga, and related art forms. The…

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[StageM2] Generative AI Models for the Laser Interferometer Space Antenna (LISA)

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Context The Laser Interferometer Space Antenna (LISA) will open a new observational window in the millihertz gravitational-wave (GW) band, allowing the detection of signals from massive black-hole binaries (MBHBs) and thousands of galactic binaries. However, LISA’s data will also contain non-Gaussian noise artifacts (‘glitches’) that can obscure or distort astrophysical…

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[StageM2] Recherche et indexation d’images par le contenu en utilisant des caractéristiques auto-supervisées

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Quel sera votre environnement ?Vous êtes passionné(e) par l’intelligence artificielle, la vision par ordinateur et les défis technologiques de demain ? Notre équipe travaille sur des problématiques de vision par ordinateur parmi les plus innovantes du domaine pour résoudre des problématiques industrielles concrètes. Nous combinons expertise scientifique, créativité et esprit…

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[StageM2] Vers une reconstruction 3D dense à partir d’une simple reconstruction éparse

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Quel sera votre environnement ?Vous êtes passionné(e) par l’intelligence artificielle, la vision par ordinateur et les défis technologiques de demain ? Notre équipe travaille sur des problématiques de vision par ordinateur parmi les plus innovantes du domaine pour résoudre des problématiques industrielles concrètes. Nous combinons expertise scientifique, créativité et esprit…

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