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and interpretation. Prominent examples include time sequences on groups and manifolds, time sequences of graphs, and graph signals. The objectives The project aims to develop unsupervised online CPD
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the development of more efficient online learning algorithms for manifold-valued data streams, with an initial focus on change-point detection, opening the door to new unsupervised data exploration methods. Next
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23 Sep 2025 Job Information Organisation/Company CNRS Department Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications Research Field Computer science Mathematics » Algorithms
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artificielle et cognition humaine Une expérience préalable avec les modèles de langage (LLM), les modèles de la parole (SpeechLMs), les algorithmes d'apprentissage par renforcement (RL) ou les plateformes
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proof of excellence in teaching. They should show expertise in their specific area and experience in Data Science and/or Software development, including academic publications and contributions
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train robust machine learning (ML) algorithms without exchanging the actual data. The benefits of such a decentralized technology over personal and confidential data are multiple and already include some
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connected and valued on their academic journey. Internationally recognised research drives innovation in digital transformation, health, and sustainable development. This scientific progress is supported by
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. The monitoring of telecommunications and energy production and distribution networks are characteristic examples of such time-critical applications. The project aims to propose unsupervised online CPD algorithms
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, sensor failures, or the aggregation of datasets from multiple sources. There is a rich literature on how to impute missing values, for example, considering the EM algorithm [Dempster et al., 1977], low
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École nationale des ponts et chaussées | Champs sur Marne, le de France | France | about 1 month ago
behaviours. Various methodologies have been developed, including physics-informed ML approaches that use numerical modelling to create synthetic datasets (e.g. Tristani et al., 2025). Additionally, approaches