Neural networks on matrix manifolds Xuan Son Nguyen, ETIS, MIDI. Abstract: Data lying on matrix manifolds are commonly encountered in various applied areas such as medical imaging, shape analysis, drone classification, image recognition, human behavior analysis. Due to the non-Euclidean nature of these data, traditional optimization algorithms usually fail to obtain good results in the […]
Title: Principled and interpretable learning via new mixtures for heterogenous high-dimensional and distributed data. Faïcel CHAMROUKHI, IRT SystemX et Université de Caen. Abstract: Modern machine learning algorithms deal with real-world data problems that arise in complex scenarios, including unlabeled heterogenous data, prediction with high-dimensional or functional predictors, and massive or distributed data. In this framework, we […]
Titre : AI frugale par les systèmes embarqués Résumé : Depuis une dizaine d’années, les nouvelles technologies, les dispositifs médicaux et la numérisation des données médicales ont pour objectifs : l’amélioration des soins aux patients; la rationalisation du travail des médecins (e.g. l'aide aux diagnostiques); la facilitation de la recherche scientifique (e.g. l'analyse des données); […]
Le jeudi 23 mars est organisée une journée des fresques à ETIS. Il sera possible de participer à une "fresque du climat" (https://fresqueduclimat.org/) ou à une "fresque du numérique" (https://www.fresquedunumerique.org/), deux ateliers pour mieux comprendre le dérèglement climatique, ses causes, ses conséquences, et les impacts du numérique sur l'environnement. Chaque atelier dure une demi-journée, et […]
Adéquation algorithme architecture pour l’accélération de méthodes d’inversion de données en grande dimension L'amélioration constante de la résolution des instruments parallèlement à la complexité croissante des méthodes de reconstruction basées sur des modèles de plus en plus précis, s'accompagne d'un besoin croissant en puissance de calcul. Les cartes accélératrices composées de GPU ou de FPGA […]
Algorithmes neuronaux pour l'apprentissage continu et le contrôle efficace dans les systèmes embarqués L'IA et la robotique sont actuellement à la recherche de nouveaux paradigmes pour l'efficacité computationnelle et l'apprentissage continu. Comparativement, le cerveau a toujours une longueur d'avance en terme de rapidité d'apprentissage, de capacité, de coût énergétique et computationnel par unité de calcul […]
Titre et résumé à venir.
Journée organisée par le PhD Student Club d'ETIS. Planning : 12h45 - 13h30 : repas convivial dans le Hall C de l'ENSEA 13h30 - 14h30 : première session de posters 14h45-15h45 : seconde session de posters Les vidéos de présentation des travaux des doctorants en 1ère, 2ème et 3ème de thèse sont disponibles à partir […]
SAT based Framework for Estimating Vulnerability of Digital Circuits Recent deep-submicron technology-based integrated circuits (ICs) are substantially more susceptible to transient faults. Thus, the soft errors that occurred due to transient faults are more important than they have ever been. As a result, it is critical to identify any functional inconsistencies and component failures as […]
It is our great pleasure to invite you to the event NeuroAI and DevRob, which will take place in December 6th, 2023. The event aims to foster interdisciplinary discussions focused on the relationship between cognitives sciences, neurosciences, and artificial intelligence. In an era where Artificial Intelligence — particularly Large Language Models — plays an increasingly significant […]
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