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人工智能、可持续发展、健康、深度科技……
物理学成为焦点 2024 年 5 月 22 日至 25 日，欧洲领先的创新、初创企业和科技盛会 Viva Technology 将重返巴黎凡尔赛门展览中心。作为唯一一所拥有自己展台的法国大学，巴黎萨克雷大学、其合作伙伴及其 24 家初创企业将展示他们的尖端技术，旨在应对我们社会当前和未来的主要挑战，涵盖物理、人工智能、健康和可持续发展领域。欢迎前往 B56 展台与他们会面。 Viva Technology 是一项重大国际盛会，它汇集了创新和变革，以应对当今和未来的主要社会、环境、经济和人类挑战。巴黎萨克雷大学是法国唯一一所在该盛会上拥有自己展台的大学。参展的还有四所大学院和创始成员——巴黎高科农业学院、中央理工高等电力学院、巴黎-萨克雷高等师范学院和巴黎光学研究生院，两个国家研究机构——法国国家信息和自动化研究院和法国国家航空航天研究院，以及巴黎-萨克雷技术转移加速办公室 (SATT)、公共研究孵化器 IncubAlliance Paris-Saclay 和人工智能研究机构 DATAIA。来自该地区和巴黎-萨克雷大学社区的几家初创企业也将在展台上亮相。巴黎-萨克雷大学位于占法国研发 15% 的技术集群的核心地带，该大学选择将创新作为其战略的核心部分，并将其完全纳入其核心使命。 2023 年 7 月，作为法国政府 2030 年投资计划的一部分，该大学被授予官方大学创新集群标签 (PUI - pôle universitaire d'innovation)。巴黎-萨克雷大学创新集群汇集了该地区创新生态系统的 13 个主要利益相关者和 15 个合作伙伴。Viva Technology 活动将是 PUI 在该地区定位并提高其国际知名度的重要机会。大学展台上的项目/初创企业：物理学
量子密码学及其应用前沿
首先，我要热烈感谢 Stephanie Wehner、Hugo Zbinden 和 Andrew Shields 审阅本手稿，以及 Pascale Senellart、Gilles Zémor 和 Nicolas Treps 同意加入我的教授资格审查委员会。他们杰出的科学贡献以及他们处理研究和技术的不同方式构成了我一直试图学习的典范。我很荣幸他们同意成为我的陪审团成员，我期待着答辩。这些年来，巴黎电信一直是一个很棒的工作地点。即使我无法一一列举他们的名字，我还是要感谢我的同事、学生以及巴黎电信的行政和管理人员，他们使这所学校成为一个如此特别的地方。我要特别感谢 Michel Riguidel，他给了我直接深入欧洲量子研究的机会，这对我来说是一次美好而基础的学习经历。我还要感谢 Henri Maitre 和 Talel Abdessalem 在许多场合表达的信任和支持，这对巴黎电信和 LTCI 的量子活动发展起到了重要作用，现在在 IP Paris 和 Q UANTUM 中心的激励下也是如此。我要感谢 Philippe Grangier、Anthony Leverrier 和 Eleni Diamanti，我们经常进行激动人心甚至激烈的讨论，但始终保持着友好的精神。我还要感谢 Norbert Lütkenhaus，多年来他一直是我如此善良和值得信赖的科学建议来源。我还要感谢 Iordanis Kereni-dis 和 Eleni，感谢他们发起建立巴黎量子计算中心。这是一个绝佳的机会，可以更多地了解量子的计算机科学方面，并更好地了解 IRIF 和 Inria Secret 的优秀量子同事。特别感谢 Jean-Pierre Tillich、Frederic Magniez、Sophie Laplante、André Chailloux 和 Alex Grilo 的建议和愉快的讨论。多年来，与 Eleni Diamanti、Damian Markham 和 Elham Kashefi 一起在巴黎电信工作非常愉快。我要感谢他们给我留下了许多美好的回忆，感谢他们以独特的方式将永无止境的乐观、冷静和高工作标准结合在一起。2016 年他们离开让我感到很难过，但很高兴能继续有很多合作的机会，我对此感到非常高兴。在接下来的几年里，Gerard Memmi 和 Yves Poilane 的行动，以及 Isabelle Zaquine 和 Filippo Miatto 的激励和果断的团队努力，让我们充满期待，对此我深表感谢。
