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). - Familiarity with machine learning principles and generative/classification models (PyTorch Lightning, torch, scikit-learn, etc.), as well as data/model analysis methods (PCA, t-SNE, etc.). - Proficiency in
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output. Where to apply Website https://emploi.cnrs.fr/Offres/Doctorant/UMR137-HENJAF-017/Default.aspx Requirements Research FieldPhysicsEducation LevelMaster Degree or equivalent Research
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aegypti). It comprises 60 staff members across 6 research teams. https://ibmc.cnrs.fr/laboratoire/m3i/ The Institute is easily accessible by bus and tram. The CNRS contributes towards the cost of private
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the French project BIBLISSIMA+ (https://projet.biblissima.fr ), and the ERC Synergy MIDRASH (https://www.midrash.eu ). The eScriptorium project itself involves North American and European teams and aims
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impact measurements, AFM imaging, and AFM-SECM experiments. The SEEAFM project will be developed within the Electrochemistry group of the IMF team at the CEISAM laboratory. Where to apply Website https
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the mobility of IoT devices. This thesis proposes leveraging intelligent softwarization—using Machine Learning (ML), Software-Defined Networking (SDN), and Network Function Virtualization (NFV
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public/privé ANR PRC PHD title: Doctorat de Chimie PHD Country: France Where to apply Website https://www.abg.asso.fr/fr/candidatOffres/show/id_offre/137017 Requirements Specific Requirements Candidate
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problems, statistical learning and machine learning (machine learning, deep learning) - Knowledge of associated software development tools and environments: Python, PyTorch, Scikit-learn, Jax, Julia
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, Applications of Deep Learning in Electromagnetics: Teaching Maxwell's equations to machines. Scitech Publishing, 2023. Where to apply Website https://emploi.cnrs.fr/Candidat/Offre/UMR6164-DAVGON-024
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to the development of state-of-the-art AI approaches applied to land surface monitoring, particularly using satellite observations. These approaches may include machine learning and deep learning methods