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SUMMARY:Séminaire Image: Shouhei Hanaoka et Rie Tanaka
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Shouhei Hanaoka\, Associate Professor (Graduate School of Medicine\, The University of Tokyo) et Rie Tanaka (Pharmaceutical and Health Sciences\, Kanazawa University).\nIl donneront un séminaire IMAGE le jeudi 21 mai 2026 à 14h en salle de séminaire F-200. \nTitre (Shouhei Hanaoka) : « Clinical importance of trees and graphs: An example of HoTPiG for cerebral aneurysm detection » \nRésumé :  \nThe human body has many tree-like structures such as blood vessels\, bronchi\, bile duct and nervous system.  In this talk\, I am going to present my old work for detecting local abnormality in such tree-like structures.\nThe proposed method was named as HoTPiG (Histogram of Triangular Paths in Graph).\nGiven a graph structure extracted from a binarized volume\, the proposed feature extraction algorithm can effectively encode both the morphological characteristics and the local branching pattern of the structure around each graph node (e.g.\, each voxel in the vessel).\nThe features are derived from a 3-D histogram whose bins represent a triplet of shortest path distances between the target node and all possible node pairs near the target node.\nThe extracted feature set is a vector with a fixed length and is readily applicable to state-of-the-art machine learning methods.\nI will show some examples of lesion detections in the lung and the cerebral vessel.\n\nTitre (Rie Tanaka) : « From Static X-ray to Functional Imaging: AI-driven Advances in Thoracic Radiography » \nRésumé :  \nChest radiography is the most widely used imaging modality for screening and follow-up. Dynamic chest radiography (DCR) extends conventional radiography by enabling functional assessment using flat-panel detector (FPD)-based systems. Quantitative and time-series analysis of DCR allows evaluation of respiratory and circulatory dynamics through lung density changes\, diaphragm motion\, and tracheal diameter. However\, these approaches remain limited by the two-dimensional projection nature of X-ray imaging\, motivating the integration of artificial intelligence and in silico–based strategies to enable higher-dimensional understanding of spatiotemporal patterns.\nWe present a unified framework integrating DCR\, artificial intelligence\, and in silico–based training strategies. We first enhance two-dimensional projections via image decomposition\, then estimate lung volume and respiratory function\, and finally reconstruct four-dimensional (4D) representations from dynamic X-ray time-series data using deep learning. Developed using large-scale virtual datasets and validated on clinical cases\, these approaches may enable functional and quantitative chest radiography\, bridging the gap between low-cost X-ray imaging and advanced modalities such as CT.
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SUMMARY:Séminaire Image: Kirchhoff Forests: Theory and Applications par Yusuf Yigit Pilavci
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Yusuf Yigit Pilavci \, Postdoc a l’Institut Mines Telecom Nord Europe.\nIl donnera un séminaire IMAGE le mardi 05 mai 2026 à 11h en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Kirchhoff Forests: Theory and Applications » \nRésumé : Many machine learning problems involve data structured as graphs\, from social networks and recommendation systems to traffic and biological networks. A key tool for analyzing these graphs is the graph Laplacian\, which captures important structural information but becomes expensive to compute at large scale.\nIn this presentation\, I will introduce a probabilistic tool called Kirchhoff forests for accelerating expensive operations involving graph Laplacians\, such as computing their inverse\, estimating the trace of the inverse\, and estimating effective resistances. This probabilistic method is based on a random process that allows us to generate graph sketches strongly connected to the graph Laplacian through various theoretical guarantees. In turn\, this approach leads to efficient algorithms for applications in graph signal processing and machine learning. \n 
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-image-kirchhoff-forests-theory-and-applications-par-yusuf-yigit-pilavci/
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SUMMARY:Séminaire Image: Analyse géométrique des surfaces discrètes : estimateur de normales et segmentation par Jui-Ting Lu
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Jui-Ting Lu\, ATER au Département d’Informatique (Université de Lorraine).\nElle donnera un séminaire IMAGE le mercredi 29 mai 2026 à 14h en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Analyse géométrique des surfaces discrètes : estimateur de normales et segmentation » \nRésumé :  \nLa représentation d’objets géométriques sur ordinateur impose une transition des notions géométriques du continu vers le discret. Cette présentation porte sur une approche de reconnaissance des plans sur des surfaces discrètes\, définies comme des ensembles de points à coordonnées entières. Dans un premier temps\, je présenterai un bref aperçu des méthodes existantes et leur application sur les estimations de normales. Une attention particulière sera portée aux approches de type plane-probing\, qui consistent à explorer localement la surface discrète afin d’en capturer les propriétés arithmétiques et géométriques. Plus précisément\, il s’agit d’analyser un voisinage des points pour identifier des morceaux planaires à partir de la structure géométrique locale. Plusieurs stratégies de voisinage sont proposées pour mener cette exploration. Ces approches de plane-probing sont sans paramètre. Dans un second temps\, j’aborderai la segmentation des surfaces discrètes en morceaux de plans discrets. Cette problématique relève des applications des méthodes mentionnées. Je m’intéresserai en particulier aux intersections entre morceaux de plans discrets adjacents\, qui forment des ensembles de points de Z^3 ne pouvant être réduits à de simples droites discrètes et nécessitant un encadrement géométrique adapté.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-image-analyse-geometrique-des-surfaces-discretes-estimateur-de-normales-et-segmentation-par-jui-ting-lu/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : Florent Becker (LIFO\, Univ. Orléans)
DESCRIPTION:Résumé à venir.
