Séminaire Image : « Toward Frugal Multimodal Models: Leveraging Prior Knowledge for Efficient Learning », Bilal Faye

ENSICAEN - Batiment F - Salle F-200 6 Bd Maréchal Juin , Caen

Nous aurons le plaisir d'écouter Bilal Faye, doctorant au LIPN : Laboratoire d'Informatique de Paris Nord - Université Sorbonne Paris Nord. Il donnera un séminaire IMAGE le jeudi 3 juillet … Continue reading Séminaire Image : « Toward Frugal Multimodal Models: Leveraging Prior Knowledge for Efficient Learning », Bilal Faye

Séminaire Algorithmique : Matthieu Dien (GREYC, Caen) « Méthode de Boltzmann : quand la génération aléatoire se passe Dien et sans Pépin »

Sciences 3- S3 351

La méthode de Boltzmann permet de “compiler” un générateur aléatoire uniforme efficace pour les structures discrètes définies par une spécification combinatoire. Après avoir introduit quelques définitions et la méthode, je … Continue reading Séminaire Algorithmique : Matthieu Dien (GREYC, Caen) « Méthode de Boltzmann : quand la génération aléatoire se passe Dien et sans Pépin »

Séminaire Image : « Convergent Plug-and-Play methods to solve inverse problems », Nicolas Papadakis

ENSICAEN - Batiment F - Salle F-200 6 Bd Maréchal Juin , Caen

Nous aurons le plaisir d'écouter Nicolas Papadakis, Institut de Mathématiques de Bordeaux. Il donnera un séminaire IMAGE le jeudi 18 septembre à 14h00 en salle de séminaire F-200. Titre : … Continue reading Séminaire Image : « Convergent Plug-and-Play methods to solve inverse problems », Nicolas Papadakis

Séminaire Algorithmique : Etienne Grandjean (GREYC), « How does preprocessing make it possible to obtain constant time? »

Sciences 3- S3 351

In this work co-written by Louis Jachiet (Télécom Paris), we attempt to answer the following questions: Given that many computer systems are efficient thanks to preprocessing (index calculations in a … Continue reading Séminaire Algorithmique : Etienne Grandjean (GREYC), « How does preprocessing make it possible to obtain constant time? »

Séminaire Algorithmique : Sarah Riva (LIFL, Univ. Lille) « Control and synthesis of minimal trap spaces in Boolean Network »

Sciences 3- S3 351

Since recent years, we observe a surge of successful applications of Boolean networks (BNs) in biology and medicine for the modeling and prediction of cellular dynamics in the case of … Continue reading Séminaire Algorithmique : Sarah Riva (LIFL, Univ. Lille) « Control and synthesis of minimal trap spaces in Boolean Network »