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SUMMARY:JGA 2025 : Journées de Géométrie Algorithmique
DESCRIPTION:Les Journées de Géométrie Algorithmique 2025 ont pour objectif de rassembler la communauté française de chercheurs en géométrie algorithmique. \nLa géométrie algorithmique est un domaine de recherche à l’intersection des mathématiques et de l’informatique\, comprenant des liens forts avec\, entre autres\, la géométrie et la topologie\, la statistique\, la combinatoire\, l’algorithmique\, la théorie des graphes et le transport optimal. \nCes journées ont permis de créer un environnement de travail propice à la collaboration pour les jeunes étudiants et chercheurs\, afin de leur permettre de présenter leurs résultats et d’interagir facilement avec les autres membres de la communauté. \n\nOrateurs invités : \n\n\n\nVincent Delecroix\nLes surfaces polyédrales et leurs déformations\nVadim Lebovici\nTransformées intégrales topologiques\nBertrand Michel\nUn point point de vue Statistique sur l’Analyse Topologie des Données\nDaria Pchelina\nEmpilements de sphères optimaux\n\nLes exposés ont eu lieu dans la station biologique de Roscoff. \n\nComité d’organisation :\nGuillaume Moroz et Steve Oudot. \n\n\n\n\n\n\n\nhttps://jga2025.sciencesconf.org/ \n  \n\n.
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SUMMARY:DeepLorIA Tutorial: Mohammed Khatbane (Capsid)
DESCRIPTION:Next DeepLorIA tutorial will take place on Wednesday\, October 15th with Mohammed Khatbane (PhD candidate in the Capsid team)\, with a presentation entitled Dynamic Graph Neural Networks: Learning from Evolving Graphs.\n\n\nThis tutorial aims to introduce dynamic graph neural networks (DGNNs) and their applications in modeling evolving graphs over time.\nIn the presentation session\, you’ll learn the basics of Graph Neural Networks (GNNs)\, understand the difference between static and dynamic graphs\, explore dynamic graph representation learning\, and become familiar with key DGNN architectures. In the practical session\, you’ll apply these concepts hands-on: preparing temporal graph data\, implementing a DGNN model\, training and evaluating it\, and visualizing temporal node embeddings. By the end\, you will be able to experiment with dynamic graphs and build models that capture temporal dynamics in data \nSchedule: Theory 14:00 – 14:50 / Coffee Break 14:50 – 15:10 / Lab 15:10 – 16:00 \nLocation: Nancy – Salle A008. \nInstructor: Mohammed Khatbane\, Ph.D. Candidate \n? Register here
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SUMMARY:Séminaire : l’équipe Adagio accueille Mohamad Janbein Slutn et Loïc Drieu La Rochelle
DESCRIPTION:Mercredi 22 octobre\, le Loria aura le plaisir d’accueillir Mohamad Janbein Slutn et Loïc Drieu La Rochelle qui présenteront leurs travaux de recherche. \n———- \n\nMohamad Janbein Slutn\, Docteur en informatique (spécialisé en modélisation géométrique)\n\nDefinition and characterization of pseudo-curvature for fractal curves.\nLa rugosité est essentielle dans de nombreuses applications\, notamment dans l’industrie (frottement\, mouillabilité et échanges thermiques) et en infographie (génération de terrains ou de textures cohérents). Bien qu’il existe différentes mesures de rugosité pour chaque application\, une caractérisation générale de la rugosité reste difficile à fournir. Dans cet exposé\, nous nous concentrons sur les propriétés différentielles des courbes fractales définies par les systèmes de fonctions itérées (IFS). Nous présentons deux nouvelles approches. La première est la fonction caractéristique différentielle (DCF)\, un nouvel outil permettant de caractériser et d’analyser leur comportement différentiel. Elle induit des familles de DCFs gauche et droite pour un ensemble dense de points de courbe\, ce qui produit des plages de courbures gauche et droite : les pseudo-courbures. La seconde applique les conditions obtenues pour définir des contraintes différentielles afin de contrôler la continuité C^0\, C^1 et C^2 d’une courbe fractale. \n  \n\nLoïc Drieu La Rochelle\, PhD (Optimisation en Reconstruction Géométrique)\n\nVers une nouvelle méthode de polyédrisation réversible de surface 3D\nRésumé : La polyédrisation de surfaces discrètes 3D constitue un\nenjeu central pour la reconstruction géométrique à partir de données\nvolumétriques\, notamment dans le contexte de portabilité où la quantité\nde données est limitées. Il est compliqué d’obtenir un maillage peu\ndense\, topologiquement cohérent et dont l’inversion est possible\, et les\nméthodes ne propose généralement pas de répondre à ces trois contraintes.\nDans ce travail\, nous explorons une approche théorique de polyédrisation\nréversible\, c’est-à-dire une reconstruction de surface dont le maillage\npermet de retrouver sans ambiguïté l’ensemble voxel d’origine lorsqu’il\nest rééchantillonné sur la même grille de discrétisation. Notre méthode\nrepose sur une formulation par contraintes appliquée aux cellules d’un\ngraphe issue d’une segmentation par segment de plan de la surface\ndiscrète. Les positions et valeurs des sommets\, arêtes et faces sont\nalors associées à des ensembles de solutions décrits par des calculs de\npréimages\, et l’intersection de celles-ci dans notre espace primal. Ces\nensembles vont se restreindre au cours de la reconstruction suite à la\npropagation des valeurs pour les éléments positionnés.\nCette étude\, encore en cours\, vise à établir un cadre unifié pour la\npolyédrisation réversible\, conciliant compacité\, fidélité topologique et\nune certaine cohérence dans la succession des normales.
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