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Bienvenue sur la collection des archives ouvertes HAL du PaRis AI Research InstitutE
Le plan 3AI
Le Prairie Institute (PaRis AI Research InstitutE) est l'un des quatre instituts français d'intelligence artificielle, créés dans le cadre de l'initiative nationale française sur l'IA annoncée par le président Emmanuel Macron le 29 mai 2018.
La création d’un petit nombre d’instituts de recherche interdisciplinaires en IA (ou «3IA» pour «Instituts Interdisciplinaires d’Intelligence Artificielle») a constitué une part importante de ce plan ambitieux, doté d’un budget total d’un milliard d’euros. Après un appel à participation ouvert en juillet 2018 et deux tours d'examen par un comité scientifique international, les projets de Grenoble, Nice, Paris et Toulouse ont officiellement reçu le label 3IA le 24 avril 2019, pour un budget total de 75 millions d'euros.
Pour en savoir plus sur PaRis AI Research InstitutE, consultez son site web.
Le Prairie Institute (PaRis AI Research InstitutE) est l'un des quatre instituts français d'intelligence artificielle, créés dans le cadre de l'initiative nationale française sur l'IA annoncée par le président Emmanuel Macron le 29 mai 2018.
La création d’un petit nombre d’instituts de recherche interdisciplinaires en IA (ou «3IA» pour «Instituts Interdisciplinaires d’Intelligence Artificielle») a constitué une part importante de ce plan ambitieux, doté d’un budget total d’un milliard d’euros. Après un appel à participation ouvert en juillet 2018 et deux tours d'examen par un comité scientifique international, les projets de Grenoble, Nice, Paris et Toulouse ont officiellement reçu le label 3IA le 24 avril 2019, pour un budget total de 75 millions d'euros.
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Nombre de dépôts en texte intégral
700
Nombre de notices
700
Derniers dépôts
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Niyati Bafna, Cristina España-Bonet, Josef van Genabith, Benoît Sagot, Rachel Bawden. When your Cousin has the Right Connections: Unsupervised Bilingual Lexicon Induction for Related Data-Imbalanced Languages. LREC-Coling 2024 - Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation, May 2024, Torino, Italy. ⟨hal-04523029⟩
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Sophie Loizillon, Simona Bottani, Aurélien Maire, Sebastian Ströer, Didier Dormont, et al.. Automatic motion artefact detection in brain T1-weighted magnetic resonance images from a clinical data warehouse using synthetic data. Medical Image Analysis, 2024, 93, pp.103073. ⟨10.1016/j.media.2023.103073⟩. ⟨hal-03910451v2⟩
Mots clés
Graph alignment
Whole slide images
Zero-Shot Learning
Human-in-the-loop
Classification
Adaptation
Exoplanet detection
Magnetic resonance imaging
Functional connectivity
Computer vision
Reproducibility
Reinforcement learning
Microscopy
Cancer
Deep Learning
Object detection
Bias
Alzheimer’s disease
Hippocampus
Genomics
Brain MRI
Interpretability
Artificial intelligence
Kalman filter
Language Model
Portrait quality assessment
ADNI
Multiple Sclerosis
Large language models
Medical imaging
Huntington's disease
Riemannian geometry
Computational modeling
Alzheimer's disease
Image processing
Machine translation
Dimensionality reduction
Image quality assessment
Longitudinal data
Neuroimaging
Prediction
Weakly-supervised learning
Machine learning
Language acquisition
HIV
Computational pathology
Deep learning
Computer Vision
Variational inference
Validation
Deep generative models
Dementia
Ensemble learning
Brain
Electronic health records
Fluorescence microscopy
Robotics
PET
Curvature penalization
Segmentation
Portraits
FOS Mathematics
Wavelets
Literature
Self-supervised learning
Mixture models
Data imputation
Cross-validation
Machine Learning
Action recognition
Inverse problems
Alzheimer's Disease
Direct access
Disease progression modeling
MRI
Robustness
Stochastic optimization
Kernel methods
Variational autoencoder
Multiple sclerosis
Language models
PQA
Online learning
Natural language processing
Longitudinal study
Neural networks
Computational Pathology
French
Clustering
Optimization and Control mathOC
Breast cancer
Data visualization
Representation learning
Optimization
Loss function
Image synthesis
First-order methods
Poetry generation
Evaluation
BERT