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. 132, no. 3, pp. 1521–1534, 2012. [6] S. Koyama, J. G. C. Ribeiro, T. Nakamura, N. Ueno, and M. Pezzoli, “Physics-informed machine learning for sound field estimation: Fundamentals, state of the art, and
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project at the forefront of microscopy and bioimage analysis (https://www.msca-agile.eu/ ) and contribute to OMERO integration and optimization of Biom3d, a cutting-edge deep-learning framework for 3D image
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et d'assurer la stabilité des performances dans le temps. Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'apprentissage continu, un domaine émergent du machine learning, qui vise à concevoir des modèles
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]. Au-delà de la turbulence, les systèmes actifs denses peuvent également présenter des oscillations spontanées auto-entretenues, comme déjà observées dans les foules humaines denses et les tissus
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) and a global ocean model (NEMO). The selected candidate will contribute to the ANR-AIAI project (https://anr-aiai.github.io ). Scientific Context The melting of Antarctic ice shelves by the ocean is a
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validate adaptive mechanisms for LoRaWAN based on machine learning techniques, targeting improved reliability and energy efficiency in mobile scenarios. To achieve this, it is necessary to go beyond
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technologies, such as low-power long-range (LoRa) and high-throughput, low-latency technologies (5G). In the context of machine learning, communications play a central role in data sharing and in the decision
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of deep learning in many disciplines, particularly computer vision and image processing. Consequently, coding architectures based on deep learning and end-to-end optimization have been proposed [Ding 2021
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of: • machine learning • cybersecurity • distributed systems • privacy-enhancing technologies The research will be carried out within the (team name) at LS2N, focusing on trustworthy AI and cybersecurity