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. B 106, L161110 (2022). [2] A. Castellano, R. Béjaud, P. Richard, O. Nadeau, C. Duval, G. Geneste, G. Antonius, J. Bouchet, A. Levitt, G. Stoltz, et F. Bottin, Machine learning assisted canonical
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automatique des temps d'arrivée des ondes P et S (PhaseNet - IA), 2/ coupler les pointés à un algorithme de localisation 3D basé sur l'exploitation d'un modèle de subsurface 3D et la prise en compte des
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Physics, specializing in neutronics or nuclear engineering Computing skills: Proficiency in C++ (as the core computational kernels are written in this language) Applied mathematics skills: Numerical
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, with strong skills in Python, PyTorch and scientific computing. Experience with multivariate time series analysis, signal processing, multi-sensor data, representation learning, self-supervised learning
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