面向对象软件的形式化验证 2010 - KIT
本卷包含在 2010 年 6 月 28-30 日于法国巴黎举行的面向对象软件形式化验证国际会议 (FoVeOOS 2010) 上发表的受邀论文、研究论文、系统描述、案例研究和立场文件。会后，选定论文的修订版将在 Springer 的计算机科学讲义系列中出版。形式化软件验证已经超出了学术案例研究的范畴，工业界也对此表现出浓厚的兴趣。下一个合乎逻辑的目标是工业软件产品的验证。工业实践中使用的大多数编程语言都是面向对象的，例如 Java、C++ 或 C#。FoVeOOS 2010 旨在促进该领域研究人员之间的合作与互动。FoVeOOS 由 COST Action IC0701 ( www.cost-ic0701.org ) 组织，但它超出了该行动的框架。会议向整个科学界开放。所有提交的论文都经过同行评审，在 35 篇提交的论文中，程序委员会选择了 23 篇在会议上展示。我们衷心感谢所有提交作品供审议的作者。我们还要感谢程序委员会成员以及其他审阅者在审查和选择过程中付出的巨大努力和专业工作。他们的名字列在以下页面中。除了贡献的论文外，F
会议
*截至 2024 年 1 月 21 日 旧金山机场凯悦酒店 • 加利福尼亚州伯林盖姆 2024 年 1 月 22 日星期一 会议：3D 成像与应用 会议：3D/4D 扫描与运动估计 I 上午 8:45 - 上午 10:10 / 房间：Grand Peninsula F 会议主席：Tyler Bell，爱荷华大学（美国） 上午 8:45 欢迎 上午 8:50 JIST-first：使用深度归一化标准的相机运动估计方法 (3DIA-100) Seok Lee，KOREATECH（韩国） 上午 9:10 用于远距离户外操作的具有多抽头像素的 VGA 光追踪飞行时间 CMOS 图像传感器 (3DIA-101) Kamel Mars 1、Yugo Nakatani 1、Seiya Ageishi 1、Masashi Hakamata 1 、 崎田智明 2、 井口大辅 2、 早川润一郎 2、 近藤隆 2、 安富庆太 1、 香川敬一郎 1、 川人正司 1； 1 静冈大学和 2 FUJIFILM（日本）上午 9:30 使用强度数据立体估计扩展激光雷达深度范围 (3DIA-102) Filip Taneski 1 、Tarek Al Abbas 2 和 Robert Henderson 1 ； 1 爱丁堡大学和 2 Ouster, Inc.（英国）上午 9:50 基于深度学习的光场图像压缩作为具有附加环路滤波的伪视频序列（3DIA-103）Soheib Takhtardeshir 1、Roger Olsson 1、Christine Guillemot 1,2 和 Mårten Sjöström 1； 1 中瑞典大学 (瑞典) 和 2 INRIA (法国) 会议：计算成像会议：生成即插即用 8:45 AM - 10:20 AM / 房间：大半岛 C 会议主席：Charles A. Bouman，普渡大学 (美国) 8:45 AM 欢迎 8:50 AM 主题演讲：通过直接迭代反演进行图像恢复 (InDI) (COIMG-117) Mauricio Delbracio 和 Peyman Milanfar，谷歌研究院 (美国) 9:20 AM 使用基于分数的生成先验的可证明概率成像 (COIMG-118) Yu Sun 1、Zihui Wu 1、Yifan Chen 2、Berthy T. Feng 1 和 Katherine L. Bouman 1； 1 加州理工学院和 2 库朗研究所（美国）上午 9:40 Transformers 用于侵袭性黑色素瘤显微镜幻灯片图像分割 (COIMG-119) Franklin Wang 1 、Michael Wang 2 、Avideh Zakhor¹ 和 Timothy McCalmont²；1 加州大学伯克利分校和
PET-BIDS，正电子发射断层扫描脑成像数据结构的扩展
