Céleste Damiani
Queen Mary University of London
https://celestedamiani.weebly.com/
Date(s) : 04/06/2021 iCal
11 h 00 min - 12 h 00 min
Le travail que je vais présenter est inspiré par la révolution du groupe de tresses initiée par Jones au début des années 80. On part de l’étude du motion group de cercles non noués dans un espace de dimension 3, le groupe de tresses de cercles LBn. Le groupe LBn contient une copie du groupe de tresses Bn : une approche naturelle pour chercher des représentations linéaires de LBn est d’étendre des représentations connues du groupe de tresses Bn. Une autre stratégie possible est de chercher des quotients de dimension finie de leur groupe algèbre, en imitant le paradigme groupe de tresses / algèbres de Iwahori-Hecke / algèbres de Temperley-Lieb. Dans ce travail, on combine les deux.
Dans la dernière partie de ce séminaire, je vais rapidement parler d’un projet sur lequel je travaille couramment, sur le dépistage précoce du cancer du sein. Notre programme est de développer des algorithmes d’intelligence artificielle pour répondre à la question : comment peut-on dire quand une femme court un risque élevé d’avoir un résultat faux négatif lors d’une mammographie de dépistage ? Quand offrir des examens alternatifs, et lesquels ? Ce projet est financé par Cancer Research UK.
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