La 9e édition de la Junior Conference on Data Science and Engineering (JDSE) 2024 offre aux étudiants et jeunes chercheurs de l'Université Paris Saclay et de l'Institut Polytechnique de Paris l'opportunité de partager leurs résultats de recherche et de développer leur esprit critique. La JDSE représente une excellente opportunité d'élargir votre réseau professionnel et d'améliorer vos compétences en matière de présentation de la recherche.
Si vous terminez votre stage en tant qu'étudiant en deuxième année de master, ou si vous êtes un étudiant en première/deuxième année de doctorat de l'UPSaclay ou de l'IPP, et que vous avez obtenu de bons résultats de recherche qui attendent d'être partagés avec vos collègues, étudiants en master ou doctorants : présentez-les à la conférence JDSE !
Les soumissions doivent être présentées sous la forme d'un résumé étendu et doivent adopter le style du format des publications Springer pour les articles suivants
Lecture Notes in Computer Science (LNCS). Nous acceptons les soumissions au format PDF, en anglais, composées de 1 à 3 pages contenant un résumé, le contexte et le problème de recherche, l'approche proposée et la contribution mise en œuvre ou envisagée. Une liste de mots-clés et de références est requise. Les étudiants en master sont encouragés à contribuer même si seuls des résultats préliminaires sont disponibles au moment de la soumission.
Cliquez ici pour soumettre un papier !
Les sujets d'intérêt incluent, mais ne sont pas limités à :
- Applied Machine Learning and Deep Learning (NLP, Computer Vision, Bioinformatics, Audio Processing...) ;
- Theoretical Machine Learning (statistics, learning theory, optimization,...) ;
- Data mining and Big Data analytics ;
- Databases ;
- Semantic Web ;
- Applications of data science (biomedical/biological data, physics, chemistry, image, audio, video, ...) ;
- Data Privacy.
Calendrier
Date limite de soumission : 25 août 2024
Notification d'acceptation : 13 septembre 2024
Inscriptions : 19 septembre 2024
Conférence : 26 et 27 septembre 2024
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Alessandra Carbone, Sorbonne University - Deep Learning in protein-protein interactions
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Oana Goga, CNRS - Measuring and mitigating risks with online platforms
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Anthony Coutant, HephIA - Trajectoire d'une Startup Deep Tech en IA : de l'IA exploratoire pour les Industries à l'IA générative pour le droit
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Harley Davis, Athena Decision Systems - AI Agent Precision: Maximizing Decision Accuracy with Business Rules Integration
Comité junior
- Kévin Dradjat, Université d'Evry Val-d'Essonne (UEVE) Paris-Saclay
- Zoé Chevallier, Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ) Paris-Saclay
Comité scientifique
- Radu-Alexandru Dragomir, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris
- Clément Fisher, CEA, Université Paris-Saclay
- Massinissa Hamidi, Université d’Évry Paris-Saclay
- Michel Kieffer, Université Paris-Saclay
- Nicolas Lerme, Université Paris-Saclay
Organisation locale
- Marie Laveau, Université Paris-Saclay
- Almira Musa, Université Paris-Saclay