1 丹麦哥本哈根大学 Rigshospitalet 神经生物学研究组和临床医学研究所。2 美国加利福尼亚州斯坦福大学心理学系。3 美国纽约州纽约市哥伦比亚大学精神病学系，邮编 10032。4 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院和斯德哥尔摩医疗服务中心临床神经科学系精神病学研究中心。5 美国马萨诸塞州查尔斯顿 MGH/HST Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心。6 美国贝塞斯达 NIMH 内部研究项目。7 英国伦敦帝国理工学院脑科学研究所和脑科学部。8 英国伦敦伦敦国王学院神经影像科学中心。9 意大利帕多瓦大学信息工程系。 10 阿姆斯特丹 UMC，地点 VUmc，放射学和核医学系，荷兰阿姆斯特丹。 11 巴黎萨克雷大学、CEA、CNRS、Inserm、BioMaps、Service Hospitalier Frédéric Joliot，奥赛，法国。 12 INM-1，于利希研究中心，于利希，德国。 13 八月。澳大利亚汤斯维尔联邦科学与工业研究组织电子健康研究中心。 14 法国巴黎 CEA 图像采集与加工中心。 15 Inria，Aramis 项目团队，索邦大学，Institut du Cerveau - 巴黎脑研究所 - ICM，Inserm，CNRS，AP-HP，Hôpital de la Pitié Salpêtriére，法国巴黎。 16 格罗宁根大学神经病学系，格罗宁根大学医学中心，格罗宁根，荷兰。17 威斯康星阿尔茨海默病研究中心，老年医学分部，威斯康星大学麦迪逊医学与公共卫生学院医学系，美国威斯康星州麦迪逊。18 适应理性中心，马克斯普朗克人类发展研究所，柏林，德国。19 鲁汶天主教大学心理学研究所，比利时，鲁汶新鲁汶。20 佛罗里达国际大学心理学系，美国，佛罗里达州，迈阿密。21 印第安纳大学心理脑科学系，美国，印第安纳州，布卢明顿。22 列日大学 GIGA 回旋加速器体内成像研究中心，比利时，列日。23 荷兰，奈梅亨，拉德堡德大学，唐德斯大脑、认知和行为研究所。24 卡罗琳斯卡医学院，斯德哥尔摩，瑞典。 25 美国耶鲁大学放射学和生物医学成像系，纽黑文。 26 美国国立卫生研究院国家心理健康研究所分子成像分部，贝塞斯达。 27 丹麦哥本哈根大学计算机科学系。 ✉ 电子邮件：mganz@nru.dk
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
报纸N°2024-46
I.总结彗星希望抓住一个问题，该问题似乎不充分考虑到公共研究的世界，即所谓的“社会”机器人，更准确地说，与日常生活中这些工具不断增长有关的认知和心理影响。聊天机器人，对话代理和其他用人工智能技术编程的宠物机器人，并嵌入到一系列连接的对象中 - 计算机，电话，手表，汽车 - 现在是日常环境不可或缺的一部分。或越来越多的数量是通过情感逻辑设计的，可以充当伴侣，知己，朋友，健康或福祉教练，或取代已故的关闭（Deadbot）。他们经常使用人类特异性属性（语言，外观，态度），能够通过人类模型（声音，语音，语调，手势，面部表情）与使用者互动，并且使用音频或摄像头，假装发现他们的情绪（您难过吗？您看起来很着急！）并自己模拟他们（与用户哭泣，与他笑，祝贺他等）。然后，用户倾向于归因于机器人类能力（智慧，良心，仁慈，同理心），将自己投射到与之的情感互动中，以形成与之之间的亲密和信心纽带的幻觉，甚至与之息息相关。虽然意识到这种现象会引起某些好处，但彗星与个人和集体的影响有关，这可能会导致情绪依赖，成瘾，抓地力，操纵，与他人的互动，甚至与他人的互动等相互作用等。遵守各种高管（CNPEN，CERNA，法律和道德文学等）已经提出的建议，一方面是社会机器人的工业家和工程师设计师，另一方面是公共当局。尤其是以周到和负责任的方式开发这些设备从设计中开发的问题，以避免对用户进行任何操纵，以告知任何与机器人进行交流的人，因为他们与机器对话，以避免发生恶意操纵的技术可能性，机器人对机器人的威胁，对情绪的剥削，与人的综合性和自动性相反，等等。彗星认为有必要特别呼吁警惕研究人员，学习的社会和公共研究机构，并在两个标题中呼吁。一方面，无论是在CNR，Inria，CEA，在各种大学中，计算机科学，机器人技术，行为科学，语言处理中的一定作品，有助于巩固用户对社交机器人的依恋现象，而没有足够的对目的和影响的影响。另一方面，公共研究具有遵循和衡量使用社会机器人的长期后果的领导作用。如果寻求提高人机界面以获得更好的“承诺”，则有必要质疑与机器人的拟人化相关的缺点（就外观和行为而言）以及随之而来的情感和心理影响。现在大规模使用后者，这是衡量认知影响，心理，用户的行为，从后者到他人和世界的关系的问题；建立必要的知识基础来应对与使用这些工具相关的挑战，并确保负责任和自由使用。
PhishCatcher：客户端防御网络欺骗...