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SUMMARY:Journée scientifique commune aux Fédérations NormaSTIC et Normandie-Mathématiques
DESCRIPTION:Voir https://www.normastic.fr/event/journee-scientifique-commune-aux-federations-normastic-et-normandie-mathematiques-31-03-2026/
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SUMMARY:Groupe de Travail Entropie\, Mots\, Stat
DESCRIPTION:Pour plus d’informations : https://gt-ems.sciencesconf.org/resource/page/id/3
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SUMMARY:Séminaire Image: Medical Ultrasound Imaging: A Model-Based Beamforming Approach for Passive Acoustic Mapping par Tatiana Gelvez-Barrera
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Tatiana Gelvez-Barrera\, PostDoc à MINDS (Université de Toulouse III).\nElle donnera un séminaire IMAGE le vendredi 27 janvier 2026 à 14h en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Medical Ultrasound Imaging: A Model-Based Beamforming Approach for Passive Acoustic Mapping«  \nRésumé :  \nThis seminar covers the basics of ultrasound imaging and its medical applications\, with a focus on passive ultrasound imaging. This technique is used to create spatiotemporal maps from passively recorded ultrasound signals\, which help monitor cavitation during therapeutic procedures. The talk will present a model-based beamforming framework for passive acoustic mapping. The approach combines a linear forward model with an inverse optimization process\, incorporating prior knowledge of the sound sources’ spatiotemporal behavior to improve the quality of the reconstructed image.
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SUMMARY:Séminaire Image : Imagerie des propriétés électriques des tissus biologiques par IRM: méthodes\, validation et applications biomédicales par Zhongzheng He
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Zhongzheng He\, PostDoc à ICube (Strasbourg).\nIl donnera un séminaire IMAGE le mardi 24 janvier 2026 à 14h en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Imagerie des propriétés électriques des tissus biologiques par IRM: méthodes\, validation et applications biomédicales » \nRésumé :  \n\nLes propriétés électriques des tissus biologiques — en particulier la conductivité (σ) et la permittivité (ε) — jouent un rôle fondamental dans l’interaction entre les champs électromagnétiques et les tissus vivants. Elles dépendent de nombreux facteurs physiologiques tels que la composition tissulaire\, la teneur en eau ou la concentration ionique\, et peuvent varier significativement selon les types de tissus et les états pathologiques. À ce titre\, elles constituent des biomarqueurs potentiels pour l’imagerie biomédicale quantitative. Par ailleurs\, leur connaissance est essentielle pour modéliser la distribution des champs électromagnétiques et évaluer la sécurité radiofréquence en imagerie par résonance magnétique (IRM). \nL’imagerie des propriétés électriques par IRM (Electrical Properties Tomography\, EPT) peut être formulée comme un problème inverse permettant d’estimer ces propriétés à partir des mesures du champ radiofréquence en IRM. Cependant\, les approches conventionnelles reposent souvent sur des acquisitions dédiées du champ B₁\, ce qui augmente le temps d’acquisition et limite leur utilisation pratique. \nDans ce séminaire\, je présenterai plusieurs développements méthodologiques visant à améliorer la reconstruction des propriétés électriques à partir des données IRM. En particulier\, je discuterai d’approches basées sur les séquences à temps d’écho ultracourt (UTE) permettant l’estimation conjointe de la conductivité et de la permittivité à partir d’une seule acquisition. Des validations expérimentales sur fantômes et tissus biologiques seront présentées\, ainsi que des perspectives pour l’imagerie quantitative\, la caractérisation électromagnétique des tissus et le développement de méthodes de reconstruction combinant modélisation physique et approches guidées par les données.
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : Mehrdad Nasernejad (GREYC\, Caen)
DESCRIPTION:Résumé à venir.
