Stage de Master M2 au CRAN, Nancy (03-08/2024): apprentissage profond pour la classification de potentiels d’action neuronaux. Les potentiels d’action, ou spikes en anglais, constituent la base de la communication neuronale, permettant la transmission d’informations au sein des réseaux cérébraux. Ces activités électriques, générées par des neurones individuels, peuvent être…
Nous recherchons un(e) étudiant(e) en M2 pour un stage au sein de notre équipe de recherche de l’IPBS Toulouse, CNRS UMR 5089, spécialisée dans l’étude du microenvironnement des tumeurs mammaires. Nous travaillons principalement sur des techniques d’imagerie par spectrométrie de masse (MSI) pour l’étude des petites molécules et des lipides…
Post-doc or Research Engineer position offer (ref: RHU2024-MICRO) Epilepsies caused by genetic mutations: signal processing and computational modeling Context. Developmental and epileptic encephalopathies (DEEs) are a group of severe rare diseases where the combined effect of seizures, most often drug resistant, and the non-seizures consequences of the disease etiology, often…
The aim of this internship is investigate the end-to-end design of a camera with a large field of view (FOV) and a neural network. This joint design leverages on a differentiable optical model based on ray tracing that can be included in the optimization framework of deep learning methods. This…
Geometric deep learning has emerged in the fields of computer graphics and computer vision, enabling deep learning models to operate on geometric data such as graphs, meshes, manifolds, and point clouds. Some notable models in this area include Graph Convolutional Networks (GCNs), PointNet, Geodesic Neural Networks (GNNs), and specialized architectures…
Trained on a large-scale dataset, similar to other vision foundation models, Segment Anything Model (SAM) can generate fine-grained masks given manually defined visual prompts. Despite its remarkable success, however, it does not easily generalize to the segmentation of flexible objects like garments, since unlike the majority of objects, garments depict…
Geometric deep learning has emerged in the fields of computer graphics and computer vision, enabling deep learning models to operate on geometric data such as graphs, meshes, manifolds, and point clouds. Some notable models in this area include Graph Convolutional Networks (GCNs), PointNet, Geodesic Neural Networks (GNNs), and specialized architectures…
Stage M Context and Motivations: Text generation using Large Language Models (LLMs) has become a powerful tool in natural language processing, leveraging vast datasets to produce human-like text across various domains. LLMs like GPT-3, LLaMA, and BLOOM have been trained on enormous corpora of text data, enabling them to generate…
Contact : marc-emmanuel.bellemare@lis-lab.fr Nous proposons un stage dont l’objectif est de proposer une nouvelle architecture de réseau profond adapté à la segmentation simultannée de plusieurs plans IRM correspondants à une séquence spécifique développée dans le cadre d’un projet de recherche avec l’APHM. Contexte : Les troubles de la statique…
Proposition de stage de Master2 – PFE Ingénieur Encadrants : Marc-Emmanuel Bellemare et Jorge Ramos Rodriguez Contact : marc-emmanuel.bellemare@lis-lab.fr Le ConText-GAN pour la génération d’images de microscopie électronique : Augmentation de données par réseau de neurones profond. Mots-clés : IA ; Réseaux profonds ; microscopie électronique ; endocardite infectieuse.Domaines de…
