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Waveform Data and Audio Machine Learning, 2026, https://doi.org/10.1007/s40870-026-00510-3. Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi
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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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the understanding of reliability physics, and optimizing their potential down to deep cryogenic temperature. [1] https://irtnanoelec.fr/programme/q-loop-preparer-le-controle-commande-de-lordinateur
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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://deepgreen.ai/ [4] Projet
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document). [1] https://cyber.gouv.fr Durée du contrat (en mois) 5 to 6 months Description de l'offre The objective of this internship is to show how the LLM approach modifies the traditional approach using
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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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outil HSM (Hierarchical Storage Management) nommé Phobos[1]. [1] https://github.com/phobos-storage/phobos Durée du contrat (en mois) 4-6 mois Description de l'offre L'objectif du stage est de développer
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dans les outils d'ACV et d'analyse de coûts du Cea-LITEN. Références: [1] https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.144298 [2] https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2024.107526" Profil du candidat Diplôme
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calcul et de génèrer à partir de ces boucles un code parallèle adapté à une exécution sur supercalculateur au travers du Framework Arcane (https://arcaneframework.github.io/arcane/userdoc/html