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16 Offres de thèse

Wearable Sensing and Movement Analytics for the Monitoring of Operators in Manufacturing


  Context : The Centre for Robotics of MINES ParisTech is involved in several research projects on human motion pattern recognition applied to the Human-Machine Collaboration (Collaborative Robotics, Automated Guided Vehicle, etc.) in the Factory of the Future. The mainLire la suite

Mots-clés
Analyse de données; capteurs; données de capteurs
Établissement
MINES ParisTech
75006 PAris  
Directeur
Fabien Moutarde
Co-encadrants
Sotiris Manitsaris, Alina Glushkova
Site Web
http://caor-mines-paristech.fr/en/2018/05/phd-position-wearable-sensing-and-movement-analytics-for-the-monitoring-of-operators-in-manufacturing/
Date de début souhaitée
01/10/2018
Langues obligatoires
Anglais
Prérequis

Electrical, Mechanical or Computer Engineer, Degree in Applied Mathematics or Msc in Human Factors and Ergonomics or similar with the above degrees. More precisely, the student should have skills on:
• Machine Learning
• Signal processing
• Statistical analysis
• Programming : Matlab, Python, Php, C++, etc..
• The candidate must be proficient in both written and spoken English and possess excellent
presentation and communication skills which will be needed for regular interactions with the project partners.

Date limite
20/09/2018
Informations de contact

sotiris.manitsaris@mines-paristech.fr

Fully funded PhD studentship -- Medical Deep Learning -- computational Statistics -- Singapore National University of Singapore


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 novelLire la suite

Établissement
national university of Singapore
singapore  
Directeur
alexandre THIERY
Co-encadrants
Michael Girard
Date de début souhaitée
15/08/2018
Langues obligatoires
Anglais
Prérequis

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.

Offre de maitrise en informatique


  Contexte : 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 QuébecLire la suite

Mots-clés
Intelligence ambiante; programmation Android; Réseaux d'effecteurs; Réseaux de capteurs
Établissement
Université de Sherbrooke
J1K 2R1 Sherbrooke  
Directeur
Sylvain Giroux
Co-encadrants
Hélène Pigot
Site Web
https://www.usherbrooke.ca/domus/fr/
Date de début souhaitée
01/09/2017
Langues obligatoires
Anglais; Français
Informations de contact

Marie-Michèle Rosa-Fortin
marie-michele.rosa-fortin@usherbrooke.ca
1-819-821-8000 poste 65562

Offre de PhD en interface Humain-Machine


Contexte : 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 àLire la suite

Mots-clés
Design; Intelligence ambiante; Interface Humain-Machine
Établissement
Université de Sherbrooke
J1K 2R1 Sherbrooke  
Directeur
Hélène Pigot
Co-encadrants
Sylvain Giroux
Site Web
https://www.usherbrooke.ca/domus/fr/
Date de début souhaitée
01/09/2017
Langues obligatoires
Anglais; Français
Prérequis

MSc en informatique ou équivalent

Informations de contact

Marie-Michèle Rosa-Fortin
marie-michele.rosa-fortin@usherbrooke.ca
1-819-821-8000 poste 65562

Offre de PhD en assistance cognitive, gestion de contexte et en intelligence ambiante


  Contexte : 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 QuébecLire la suite

Mots-clés
Intelligence ambiante; Ontologies
Établissement
Université de Sherbrooke
J1K 2R1 Sherbrooke  
Directeur
Sylvain Giroux
Co-encadrants
Nathalie Bier
Site Web
https://www.usherbrooke.ca/domus/fr/
Date de début souhaitée
01/09/2017
Langues obligatoires
Anglais; Français
Prérequis

MSc en informatique ou domaine relié

Informations de contact

Marie-Michèle Rosa-Fortin
marie-michele.rosa-fortin@usherbrooke.ca
1-819-821-8000 poste 65562

Projet ASSTIMOOVE : Modélisation et mise en place d’une assistance cognitive technologique personnalisée pour la déambulation nocturne en EHPAD


Ce projet s’inscrit dans le cadre d’une collaboration entre le laboratoire DOMUS (Domotique et informatique Mobile à l’Université de Sherbrooke) et le CENTICH (Centre d’Expertise National des Technologies de l’Information et de la Communication pour l’autonomie) en France. Nous sommes àLire la suite

Mots-clés
Assistance cognitive; Conception participative; Intelligence ambiante; Réseaux de capteurs; télévigilance
Établissement
Université de Sherbrooke
J1K 2R1 Sherbrooke  
Directeur
Hélène Pigot
Co-encadrants
Sylvain Giroux
Site Web
https://www.usherbrooke.ca/domus/fr/
Date de début souhaitée
01/09/2017
Langues obligatoires
Anglais; Français
Informations de contact

Marie-Michèle Rosa-Fortin
marie-michele.rosa-fortin@usherbrooke.ca
819-821-8000 poste 65562

Catégorisation de simulations numériques à l’aide d’outils d’apprentissage. Applications à l’inter-modalité dans les transports.


