Résultats de votre recherche
Données, géométrie et courbure – DataGC
Les données Riemanniennes sont omniprésentes en statistique et en apprentissage : complétion de matrices de faible rang, apprentissage de dictionnaires, factorisation de matrices, vision par ordinateur, apprentissage de formes, transport optimal, etc. Par surcroit, les données accessibles sont de pl
Réseaux de fonctions composées: apprentissage adaptatif pour l'approximation en grande dimension et la quantification d'incertitudes – COFNET
Les problèmes d'approximation en grande dimension se rencontrent dans tous les domaines du calcul scientifique et de la science des données, et notamment la résolution d’équations aux dérivées partielles (EDP), l’apprentissage statistique et la quantification d’incertitudes. Avec le succès récent de
Réseaux Microfluidiques Adaptatifs Optimisant le Transport – AMNOT
Les écoulements dans des réseaux complexes sont omniprésents dans les systèmes biologiques comme artificiels : notre système vasculaire, le mycélium des champignons, les milieux poreux constituant les batteries en sont autant d'exemples. Il a longtemps été pensé que les morphologies des réseaux de t
Assemblage de composite carbone hybride thermoplastique - thermodurcissable : personnalisation de structures complexes – SHORYUKEN
Dans l'industrie moderne, l'impression 3D révolutionne la fabrication de composants automobiles, ferroviaires, aéronautiques, ainsi que des prothèses et orthèses. Ce procédé transforme les modèles 3D en objets réels, permettant la production de pièces complexes et sur mesure, sans le coût de moules
Algorithmes d'Approximation Sous-Exponentiels et Paramétrés – S-EX-AP-PE-AL
Le sujet de ce projet est la conception d’algorithmes d’approximation efficaces pour des problèmes NP-difficiles d’optimisation combinatoire. Ces problèmes se retrouvent dans la plupart des domaines scientifiques - en réalité, la grande majorité des problèmes intéressants sont NP-difficiles et par c
Flexoélectricité dans les polymères conjugués souples – Flex-SCO
Le projet traite de l’étude expérimentale et théorique de la récupération d’énergie mécanique ambiante avec des films polymères pseudo-flexoélectriques. L’effet flexoélectrique correspond à une polarisation électrique induite par un gradient de déformation. Cet effet est supposé exalté avec des comp
Ajustement des flux de nitrate dans les réponses des plantes à l'ombre ou à la température – NitReST
Les plantes ajustent en permanence leur développement en réponse aux variations des paramètres environnementaux, qu’ils soient aériens ou dans le sol. Comment perçoivent-elles et intègrent-elles des signaux extérieurs simultanés aux conséquences variées sur la croissance ? Cette question constitue l
Exploitation de structures spectrales pour l'apprentissage de graphe et ses appliciatons – MASSILIA
Ce projet propose de répondre à des problématiques actuelles d’apprentissage de graphes (et ses applications) en dérivant de nouveaux outils méthodologiques centrés sur la décomposition spectrale de la matrice laplacienne (et/ou matrice d’adjacence). Les objectifs sont de 1) contrôler directement ce
PLATFORM OF NUMERICAL COMPUTATION, ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND WORLD DATABASE OF HIGH-FREQUENCY ENVIRONMENTAL, FINANCIAL AND SOCIETAL DATA
Over the last ten years, two important initiatives to provide researchers with reliable access to financial data were launched in France by Eurofidai (UAR CNRS 3390) and the Institut Louis Bachelier (ILB). The Eurofidai database contains daily European financial data for common stocks, m
Méthodes Monte Carlo avancées en physique médicale – MoCaMed
La simulation numérique du transport des particules en physique médicale, appelée Simulation Monte Carlo (SMC), est largement utilisée lors de la recherche et du développement de systèmes d'imagerie médicale et de systèmes de traitement en radiothérapie. Cependant, le besoin croissant de simulations
