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SUMMARY:11èmes journées de la Société Française de chémoinformatique
DESCRIPTION:les 11èmes journées de la Société Française de chémoinformatique se dérouleront les jeudi 5 et vendredi 6 octobre 2023 dans l’enceinte du château de Caen.\nL’événement est organisé conjointement par le GREYC et le CERMN (laboratoire de chimie thérapeutique de l’Université)\, il réunira la communauté francophone de traitement de l’information chimique. \nPlus d’informations à https://sfci-11.sciencesconf.org/
URL:https://www.greyc.fr/event/11emes-journees-de-la-societe-francaise-de-chemoinformatique/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « The structure of quasi-transitive graphs avoiding a minor with applications to the Domino Conjecture »\, Ugo Giocanti (G-Scop\, Univ. Grenoble)
DESCRIPTION:An infinite graph is quasi-transitive if the action of its automorphism group on its vertex set has finitely many orbits. Roughly speaking\, this means that the graph has a lot of symmetries. Starting with the work of Maschke (1896)\, a lot of work have been done on the structure of planar Cayley graphs\,and more generally of planar quasi-transitive graphs. On the opposite\, only few research has been done about the more general class of minor-excluded quasi-transitive graphs. In this talk\, I will present a structure theorem for such graphs\, which is reminiscent of the Robertson-Seymour Graph MinorStructure Theorem. The proof of our result is mainly based on a combination of the work of Thomassen (1992) together with an extensive study of Grohe (2016) on the properties of separations of order 3 in finite graphs. Our proof involves some technical notions from structural graph theory and I will spend some time to present some of the key concepts involved and especially how they must be adapted to take into account the symmetries of the studied graph. Eventually I will explain how such a result can be used to prove the so called domino problem conjecture for minor-excluded groups\, extending previous results from Berger (1966) and Aubrun\, Barbieri and Moutot (2019). I will also spend time to present other applications both at the group and at the graph level. \nThis is a joint work with Louis Esperet and Clément Legrand-Duchesne.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-ugo-giocanti-g-scop-univ-grenoble/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Une extension probabiliste de la suite d’Oldenburger-Kolakoski »\, Irène Marcovici (LITIS\, Univ. Rouen)
DESCRIPTION:La suite d’Oldenburger-Kolakoski est l’unique suite infinie sur l’alphabet {1\,2} qui commence par un 1 et est un point fixe de l’application de codage par plage. Dans cet exposé\, nous prendrons un peu de recul par rapport à cette suite bien connue et très étudiée\, en introduisant de l’aléa dans le choix des lettres écrites. Cela nous permettra de montrer des résultats portant sur la convergence de la densité de 1 dans les suites ainsi construites. Dans le cas où les lettres sont choisies selon une suite i.i.d. de variables aléatoires ou selon une chaîne de Markov\, la densité moyenne de 1 converge. De plus\, dans le cas i.i.d.\, nous arrivons même à démontrer que la densité converge presque sûrement. Pour terminer\, je présenterai quelques résultats portant sur des suites déterministes construites selon un procédé similaire. \nIl s’agit d’un travail réalisé en collaboration avec Chloé Boisson\, Damien Jamet\, et Mai-Linh Trân Công.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-irene-marcovici-litis-univ-rouen/
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SUMMARY:Séminaire IMAGE: « Deep Image Compression using only Attention-based Neural Networks as analysis and synthesis transforms »
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Natacha Luka\, doctorante en 3ème année dans l’équipe IMAGINE du LIGM (ENPC) \, à Marne-la-Vallée.\nElle donnera un séminaire IMAGE\, le jeudi 26 octobre 2023\, à 14h00\, en salle de séminaire F-200.\n\nTitre: Deep Image Compression using only Attention-based Neural Networks as analysis and synthesis transforms\n\nRésumé:\n\nIn recent years\, Learned Image Compression (LIC) has gained prominence for its capacity to compete or outperform traditional handcrafted pipelines\, especially at low bit-rates. While existing methods incorporate convolutional priors with occasional attention blocks to address long-range dependencies\, recent advances in computer vision advocate for a transformative shift towards fully transformer-based architectures grounded in the attention mechanism. We will investigate the feasibility of image compression exclusively using attention layers in the analysis and synthesis transform. After reviewing the current methods in LIC\, we will introduce our proposition based on the concept of learned image queries to aggregate patch information via cross-attention\, followed by quantization and coding techniques. Through evaluations\, we will discuss our architecture comptiveness compared to convolution counterpart architectures and hand-designed methods across the popular Kodak\, DIV2K\, and CLIC datasets.\n\n\nOn vous y attend nombreux !
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LOCATION:ENSICAEN – Batiment F – Salle F-200\, 6 Bd Maréchal Juin\, Caen\, 14050\, France
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