[StageM2] Transformer-based methods for cluster detection in astronomical images

Stage M2 / Ingénieur https://www.ayoub-karine.com/docs/2025_Internship_Transformer-ClusterDetection.pdf General information — Duration : 6 months (standard stipend). To start between February and March 2026. — Institute : UMR Astroparticule et Cosmologie, Astroparticule et Cosmologie & Laboratoire d’Informatique Paris Descartes — Location : 10 rue A.Domon et Léonie Duquet, 75205 Paris and/or 45 rue…

Lire la suite

[StageM2] Efficient self-supervised learning using dataset distillation

Stage M2 / Ingénieur https://www.ayoub-karine.com/docs/2025_Internship_DD_SSL.pdf General information — Duration : 6 months (standard stipend). To start between February and March 2026. — Institute : Université Paris Cité, Laboratoire d’Informatique Paris Descartes (LIPADE), team Systèmes Intelligents de Perception — Location : 45 rue des Saints-Pères, 75006, Paris — Supervision : Ayoub…

Lire la suite

[StageM2] Modélisations par approches neuronales des déformations d’un organe observé par IRM dynamique.

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…

Lire la suite

[StageM2] – Etude des interactions océan-acoustique: analyse de la polarisation des ondes sonores mesurées par un drone maritime

Stage en acoustique et traitement du signal au CRAN (CNRS, Université de Lorraine, Nancy) Etude des interactions océan-acoustique: analyse de la polarisation des ondes sonores mesurées par un drone maritime Contexte Le stage proposé se déroulera à l’Université de Lorraine au sein de l’équipe Signaux Multidimensionnels du laboratoire CRAN (CNRS,…

Lire la suite

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

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…

Lire la suite