• Ingénieur de Recherche - INSA Rouen Normandie depuis novembre 2018. En thèse à partir de l'automne 2019 (avec C. Le Guyader).
    • Thèmes de recherche/Research topics: Machine learning, deep learning, math. modelling, simulation, data science:  approximation of large datasets - Image processing - Medical applications
    • Date: 2018-2019
    • Subject : segmentation/weakly supervised learning - applications to medical images (Centre H. Becquerel, Rouen 76).
    • Encadrement/Advisors: Christian Gout, Caroline Petitjean
    • Project : M2SiNum - (WP : Image Processing)


ISBI 2019

Challenge SegTHOR


Publications

  • N. Warncke, I. Ciotir, A. Tonnoir, C. Gout and Z. Lambert, Analytical approach to Galerkin BEMs on polyhedral surfaces, SMAI J. of Computational Mathematics, accepted for publication, 2019.
  • H. Calandra, Z. Lambert, C. Gout, A. Atle, M. Bonnasse-Gahot, J. Diaz, S. Ettouati,  Recent advances in numerical methods for solving the wave equation in the context of seismic depth imaging, SMAI J. of Computational Mathematics, submitted, 2019.

Rapport/Support/Livres

  • C. Gout, Z. Lambert and D. Apprato, Data approximation : mathematical modelling and numerical simulations, 166 pages, INSA Rouen Normandie, ISBN 9978-2-7598-2367-3, EDP Sciences, 2019.

Conférences

  • ISBI 2019, co-organisation du challenge SegTHOR avec B. Dubray (LITIS, Centre H. Becquerel), C. Petitjean et S. Ruan (LITIS), Venise, april 8-11, 2019.

Vulgarisation - Diffusion de la recherche

Formation

  • Ingénieur Génie Mathématique - INSA Rouen Normandie 2018

Expérience professionnelle

  • Nov. 2018 - Oct. 2019 : Ingénieur de Recherche au LMI (projet M2SiNum)
  • Mars-Août 2018 : Data Scientist - AID - Add Intelligence to Data, Paris (14°), France.

Enseignement

  • 2018/19 :  TD de Probabilités au département Génie Mathématique INSA Rouen (GM3, niveau L3)
  • 2018/19 : TD STPI, INSA Rouen.

 Projet de Fin d'Etudes

  • Date: september 2017 to march 2018 (6 months)/PFE GM5
  • Subject : Approximation pour le traitement de données parcimonieuses - Approximation en science des données.
  • Encadrement/Advisor: Célia Barthelemy and Christian Gout
  • Project : M2NUM - Energy WorkPackage3 (Modélisation Mathématique: applications et simulations NUMériques pour les énergies renouvelables, l’éco-mobilité, l’imagerie et la physique)
    "M2NUM is co-financed by the European Union with the European regional development fund (ERDF, HN0002137) and by the Normandie Regional Council."



C. Gout, Z. Lambert and D. Apprato,
Data approximation : mathematical modelling and numerical simulations,
166 pages, INSA Rouen Normandie, ISBN 9978-2-7598-2367-3, EDP Sciences, 2019.