Évènements

Évènements à venir

Avis de Soutenance M. RALPH ABI RIZK

Traitement du signal et des images Soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés Reconstruction hyperspectrale haute résolution par inversion de mesures spectroscopiques à intégrale de champ. Application au spectromètre infrarouge MIRI-MRS du télescope spatial James webb. dirigés par Monsieur François ORIEUX Soutenance prévue le lundi 08 novembre 2021 à 10h00 Lieu: En présentiel  Amphi sc.046 […]

08/11/2021

UQSay #36

The thirty-sixth UQSay seminar on UQ, DACE and related topics will take place online on Thursday afternoon, November 4, 2021. 2–3 PM — Thomas Santner (Ohio State University) — [slides] Using Combined Physical and Computer Experiments to Solve Bioengineering Problems Bioengineering seeks to solve problems at the confluence of Engineering and Biology. Classical Bioengineering applications […]

04/11/2021

Séminaire de Nicolas Vanspranghe

10h00-11h00 – Salle du conseil (L2S) Output regulation for infinite-dimensional systems: A forwarding-based approach Nicolas Vanspranghe (GIPSA-lab) Abstract. The output regulation problem for infinite-dimensional nonlinear systems is considered. In particular, we allow the output operator to be unbounded, which is the case in boundary control problems, and we assume the original dynamics to be a […]

28/10/2021

Avis de Soutenance Monsieur Mickaël SEZNEC

Traitement du signal et des images Soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés From the algorithm to the targets, optimization flow for high performance computing on embedded GPUs(De l’algorithme à l’implémentation, flot d’optimisations pour le calcul haute performance sur GPU embarqués) dirigés par Monsieur Nicolas GAC Soutenance prévue le lundi 25 octobre 2021 à 10h00Lieu […]

25/10/2021

UQSay #35

The thirty-fifth UQSay seminar on UQ, DACE and related topics will take place online on Thursday afternoon, October 21, 2021. 3–4 PM — Polina Kirichenko (New York University) — [slides] Scaling Bayesian Deep Learning: Subspace Inference Bayesian methods can provide full-predictive distributions and well-calibrated uncertainties in modern deep learning. The Bayesian approach is especially relevant […]

21/10/2021