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Thesis topic Computer science

Université de Lorraine Thesis
, Grand Est , France
Le projet vise à préparer les fondations scientifiques et computationnelles d’un jumeau cognitif de l’opérateur naval, articulé aux environnements de simulation tactique. L’ambition est de représ ...
Computer science - Engineering sciences
Jumeau cognitif, Intelligence artificielle, sciences cognitives.
Ref. ABG-140571
2026-10-15
Thesis topic
Public/private mixed funding
Université Gustave Eiffel Thesis
Champs sur marne , Ile-de-France , France
Contexte  Le projet TwinHypervisor développe un hyperviseur de jumeaux numériques : une plateforme SaaS/PaaS modulaire qui unifie la géométrie spatiale (indoor/outdoor), l'IoT et les réseaux de communicat ...
Computer science - Data science (storage, security, measurement, analysis) - Telecommunications
Jumeaux numériques , IA agentique , Collecte de données , Réseaux IoT
Ref. ABG-140412
2026-10-06
Thesis topic
Cifre
Laboratoire XLIM Thesis
, Nouvelle Aquitaine , France
  Cette thèse s’inscrit dans le projet ANR APPEARANCE_ON_DEMAND (démarrage en 2026), en collaboration entre l’institut iLM (UMR CNRS 5306) et l’institut XLIM (UMR CNRS 7252). L’objectif du projet est de ma ...
Engineering sciences - Computer science
Apparence de surface, Intelligence artificielle / GAN, synthèse de topographie micro-texturée, simulation optique.
Ref. ABG-140380
2026-10-02
Thesis topic
Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)
Université de Toulouse (France) et Université de Sherbrooke (Canada) Thesis
, Occitanie , France
Nous avons le plaisir d’annoncer l’ouverture d’un contrat doctoral entièrement financé, co-encadré par le Pr Emmanuel Dubois (Université de Toulouse, France) et le Pr Charles Gouin-Vallerand (Universit&eac ...
Computer science
Réalité Mixte, Jumeaux Numériques, Visualisation, Interaction Humain-Machine
Ref. ABG-140338
2026-09-25
Thesis topic
Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)
CESI - LINEACT (France) and KITE (Germany) Thesis
, Grand Est , France
Scientific Context The success of deep neural networks is often constrained by their reliance on large amounts of labeled data, which are both costly and time-consuming to obtain. Prior work has demonstrated that models can be compressed by up to ...
Computer science
Green AI, explainable AI, model compression, quantization, pruning
Ref. ABG-140281
2026-09-21
Thesis topic
Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)