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conditions de fragmentation). [1] Rutz,A. et al. (2026) MultiMS2: A curated multi-modal, multi-energy spectral library for metabolomics. Gigascience. (https://doi.org/10.1093/gigascience/giag069). [2
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looking for a six-month work placement that will enable you to complete your degree Scientific skills : Digital Image Processing & Data Analysis Skills : Materials Science or Electrochemistry Vous
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avec le serveur HTTP. Ces serveurs suivent pour la plupart la même architecture et utilisent des outils similaires, tels que Kerberos[1], Celery[2], Apache[3] ou Flask[4]. [1] https
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Optimize the recycling of critical metals: simulation and X-ray spectroscopy for intelligent sorting
recycling and material analysis. For this project, expertise in at least one of the following areas is required: Radiation-matter interaction Materials science Data Science Deep Learning Numerical
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quantification ainsi que sur le framework de deep learning, développé au LIAE, pour le profiling, la compression et l’export sur cible matérielle (Aidge[3]). [1] https://le-wm.github.io/ [2] https
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d’Aidge (framework de deep learning développé au LIAE), leurs évaluations et leurs validations sur cible. Quelques références: - Cross-Architecture KD: https://openaccess.thecvf.com/content/ACCV2022
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physical data describing the energy losses of photoelectrons in the materials under investigation. Methods / Means Hard X-ray photoemission spectrometer/dedicated quantification softwares Applicant
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Weebit Nano. Applicant Profile M2 student in Electrical Engineering, Computer Science, Applied Mathematics, Data Science, Computational Neuroscience or related fields, with strong quantitative skills
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. Pour plonger au cœur de la salle blanche : https://www.youtube.com/wa tch?v=x2X9yzNFUnY&t=135s Durée du contrat (en mois) 6 Description de l'offre Votre mission consistera à développer des solutions de
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l’informatique, au traitement d’images, à l’intelligence artificielle ou à la science des données (data science). - Connaissances en Machine Learning et en traitement d’images (OpenCV, bibliothèques de