Such per- spective puts the metallic materials industry, as a large contribu- tor to carbon... Matériaux - Mathématiques - Numérique
Mots clés: Digital twins, AI, Computational Metallurgy, Interface networks, Front tracking, ToRealMotion algorithms, Mesh based algorithms, Deep learning strategy. Ref. ABG-105708 18/05/2022 Sujet de Thèse Financement public/privé
Université Sorbonne Paris Nord Thèse
Villetaneuse, Ile-de-France, France
Durant ces dernières années, nous assistons à l'explosion du nombre d'objets connectés et à l'augmentation du trafic transmis par radio. En plus des applications utilisateurs transmettant des quanti... Mots clés: Réseaux informatiques, optimisation combinatoires, routage, véhicules autonomes
Ref. ABG-105654 17/05/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral
CEA Thèse
Grenoble, Auvergne-Rhône-Alpes, France
L'objet de cette thèse est de faire de la détection d'objets à bas cout et basse consommation en utilisant une matrice de transducteurs piézoélectriques émetteurs/récepteurs d'ultrasons ( 10...
Sujet De Thèse Deep Learning Principles
Informatique - Mathématiques - Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse)
Ref. ABG-105560 13/05/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral
Laboratoire des systèmes électrotechniques et environnement (LSEE) Thèse
Béthune, Les Hauts de France, France
Contexte
Depuis plusieurs années, le LSEE mène des recherches dans les domaines de l'efficacité́ énergétique et de la fiabilité́ des machines électriques. Des travaux récents ont permis... Sciences de l'ingénieur - Mathématiques
Mots clés: Méthode des éléments finis, équations de transport, méthodes de stabilisation, charges d'espace, décharges partielles, machines électriques
Ref. ABG-105582 13/05/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral
Institut de Recherche en Constructibilité (IRC) - ESTP-Paris Thèse
Orléans, Centre Val de Loire, France
Description
The term « digital twin », in the manner of the artificial intelligence, of the machine learning, of the digital platforms, or even of the big data, the cloud computing or the smart cities, is part of the emergent terms whos...
Sujet De Thèse Deep Learning Systems
Alors sans plus tarder, voyons les différents Thèmes de Recherche et de Thèse en Intelligence Artificielle! 1. Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique implique l'utilisation de l'intelligence artificielle pour permettre aux machines d'apprendre une tâche à partir de l'expérience sans les programmer spécifiquement pour cette tâche. (En bref, les machines apprennent automatiquement sans tenir la main de l'homme!!! ) Ce processus commence par leur fournir des données de bonne qualité, puis à former les machines en créant divers modèles d'apprentissage automatique à l'aide des données et de différents algorithmes. Le choix des algorithmes dépend du type de données dont nous disposons et du type de tâche que nous essayons d'automatiser. Cependant, de manière générale, les algorithmes d'apprentissage automatique sont divisés en 3 types, à savoir les algorithmes d'apprentissage automatique supervisés, les algorithmes d'apprentissage automatique non supervisés et les algorithmes d' apprentissage automatique de renforcement.
Sujet De Thèse Deep Learning Classes
Le projet aura également une dimension transcognitive pour tenter d'explorer ce cadre en condition normale et pathologique. Sur le plan neuro-computationnel, nous utiliserons plusieurs méthodes d'analyse (machine learning non-supervisé, théorie de réseaux et deep learning) pour la fusion multimodale et développerons l'apprentissage par transfert dans le cadre de l'IA deep learning. Les biomarqueurs multimodaux (neuropsychologie, neuroimagerie fonctionnelle et anatomique) ont été acquis dans nos travaux précédents. Contexte de travail
Environnement de travail. Le travail de thèse sera réalisé au LPNC UMR CNRS 5105 () sous la direction de Monica Baciu () et une équipe coordinatrice composée de Sophie Achard LJK () et Martial Mermillod LPNC (). La/le doctorant(e) travaillera en équipe avec des chercheurs, ingénieurs, post-doctorants, doctorants et étudiants M2R. Il/elle interagira avec les chercheurs et spécialistes du programme Cerveau & Cognition de l'UGA IDEX. Il/elle sera inscrit(e) à l'école doctorale EDISCE dans la spécialité Sciences cognitives, Psychologie Cognitive et Neurocognition.
Sujet De Thèse Deep Learning Technologies
À leur tour, ces algorithmes convertissent les données en résultats exploitables utiles qui peuvent être mis en œuvre par les appareils IoT. \n
Sujet De Thèse Deep Learning Activities
C'est là qu'intervient l'intelligence artificielle! L'IA permet aux robots d'agir intelligemment dans certaines situations. Ces robots peuvent être capables de résoudre des problèmes dans une sphère limitée ou même d'apprendre dans des environnements contrôlés. Un exemple de ceci est Kismet, qui est un robot d'interaction sociale développé au laboratoire d'intelligence artificielle du MIT. Il reconnaît le langage corporel humain ainsi que notre voix et interagit avec les humains en conséquence. Un autre exemple est Robonaut, qui a été développé par la NASA pour travailler aux côtés des astronautes dans l'espace. 5. Traitement du langage naturel
Il est évident que les humains peuvent converser entre eux en utilisant la parole, mais maintenant les machines le peuvent aussi! C'est ce qu'on appelle le traitement du langage naturel où les machines analysent et comprennent le langage et la parole tels qu'ils sont parlés (maintenant, si vous parlez à une machine, elle peut simplement répondre!
2. Apprentissage en profondeur
L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui apprend en imitant le fonctionnement interne du cerveau humain afin de traiter les données et de mettre en œuvre des décisions basées sur ces données. Fondamentalement, Deep Learning utilise des réseaux de neurones artificiels pour mettre en œuvre l'apprentissage automatique. Ces réseaux de neurones sont connectés dans une structure semblable à une toile, comme les réseaux du cerveau humain (essentiellement une version simplifiée de notre cerveau! ). Cette structure de type Web des réseaux de neurones artificiels signifie qu'ils sont capables de traiter les données dans une approche non linéaire, ce qui est un avantage significatif par rapport aux algorithmes traditionnels qui ne peuvent traiter les données que dans une approche linéaire. Un exemple de réseau de neurones profonds est RankBrain, qui est l'un des facteurs de l'algorithme de recherche Google. 3. Apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement fait partie de l'intelligence artificielle dans laquelle la machine apprend quelque chose d'une manière similaire à la façon dont les humains apprennent.
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Utilisation en Eau Douce
Oase Tête de lampe UVC 55 W de rechange pour Oase Filtoclear 30000. Plus de détails
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15533
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OASE Living Water
Description Oase Tête de lampe UVC 55 W de rechange pour Oase Filtoclear 30000
(Pièce N°13 sur le schéma)
Caractéristiques
Utilisation en Eau Douce:
Oui
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