Le CEA-List présentera 4 briques technologiques, Pixano, Papyrus, Frama-C et AIdge lors de l’Open Source Experience les 6 et 7 décembre au Palais des Congrès. Rendez-vous sur l’emplacement L54 !
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Apprendre à tailler virtuellement les vignes pour assurer la pérennité du vignoble ? C’est ce que permet notre jumeau numérique AMPELOS. Conçu en collaboration avec la Maison Hennessy et Studio Nyx, il intègre nos technologies les plus récentes de simulation interactive et de rendu réaliste.
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Le CEA-List sera présent lors de la 5ème édition du salon World Nuclear Exhibition, du 28 au 30 novembre à Paris – Nord Villepinte.
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Et si l’on pouvait prévoir facilement des épisodes ponctuels et très localisés de pollution de l’air ? Le CEA a mobilisé de nombreuses expertises pour développer le premier prototype de la plateforme de capteurs MultiMod’Air. Embarquant plusieurs technologies disruptives, robustes et sobres en énergie pour détecter notamment les polluants émergents, il intéresse déjà les industriels.
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Pixano, notre outil d’annotation de données pour la vision par ordinateur développé par le CEA-List, s’enrichit de nouvelles fonctionnalités pour améliorer la qualité des données d’apprentissage.
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Le CEA-List et Obeo ont démarré une collaboration afin de partager leurs expertises en développement de logiciels basé sur des modèles, pour servir une vision à long terme sur les outils d’ingénierie du futur basés sur le web.
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Retrouvez le CEA-List lors de la 8ème édition de l’European Cyber Week, qui se tiendra à Rennes du 21 au 23 novembre.
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Gestion des déchets électroniques : les compétiteurs du challenge Robothon, compétition robotique internationale en manipulation avancée, ont répondu à ce défi lors du dernier salon Automatica. L’équipe du CEA-List s’est classée en 3ème place !
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Siemens Digital Industries Software et le CEA-List s’associent pour étendre les capacités du jumeau numérique grâce à l’intelligence artificielle (IA) le logiciel et l’électronique embarqués.
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Les protocoles que nous développons permettent de garantir la confidentialité des données personnelles utilisées pour l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle, sans compromettre leur précision ni leur efficacité.
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