Th\u00e8mes g\u00e9n\u00e9raux<\/a> propos\u00e9s, des th\u00e9matiques sp\u00e9cifiques font l’objet de trois Sessions sp\u00e9ciales.<\/p><\/blockquote>\nTraitement distribu\u00e9 en communications num\u00e9riques (Mich\u00e8le Wigger et Samir Perlaza)<\/h2>\n
L\u2019objet de cette session sp\u00e9ciale est de montrer les nouvelles approches de transmission, recollection et stockage distribu\u00e9s dans le domaine de l\u2019Internet des Objets et la 5G. Dans ce contexte, les contraintes d\u2019\u00e9nergie dues aux besoins de miniaturisation et mobilit\u00e9 des objets communicants ansi que les besoins de coop\u00e9ration pour partager de mani\u00e8re efficace et d\u00e9centralis\u00e9e les ressources de la couche physique appellent \u00e0 des nouvelles techniques en rupture avec les m\u00e9thodes traditionnelles. Cette session se concentre sur les probl\u00e8mes de comportements de comp\u00e9tition et coop\u00e9ration, codage, r\u00e9seaux h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes, basse consommation d\u2019\u00e9nergie et caching.<\/p>\n
Compressed sensing et inversion (J\u00e9r\u00f4me Idier et C\u00e9dric Herzet)<\/h2>\n
La session concerne le compressed sensing et ses applications aux probl\u00e8mes inverses. Dix ans apr\u00e8s l’\u00e9mergence du concept de compressed sensing, l\u2019objectif est de mettre en \u00e9vidence les champs applicatifs o\u00f9 les hypoth\u00e8ses math\u00e9matiques s\u2019av\u00e8rent compatibles avec la pratique, la th\u00e9orie produisant alors des avanc\u00e9es concr\u00e8tes. Il sera par ailleurs int\u00e9ressant d\u2019examiner les cas pour lesquels les avanc\u00e9es math\u00e9matiques restent encore en de\u00e7\u00e0 d\u2019une utilisation r\u00e9elle, et de comprendre quelle est la nature des verrous th\u00e9oriques.<\/p>\n
Interactions entre m\u00e9thodes d\u2019optimisation et algorithmes de simulation stochastique (Emilie Chouzenoux et Fran\u00e7ois Septier)<\/h2>\n
Les d\u00e9veloppements r\u00e9cents en traitement du signal et des images conduisent \u00e0 des probl\u00e8mes d’estimation
\nde plus en plus difficiles, de part leur forme complexe, le grand nombre de variables \u00e0 estimer, et la dimension croissante
\ndes donn\u00e9es mises en jeu. De nouvelles m\u00e9thodes combinant simulation (ou approximation) stochastique et
\noptimisation ont suscit\u00e9 un tr\u00e8s fort engouement ces derni\u00e8res ann\u00e9es. Le but de cette session sp\u00e9ciale est de faire le point sur ces avanc\u00e9es r\u00e9centes, sur leur applicabilit\u00e9 dans des probl\u00e8mes de traitement de signal\/image et d’apprentissage en grande dimension, et sur les perspectives et challenges \u00e0 venir.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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