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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
791
Nombre de notices
791
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
Representation learning
Kalman filter
Cross-validation
Eikonal equation
Brain
FOS Computer and information sciences
Neuroimaging
Large language models
RNA localization
Computational Pathology
Machine translation
Shared task
Dimensionality reduction
Object detection
Data imputation
Alzheimer’s disease
Optimization and Control mathOC
Brain MRI
Deformable models
Whole slide images
Mixture models
Artificial intelligence
Robotics
Self-supervised learning
Fluorescence microscopy
Direct access
Multiple sclerosis
Computer vision
Optimization
Dementia
Exoplanet detection
Evaluation
Genomics
Alzheimer's disease
LLMs
Machine Learning
Riemannian geometry
Breast cancer
Validation
Electronic health record
Transfer learning
Computational modeling
Robustness
FOS Mathematics
Neural networks
Interpretability
First-order methods
Computer Vision and Pattern Recognition csCV
Segmentation
BERT
Reinforcement learning
Clinical Data Warehouse
Convex optimization
Variational autoencoder
Deep generative models
Software
Magnetic resonance imaging
Deep learning
Cancer
Clinical data warehouse
Adaptation
Functional connectivity
Image processing
Machine learning
Hippocampus
Data visualization
HIV
French
Electronic health records
Wavelets
Computational pathology
Loss function
Graph alignment
Classification
PET
Conjunctive queries
Data Augmentation
Curvature penalization
Longitudinal data
Alzheimer's Disease
Disease progression modeling
Computer Vision
Kernel methods
Bias
Reproducibility
Generative 3D modeling
Simulation
Deep Learning
Medical imaging
Ensemble learning
Natural language processing
Microscopy
Online learning
Frank-Wolfe
Image synthesis
MRI
Clustering
Action recognition
Computational social choice
Prediction