Seminar – July 4th, 2022 / 4:15 pm “Rapture of the deep : Highs and lows of Sparsity in a world of depth” room Petri-Turing, IRISA, Rennes – CANCELED DUE TO COVID
Seminar – July 5th, 2022 / 5:30 pm “Rapture of the deep : Highs and lows of Sparsity in a world of depth”
As part of the AI4SIP Thematic Quarter organized by Institut Pascal @ Université de Paris-Saclay
Les vidéos de la rencontre « Ecole de printemps d’informatique théorique : Apprentissage automatique » sont désormais en ligne sur la Bibliothèque mathématique audiovisuelle :
https://library.cirm-math.fr/ListRecord.htm?list=request&table=3&NumReq=115&cluster_1=2542
The videos made during the event « Theoretical Computer Science Spring School: Machine Learning » are now online on CIRM’s Audiovisual Mathematics Library:
https://library.cirm-math.fr/ListRecord.htm?list=request&table=3&NumReq=115&cluster_1=2542
L’équipe DANTE bénéficie cette année d’un poste permanent d’ingénieur(e) Inria. Profil recherché en développement logiciel spécialiste en calcul scientifique pour l’apprentissage et le traitement du signal.
La première affectation au sein de notre équipe porte sur une durée de 4 ans renouvelable. La personne recrutée s’intègrera par ailleurs au collectif des ingénieurs permanents de l’institut, représenté au niveau d’un centre par le Service d’Expérimentation et de Développement (SED).
Poste ouvert dans un premier temps en mobilité fonction publique (date limite de candidature 6 mai 2022), puis le cas échéant sur concours de recrutement externe.
Recueil des candidatures : du 15 juin 2022 au 17 juillet 2022
Recevabilité : du 18 juillet au 22 juillet
Admissibilité (étude des dossiers par les jurys) : du 5 au 16 septembre 2022
Admission (épreuve écrite & entretien oral avec les jurys) : du 19 septembre au 14 octobre 2022
Nomination : 1er décembre 2022
Pour des détails sur les concours externes Inria c’est par ici.
Poste concerné: 2022-DT-LYS-2 : Ingénieur.e développement logiciel spécialiste en calcul scientifique pour l’apprentissage et le traitement du signal – corps IR – BAP E – Postulez
The video of my EUSIPCO 2021 keynote is now available
Sparsity, a swiss-knife from inverse problems to deep learning ?
Expressivity, sparsity and identifiability in deep neural networks
https://cap2021.sciencesconf.org/resource/page/id/6
Our paper on “Sparsity-based audio declipping methods: selected overview, new algorithms, and large-scale evaluation” is accepted for publication in the IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing.
Here are some audio examples.
The SPADE Toolbox used to reproduce these results is available under the BSD-3-Clause License (https://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause).
We also publicly release the code of A-SPADE (Analysis Sparse Audio DEclipper).
L’optimisation convexe permet d’estimer quotidiennement l’évolution du taux de reproduction de la Covid-19, au cours du temps et à travers les départements.
Détails dans l’actualité scientifique intitulée « Comment mieux estimer l’évolution du taux de reproduction de la Covid-19 ? » mise en ligne sur le site web de l’INP.
#EnDirectDesLabos ?| Une équipe de chercheurs interdisciplinaire propose un outil mathématique et numérique efficace pour une estimation quotidienne de l’évolution du taux de reproduction de la #COVID19 @lpensl
— Physique au CNRS (@INP_CNRS) November 6, 2020
➡️https://t.co/ACec9fnbkB pic.twitter.com/DxevrNwq1g