Objectif
The unstoppable increase in the volume of data stored, transmitted and interpreted by fixed and mobile devices strongly calls for the study of efficient solutions in processing the information contained in high-dimensional signals. Such need has been reflected in the recent flourishing of research efforts from the statistics, machine learning, computer science and signal processing communities.
Within this multidisciplinary research ground, the proposed project will address the central question that can be formulated as -- what is the maximum level of information contained in large datasets that we can process from a small number of features, and how is it possible to achieve such limit in practice?
Recent advances in information processing have demonstrated that a promising mathematical tool to tackle this question is represented by the Bayesian approach, in which statistical models inferred from training samples accurately describe the data. In fact, the Bayesian framework offers fundamental advantages in modeling high-dimensional signals in terms of mathematical tractability of performance limits as well as enhanced capabilities in information processing.
Beyond the study of performance limits, the proposed project will involve case studies and applications in image processing. The researcher will be able to establish active collaborations with various research groups, in different department of Cambridge University, that test their research results on actual imaging devices.
This project will also form the proposer to his future independent research activity and it will provide him with new mathematical skills and practical implementation expertise with actual imaging systems. On the other hand, Cambridge University will benefit from the cross pollination of ideas brought by the researcher and his collaborators in top institutions in Europe and the US.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle vision par ordinateur reconnaissance faciale
- sciences naturelles sciences physiques optique microscopie electron microscopy
- sciences naturelles mathématiques mathématiques appliquées statistique et probabilité
- sciences naturelles informatique et science de l'information science des données traitement des données
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle intelligence de calcul
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2014
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
CB2 1TN CAMBRIDGE
Royaume-Uni
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.