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Packing many dominating sets in a graph »\, François Pirot (LISN\, Univ. Paris-Saclay)
DESCRIPTION:Given a graph G\, a dominating set of G is a subset of vertices S such that every vertex not in S is adjacent to at least one vertex in S; that is\, NG[S] = V(G). While classical studies focus on finding the smallest dominating set of G\, our focus shifts to finding the maximum number of disjoint dominating sets in G\, i.e. its domatic number DOM(G). One can observe that for every graph G of minimum degree d ≥ 1\, 2 ≤ DOM(G) ≤ d + 1\, and both these bounds are tight regardless of the value of d. We are interested\, on the contrary\, in classes of graphs where the above lower bound is not tight\, and to that end introduce the notion of DOM-boundedness. We say that a class of graphs C is DOM-bounded if there exists a function fC → ∞ such that DOM(G) ≥ fC (δ(G)) for every graph G ∈ C\, where δ(G) denotes the minimum degree of G. In that case\, we say that fC is a DOM-binding function of C. \nWe present a probabilistic technique\, relying mainly on the celebrated Lovasz Local Lemma\, to exhibit pseudo-linear DOM-binding functions for several classes of graphs\, such as regular graphs\, unit disk graphs\, and star-free graphs. We also discuss cographs and line graphs\, which turn out to have a linear DOM-binding function. \nJoint work with Quentin Chuet\, Selma Djelloul\, Hoang La\, and Hossein Zaredehabadi.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-packing-many-dominating-sets-in-a-graph-francois-pirot-lisn-univ-paris-saclay/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : Félicia Lucke (LIP\, ENS Lyon)
DESCRIPTION:Résumé à venir.
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Rejection-free framework of Zero-Knowledge Proof »\, Antoine Douteau (GREYC\, Caen)
DESCRIPTION:Les frameworks de preuves “Engager-et-prouver” sont une généralisation des protocoles à divulgation nulle de connaissances. Ils permettent\, en plus de prouver la connaissance d’un élément secret à un tiers\, de prouver certaines propriétés et relations. Par exemple\, qu’un vecteur est de petite norme ou encore qu’il est solution d’une relation quadratique publique. Un de ces frameworks (LNP\, Crypto22) base sa sécurité sur des problèmes cryptographiques reposant sur les réseaux euclidiens\, ainsi que sur une technique appellée “échantillonage par rejet” proposée par Lyubashevesky (Asiacrypt09). Les principaux problèmes de l’échantillonage par rejet est qu’il induit une construction en temps non constant\, dépendant du taux de rejet (ne permettant pas la construction de certains schémas cryptographiques avancées (KLSS\, Crypto23; HSS\, Crypto24)). Un second problème est son usage en boîte noire permettant des attaques par canaux auxiliaires\, coûteuses à protéger quand elles sont considérées. \nNotre contribution est une modification du framework existant\, sans rejet permettant de prouver dès qu’un secret est solution de relations linéaires et/ou quadratiques\, en basant la sécurité sur l’hypothèse Hint-MLWE (KLSS\, Crypto23).
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SUMMARY:Séminaire Image : Comment faciliter l'interaction avec de grandes quantités de données? par Gary Perelman
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Gary Perelman\, MCF CDD au GREYC.\nIl donnera un séminaire IMAGE le jeudi 29 janvier 2026 à 14h en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Comment faciliter l’interaction avec de grandes quantités de données? » \nRésumé :  \nL’interaction avec de grandes quantités de données est aujourd’hui omniprésente dans de nombreux domaines\, notamment en analyse de données scientifiques\, en systèmes décisionnels\, en visualisation de données issues de capteurs ou encore dans les applications fondées sur l’intelligence artificielle. Ces contextes se caractérisent par des jeux de données volumineux\, souvent hétérogènes et évolutifs\, que les utilisateurs doivent explorer\, comprendre et manipuler afin de soutenir leurs activités d’analyse et de prise de décision. Du point de vue de l’Interaction Humain-Machine (IHM)\, la manipulation de grands ensembles de données constitue une problématique majeure. Les limitations cognitives humaines\, combinées à la complexité intrinsèque des données\, rendent difficile leur exploration efficace. Les utilisateurs peuvent rapidement être confrontés à une surcharge informationnelle\, à des difficultés de navigation ou à une perte de contexte lors des interactions. De nombreux travaux en IHM et en visualisation de données ont ainsi mis en évidence les enjeux liés au passage à l’échelle des techniques d’interaction et à la compréhension des relations entre éléments de données. Ces enjeux se manifestent différemment selon les dispositifs d’interaction. Sur les systèmes traditionnels clavier-souris\, les interactions indirectes et séquentielles peuvent limiter l’efficacité de la manipulation de données complexes. Sur les dispositifs mobiles\, la faible surface d’affichage impose des compromis importants entre quantité d’information\, lisibilité et précision des interactions. Enfin\, dans les environnements de réalité augmentée et virtuelle\, l’abondance d’informations affichables dans l’espace peut conduire à une surcharge visuelle\, ainsi qu’à une perte du lien entre les données visualisées et leur origine ou leur contexte. Ces constats soulignent le caractère transversal et toujours ouvert de la problématique de l’interaction avec de grandes quantités de données en IHM. Mes travaux de recherche contribuent à répondre à cette problématique en offrant des solutions d’interaction innovantes dans ces multiples domaines visant à faciliter l’interaction avec de grandes quantités de données.
