See the pdf. file for a description of the internship, the skills and the work environment; and how to apply. Keywords – Monte Carlo sampling, Markov chains, Proximal-based Convex optimization,Applications in epidemiology Location : LAAS-CNRS, Toulouse, France Advisors : Gersende Fort and Juliette Chevallier
Context and Motivation Generative AI models such as GANs and diffusion models are trained on massive image collections that are massive, often opaque datasets [1, 2]. These datasets may include personal photos, artwork, or copyrighted media, raising important concerns about attribution, copyright, and content ownership. Existing auditing techniques—such as membership…
Contexte scientifique Les Grands Modèles de Langage (LLM) ouvrent aujourd’hui de nouvelles perspectives pour la recherche en science des matériaux. Initialement développés pour le traitement du langage naturel, ces modèles montrent désormais un fort potentiel pour la compréhension, la génération et l’analyse de connaissances scientifiques complexes issues de la littérature…
Keywords: Optimal Transport, Sinkhorn algorithm, Online Learning, Machine Learning, Signal Processing. Description: Optimal transport (OT) is a powerful framework to define and compute distances between distributions (a.k.a. Wasserstein or earth mover’s distance), with a tractable computation thanks to the Sinkhorn algorithm [1]. Entropic regularization, which enables fast iterative scaling and…
Offre de stage – Niveau Master 2 / École d’ingénieur Laboratoire d’accueil : LPMT – Laboratoire de Physique et Mécanique TextilesLieu : IUT de Mulhouse Université de Haute Alsace Durée : 5 à 6 moisDébut du stage : mars 2026 Gratification : selon réglementation en vigueurEncadrants : Aboubakar Sédick IBRAHIM…
L’équipe ENDSUM du Cerema propose un sujet de stage M2 / PFE Ingénieur (indemnisé, 5-6 mois), sur son site de Strasbourg. L’objectif est de contribuer à définir une nouvelle génération d’outils d’aide à l’inspection des ouvrages d’art (ponts, murs…) en exploitant les possibilités offertes par les modèles vision-langage (VLM).Plus d’informations…
Subject: Deep Neural Networks for Point-Cloud Scene Analysis Lab: LIP6, CNRS Sorbonne University Point cloud analysis constitutes a major challenge in computer vision, leveraging high-volume 3D geometric data from LiDAR and RGB-D sensors for comprehensive spatial and semantic scene understanding. This capability is mandatory across demanding, real-world applications such as…
L’obtention d’images d’échantillons isolants et/ou sensibles au dégazage est possible grâce à la microscopie électronique à balayage en environnement gazeux (MEB-EG). Dans ce contexte, des interactions complexes se produisent entre les électrons primaires, les ions créés, les électrons secondaires et les électrons rétrodiffusés émis par l’échantillon. Lors de l’utilisation du…
Host Institution: IMT Atlantique (Brest, France) & INRIA-AIRSEA team (Grenoble, France) Duration: 6 months Pathway: Potential to continue into a fully funded PhD Please refer to the attached file for a detailed description of the project.
The whole PhD subject, including equations and figures, can be found at: https://partage.imt.fr/index.php/s/GQcfXmjY58Zkbbq 1. Context Artificial intelligence (AI) and deep learning approaches have produced impressive results on many problems of computer vision and image processing. The field of remote sensing, which exploits satellite or aerial images for Earth observation, also…
