Le(La) candidat(e) doctorant(e) établira un état de l’art des approches intelligence artificielle pour la détection et la reconnaissance des émotions au moyen des modalités de type facial, vocal et textuel. Il proposera des méthodes/algorithmes originales de fusion en amont et/ou en aval des différentes sources d’expression des émotions, avec des métriques de performances et d’utilisabilités.…
Mots-clés
apprentissage artificiel; Apprentissage profond; Données multi sources; incertitude; réduction de dimensions; Suivi médical
BAC+5 en Informatique, Mathématiques appliquées ou équivalent.
Compétences scientifiques en Apprentissage artificiel, Statistiques, Données hétérogènes et incertaines, Apprentissage profond ;
Capacité d’analyse et de synthèse ;
Savoir communiquer et partager au sein d’une équipe de recherche et développement
<strong>Proposition de thèse CIFRE en Biostatistique/Epidémiologie</strong>
Dans le cadre d’une collaboration entre le CHU de Nantes, l’unité INSERM 1064 CRTI, l’unité INSERM 1246 SPHERE et l’entreprise Sêmeia, nous proposons une thèse CIFRE au sein de l’école doctorale Biologie Santé de l’université Bretagne Loire.
<em>Projet de recherche:</em>
<strong><em>Développement et validation d’un outil multivarié de prédiction dynamique d’un échec de greffe rénale.</em></strong>…
Mots-clés
deep learning; machine learning; santé; statistique
Etienne Dantan (MCU en Biostatistique, INSERM UMR 1246 – SPHERE)
Etienne.Dantan@univ-nantes.fr
tel: 33 (0)2 53 00 91 23
INSERM UMR 1246 – SPHERE (methodS for Patient-centered outcomes and HEalth REsearch)
IRS2, 22 boulevard Bénoni Goullin, 44200 Nantes
www.sphere-nantes.fr
Magali Giral (PU-PH en Néphrologie, INSERM UMR 1064)
Magali.Giral@chu-nantes.fr
tel: A compléter
INSERM UMR 1064 – CRTI (Centre de Recherche en Transplantation et Immunologie)
CHU Nantes - Hôtel Dieu, 30 Bd Jean Monnet, 44093 Nantes Cedex 01
www.divat.fr
Thomas Janssoone (SEMEIA)
tjanssoone@semeia.io
9 cour des Petites Ecuries, 75010 Paris
www.semeia.io
International Conference on Machine learning and Cloud Computing (MLCL 2020)
June 20~21, 2020, Dubai, UAE
https://csita2020.org/mlcl/index.html
Scope
International Conference on Machine learning and Cloud Computing (MLCL 2020) will provide an excellent international forum for sharing knowledge and results in theory, methodology and applications of on Machine Learning & Cloud computing. The aim of the conference is to provide a platform to the researchers and practitioners from both academia as well as industry to meet and share cutting-edge development in the field.…
CIFRE grant: Geometric change detection in 3D models, model update and application to mixed reality experiences
This PhD will be carried out over three years in the context of a collaboration (CIFRE grant) between InterDigital Research & Innovation, located in Rennes, France, and the academic research lab Ambiances Architectures Urbanités (AAU), located in Nantes, France, and under the supervision of Prof.…
La coordination locale entre agents ou robots permet de gérer, en temps réel, l’évitement de collision et plus généralement le déploiement dans un environnement contraint. Au sein d’une flotte de robots, la coordination locale permet de distribuer le contrôle et la prise de décision, en bénéficiant d’un fort degré de robustesse (due à la décentralisation) et d’adaptation (reconfiguration locale rapide de la flotte).…
Le/la candidat/e disposera d’un niveau Master 2 ou équivalent, en informatique, IA ou robotique. Une expérience en modélisation/simulation de systèmes distribués ou en expérimentation robotique/réseaux sera un plus.
Informations de contact
Contacter par courrier électronique Olivier Simonin (olivier.simonin@insa-lyon.fr) ou Isabelle Guerin-Lassous (isabelle.guerin-lassous@ens-lyon.fr)
Dans de nombreux domaines civils ou militaires, il est envisagé de confier à des agents
autonomes ou des robots des tâches réalisées habituellement par des personnes : robots
d’assistance au soin de personnes en situation de fragilité, véhicules autonomes, drones de
combat… Lorsqu’un robot est confronté à une situation où des choix sont envisageables entre
plusieurs actions, son comportement est géré par des logiciels conçus pour lui faire calculer une
décision.…
Mots-clés
agregation de jugements; Aide à la décision; argumentation; dilemmes moraux; éthique
L’accroissement du nombre de programmes audiovisuels à archiver impose de nouvelles contraintes de productivité sur la documentation. Le développement d’outils automatiques et semi-automatiques pour assister le travail des documentalistes est désormais indispensable pour exploiter au mieux la très grande quantité d’informations disponibles. Ces dernières années, sont ainsi apparues des techniques d’indexation et d’analyse de contenu visuel ou sonore, permettant la modélisation d’information de haut niveau, comme par exemple : des visages, des locuteurs, des monuments, des logos, des décors, des noms de chansons, etc.…
Mots-clés
Apprentissage actif/par curiosité; big data; deep learning
Diplôme : Master 2 en informatique ou école d’ingénieur.
De bonnes connaissances et une pratique en Computer Vision et/ou Machine Learning, ainsi que la maîtrise de la programmation Python ou C++
The National University of Singapore (NUS), Department of Statistics & Applied Probability (DSAP), has an opening for a creative and resourceful PhD candidate with strong deep-learning / machine-learning, programming (Python), and computational science skills. The selected candidate will develop novel methodologies to diagnose glaucoma, predict its evolution, and help understand the disease.
Excellent deep-learning / machine-learning / signal processing, programming (Python), and computational science skills are required. Excellent communication and English-writing skills are also required. No background in ophthalmology is required, however, the candidate will be expected to become knowledgeable in the field of glaucoma in order to interact with clinicians.
Le projet interdisciplinaire « Maintien à domicile des personnes âgées vulnérables : co-conception et développement technologique dans le cadre d’un laboratoire vivant » s’inscrit dans une initiative de grande envergure regroupant l’Université de Sherbrooke, l’Université de Montréal et l’Université du Québec à Chicoutimi. Il a cinq objectifs : O1) Identifier les facilitateurs et les obstacles au maintien à domicile des personnes atteintes de négligence de soi; O2) Développer un assistant cognitif ambiant personnalisable (ACAP) intégrant plusieurs orthèses cognitives; O3) Implanter l’ACAP au domicile de personnes âgées pour réduire ou éliminer les obstacles au maintien à domicile et favoriser leur autonomie; O4) Évaluer l’efficacité de l’ACAP déployé ; O5) Documenter le processus entourant l’implantation de l’ACAP.…
Mots-clés
Intelligence ambiante; programmation Android; Réseaux d'effecteurs; Réseaux de capteurs
