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Offre de Post-doc au LORIA – site de Metz

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : LORIA
Durée : 2 ans
Contact : lydia.boudjeloud-assala@univ-lorraine.fr
Date limite de publication : 2024-11-12

Contexte :
Artificial Intelligence, with the advent of Deep Learning, has recently enabled spectacular advances in various fields of scientific research. It is now currently used in fields such as chemistry and molecular biology, astrophysics, particle physics, health science, etc. The aim of this post-doctoral position is to explore some possible applications of Deep Learning to materials science.

Sujet :
Post-doctoral position
Deep learning in materials science : predicting
macroscopic properties of a material by
analyzing its microscopic structure

Profil du candidat :
Mots-clés : machine learning, données image
Le candidat devra être titulaire d’un doctorat en Informatique.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
LORIA – site de Metz
Ecole CentraleSupelec

Document attaché : 202409121054_MAMIENOVA_post-doc.pdf

Complex Event Processing in an AI System for Healthcare

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : LS2N
Durée : 36 mois
Contact : guillaume.raschia@univ-nantes.fr
Date limite de publication : 2024-09-12

Contexte :
The PhD will take place in the European THCS “Transforming Health and Care Systems” project RENEW which means “Reshaping data-driven smart healthcare to optimize resources and personalize care for hypertensive patients through AI and digital twin models”. The RENEW project has started in June 2024 for 3 years long. It involves 9 partners from Romania, Suede, Switzerland, Poland, Italy, Slovenia and France. The LS2N partner leads the work package about the smart data processing, the personal profiles and digital twin design.

Sujet :
Health and well-being at home require to monitor in near-real time a bunch of measures and raw events at a large scale and a high frequency, coming both from the individuals and their environment. Focusing on hypertensive patients only, it is well-known that lifestyle (diet, physical activity, tobacco, alcohol, overweight) plays a crucial role in risk assessment.
Thus, the PhD aims at building, maintaining and analyzing digital twins for healthcare. As part of the RENEW project, the ultimate goal is to give feedback to individuals on their practices and lifestyle based on IA models and stream processing. Also, health institutions should be able to conduct real-time analyzes and gain insights from personal models of a large cohort of patients. All in all, it is then necessary to develop an online architecture capable of continuously collecting, preparing and analyzing health and care data from multiple sources.

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
LS2N – site de Polytech Nantes
Rue Christian Pauc
44300 NANTES

Document attaché : 202409111132_Sujet-PhD-Renew.pdf

Statistical and Deep Learning Schemes for Maritime RADAR Detection and Surveillance

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/Doctorants

Laboratoire/Entreprise : SONDRA, L2S, CentraleSupelec
Durée : 18 mois
Contact : chengfang.ren@centralesupelec.fr
Date limite de publication : 2025-01-01

Contexte :
Coastal RADAR aims to control and monitor the maritime surface. By matching transmitted and received electromagnetic waves, radar is able to detect and range vessels whose back-scattered a sufficiently strong signal relative to the sea clutter. The detection performance generally depends on the target’s Radar Cross Section (RCS) and the clutter noise power, which can be summarized by the Signal to Noise Ratio (SNR). In a rough sea state (e.g., 5 on the Douglas sea scale), the detection performance of small vessels hidden by strong sea clutter (Bragg clutter) can deteriorate drastically. The postdoc aims to innovate and improve detection methods previously developed in SONDRA and L2S laboratory in this context.

Sujet :
The postdoc will first investigate robust detection methods such as Adaptive Normalized Matched Filters (ANMF) [1], which require estimating the covariance matrix of secondary data in a robust manner [2]. The covariance matrix estimation step could include prior information on the structure using either Riemannian geometry [3] or optimization under persymmetric [4], Toeplitz [5], Kronecker constraints [6], etc. This step could be crucial for improving detection and mitigating the probability
of false alarms. The second direction investigates deep learning approaches to handle a detection, segmentation or/and generation scheme, either end-to-end or in an unrolling way [7, 8]. The latter approach can be less data-hungry and easier to interpret. Since radar data are complex-valued, an architecture based on Complex-Valued Neural Networks (CVNN) [9] can be exploited to learn radar phase information. Meta-learning methods can be investigated to improve detection performance. The developed algorithms will be tested on CSIR database and maritime data collected by our partner BOWEN.
This position is fully funded by ANR ASTRID Maturation for 18 months.

