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Harry Etienne、Sarah Hamdi、Marielle Le Roux、Juliette Camuset、Theresa Khalife-Hocquemiller 等人。胸外科中的人工智能：过去、现在、观点和局限性。欧洲呼吸评论，2020，29 (157)，第 200010 页。10.1183/16000617.0010-2020。hal-03060612
摘要 人工智能 (AI) 技术在日常生活的许多领域越来越普遍。尽管人工智能的广泛应用仍然有限，但医疗保健行业对此感到担忧。胸外科医生应该意识到可能影响其日常实践的新机会，无论是通过直接使用人工智能技术还是通过相关医学领域（放射学、病理学和呼吸医学）间接使用。本文的目的是回顾与胸外科相关的人工智能应用，并讨论其在欧盟应用的局限性。人工智能的关键方面将通过临床途径开发，从肺癌诊断开始，然后是决策的预后辅助程序，然后是机器人手术，最后是人工智能的局限性、与医学相关的法律和伦理问题。医生和外科医生必须具备人工智能的基本知识，以了解它如何影响医疗保健，并考虑他们可能与这项技术互动的方式。事实上，相关医学专业之间的协同作用以及机器和外科医生之间的协同关系可能会加速人工智能在增强外科护理方面的能力。
学生计划T4EU周在圣艾蒂安（Saint Etienne）2025
本课程重点介绍了设计在推动成功创新项目中的关键作用。对设计潜力的深刻了解是有价值的专业资产，使参与者能够有效地促进设计过程，而无需进行广泛的设计培训。您什么时候应该参与项目？在哪个阶段？成本，优势和限制是什么？通过回答这些问题，您将学会成为设计的促进者，这是桥接设计从业人员和创新项目的关键角色。您将获得动员设计师工具，了解其方法并应用它们以创新产品或服务的附加值的能力。通过在线准备和密集的面对面周的结合，学生将深入了解设计思维，用户驱动的创新和协作实践。该课程将以现实世界中的案例研究达到顶峰，挑战参与者将其作为创新项目领导者的知识。
Etienne Martin 教授
增材制造 (AM) 已成为一项重要技术，并已用于航空航天、汽车和医疗应用，带来新的设计和新材料发展。本次研讨会旨在让参与者掌握表征增材制造材料、使用 Ansys、COMSOL 或 Aba q us 完成增材制造的数值建模和模拟所需的技能。通过实践培训，参与者将探索与金属增材制造相关的概念设计、决定性制造和建模概念。此外，他们还将学习使用模拟工具来分析和优化制造设计。凭借这些领域的坚实基础，参与者可以实施设计、模拟和打印方面的最佳实践，以提高产品质量和效率。 Etienne Martin 教授
Etienne Ahusborde、Gilles Carbou、Chérif Amrouche、José Luis Gracia、María Cruz Lopez de Silanes 等人（主任）。第十五届萨拉戈萨-波城数学及其应用国际会议。2020. hal-03039278
萨拉戈萨-波城数学会议（第 15 届. .哈卡 2018。Jaca）第十五届萨拉戈萨-波城国际数学及其应用会议：哈卡（西班牙），2018 年 9 月 10 日至 12 日/编辑 É。 Ahusborde......[等]。— 萨拉戈萨：萨拉戈萨大学出版社：萨拉戈萨大学数学与应用研究所，2019 XXVIII，306 页。 ； 24厘米。—（数学专著 García de Galdeano；42）ISBN 数学 - 会议和集会 Ahusborde，É。51（063）
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学，CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。 背景与目标：该研究项目是圣埃蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者奥拉诺公司长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有不同于传统流体的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气力输送、筒仓卸料……）中发现了它们，其中含有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量颗粒（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟所产生的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来为 CFD 模型提供数据。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下一个领域拥有理学硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学、CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。背景和目标：该研究项目是圣艾蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者 Orano 长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有与传统流体不同的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气动输送、筒仓排放……）中发现它们，其中有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量粒子（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟生成的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来输入 CFD 模型。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下领域获得硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题。好奇心、严谨性、参与度、批判性分析能力、倾听能力，当然还有对科学和技术的热情，这些都是成功答辩优秀论文的关键资产。英语流利 + 愿意学习基础法语。申请：文件包括四项：求职信 + 简历 + 至少一封推荐信 + 硕士排名或学术成绩。其他：最好从 2020 年 10 月 1 日开始。在工业资助和合作下