[Stage] Localisation d’indications 3D à partir d’images rayons X multivues des pièces aéronautiques F/H

Société :Safran A Safran Tech, l’équipe Systèmes d’Inspection Non-Destructif de le plateforme Sciences et Techniques du Numérique développe des nouveaux algorithmes et systèmes pour le contrôle non destructif (CND) des pièces aéronautiques produites à SAFRAN. La vérification de ces pièces par nos inspecteurs qualifiés nécessite souvent la détermination de la…

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[Stage de Master 2 @ CRIStAL] en IOT et vision par ordinateur : Développement d’un périphérique multimodal (Vision et mesure CO2) d’estimation de la densité de personnes

Ce projet se concentre sur l’utilisation des techniques de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique pour la calibration d’un capteur de concentration de CO2, dans l’objectif d’estimer le nombre de personnes dans un espace fermé à partir de cette dernière information uniquement. La transformation des données en information se fera…

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[stageM2, stageIng] Apprentissage de Métriques de Similarité pour l’Analyse des Gestes Dynamiques

Lieu: Le Centre de Robotique de MINES Paris – PSLDurée: 5-6 moisProfil recherché: Étudiant(e) en M2 ou élève-ingénieur(e) Objectifs et Missions Ce stage vise à explorer des métriques de similarité pour l’analyse des gestes humains dans des environnements complexes. L’objectif est de développer une méthode d’apprentissage permettant de structurer un…

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[stageM2] : IA Non-Supervisée pour le Suivi de la Biodiversité Marine par Acoustique Passive Sous Marine (factorisations matricielles et tensorielles)

Stage M2, fin d’études, à démarrer dès que possible. Résumé : Ce stage se concentrera sur le suivi de la biodiversité marine par acoustique passive sous-marine grâce à l’utilisation de méthodes d’Intelligence Artificielle non supervisées, en l’occurence les factorisations matricielles et tensorielles. En fonction des résultats expérimentaux, les conclusions de…

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[stageM] Estimation de la qualité des mesures GNSS par apprentissage par renforcement / GNSS measurement quality estimation by Reinforcement Learning

Stage de recherche de Master au laboratoire GEOLOCUniversité Gustave Eiffel, campus de Nantes / Master’s research internship at GEOLOC laboratoryGustave Eiffel University, Nantes campus Possibilité de poursuite en thèse à l’issu du stage / Possibility to continue as a PhD student at the GEOLOC lab Sujet :  (english below) En milieu…

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[StageM2] Exploitation des données synthétiques et des techniques d’Adaptation de Domaine Non Supervisée pour l’identification des cultures et adventices

Stage M2 / fin d’étude Ce stage vise à explorer comment les données synthétiques et les méthodes récentes d’adaptation de domaine peuvent être utilisées pour améliorer la robustesse des modèles de Deep Learning appliqués à la détection des cultures et adventices. Il s’appuiera notamment sur l’outil CropCraft, développé par l’unité…

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[stageM2, stageIng] Développement d’un Modèle de Génération d’images

Stage au Laboratoire LITIS, Université de Rouen Normandie Sujet : Développement d’un Modèle de Génération d’images par Deep Learning Durée : 6 mois, démarrage Février/Mars 2025 Projet : Nous voulons concevoir un modèle d’intelligence artificielle capable de générer des images réalistes et diversifiées à l’aide des techniques avancées de Deep Learning,…

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[Stage] Système de suivi de poissons pour l’écohydraulique : étude du comportement en interaction avec les turbulences de l’écoulement

Les relations entre l’écoulement et les poissons ont intéressé les chercheurs depuis des siècles. De nombreux travaux ont étudié les relations entre la préférence de l’habitat du poisson et la vitesse moyenne longitudinale de l’écoulement à la fois en laboratoire et sur le terrain. Les préférences d’habitat en relation avec…

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[StageM2] Analyse automatique de la trajectoire de poissons dans des passes à poissons

Contexte du stage Ce projet s’inscrit dans le cadre de la recherche en écohydraulique. Il vise à faire progresser notre compréhension des mécanismes d’adaptation comportementale des poissons aux caractéristiques physiques des écoulements dans les passes à poissons et les ouvrages de franchissement piscicole. En effet, bien qu’il est avéré que…

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[Stage M2] Application à la détection/reconnaissance par piège photo des amphibiens traversant les passages à petite faune

Le Cerema, en collaboration (via une convention) avec l’IRL2958 Georgia Tech-CNRS, recrute unstagiaire en Master 2 ou en Ecole d’ingénieur en informatique / biostatistique Contexte Depuis 2024, le Département de l’Isère et le Cerema (Est et Centre-Est), dans le cadre d’une convention 2024/2025 de recherche et de développement, avec l’appui…

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