Ce travail s’inscrit dans le cadre de l’opération SmartMob du programme ELSAT 2020 du Contrat de Plan Etat Région 2015-2020 (Hauts-de-France), visant à améliorer l’inter-modalité dans les transports. Nous proposons de travailler au niveau de l’efficacité des simulations numériques deLire la suite

Mots-clés
clustering; fonctions de croyance; simulation multi-agents; simulation multi-niveaux
Établissement
Université d'Artois
62030 Arras  
Directeur
David Mercier
Co-encadrants
Gildas Morvan, Frédéric Pichon
Site Web
https://www.lgi2a.univ-artois.fr/spip/fr/postes_ouverts/poste-ouvert-5
Date de début souhaitée
01/10/2017
Langues obligatoires
Anglais
Informations de contact

David MERCIER, david.mercier@univ-artois.fr

Analyse d'informations hétérogènes et modèle de préférences pour identifier et favoriser la mise en réseau d'acteurs du tourisme


Contexte: le sujet de thèse se place dans le contexte du projet Transfrontour dont le thème est centré sur la «mise en réseau d’acteurs». Le LISTIC est un des partenaires du projet. But: Définir une démarche permettant d’identifier et deLire la suite

Mots-clés
Aide à la décision; Analyse de données; Data-aware Systems; Information fusion
Établissement
LISTIC (Université Savoie Mont-Blanc)
74940 Annecy  
Directeur
Sylvie Galichet
Co-encadrants
Hervé Verjus, Frédéric Pourraz
Site Web
http://www.polytech.univ-smb.fr/index.php?id=listic-accueil
Date de début souhaitée
15/09/2017
Langues obligatoires
Anglais; Français
Prérequis

un bon niveau en programmation orientée objet et programmation Web est souhaité.

Informations de contact

Candidatures:
les dossiers de candidatures devront être envoyés aux encadrants (mels ci-après). Le dossier devra contenir les pièces, documents suivants:
• le CV détaillé du candidat,
• une lettre de candidature expliquant les motivations du candidat pour s’engager dans une thèse,
traiter le sujet proposé et montrer les liens entre le profil du candidat et les thèmes du sujet de
thèse,
• les relevés de notes depuis le 1er cycle et y compris la 2ème année de master ou dernière année
d'école d'ingénieurs,
• lettres de recommandation ou, à défaut, les noms de personnes dans le domaine de la recherche
académique qui recommandent le candidat,
• tout document jugé utile.

Les candidats pré-sélectionnés sur dossiers seront contactés pour un entretien.

Lieu et encadrants:

La thèse sera effectuée au laboratoire LISTIC (Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance ) au sein de l’école Polytech Annecy-Chambéry, sur le campus universitaire d’Annecy-le-Vieux.

L’équipe d’encadrants:

Sylvie Galichet, sylvie.galichet@univ-smb.fr
Frédéric Pourraz, frederic.pourraz@univ-smb.fr
Hervé Verjus, herve.verjus@univ-smb.fr

Thèse CIFRE Ina et Inria : “Apprentissage profond (deep learning) à large échelle pour la création de bases de connaissances et la valorisation d’archives”


Sujet L’accroissement du nombre de programmes audiovisuels à archiver impose des contraintes de productivité nouvelles 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 grandeLire la suite

Mots-clés
big data; deep learning; interactif
Établissement
Institut national de l'audiovisuel
94360 Bry-sur-Marne  
Directeur
Alexis Joly (HDR, Inria-Zenith)
Co-encadrants
Olivier Buisson (Dr, Ina)
Date de début souhaitée
01/11/2017
Langues obligatoires
Anglais; Français
Prérequis

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 C/C++.
Bon niveau d’anglais.

Informations de contact

Olivier Buisson, thcand@ina.fr

Thèse CIFRE Ina et Inria : “Apprentissage profond (deep learning) à large échelle pour la création de bases de connaissances et la valorisation d’archives”


Sujet L’accroissement du nombre de programmes audiovisuels à archiver impose des contraintes de productivité nouvelles 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 grandeLire la suite

Mots-clés
big data; deep learning; interactif
Établissement
Institut national de l'audiovisuel
94360 Bry-sur-Marne  
Directeur
Alexis Joly (HDR, Inria-Zenith)
Co-encadrants
Olivier Buisson (Dr, Ina)
Date de début souhaitée
01/11/2017
Langues obligatoires
Anglais; Français
Prérequis

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 C/C++.
Bon niveau d’anglais.

Informations de contact

Olivier Buisson, thcand@ina.fr

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