PhishCatcher：使用机器学习1 Mr.G的客户端防御网络欺骗攻击。Harish Kumar，2 B. Srivani，3 B. Nikhitha，4 C. Varshitha 1电子和传播工程系助理教授，Malla Reddy工程学院，妇女Maisammaguda，Dhulapally Kompally，Medchal Rd，Medchal Rd，M，Medchal Rd，M，Secunderabad，Secunderabad。2,3,4，Malla Reddy工程学院电子与传播工程系学生，MALLA REDDY工程学院，Maisammaguda，Dhulapally Kompally，Medchal Rd，M，Medchal Rd，M，Secunderabad，Telangana。摘要网络安全面临着一个巨大的挑战，即保持用户私人信息（例如密码和PIN代码）的机密性和完整性。每天将数十亿用户暴露于伪造登录页面，要求秘密信息。有很多方法可以欺骗用户访问网页，例如网络钓鱼邮件，诱人的广告，点击插错，恶意软件，SQL注入，会话劫持，中间人，拒绝服务和交叉站点脚本攻击。Web欺骗或网络钓鱼是一种电子技巧，攻击者构建合法网页的恶意副本，并请求用户的私人信息（例如密码）。为了应对此类漏洞，研究人员提出了几种安全策略，但他们面临延迟和准确性问题。为了克服此类问题，我们根据机器学习技术提出和开发客户端的防御机制，以检测欺骗的网页并保护用户免受网络钓鱼攻击。该算法采用四种不同类型的Web功能作为输入，然后随机森林分类器决定是否对登录网页进行了欺骗。作为一种概念证明，开发了一种被称为PhishCatcher的Google Chrome扩展程序，它是开发了实现我们的机器学习算法的，该算法将URL归类为可疑或值得信赖。为了评估扩展的准确性和精度，对实际Web应用程序进行了多个实验。实验结果表明，在400个分类的Pheded和400个合法URL上进行的试验的精确度很高，为98.5％，为98.5％。此外，为了测量我们的工具的潜伏期，我们进行了40多个浮网罗的实验。PhishCatcher的平均记录响应时间仅为62.5毫秒。I.介绍于2022年1月1日，法国国家数字科学与技术研究所（INRIA）的成员/用户收到了法语中的一封电子邮件，要求用户使用直接链接https：//www.educationonline确认其网络邮件帐户。nl/cliquez.ici.cas.inria.fr.cas.login/login.htm l。单击此链接时，它需要一个假，但出现了真正的中央身份验证登录页面。此
重新利用全身麻醉的脑电图监测来建立大脑老化的生物标志物：一项探索性研究
重新利用全身麻醉的脑电图监测来建立大脑老化的生物标志物：一项探索性研究 David Sabbagh* a,b 、Jérôme Cartailler a,c 、Cyril Touchard c 、Jona Joachim c 、Alexandre Mebazaa a,c 、Fabrice Vallée a,b,c 、Étienne Gayat a,c 、Alexandre Gramfort b 、Denis A. Engemann* b,d,ea 巴黎大学，INSERM，U942 MASCOT，F-75006，法国巴黎 b 巴黎萨克雷大学，因里亚，CEA，帕莱索，法国 c 麻醉和重症监护医学系，AP-HP，Hôpital Lariboisière，F-75010，法国巴黎 d 马克斯·普朗克人类认知和脑科学研究所，系神经病学， D-04103，德国莱比锡和罗氏制药研究与早期开发、神经科学和罕见疾病、罗氏巴塞尔创新中心、F.霍夫曼 - 罗氏有限公司，瑞士巴塞尔 通讯：* david.sabbagh@inria.fr，denis.engemann@roche.com 背景：EEG 是监测麻醉深度的常用工具，但很少在生物医学研究中重新使用。本研究旨在探索在麻醉期间重新利用 EEG 来了解在失去意识的情况下大脑衰老的生物标志物。 方法：我们以大脑年龄估计为例。使用机器学习，我们重新分析了 323 名接受丙泊酚和七氟醚治疗的患者的 4 电极 EEG。