Type annonces : Proposition de poste

Caractérisation de l’hydrophobie des surfaces par traitement d’images SEM et plan d’expériences

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Sujet Master/TFE 2024-2025 Caractérisation de l’hydrophobie des surfaces par traitement d’images SEM et plan d’expériences Encadrants : Alexandre Saidi (alexandre.saidi@ec-lyon.fr), Stéphane Derrode (stephane.derrode@ec-lyon.fr), Centrale Lyon, laboratoire LIRIS (CNRS UMR 5205, https://liris.cnrs.fr). Date butoir pour candidater : vendredi 1er décembre 2024. Version en ligne du sujet : https://liris.cnrs.fr/emploi/caracterisation-lhydrophobie-surfaces-par-traitement-dimages-sem-et-plan-dexperiences   Contexte La…

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MCF Contractuel (CNU 27) IUT d’ANNECY au Département Réseaux et Télécoms

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Un poste de Maître de Conférence Contractuel (CNU 27) est à pourvoir à l’IUT d’Annecy au département Réseaux et Télécoms.Le profil enseignement recherché : Cybersécurité, Systèmes (Windows, Linux) et Réseaux.Recherche au LISTIC dans le thème ReGaRD (Représentation, Gestion et tRaitement des Données pour l’humain) Pour plus d’information, voir la fiche…

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Fusion de modèles 3D issus d’imagerie optique et radar

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Post-doctorat de 2 ans au CEA: fusion de modèles 3D issus d’imagerie optique et radar satellitaire et aéroportée L’imagerie satellitaire et aérienne permet de reconstruire des modèles 3D de la surface terrestre. Pour cela, l’imagerie optique exploite la photogrammétrie à partir d’acquisitions stéréoscopiques, tandis que l’imagerie radar utilise la technique…

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Traitement du signal / Acoustique: Océanographie acoustique et capteurs vectoriels: énergie des signaux sonores sous-marins

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Stage en acoustique et traitement du signal au CRAN(CNRS, Université de Lorraine, Nancy) Océanographie acoustique & capteurs vectoriels:énergie des signaux sonores sous-marins Contexte Le stage proposé se déroulera à l’Université de Lorraine au sein de l’équipe Signaux Multidimensionnels du laboratoire CRAN (UMR 7039 CNRS). Il sera d’une durée de 5…

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Débruitage d’images en microscopie électronique à balayage sous environnement gazeux par Deep Learning

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Stage M2 au Laboratoire UCCS, Université d’Artois : Débruitage d’images en microscopie électronique à balayage sous environnement gazeux par Deep Learning L’obtention d’images d’échantillons isolants et/ou sensibles au dégazage est possible grâce à la microscopie électronique à balayage sous environnement gazeux. En effet, des interactions complexes se produisent entre les…

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Feature learning adapted to spherical event images

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Nous recherchons un.e candidat.e motivé.e pour une thèse en vision et IA en collaboration entre le Laboratoire ICB UMR CNRS 6303 (équipe CO2M) de l’université de Bourgogne et le laboratoire le laboratoire MIS UR 4290 de l’université de Picardie Jules Verne. La thèse se réalise dans le cadre du projet…

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Modèle profond de prédiction de la motricité basé sur graphes issus d’IRM cérébrales de diffusion

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Environ 30% des enfants ayant eu un AVC néonatal ischémique développent des troubles moteurs permanents connus sous le terme de paralysie cérébrale (Chabrier, et al. 2019). L’étude de régions clés du cerveau peut aider à mieux comprendre les déficiences motrices manuelles provoquées (Craig, Carlson and Kirton 2019) (Hassett, et al….

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