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| [[:Media:sujetM2_pointClouds.pdf|Registration of multiple point clouds in a deep learning framework. Application to single molecule localization microscopy]] || 6 mois || Master 2 / PFE ingénieur || Disponible | | [[:Media:sujetM2_pointClouds.pdf|Registration of multiple point clouds in a deep learning framework. Application to single molecule localization microscopy]] || 6 mois || Master 2 / PFE ingénieur || Disponible | ||
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Version du 19 novembre 2019 à 11:43
Stages à pourvoir pour l'année 2020
Stages M2
| Registration of multiple point clouds in a deep learning framework. Application to single molecule localization microscopy | 6 mois | Master 2 / PFE ingénieur | Disponible |
| Age and Sex Estimation from CT Images with Machine Learning | 6 mois | Master 2 / PFE ingénieur | Disponible |
| Correlation between morphology (CT Angiography) and function (left ventricular ejection fraction) using Artificial Intelligence techniques (CARD-IA) | 6 mois | Master 2 / PFE ingénieur | disponible |
| Intégration de connaissances pour l'amélioration de la reconstruction 3D de protéines déformables | 6 mois | Master 2 / PFE ingénieur | disponible |
Stages pour l'année 2019
Stages M2
Stages M1
| Implémentation d'outils de traitement du signal et des images pour l'analyse de données IRMf et la génération de données synthétiques réalistes | 10 à 16 semaines | Master 1 / 2A ingénieur | pourvu |
| Reconstruction tomographique par apprentissage profond en microscopie électronique | 3 à 4 mois | Master 1 / 2A ingénieur | pourvu |
| Implantation d'une nouvelle caractéristique géométrique : la distance de virage à θ degrés | 3 à 4 mois | Master 1 / 2A ingénieur | pourvu |
Stages L3 ou équivalent
| Développement d’une application JavaScript pour le traitement du signal | 4 à 8 semaines | L3 ou équivalent | disponible |