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Data-driven design of logic-based models of biological processes »\, Samuel Pastva (Masaryk Univ. Brno\, Tchéquie)
DESCRIPTION:Modern cell biology generates a treasure trove of experimental data\, allowing us to measure many biochemical processes in individual cells with single-molecule resolution. However\, applying this data to generate explainable predictions is often challenging due to the high number of entities\, interactions\, and environmental factors in question. Systems biology utilizes logic-based explainable models (e.g.\, Boolean networks) to address this challenge. Historically\, many such models were designed manually by domain experts; however\, this approach is not scalable for the modern era\, and new data-driven approaches are needed. \nIn this talk\, I will provide a state-of-the-art overview of methods for developing and analyzing logic-based models that integrate these large\, cutting-edge genomic datasets. First\, we will cover the formalization of biological observations into logical constraints. Specifically\, which formal assumptions can be extracted from biological data and what the limitations of our current measurement techniques are. Then\, I will present methods based on automated reasoning (SAT/SMT/ASP) and symbolic data structures (binary decision diagrams) that allow us to learn formally verified model candidates from these observations. Finally\, because complex systems rarely have a single “best” logic-based model\, we will conclude by discussing how to analyze and refine large ensembles of logic-based models (so-called partially specified Boolean models) that capture the plausible behaviors of a biological system.
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SUMMARY:Séminaire Image : Learning on graphs and hierarchies par Silvio Jamil Ferzoli Guimaraes
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Silvio Jamil Ferzoli Guimaraes\, professeur à la Pontifical Catholic University of Minas Gerais.\nIl donnera un séminaire IMAGE le jeudi 22 janvier 2026 à 14h en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Learning on graphs and hierarchies » \nRésumé :  \nHierarchies\, as described in mathematical morphology\, represent nested regions of interest that facilitate high-level analysis and provide mechanisms for coherent data organization. Represented as hierarchical trees\, they have formalisms intersecting with graph theory and applications that can be conveniently generalized. However\, due to the deterministic algorithms\, the multiform representations\, and the absence of a direct way to evaluate the hierarchical structure\, it is hard to insert hierarchical information into a learning framework and benefit from the recent advances in the field. This work aims to create a learning framework that can operate with hierarchical data and is agnostic to the input and the application. The idea is to study ways to transform the data to a regular representation required by most learning models while preserving the rich information in the hierarchical structure. The methods in this study use edge- weighted image graphs and hierarchical trees as input\, evaluating different proposals on the edge detection and segmentation tasks. The model of choice is the Random Forest\, a fast\, inspectable\, scalable method. The experiments demonstrate that it is possible to create a learning framework dependent only on the hierarchical data that performs well in multiple tasks. \nResearchers involved in this topic:\nRaquel Almeida\, Silvio Jamil F. Guimarães\, Laurent Amsaleg\, Ewa Kijak\, Simon Malinowski
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Eunoia: A Framework for SMT Proof Calculi »\, Hans-Jörg Schurr (Univ. of Iowa\, USA)
DESCRIPTION:Satisfiability Modulo Theories (SMT) solvers combine decision procedures for various theories into a homogeneous automated reasoning framework. They are an indispensable tools to solve formal verification and decision problems. To validate the SMT solver’s responses we can use proof certificates. However\, a major challenge is that different theories and decision procedures use different proof calculi. \nWe will discuss the novel Eunoia language which allows SMT developers to define proof rules precisely. The syntax of Eunoia resembles the standard SMT-LIB format. Proofs using Eunoia-defined rules can be checked using the dedicated Ethos proof checker. We specified all proof calculus of the industrial strength SMT solver cvc5 in Eunoia. We will also discuss ongoing efforts to provide a formal and mechanized type system for Eunoia\, and future directions for proof certificates for SMT solvers.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-hans-jorg-schurr-univ-of-iowa-usa/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Revenge of the 4D: Can 4-dimensional isogenies become practical? »\, Pierrick Dartois (INRIA Rennes)
