Ce workshop porte sur l'étude des phases géométriques et les outils de traitement du signal dédiés. Organisé par Gipsa-lab dans le cadre du PEPS-CNRS/INSIS Processus aléatoires non-holonomes. Programme et inscription
This school focus more specifically to issues of modeling and control of distributed parameter systems.
Cette conférence réunie le 5th Symposium on System Structure and Control, le 11th Workshop on Time-Delay Systems et le 6th Workshop on Fractional Differentiation and Its Applications.
La 7e Conférence internationale francophone d'Automatique se tiendra à Grenoble du 4 au 6 juillet 2012. Organisée par le département Automatique de Gipsa-lab, sous l'égide du CNRS et du GDR MACS, cette conférence couvre tous les aspects fondamentaux de la discipline jusqu'aux secteurs d'application les plus variés.
Le laboratoire GIPSA-Lab organise les journées Automatique et Automobile (JAA) du groupe de travail «Automatique et Automobile» du GDR MACS, les 17 et 18 Novembre 2011.
Séminaire de l'équipe-projet NECS du centre de recherche INRIA Rhône-Alpes
Le séminaire "Vistas in Control" se déroule le 22 mai à Montbonnot. Inscription nécessaire mais gratuite. Interventions de Karl Åström, Albert Benveniste et Carlos Canudas-de-Wit
Organisé par l’association Christian Benoît et le département Parole Cognition du laboratoire Gipsa-Lab, ce workshop sera l’occasion de rendre hommage à notre collègue disparu depuis 10 ans : 11 conférences invitées, avec appel à communications aux chercheurs du domaine et possibilité large pour les étudiants d’assister et de présenter leurs travaux.
Contacter l’association
S’informer sur le worshop
The aim of this school is thus to propose a panorama of methods and results of Oscillation Theory: self sustained and forced oscillations, synchronisation, chemical and biological oscillators, periodicity and almost periodicity, numerics and applications. Application and exercise sessions are incorporated.
The school is intended for Ph.D. students, research scientists and educators in basic sciences and engineering (Physics, Chemistry, Theoretical Biology, Mechanical, Electrical and Control Engineering).
Machine learning is devoted to design of algorithms able to learn from empirical data. This approach is especially important in advanced signal and image processing, in which sets of sensors, usually large and heterogeneous, provide a huge amount of data, usually noisy.