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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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Guanghui Fu, Lucia Nichelli, Dario Herran, Romain Valabregue, Agusti Alentorn, et al.. Comparing foundation models and nnU-Net for segmentation of primary brain lymphoma on clinical routine post-contrast T1-weighted MRI. SPIE Image Processing, SPIE, Feb 2025, San diego (Californie), United States. ⟨hal-04447318v4⟩
Mots clés
Machine Learning
Brain MRI
Prediction
Reproducibility
Deep generative models
Microscopy
Machine translation
Curvature penalization
Data Augmentation
Artificial intelligence
Diagnosis
Computer vision
Graph alignment
Kernel methods
Validation
Mixture models
Robotics
BERT
Data visualization
Context aware machine translation
FOS Mathematics
Computer Vision
Cross-validation
Computational modeling
Clinical data warehouse
Transfer learning
Portrait quality assessment
Alzheimer's disease
Functional connectivity
Online learning
Optimization and Control mathOC
Literature
Kalman filter
Computational Literary Studies
Medical imaging
Clustering
Riemannian geometry
Magnetic resonance imaging
MT
MRI
Computer Vision and Pattern Recognition csCV
Large language models
Data imputation
Robustness
Computational pathology
Wavelets
Bias
Phylodynamics
Direct access
LLMs
Deformable models
Multiple sclerosis
Classification
Alzheimer’s disease
Variational autoencoder
Image synthesis
Loss function
Hippocampus
Computational social choice
Adaptation
Object detection
Machine learning
Alzheimer's Disease
Segmentation
Breast cancer
Natural language processing
Algorithms
Interpretability
Neural networks
Reinforcement learning
Whole slide images
Clinical Data Warehouse
Self-supervised learning
HIV
Neuroimaging
FOS Computer and information sciences
Language acquisition
Representation learning
Electronic health records
RNA localization
Deep Learning
Action recognition
Image processing
Longitudinal data
Dementia
Simulation
Computational Pathology
Vision par ordinateur
Evaluation
Software
Exoplanet detection
Conjunctive queries
Brain
Optimization
Shared task
Ensemble learning
Convex optimization
Cancer
French
Deep learning
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