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for High-Performance Automotive ADAS & Autonomous Driving, Product Folder. [7] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," IEEE Conference on Computer Vision
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as neural radiance fields for view synthesis. In European Conference on Computer Vision (ECCV), 2020. [2] Kerbl, B., Kopanas, G., Leimkuhler, T., Drettakis, G. (2023). 3d gaussian splatting for real
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dédié a été développé au sein du laboratoire. Durée du contrat (en mois) 6 mois Description de l'offre Les objectifs principaux sont les suivants : - Optimiser le code Python actuellement utilisé
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paramétrage d’un jumeau numérique (terminal portuaire, entrepôt, parcours de soin hopital), votre mission principale sera le développement de modules back pour le traitement de données (Python). Profil du
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établis au CEA 2-Choisir les métriques importantes Intensité, temps de montée, au regard de la littérature 3-Implémenter un script Python pour extraire les données sur 1 RUN process 4-Monter
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une analyse d’impédance (critère de Nyquist généralisé). Utilisation d’un logiciel dédié à l’analyse de stabilité en petits signaux (sous Python). Test des lois de commande actuelles : Implémentation de
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d’une loi matériau. On se basera sur des bases de données existantes et sur la réalisation de nouvelles campagnes. Différents logiciels existants, codés en Python, seront utilisés pour dépouiller et
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de la programmation par agent pour réaliser le portage de ces logiciels vers des langages plus modernes (Python ou C++), tout en repensant leur architecture pour anticiper les évolutions futures. Durée
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. - Modélisation et simulation : Implémenter des outils de simulation (Python, Lumerical FDTD) pour étudier la génération de solitons Kerr dans des cavités FP apodisées. Utiliser des méthodes
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. - Modélisation et simulation : Implémenter des outils de simulation (Python, Lumerical FDTD) pour étudier la génération de solitons Kerr dans des cavités FP apodisées. Utiliser des méthodes adjointes