• Soutenance de thèse de Felix Gaschi (Orpailleur)

    A008

    Felix Gaschi (Orpailleur) soutiendra sa thèse* intitulée "Comprendre et évaluer les embeddings multilingues non supervisés dans les domaines général et clinique", le 14 décembre à 15h en salle C005. Résumé : Les données labellisées et non labellisées sont plus souvent disponibles en anglais que dans d'autres langues. Dans le domaine clinique, les données non anglaises […]

  • PhD Defense: Melike Aydinlilar (MFX)

    C005

    Melike Aydinlilar (MFX) will defend his thesis, entitled "Implicit modeling for additive manufacturing", on Friday, December 15th at 1:30 pm in room C005. Abstract : Implicit surfaces provide many useful solutions for computer graphics tasks such as simple in/out queries, resolution independent representation and compact definition. However, rendering them robustly and efficiently provides a challenge […]

  • PhD Defense: Laura Zanella (Orpailleur)

    B013

    Laura Zanella (Orpailleur) will defend her thesis, entitled "Biomedical Event Extraction Based on Transformers and Knowledge Graphs", on Friday, December 15th at 2 pm in room B013. Abstract : Biomedical event extraction can be divided into three main subtasks; (1) event trigger detection, (2) argument identification, and (3) event construction. In this work, for the […]

  • Soutenance HDR de Sabeur Aridhi

    A008

    La soutenance HDR de Sabeur Aridhi , intitulée « Découverte de connaissances à partir de grands graphes biologiques » aura lieu lundi 18 décembre à 14h00 en salle A008.   Résumé Les graphes sont utilisés dans de nombreux domaines différents, allant de la sécurité informatique des réseaux sociaux, à la géographie et à la bioinformatique. Leur polyvalence et […]

  • PhD Defense: Teven Le Scao (Synalp)

    A006

    Teven Le Scao (Synalp) will defend his thesis, entitled "Scaling multilingual language models under constrained data", on Monday, December 18th at 3 pm in room A006. Abstract This work is concerned with large language models (LLMs), the current dominant paradigm in natural language processing in research and industrial settings, thanks to those models’ generalization capabilities. […]