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feeds Post-doctorat - Méthodes de machine learning pour la simulation rapide des ondes de choc 3D - H/F 172 / 753 vacancy Détail de l'offre Description du poste Domaine Sciences pour l'ingénieur
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a reliability-aware design platform for FDSOI technology in those extreme environments. Contract duration (months) 6 Job description As an intern at CEA, you will have the opportunity to work in a
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will be to study the electrical properties of these building blocks and consider the design of power transistors and diodes that could use them. Another aspect will involve a literature review of the
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-manual dexterous setup to reliably solve complex assembly tasks. The following works conducted at the lab will serve as a basis for the internship: https://cea-list.github.io/cotograspweb/ https://cea
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? To achieve these objectives, the intern will be expected to: - Review the state of the art on gaussian splatting reconstruction and 3D perception - Design, develop and evaluate a novel deep learning
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de l'offre L'objectif du stage est d'utiliser les outils du machine learning pour construire un potentiel classique fidèle aux simulations numériques ab initio. La base de données ab initio est déjà
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networks. 13th European Congress of Embedded Real Time Systems (ERTS 2026) , 2026. ⟨10.82331/ERTS.2026.42⟩. ⟨hal-05513843⟩ [2] Eclipse Aidge. https://eclipse.dev/aidge/ [3] Projet DeepGreen - https
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énergétiques de ces outils, d'élaborer un outil de calcul d'impact en fonction des paramètres d'entrée (taille de données, type de machine…) et enfin de développer des optimisations logicielles CPU et/ou