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Thèse sur une approche "deep learning" pour la détection automatique des clichés de diffraction pour les données 4D-STEM H/F.

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : vendredi 2 juillet 2021

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Informations générales

Référence : UMR7314-ARNDEM-005
Lieu de travail : AMIENS
Date de publication : vendredi 11 juin 2021
Nom du responsable scientifique : Arnaud Demortière
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 4 octobre 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

L'étudiant en thèse va développer des algorithmes de traitement d'image basés sur l'approche "deep learning" pour l'identification automatique des clichés de diffraction
issus de l'acquisition 4D-STEM. Il s'agira d'identifier à partir des clichés de diffraction, les paramètres de maille, les symétries et les différentes phases présentes.
Les réseaux CNN seront entrainés à partir de données simulées et expérimentales connues pour lesquelles la structures cristallines est connues.
La seconde partie du travail consistera à utiliser l'approche de "compressed sensing" pour limiter les effets de doses d'électron dans notre dispositif de TEM liquide. L'idée est d'améliorer cette approche de sampling inverse par l'intégration des réseaux GAN permettant de générer des données cohérente avec les images de référence.

Contexte de travail

L'étudiant en thèse effectuera ces travaux au LRCS de Amiens avec des missions courtes dans l'entreprise NanoMegas en Belgique.

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