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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
789
Nombre de notices
789
Derniers dépôts
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Tom Kocmi, Eleftherios Avramidis, Rachel Bawden, Ondřej Bojar, Anton Dvorkovich, et al.. Findings of the WMT24 General Machine Translation Shared Task: The LLM Era is Here but MT is Not Solved Yet. WMT 2024 - Ninth Conference on Machine Translation, Nov 2024, Miami, Florida, United States. pp.1-46. ⟨hal-04789354⟩
Mots clés
Disease progression modeling
Segmentation
Robotics
Electronic health records
Loss function
Data imputation
Dementia
Artificial intelligence
Neuroimaging
RNA localization
Simulation
Reproducibility
PET
French
Convex optimization
Image processing
Machine learning
Clinical data warehouse
MRI
Hippocampus
Deep learning
Computer vision
Machine translation
Computer Vision
Online learning
Computational modeling
Alzheimer's disease
FOS Mathematics
Longitudinal data
Riemannian geometry
Validation
Deep Learning
Kernel methods
Breast cancer
Generative 3D modeling
Genomics
Conjunctive queries
Exoplanet detection
Medical imaging
Brain MRI
Data Augmentation
Bias
Evaluation
Optimization
Image synthesis
Direct access
Action recognition
Alzheimer’s disease
Functional connectivity
Cancer
Frank-Wolfe
Microscopy
Clinical Data Warehouse
Classification
Object detection
Wavelets
Shared task
Neural networks
FOS Computer and information sciences
Large language models
Brain
Machine Learning
Data visualization
Self-supervised learning
Magnetic resonance imaging
Computational pathology
Multiple sclerosis
Natural language processing
Computer Vision and Pattern Recognition csCV
Mixture models
Reinforcement learning
Interpretability
Robustness
Curvature penalization
First-order methods
BERT
Alzheimer's Disease
Graph alignment
Eikonal equation
Computational social choice
Deep generative models
Whole slide images
Dimensionality reduction
Transfer learning
Clustering
Deformable models
Kalman filter
Representation learning
LLMs
Fluorescence microscopy
Prediction
Adaptation
Cross-validation
Variational autoencoder
Ensemble learning
HIV
Software
Electronic health record
Computational Pathology
Optimization and Control mathOC