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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
713
Nombre de notices
713
Derniers dépôts
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Rachel Bawden, Ziqian Peng, Maud Bénard, Eric Villemonte de La Clergerie, Raphaël Esamotunu, et al.. Translate your Own: a Post-Editing Experiment in the NLP domain. The 25th Annual Conference of the European Association for Machine Translation, European Association for Machine Translation, Jun 2024, Sheffield, United Kingdom. ⟨hal-04573922⟩
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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⟩
Mots clés
Large language models
Interpretability
Variational autoencoder
Breast cancer
Brain MRI
Inverse problems
Literature
Language models
Kalman filter
Weakly-supervised learning
Image synthesis
Medical imaging
Optimization
Deep Learning
PET
Segmentation
Alzheimer’s disease
Online learning
Direct access
Magnetic resonance imaging
Stochastic optimization
BERT
Fluorescence microscopy
Curvature penalization
Computational modeling
Deep learning
Robotics
Machine learning
Alzheimer's disease
MRI
Bias
Poetry generation
Clustering
Dimensionality reduction
Loss function
Dementia
Object detection
PQA
Adaptation
Kernel methods
Optimization and Control mathOC
Whole slide images
Natural language processing
Graph alignment
Machine translation
Electronic health records
Ensemble learning
Data visualization
Multiple sclerosis
Self-supervised learning
Riemannian geometry
Classification
Image quality assessment
Language Model
Robustness
French
Evaluation
Computer Vision
Artificial intelligence
Reinforcement learning
Longitudinal study
Action recognition
Huntington's disease
Computational pathology
Prediction
Neuroimaging
HIV
Cancer
Reproducibility
Image processing
Mixture models
Wavelets
MT
Cross-validation
Computational Pathology
Portrait quality assessment
Alzheimer's Disease
Functional connectivity
Multiple Sclerosis
Hippocampus
Language acquisition
Microscopy
Validation
Data imputation
Exoplanet detection
Variational inference
Portraits
Neural networks
Computer vision
Machine Learning
Genomics
Disease progression modeling
FOS Mathematics
Conjunctive queries
Human-in-the-loop
Longitudinal data
First-order methods
Representation learning
Brain
Deep generative models