DESCRIPTION:The devastating attacks against SIDH (Supersingular Isogeny Diffie-Hellman) in 2022 introduced higher-dimensional isogenies as a cryptanalytic tool. As opposed to elliptic curve isogenies\, higher-dimensional isogenies are defined between abelian varieties (which generalize elliptic curves in higher dimension). These isogenies quickly became a powerful constructive tool in cryptography with the introduction of SQIsignHD and FESTA\, followed up by many new isogeny-based cryptographic schemes. \nThe digital signature scheme SQIsignHD\, based on SQIsign was the first scheme to use 4-dimensional isogenies but soon became obsolete when 2-dimensional alternatives were introduced and proposed as a part of the SQIsign NIST post-quantum signatures standard submission. For efficiency reasons\, most isogeny based schemes aiming for practical use rely on isogenies of dimension at most 2\, and it is widely believed in the isogeny community that isogenies of dimension bigger than 2 should be avoided. \nThe recent introduction of the Pegasis algorithm to compute the ideal class group action on oriented supersingular elliptic curves without restriction on the ideal has changed this perspective. This algorithm using 4-dimensional isogenies beats all 2-dimensional alternatives. Pegasis can be used as a tool to improve advanced cryptographic schemes that require unrestricted cryptographic group actions and is to be integrated in a NIST post-quantum threshold cryptographic standard submission. 4-dimensional isogenies also appear in the tensor-MIKE key exchange that remains to be implemented. These works make 4-dimensional isogenies more credible while algorithms to compute them are still making progress.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-revenge-of-the-4d-can-4-dimensional-isogenies-become-practical-pierrick-dartois-inria-rennes/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Post-Quantum Public-Key Pseudorandom Correlation Functions for Oblivious Transfer »\, Mahshid Riahinia (ENS Paris et IRIF\, Univ. Paris Cité)
DESCRIPTION:Public-Key Pseudorandom Correlation Functions (PK-PCF) are functions that generate pseudorandom correlated strings. These correlations can then be used to speed up secure computation protocols. Recent works have made significant progress building PK-PCFs using group-based assumptions\, however\, these assumptions do not hold up against quantum attackers. Much less is known about PK-PCFs in the post-quantum regime. In this talk\, I will introduce an efficient lattice-based PK-PCF for oblivious transfer (OT) correlations. At the heart of our result lie several technical contributions that might be of independent interest. In particular\, we introduce the first efficient lattice-based constrained pseudorandom functions for low-degree polynomials\, from a new but natural “secret-power” variant of ring learning with errors (ring-LWE) assumption.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-post-quantum-public-key-pseudorandom-correlation-functions-for-oblivious-transfer-mahshid-riahinia-ens-paris-et-irif-univ-paris-cite/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Cluster dans les triangulations munies d’un modèle d’Ising »\, Marie Albenque (IRIF\, Univ. Paris Cité)
DESCRIPTION:Dans cet exposé\, je ferai un panorama de résultats autour des triangulations aléatoires munies d’un modèle d’Ising. Dans ce modèle\, les triangulations sont tirées aléatoirement avec une configuration de spins sur leur sommets (autrement dit un coloriage en deux couleurs des sommets)\, avec une probabilité qui dépend du nombre d’arêtes monochromatiques pour ce coloriage\, via un paramètre nu. Le fait qu’il existe une valeur critique pour nu a d’abord été établi dans la littérature physique par Kazakov et des preuves combinatoires bijectives ont ensuite été données par Bousquet-Mélou et Schaeffer et par Bouttier\, Di Francesco et Guitter. \nDans cet exposé\, je mettrai en évidence que ce modèle exhibe une transition de phase géométrique via l’étude de ses clusters monochromatiques. En particulier\, nous avons établi que lorsque nu est critique ou sous-critique\, le cluster de la racine est fini p.s.\, et est infini avec proba positive quand nu est surcritique. \nCet exposé est basé sur des résultats en collaboration avec Laurent Ménard et Gilles Schaeffer. Résumé à venir.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-cluster-dans-les-triangulations-munies-dun-modele-dising-marie-albenque-irif-univ-paris-cite/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Structured-Seed Local Pseudorandom Generators and their Applications »\, Melissaris Nikolas (IRIF\, Univ. Paris Cité)