Profil du candidat :
We seek a highly motivated postdoctoral fellow to investigate statistical and deep learning methods for detection in Radar. The ideal candidate should possess the following qualifications:
• A robust background in machine learning, signal processing, or applied mathematics (statistics,
optimization, etc.).
• Strong programming abilities in either Matlab or Python.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Centralesupélec, 3 Rue Joliot Curie, 91190 Gif-sur-Yvette, France

Document attaché : 202409101551_Postdoc_BOWEN.pdf

Conferences around Optimization at CNRS headquarters October 3 and 4 and Journée Industrielle du GDR ROD et RT Optimisation October 2 (at Sorbonne Uni

Date : 2024-10-03 => 2024-10-02
Lieu : CNRS headquartes, Paris 16

Dear colleagues,

It is with great pleasure that we invite you to three exciting events around “Optimization”, focus theme for CNRS Sciences informatiques in 2024.
–> more information about the events and links to further activities are available at https://www.ins2i.cnrs.fr/fr/loptimisation-au-coeur-des-defis-des-sciences-informatiques
–> Default language for the October 2 and 3 events is French, while English will be default language on October 4
–> Spots are limited for all three events and will be given on a first come, first served basis. In all fairness (and to avoid food waste), please register only if you are sure to attend (and keep us informed if you have to cancel your participation)

(1) October 2: Journée Industrielle du GDR ROD et RT Optimisation (Sorbonne Université – Jussieu – Paris 5ième)
Keynotes by Olivier Juan (EDF R&D), Tristan Rigaut (Schneider Electric), Jean-Charles Billaut (LIFAT, Université de Tours), Adam Ouorou (Orange Labs), Alexandre Marié (Artelys), Gautier Avril (Purecontrol)
–> Further information and registration: http://gdrro.lip6.fr/?q=node/334

(2) October 3: L’optimisation : au cœur des défis des sciences informatiques (CNRS headquarter – Paris 16ième)
The big conference for the larger public on October 3 at the CNRS headquarter (Paris 16ième)
Keynotes: Jérôme BOLTE, Claire MATHIEU, Axel PARMENTIER, and Gabriel PEYRÉ
Flash presentations by: Simon APERS, Céline COMTE, Sophie HUIBERTS, Martin KREJCA, Clément W. ROYER, David SAULPIC, Sandra ULRICH-NGUEVEU and 3 industrial speakers
–> Further information and registration: https://www.ins2i.cnrs.fr/fr/cnrsinfo/conference-loptimisation-au-coeur-des-defis-des-sciences-informatiques

(3) October 4: Scientific conference (CNRS headquarter – Paris 16ième)
In cooperation with 9 GDRs of CNRS Sciences informatiques and the thematic network “optimization” of CNRS Mathématiques, we’ll come together to discuss the role of optimization in the various sub-disciplines
Keynote: Jean-Bernard LASSERRE
Presentations for the GDRs: BIMM (Annie Chateau), GPL (Clément Quinton), IASIS (Laure Blanc-Féraud), IFM (speaker to be confirmed), IG-RV (Julie Digne), MaDICS (Laure Berti-Equille), RADIA (Christophe Lecoutre), ROD (Michaël Poss), RSD (Christelle Caillouet), RT optimisation (Jean-Baptiste Caillaux)
The presentations will be complemented by discussions around the optimization landscape in France (current situation and our ambition) and breakouts around (i) industrial vs. academic research (ii) ecological aspects of optimization, (iii) optimization and ethics
–> Further information and registration: https://www.ins2i.cnrs.fr/en/scientific-day-optimization

We look forward to welcoming you at these events.

Kind regards,
the scientific organizing committee:

Claudia D’Ambrosio, Carola Doerr, Jérôme Malick, Alantha Newmann, Edouard Pauwels

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Notre site web : www.madics.fr
Suivez-nous sur Tweeter : @GDR_MADICS
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Ecole IA2 : Intelligence Artificielle et Démocratie

Date : 2024-10-14 => 2024-10-18
Lieu : Sophia Antipolis

Cette édition IA2 2024 concerne le rôle de l’intelligence artificielle en tant que facteur déterminant pour l’avenir de l’humanité, car elle contribue avec ses applications à transformer considérablement la vie des individus et à avoir un impact sur les communautés humaines. Plus en particulier, cette école a pour objectif de traiter les questions suivantes : Quel rôle l’IA joue-t-elle dans les relations entre le citoyen et l’administration ou le gouvernement ? Qui utilise cette technologie et dans quel but ? Comment l’utilisation de l’IA influence-t-elle les relations de pouvoir dans l’élaboration des politiques et la confiance des citoyens dans les institutions démocratiques ?

