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feeds Stage - Bac+4/+5 - Analyse de signaux de vélocimétrie par Intelligence Artificielle - H/F 193 / 669 vacancy Détail de l'offre Description du poste Domaine Mathématiques, information scientifique
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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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l’ explicabilité des modèles. Pour aller plus loin : https://www.itg.be/fr/research/projets/systeme-dhemoculture-simplifie-simble https://doi.org/10.1155/2024/6465280 Profil du candidat Étudiant(e
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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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, De publier vos travaux et de participer à des conférences. Pour en savoir plus sur nos travaux : https://www.leti-cea.fr/cea-tech/leti/Pages/actualites/Revue%20de%20Presse/Communique%20de%20presse
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les projets Européen suivant : - GUARDIANS (https://he-guardians.eu) qui a pour ambition de renforcer les capacités de préparation et de réponse aux urgences nucléaires/radiologiques (NR) grâce à des