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On sait... Mots clés: Codes correcteurs quantiques, Ordinateur quantique Ref. ABG-105098 26/04/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Commissariat à l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives - Groupe Thèse Saclay, Ile-de-France, France Contexte: L'étude globale des petites molécules présentes dans l'organisme (métabolomique) est une approche de pointe pour découvrir des biomarqueurs spécifiques de certaines maladies [1]. En... Mots clés: séparation de sources, traitement du signal, spectrométrie de masse Ref. ABG-105110 26/04/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire Thèse Marseille, Provence-Alpes-Côte d'Azur, France Objective and content: This thesis is related to data reconstruction in the framework of risk analysis of industrial systems. Emplois : Sujet Thèse Deep Learning, 91520 Égly - 28 mai 2022 | Indeed.com. Complex phenomena that arise in industrial problems are often analyzed from a finite number of experimental measurement... Mots clés: Reconstruction, Multidimensional data, Optimal transport Ref. ABG-105037 22/04/2022 Sujet de Thèse Contrat doctoral Université de Caen Thèse Cherbourg, Normandie, France Sujet proposé: Estimation fine de l'énergie produite par les turbines hydroliennes par modélisation régionale LES: application au Raz Blanchard Candidature limite de candidature: 5 mai 2...

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En utilisant cet émulateur, il sera alors possible de l'utiliser comme contournement dans un code d'inférence récemment développé. Cela permettra l'utilisation de statiques d'ordre élevé telles que la norme l1 de la transformée en ondelettes de la carte convergence pour contraindre les paramètres cosmologiques, la norme l1 étant qui une statistique extrêmement puissante (Ajani et al, 2021). La méthode sera d'abord appliquée sur le relevé CFIS, puis sur Euclid. References Barthelemy A., Codis S. and Bernardeau F., "Probability distribution function of the aperture mass field with large deviation theory", 2021, MNRAS, 503, 5204; V. Sujet de thèse | CREATIS. Ajani, J. -L. Starck and V. Pettorino, "Starlet l1-norm for weak lensing cosmology", Astronomy and Astrophysics, 645, L11, 2021.

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Deuxièmement, la matrice de covariance est dépendante de la cosmologie et le bruit n'est généralement pas gaussien, ces deux aspects étant généralement mal pris en compte. Enfin, tous les effets systématiques tels que les masques, l'alignement intrinsèque, les effets baryoniques sont très difficiles à prendre en compte. Sujet de thèse deep learning principles. Pour toutes ces raisons, une nouvelle approche a récemment émergé, appelée inférence de paramètres cosmologiques sans vraisemblance, basée sur une modélisation "forward". Il a le grand avantage de ne plus avoir besoin de matrices de covariance, évitant le stockage d'un énorme ensemble de données simulées (nous avons généralement besoin de 10 000 réalisations à n corps pour chaque ensemble de paramètres cosmologiques). De plus, cela nous ouvre la porte à l'utilisation d'informations statistiques d'ordre élevé et il est relativement simple d'inclure tous les effets systématiques. Il présente cependant deux inconvénients sérieux, le premier est le besoin d'énormes ressources GPU pour traiter des relevés tels qu'Euclid et le second est que la solution repose sur la précision des simulations, ce qui pourrait conduire à des discussions infinies au cas où les résultats seraient différents de ce qui est attendu.

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