DESCRIPTION:Pseudorandom generators are basic tools for simulating randomness efficiently. A local PRG is one where each output bit depends on only a few bits of the seed\, which makes them useful in low-depth cryptography and certain complexity-theoretic constructions. \nIn this talk\, I will introduce structured-seed local PRGs (SSL-PRGs)\, where the seed is not uniform but comes from a simple\, efficiently sampleable structured distribution. This small change turns out to broaden what we can build: we can construct SSL-PRGs under assumptions that are much weaker than those needed for standard local PRGs. \nThe key idea combines PRGs that tolerate “noisy” sparse input with new ways to locally compress sparse vectors. From this\, we obtain efficient SSL-PRGs based on variants of the Learning-Parity-with-Noise problem. I will also show how SSL-PRGs recover several known applications such as constant overhead secure computation and hardness-of-learning\, under these milder assumptions.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-structured-seed-local-pseudorandom-generators-and-their-applications-melissaris-nikolas-irif-univ-paris-cite/
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SUMMARY:Séminaire Image : "Méthodes d’apprentissage profond pour la détection et la caractérisation des satellites géostationnaires à partir d’images spectro-spatiales" Sidney Besnard
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Sidney Besnard\, doctorant au GREYC.\nIl donnera un séminaire IMAGE le jeudi 4 décembre 2025 à 14h en salle de séminaire F-200\, qui sera aussi la répétition de sa soutenance de thèse de la semaine d’après. \nTitre : « Méthodes d’apprentissage profond pour la détection et la caractérisation des satellites géostationnaires à partir d’images spectro-spatiales » \nRésumé :  \nL’environnement spatial terrestre n’est plus un domaine vide\, mais un environnement congestionné et hautement dynamique. Les grandes constellations densifient à la fois les ceintures orbitales et le spectre radio\, entraînant des émissions qui se chevauchent\, des reconfigurations rapides de charges utiles et une proximité accrue entre satellites. Dans ce contexte\, cette thèse aborde un défi central de la connaissance de la situation spatiale et spectrale : détecter et extraire l’empreinte radiofréquence (RF) des satellites en orbite géostationnaire (GEO) à partir de mesures RF spectro-spatiales passives. \nCe travail est motivé par les limitations de WeTrack™\, développé par Safran Data Systems (SDS)\, qui permet un suivi précis des positions et paramètres orbitaux des satellites mais requiert\, pour amorcer la première mesure\, une fenêtre fréquentielle et une position initiale du satellite\, des informations généralement ajustées manuellement ou issues de catalogues publics. Afin d’alléger cette dépendance\, SDS a développé le système WatchTower\, qui génère des images spectro-spatiales de l’ensemble de l’orbite géostationnaire. \nCependant\, exploiter de manière robuste les images spectro-spatiales de WatchTower implique d’analyser des scènes massives et ambiguës. Cette thèse explore plusieurs pistes de recherche guidées par une idée centrale : tirer parti de la physique intrinsèque des données pour informer les algorithmes d’apprentissage machine. Étant donné la rareté des annotations et la disponibilité limitée de vérité terrain\, en particulier pour l’activité spectrale\, les approches purement fondées sur les données se révèlent insuffisantes. En intégrant des modèles physiques dans la boucle d’apprentissage\, nous développons des méthodes efficaces qui améliorent la robustesse\, la généralisation et l’interprétabilité tout au long du manuscrit.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-image-methodes-dapprentissage-profond-pour-la-detection-et-la-caracterisation-des-satellites-geostationnaires-a-partir-dimages-spectro-spatiales-sidney-besnard/
LOCATION:ENSICAEN – Batiment F – Salle F-200\, 6 Bd Maréchal Juin\, Caen\, 14050\, France
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SUMMARY:Séminaire Algortihmique : « Efficient and succinct zero-knowledge arguments in the CL framework  »\, Agathe Beaugrand (GREYC)
DESCRIPTION:Multiparty computation (MPC) aims at allowing a set of participants to perform computation together on private inputs. In order to protect the privacy of the users and guarantee the correctness of the computation\, MPC relies on several cryptographic tools\, among which asymmetric encryption and zero-knowledge proofs. In this talk\, we focus on using the CL encryption scheme\, a linearly homomorphic encryption scheme based on class groups of imaginary quadratic fields\, for MPC. In this context\, it is crucial to design short and computationally efficient zero-knowledge protocols\, which is particularly challenging\, due to the unknown order of the underlying groups for CL. To overcome this difficulty\, we define a new notion of soundness\, called partial extractability\, that allows us to improve the efficiency of CL related zero-knowledge proofs. \n(Joint work with Guilhem Castagnos and Fabien Laguillaumie.)