我们应用最近发表的参考方法，将稳定麻醉的空间光谱特征纳入基于 EEG 的年龄预测中。当 95% 的总功率低于 8Hz 至 13Hz 之间的频率时，认为麻醉稳定。结果：我们考虑使用丙泊酚麻醉的中度风险患者（ASA <= 2）来探索预测性 EEG 特征。平均 alpha 波段功率（8-13Hz）可以提供年龄信息。然而，通过分析所有电极的整个功率谱（MAE = 8.2y，R2 = 0.65），可以实现最先进的预测性能。临床探索表明，大脑年龄与术中爆发抑制系统相关——通常与与年龄相关的术后认知问题有关。令人惊讶的是，高危患者（ASA = 3）的大脑年龄与爆发抑制呈负相关，这表明存在未知的混杂效应。二次分析显示，大脑年龄 EEG 特征是丙泊酚麻醉所特有的，这反映在七氟醚下的预测性能有限和跨药物泛化能力差。结论：全身麻醉中的脑电图可能实现最先进的脑年龄预测。然而，麻醉药物之间的差异会影响麻醉中脑电图再利用的有效性。为了释放脑电图监测在缺乏意识的情况下用于临床和健康研究的潜在潜力，收集具有精确记录的药物剂量的更大数据集将是关键的促成因素。关键词：全身麻醉、脑电图 (EEG)、脑老化、机器学习、爆发抑制、丙泊酚、七氟醚
身体姿势的表达内容分析 -Theses.fr
首先，我要热烈感谢我的论文导师 Titus Zaharia 的支持，以及近四年来对我的研究工作表现出的兴趣，他的建议和鼓励让我在这条充满陷阱的道路上通过。我想表达他对我的各种选择和立场的尊重，特别是在清理土地的漫长而艰难的头几个月里。更具体地说，我感谢他对我致力于解决人类科学和技术之间的不常见问题的充分信任。我还要向我的论文评审团成员表示感谢，感谢他们对我的研究的兴趣。首先，我衷心感谢皮埃尔和玛丽居里大学的 HDR 讲师凯瑟琳·阿查德女士，感谢她对我的工作表现出的兴趣，并让我有幸担任评审团主席。我谨向来自埃夫里瓦尔德埃松大学的 Malik Mallem 教授和来自 ENSTA-ParisTech 的 Antoine Manzanera 教授表示衷心的感谢，他们接受了繁重的任务，并且特别兴奋地报告了我的论文工作。我还要感谢 INRIA 的 HDR 研究员 Anne Verroust-Blondet 女士对这份手稿的细心和启发性的审视。最后，我对来自 CEA-LIST 的 Bertrand Delezoide 先生表示最诚挚的感谢，他同意为这项研究工作提供他的愿景。我还想借此机会向 Institut Mines-Télécom/Télécom SudParis 的 ARTEMIS 部门的所有工作人员表示慰问，我已经在该部门完成了部分初步工程培训，并且我知道提前为博士论文构建一个理想的研究环境。感谢老师们营造的这样的工作氛围。也感谢 Evelyne Taroni 女士在管理行政方面的耐心、精力和无可挑剔的效率，让我们能够在实验室里安心工作、旅行和生活。我还要感谢 Raluca Diana Petre、Andrei Bursuc 和 Adriana Garboan，他们通过他们的各种建议让我从论文的一开始就开始了。另外，我特别感谢雨果·布茹特 (Hugo Boujut)，在我们两年半的友好合作中，他提供的多次技术援助和建议非常宝贵且具有决定性作用。此外，我还要感谢直接或间接参与我的管弦乐指挥手势库开发的音乐家、指挥家和音乐学家，没有他们，我的整个实验就不可能完成。看到了曙光。感谢指挥家布鲁诺·彭德费尔 (Bruno Poindefert)、加布里埃尔·布尔昆 (Gabriel Bourgoin)、威廉·勒萨奇 (William Lesage)、克里斯托夫·迪利斯 (Christophe Dilys)、迪迪埃·霍里 (Didier Horry)、吕克·博纳利 (Luc Bonnaillie) 以及泽维尔·加涅潘 (Xavier Gagnepain)、让-玛丽·阿德里安 (Jean-Marie Adrien) 以及来自国立高等音乐与舞蹈学院的所有学生巴黎市参与了该项目。还要感谢巴黎南电信高科技成像专业 2014-2015 季的学生 Guillaume Devineau 和 Alexandre Brun，他们帮助我构建了序列语料库