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ENS Lyon

Dans le cadre du projet Plascan (https://anr.fr/ProjetIA-17-CONV-0002 <https://anr.fr/ProjetIA-17-CONV-0002>), nous disposons d’un financement d’un CDD pour un an pour travailler sur des données transcriptomiques spatiales, obtenues dans le cadre de l’étude des tumeurs hypophysaires. Le projet concerne le développement de méthodes d’apprentissage statistique spatialisées pour la modélisation de la signalisation moléculaire spatiale et la cartographie de tumeurs par immunohistochimie.

Ce projet associe deux équipes, l’une dirigée par Philippe Bertolino, au CRCL et l’autre dirigée par Olivier Gandrillon au LBMC, ENS de Lyon. Les aspects machine learning seront encadrés par Franck Picard (LBMC, ENS Lyon)

Le·la candidat·e devra avoir une solide formation en bioinformatique et/ou machine learning. Une connaissance préalable des approches en cellules uniques sera appréciée mais non nécessaire. Une compétence en statistique spatiale serait un plus. Le contrat peut démarrer rapidement.

Pour postuler envoyer un CV et les coordonnées de deux référent·e·s àOlivier.Gandrillon@ens-lyon.fret <mailto:Olivier.Gandrillon@ens-lyon.fret> franck.picard@ens-lyon.fr <mailto:franck.picard@ens-lyon.fr>

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ICLR 2021 Challenge de géométrie et topologie numériques

ICLR 2021 Challenge de géométrie et topologie numériques

Les jeux de données modernes appartiennent souvent à des espaces de dimension élevée. Cependant, ces données possèdent aussi des structures intrinsèques qui peuvent être découvertes par des méthodes de géométrie et topologie numériques. Pour cette raison, les approches utilisant de la géométrie et de la topologie en analyse de données gagnent en popularité chaque année.

Le but de ce challenge est de faire progresser la recherche en géométrie et topologie numériques. Le challenge demande aux participants de coder la meilleure analyse de données, méthode computationnelle, ou expérience numérique en utilisant des librairies Python de géométrie et topologie numériques. Tous les participants auront l’opportunité d’être co-auteurs sur le papier qui résumera les conclusions du challenge.

La page GitHub du challenge contient plus de détails sur les conditions de la compétition: https://github.com/geomstats/challenge-iclr-2021.

Deadline: 2 mai, 2021 23:59 PST (Pacific Standard Time).
Prix:

Les gagnants seront annoncés lors de la conférence ICLR 2021, au Virtual Workshop on Geometrical & Topological Representation Learning.

Les prix sont les suivants:

• 2000$ pour la première place,
• 1000$ pour la seconde place,
• 500$ pour la troisième place.

Nous sommes impatients de lire vos contributions !

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Loop Q PRIZE Contest 2021

Loop AI Group is pleased to invite all University Students enrolled in European universities to participate in the Loop Q PRIZE Contest2021, a competition that aims to stimulate young students to creatively use algorithms of AI, Machine Learning and Deep Learning.

Application Deadline
Students can express their interest in participating in the contest by registering at the following link: https://www.loopqprize.ai by Sunday, April 25th, 2021, at 24:00 (CET)

Prizes
The Winner’s Prize for the best AI/ML/DL solution is 5,000 euro.

About the Loop Q PRIZE Contest
All student participants will have to individually solve a specific problem assigned to them, by using AI/ ML/ DL algorithms. The participants will present their papers and results with a scientific publication, accompanied by a short explainer video (maximum 2 minutes).A team of experts (Judging Panel) will evaluate each project and will identify the winners.For the contest Advisory Board and Judging Panel, we have invited many luminaries from the international universities and digital innovation business so that the students will also have a great opportunity to showcase their know-how to the world.