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algortihmique-agathe-beaugrand-greyc/
LOCATION:Sciences 3- S3 351
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : François Rioult\, Abdelkader Ouali et Mehrad Nasernejad (GREYC)\, « Factorisation optimale (en taille) de matrice booléenne »
DESCRIPTION:Les travaux pionniers de Belohlavek et al. ont établi un lien convaincant entre la factorisation matricielle booléenne et l’analyse formelle des concepts\, démontrant que les concepts formels servent de facteurs optimaux pour décomposer les matrices booléennes. Nous présentons une nouvelle reformulation du problème de calcul du rang booléen à l’aide de la théorie des hypergraphes\, ainsi que la recherche de solution à l’aide de programmation linéaire en nombre entiers. Cette reformulation fournit une base théorique pour comprendre la structure des factorisations optimales et une nouvelle perspective sur le problème\, en particulier du côté des matroïdes.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-francois-rioult-abdelkader-ouali-et-mehrad-nasernejad-greyc-factorisation-optimale-en-taille-de-matrice-booleenne/
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SUMMARY:Séminaire Image : "Apprentissage à partir de données multimodales pour la classification et la prédiction de la maladie d'Alzheimer"\, Natacha Lambert
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Natacha Lambert\, doctorante au GREYC en collaboration avec l’équipe Neuroprésage à Cyceron. Elle soutiendra par ailleurs sa thèse le 11 décembre 2025.\nElle donnera un séminaire IMAGE le jeudi 20 novembre 2025 à 14h en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Apprentissage à partir de données multimodales pour la classification et la prédiction de la maladie d’Alzheimer » \nRésumé :  \nLa maladie d’Alzheimer (MA) représente un enjeu majeur de santé publique mondiale\, touchant plus de 57 millions de personnes\, un nombre en constante augmentation avec le vieillissement de la population. Si les biomarqueurs issus de la neuroimagerie – tels que l’IRM structurelle\, la TEP FDG\, la TEP amyloïde et la TEP tau – offrent des informations complémentaires essentielles au diagnostic\, leur coût et leur complexité limitent leur utilisation conjointe. Par ailleurs\, la progression individuelle de la maladie reste difficile à anticiper\, malgré la détection précoce des lésions. Dans ce contexte\, les avancées en apprentissage profond ouvrent de nouvelles perspectives pour l’analyse et la génération d’images médicales. Ce travail s’articule autour de deux objectifs : (1) exploiter les réseaux de neurones convolutionnels pour synthétiser des images TEP FDG à partir de la phase précoce de la TEP amyloïde\, offrant ainsi un biomarqueur métabolique fiable et complémentaire sans coût supplémentaire ; et (2) prédire la trajectoire cognitive des patients\, en combinant imagerie multimodale (IRM\, TEP FDG\, TEP amyloïde) et scores neuropsychologiques. Les résultats montrent que les images synthétiques reproduisent fidèlement les patterns métaboliques de la MA à différents stades et que le modèle de prédiction permet d’estimer\, dès la première visite\, la vitesse et la direction du déclin cognitif. Ces approches complémentaires soulignent le potentiel de l’intelligence artificielle pour améliorer le diagnostic\, le suivi et la personnalisation de la prise en charge de la MA\, tout en réduisant les coûts associés.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-image-apprentissage-a-partir-de-donnees-multimodales-pour-la-classification-et-la-prediction-de-la-maladie-dalzheimer-natacha-lambert/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : Rachelle Heim (UC Louvain\, Belgique)\, « Generic attacks using random functions statistics »
DESCRIPTION:Cryptography relies on building blocks called primitives used within constructions to build more complex algorithms.  The security of a scheme (i.e. of a construction instantiated with a primitive) is most often proven under some assumptions on the underlying primitive. However\, security reductions only provide lower bounds on the security level.  Generic attacks\, i.e. attacks that do not rely on the existence of a primitive flaw\, provide complementary information (namely\, upper bounds on the security level). \nOver the past ten years\, the statistical properties of random functions have been a particularly fruitful tool to mount generic attacks. Initially\, these attacks targeted iterated hash constructions and their combiners\, developing a wide array of methods based on internal collisions and on the average behavior of iterated random functions. \nMore recently\, we (Gilbert et al.\, EUROCRYPT 2023) introduced a forgery attack on so-called duplex-based Authenticated Encryption modes which is based on exceptional random functions\, i.e.\, functions whose graph admits a large component with an exceptionally small cycle. We have since then improved this attack (Bonnetain et al.\, CRYPTO 2024) using so-called nested exceptional functions. This talk will present a variety of generic attacks based on functional graphs against hash functions\, hash-based MACs and AEAD modes.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-rachelle-heim-uc-louvain-belgique-generic-attacks-using-random-functions-statistics/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : Paul Dorbec (GREYC) « How can the balance game be so unfair? »
DESCRIPTION:The balance game is played on a graph G by two players\, Admirable (A) and Impish (I)\, who take turns selecting unlabeled vertices of G\, coloring them with their own color. The discrepancy in the balance game is defined as the difference of the number of well colored edges minus the number of monochromatic edges. The two players have opposite goals: Admirable attempts to minimize the discrepancy while Impish attempts to maximize d. \nDuring this talk\, we will show bounds on the discrepancy of graphs\, showing that the game is strongly biased in favor of Impish.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-paul-dorbec-greyc-how-can-the-balance-game-be-so-unfair/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : Michel Seck (Ecole Politech. Thiès\, Sénégal) « Towards post-quantum Bitcoin blockchain using Dilithium signature »
