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SUMMARY:PFIA2018 à Nancy
DESCRIPTION:L’édition 2018 de la Plate-forme Intelligence Artificielle (PFIA2018) se tiendra du 2 au 6 juillet à Nancy\, sur le site de la FST de Vandœuvre-lès-Nancy. \nLa plate-forme vise à réunir chercheurs\, industriels et étudiants autour de conférences et d’ateliers consacrés à l’Intelligence Artificielle. Elle constitue un point de rencontre unique et convivial pour la communauté IA francophone\, permettant de rapprocher les différentes disciplines qui la compose et d’établir des passerelles entre elles. \nCette année\, 5 conférenciers de renommée internationale animeront des exposés chaque matin. Les journées seront ensuite découpées en thématiques et en conférences jusque 17h30. Le planning provisoire est accessible à cette adresse. \nInscription obligatoire via le site de PFIA2018.\nPour les membres du Loria\, l’inscription est gratuite mais obligatoire via ce formulaire d’inscription\, à compléter avant le 8 juin.
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SUMMARY:MALOTEC seminar : Martin Trnecka
DESCRIPTION:MALOTEC is organizing a seminar with Martin Trnecka on Monday\, July 2 at 14:00 am in Room B013. \nMartin Trnecka is assistant professor of Computer Science at the Department of Computer Science\, Faculty of Science\, Palacký University Olomouc in Czech Republic. He obtained his PhD in Computer Science in 2017 from Palacký University Olomouc. His research interests are in data analysis\, particularly in Boolean matrix decomposition\, formal concept analysis and fuzzy relational equations. He published several papers in journals and conferences\, including J. of Computer and System Sciences\, Annals of Mathematics and Artifical Intelligence and IJCAI. \nTitle : Boolean Matrix Factorization from Formal Concept Analysis Perspective \nAbstract :\nBoolean matrix factorization (BMF) is becoming an established method for analysis and preprocessing of data. The existing BMF methods are based on various types of heuristics because the main computational problems involved are known to be provably hard. The heuristics employed\, however\, use only a limited theoretical insight regarding BMF. This talk attempts to show that a better understanding of the geometry of Boolean data\, provided by formal concept analysis\, results in a better understanding of BMF\, theoretically justified heuristics\, and better algorithms.
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SUMMARY:Journée IA et Santé au LORIA
DESCRIPTION:Dans le cadre de la Plateforme Française Intelligence Artificielle 2018 (PFIA 2018) qui se tiendra du 2 au 6 juillet 2018 à Nancy\, une journée « IA et Santé » est organisée au LORIA le mardi 3 juillet. \nL’atelier aura pour thématique principale l’exploitation des données et des connaissances numériques en santé. \nSeront abordés : \nLe traitement intelligent de données et des connaissances en santé :\n– Documents cliniques\, possiblement multimodaux\, réseaux sociaux\, publications scientifiques\n– Systèmes d’information hospitaliers / ambulatoires\, réseaux ville-hôpital\n– Données massives en santé\, données ouvertes en santé \nLes représentations et les méthodes de l’intelligence artificielle\, notamment :\n– Terminologies et ontologies médicales\n– Apprentissage et fouille de données\, extraction de connaissances et classification\n– Aide à la décision\, agents intelligents\n– Traitement automatique des langues\, recherche d’information.\n– Visualisation intelligente des données \nL’atelier s’adresse aussi bien aux jeunes chercheurs qu’aux chercheurs plus avancés\, aux industriels aussi bien qu’aux académiques. Il est ouvert à la présentation de travaux de différents stades d’avancement. Pour participer\, vous pouvez soumettre vos articles en français ou en anglais jusqu’au 22 avril.
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SUMMARY:Talk Sergei Grudinin on structural bioinformatics
DESCRIPTION:There will be a presentation on structural bioinformatics on Thursday 5th of July at 11h00 in Room B013. \nSergei Grudinin\, from Nano-D\, (Inria/CNRS) in Grenoble will give a talk entitled « Novel computational approaches for structural bioinformatics ». \nAbstract : \nIn my talk I will briefly present our recent developments in using polynomial expansions\, collective motions\, Fourier analysis\, machine learning\, and symmetry information for several problems in structural bioinformatics. I will first present our approach of computing nonlinear large-amplitude motions in the Cartesian space using a nonlinear extrapolation of the instantaneous eigen-motions of large biological objects. Then\, I will show how to compute collective motions in the Fourier space and how to extend the Fourier correlation theorem for flexible objects. I will also present novel methods of using polynomial expansions for small-angle X-ray and neutron scattering of rigid and flexible objects. Finally\, I will show how machine learning and 3D convolutional networks can help in constructing knowledge-based scoring functions for protein quality assessment\, and what we can learn from exhaustive analysis of symmetric protein structure in the protein data bank.
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SUMMARY:Talk on GPU architecture of Deep Learning
DESCRIPTION:Julien Demouth\, senior manager of GPU architecture for deep learning at NVIDIA will give a talk on Tuesday 17th July\, at 2pm in A008 on GPU architectures and software layers for deep learning.
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