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Postdoctoral Research at ILLS – MILA : Reinforcement Learning for Robust Decision-Making and Dispatcher Assistance in Power Grids

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : DOING/Doctorants

Laboratoire/Entreprise : IRL2020 – ILLS (International Laboratory on Learni
Durée : 18 months
Contact : pablo.piantanida@mila.quebec
Date limite de publication : 2024-11-30

Contexte :

Sujet :
Bonjour (English below),

Offre de post-doc de 18 mois au ILLS – MILA, McGill – ETS – CNRS – CentraleSupélec – Université Paris Saclay

Titre : Reinforcement Learning for Robust Decision-Making and Dispatcher Assistance in Power Grids
Date de prise de poste souhaitée : October – November 2024

Candidature à envoyer avant le 20/09/2024 à :
pablo.piantanida@mila.quebec

L’offre détaillée est jointe à ce message.

Bien cordialement,
Pablo Piantanida

——

Hello,

18-month Post-doc Opportunity at ILLS – MILA, McGill – ETS – CNRS – CentraleSupélec – Université Paris Saclay

Title: Reinforcement Learning for Robust Decision-Making and Dispatcher Assistance in Power Grids
Preferred Start Date: October – November 2024

Applications should be sent before 09/20/2024 to:
pablo.piantanida@mila.quebec

The detailed offer is attached to this email.

Best regards,
Pablo Piantanida

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Montréal, QC, Canada

Document attaché : 202409060152_Postdoc_RTE_LaJavaness_ILLS.pdf

Maître de Conférences en Apprentissage Machine et Contrôle de systèmes complexes

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : IMT Mines Alès (Ecole Nationale Supérieur des Mine
Durée : CDI
Contact : guyot@irit.fr
Date limite de publication : 2025-09-01

Contexte :

Sujet :
Maître de Conférences en Apprentissage Machine et Contrôle de systèmes complexes

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
IMT Mines Alès (Ecole Nationale Supérieur des Mines d’Alès)

Document attaché : 202409050837_fp_-_mdc_ceris_ia_et_ingenierie_fr-2.pdf

Développement d’une application web pour traiter et stocker les données d’histologie Raman stimulée.

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : Institut Fresnel
Durée : Flexible
Contact : andre@fresnel.fr
Date limite de publication : 2025-04-03

Contexte :
L’histologie joue un rôle crucial dans le diagnostic des tumeurs cérébrales, car elle implique l’extraction et l’analyse d’un échantillon de tissu. La méthode classique pour l’analyse des biopsies est la coloration à l’hématoxyline et à l’éosine (H&E), qui aide les experts à identifier les tissus cancéreux, mais qui peut prendre beaucoup de temps. Une technique alternative, plus rapide, appelée Histologie Raman Stimulée (SRH) est apparue, produisant des images comparables à la coloration H&E. Cette technique permet d’imager les liaisons chimiques CH2 et CH3, et la soustraction de ces deux canaux (CH3-CH2) est utilisée pour mettre en évidence les noyaux des tissus. Ces images sont ensuite traitées, assemblées et mises en correspondance avec un code couleur de type H&E à l’aide d’outils de colorisation virtuel.

Sujet :
Le candidat devra modifier et améliorer une application web existante qui effectue les différents traitements aux images brutes afin de générer des images SRH de haute qualité. La tâche principale consiste à concevoir et à construire une nouvelle application robuste axée uniquement sur la coloration virtuelle en garantissant des performances et une réactivité élevée.

Profil du candidat :
Développement d’applications web, en particulier dans le domaine de l’analyse d’images ou dans des domaines connexes.
Maîtrise des technologies frontales et dorsales (par exemple, HTML, CSS, JavaScript, Python).
Expérience avec SQL ou un autre système de gestion de base de données (MongoDB).
Expérience avec des bibliothèques de traitement d’images (par exemple, OpenCV, Scikit-image).
Appétence pour la résolution de problèmes informatiques et souci du détail.
Forte aptitude de communication et travail en équipe.

Formation et compétences requises :
Etudiant de Bac+2 à Bac+5 en informatique ayant un fort intérêt pour le développement web.

Adresse d’emploi :
Institut Fresnel, 52 Av. Escadrille Normandie Niemen, 13013 Marseille

Document attaché : 202409031543_offre_stage_interface Web.pdf