DESCRIPTION:Bitcoin is one of the famous cryptocurrencies in the world. It is a permissionless blockchain\, and all transactions are stored in a public decentralized ledger. In its security design\, Bitcoin utilizes various cryptographic primitives\, such as hash functions and signature schemes. In the current version of Bitcoin\, the Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA) is employed\, which is not considered post-quantum secure due to the Shor’s algorithm. In this talk\, we will analyze the potential replacement of ECDSA with Dilithium\, which is a postquantum digital signature based on lattices and recently standardized by NIST as ML-DSA. Bitcoin operates on a pseudonymous system rather than providing complete anonymity. To enhance privacy protection\, the Bitcoin community has adopted a special type of deterministic wallet as outlined in Bitcoin Improvement Proposal 32 (BIP32). We will show how to construct deterministic wallets from Dilithium by first designing DilithiumRK\, a signature scheme with rerandomizable keys build on top of Dilithium. We will then discuss the unlinkability\, unforgeability and efficiency of DilithiumRK and the resulting wallets.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-francois-rioult-et-abdelkader-ouali-greyc-caen/
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SUMMARY:Séminaire Image : "Research Aiming for Small-Cost Development of Medical Image Analysis Applications - Insights from a Career Bridging Clinical Practice and Research"\, Mitsutaka Nemoto
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Mitsutaka Nemoto\, Associate Professor of Kindai Univ\, Japan. Il est aussi visiteur au GREYC pour un an.\nIl donnera un séminaire IMAGE le jeudi 16 octobre 2025 à 14h en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Research Aiming for Small-Cost Development of Medical Image Analysis Applications – Insights from a Career Bridging Clinical Practice and Research » \nRésumé : \nThis seminar will present the outcomes of my works in medical image analysis AI\, conducted at a university medical school\, a university hospital\, and a training institution for clinical engineers (a paramedical profession in Japan). The central focus or hidden theme of these works is reducing the development costs of the applications.\nKey cost factors in medical image AI development include collecting clinical image data\, acquiring annotation data\, designing application frameworks\, and implementing the systems. With the widespread adoption of (deep) supervised machine learning\, the demand for large\, annotated datasets has grown substantially. However\, many medical institutions in Japan\, particularly those of a middle or small size\, lack the resources to meet these demands. Consequently\, creating and providing customized AI applications trained on data aligned with each hospital’s imaging and diagnostic protocols remains a significant challenge.\nThis seminar will highlight my research aimed at reducing development costs\, such as AI application development using unsupervised learning and self-supervised learning.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-image-research-aiming-for-small-cost-development-of-medical-image-analysis-applications-insights-from-a-career-bridging-clinical-practice-and-research-mitsutaka-nemoto/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : France Gheeraert (LAMFA\, Univ. Picardie) «String attractors\, ou comment capturer la combinatoire d’un texte»
DESCRIPTION:Les string attractors sont des objets combinatoires introduits par Kempa et Prezza dans le but d’unifier différentes mesures de compressibilité de texte provenant de techniques classiques telles que LZ77 ou la transformée de Burrows-Wheeler. Etant donné un texte\, un string attractor est un ensemble de positions permettant de capturer tous les motifs apparaissant dans ce texte. La recherche d’un tel ensemble de positions est un problème NP-complet. Pour contourner cette difficulté\, les recherches se sont rapidement tournées vers des textes possédant des propriétés combinatoires particulières. \nDans cet exposé\, je présenterai les string attractors et les résultats classiques à leur sujet. J’aborderai ensuite le cas particulier des préfixes de la suite (symbolique) de Fibonacci comme une première étape vers l’étude d’autres textes bien connus en combinatoire des mots.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-france-gheeraert-lamfa-univ-picardie/
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SUMMARY:Séminaire Image : "SIMuLDiTex : Un modèle de diffusion léger\, mono-image et multi-échelle pour la synthèse de texture"\, Pierrick Chatillon
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Pierrick Chatillon\, post-doctorant au GREYC\, Caen.\nIl donnera un séminaire IMAGE le jeudi 9 octobre 2025 à 14h en salle de séminaire F-200. \nTitre : « SIMuLDiTex : Un modèle de diffusion léger\, mono-image et multi-échelle pour la synthèse de texture » \nRésumé : \nNous présentons SIMuLDiTex\, un modèle frugal de diffusion multi-échelle pour la synthèse de textures à partir d’une seule image d’exemple. Cette approche est basée sur une stratégie pyramidale d’échantillonnage et de génération des textures permettant de préserver la fidélité des détails générés\, même à haute résolution. Grâce à un mécanisme original de conditionnement multi-échelle d’un U-Net compact (environ un million de paramètres)\, SIMuLDiTex surpasse les méthodes de l’état de l’art à nombres de paramètres équivalents\, offrant ainsi une solution rapide et de qualité pour la génération de textures de très haute résolution. \nLe séminaire sera précédé d’une intervention d’Othilie Malfilâtre de Normandie Valorisation dans le cadre de sa campagne de la détection au sein de l’équipe Image.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-image-simulditex-un-modele-de-diffusion-leger-mono-image-et-multi-echelle-pour-la-synthese-de-texture-pierrick-chatillon/
LOCATION:ENSICAEN – Batiment F – Salle F-200\, 6 Bd Maréchal Juin\, Caen\, 14050\, France
CATEGORIES:General,Image,News,Seminaire Image
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