Votre recherche
Mathématiques de l'optimisation déterministe et stochastique liées à l'apprentissage profond – MaSDOL
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont des thèmes de recherche en plein essor, car ils sont considérés comme un moyen de produire de nouvelles méthodes pour résoudre des défis frappants dans les domaines de la compréhension du langage, de la recherche de conseils, du traitement du signal et de la détection des fraudes. L'explosion des emplois de spécialistes des données est une preuve de l'impact sociétal, économique et scientifique de l'intelligence artificielle.
Apprentissage profond pour l'optimisation et la satisfaction de contraintes – DELCO
Ce projet vise a s'appuyer sur les progrès récents en apprentissage profond et en apprentissage par renforcement pour définir une nouvelle génération de solveurs d'optimisation combinatoire capable d'apprendre des mécanismes de résolutions plus efficaces que les solveurs traditionnels.
Graphes de connaissances décentralisés – DeKaloG
Les graphes de connaissances KG pénètrent dans notre vie quotidienne, nous indiquant ce qu'il faut acheter, ce qu'il faut apprendre, etc. Les grandes entreprises entretiennent des graphes de connaissances. Mais, l'accès à ces KGs est restreint et la manière dont ils sont construits et maintenus n'est pas transparente. Ceci ne permettent pas de construire de nouveaux KGs ou de construire par dessus. DeKaloG encourage la croissance d'un réseau public et décentralisé de graphes de connaissances.
Web Sémantique des Objets Contraints – CoSWoT
Constrained Semantic Web of Things
Reactivité Ultrarapide des Biomolecules sous Irradiation – RUBI
Réactivité Ultrarapide des Biomolécules sous Irradiation
Imagerie multimodale combinant la spectroscopie Raman et la spectrométrie de masse appliquée à la tuberculose – MultiRaMaS
Dans un contexte de santé public, face à des résultats d’imagerie conventionnelle souvent décevants, l’imagerie multimodale devient une réelle alternative. Diverses techniques d'imagerie renseignent sur les groupes fonctionnels, les poids moléculaires ou les sites de reconnaissances spécifiques, mais aucune technique individuelle ne permet de répondre de manière optimale à toutes les questions. Il est donc attractif de combiner des informations provenant de deux plateformes analytiques ou plus.
Nouvelles approches analytiques adaptées à l’étude des biothérapies dans les milieux biologiques – MethAmAbs
Les informations concernant l'évolution après administration de mAbs au patient sont à ce jours limitées.La pratique clinique suggère que les patients peuvent réagir différemment au traitement. Pour améliorer encore les connaissances et ajuster la posologie, il est important de mettre en place un suivi clinique. Pour atteindre cet objectif ambitieux, une méthode innovante CZE/MSMS sera développée pour la quantification et la caractérisation structurelle des mAb dans des échantillons biologiques.
Dynamique Quantique de la Diffusion d’Adsorbats – QDDA
La diffusion des adsorbats réactifs sur un substrat catalytique est une étape élémentaire de la catalyse hétérogène. Sa nature a pu être décortiquée par des expériences 3He-spin-echo. Le projet propose une étude fondamentale du processus de diffusion sur la base de la mécanique quantique afin de mieux comprendre les résultats de ces expériences. Cette étude promouvra des avances majeures dans la technologie des processus catalytiques, essentiels pour l'économie mondiale et sa croissance durable
Sondes fluorescentes photocommutables et bicolores pour la bioimagerie avancée – BrightSwitch
Sondes fluorescentes bicolores photocommutables pour la bioimagerie avancée
Accès à l'ambiguïté perceptive: mesures comportementales, métacognitives et physiologiques de la perception en situation d'incertitude – AMBISENSE
Sur l'accès à l'ambiguïté perceptive : mesures comportementales, métacognitives et physiologiques de la perception en situation d'incertitude
