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\definecolor{lightred}{RGB}{255, 200, 200}
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\title{Réunion Hebdomadaire}
\subtitle{YOLO from Scratch, HMM pour LPI, EUSIPCO}
\author{Reihan Mazouz}
\date{\today}

\begin{document}

\frame{\titlepage}

\begin{frame}{YOLO from Scratch}
  \centering
  \includegraphics[width=0.9\linewidth]{assets/postprocessed_epoch23.png} \\[1ex]
   \includegraphics[width=0.9\linewidth]{assets/postprocessed_epoch21.png} \\[1ex]
\end{frame}

\begin{frame}{Articles HMM pour signaux LPI}
  \textbf{Les deux articles analysés traitent uniquement des signaux FMCW.}
  \vspace{1em}

  \textbf{Article 1 : HMM-based Detection of LPI Radar in TF images}
  \begin{itemize}
    \item Méthodologie :
    \begin{itemize}
      \item Apprentissage des paramètres de transition avec l'algorithme de Baum-Welch
      \item Détection via l'algorithme de Viterbi
    \end{itemize}
    \item Peu d'information sur la matrice d'observation $B$
    \item Pas d'analyse des performances
  \end{itemize}
\end{frame}

\begin{frame}{Articles HMM pour signaux LPI}
  \textbf{Article 2 :  HMMs for FM/CW}
  \begin{itemize}
    \item Algorithme \textit{multi-track} :
    \begin{itemize}
      \item Identifier la piste à plus forte amplitude
      \item Une fois détectée, supprimer sa contribution
      \item Répéter les étapes 1 et 2
    \end{itemize}
    \item Définition du HMM :
    \begin{itemize}
      \item $a_{ij} = \frac{1}{k}$ si $|i-j| < k$
      \item $a_{i0} = \frac{1}{k}$
      \item $a_{0j} = \frac{1}{N_f + 1}$
      \item $b_i(t) = \frac{X(i,t)}{v_1}$
      \item $b_0(t) = y^2 \alpha + \sigma^2 \frac{v_2}{v_1}$ avec $y = \sqrt{\max_{i,t}(b_i(t)) - \sigma^2 \frac{v_2}{v_1}}$
    \end{itemize}
  \end{itemize}
\end{frame}


\begin{frame}{Mise à jour document EUSIPCO}
  \begin{itemize}
    \item Document Overleaf mis à jour
  \end{itemize}
\end{frame}

\begin{frame}{Plan proposé pour l'article HMM}
  \textbf{1. Abstract}
  \textbf{2. Introduction}
  \textbf{3. Définition et problème}
  \begin{itemize}
    \item Interférences ? Formes d’ondes LPI à considérer ?
  \end{itemize}
  \textbf{4. Formulation des HMMs}
  \begin{itemize}
    \item Intégration : facteur d’exclusion / filtre de chemins détectés
    \item Optimisation : max pooling ou mise à 0 de certaines probabilités d'états ?
  \end{itemize}
  \textbf{5. Résultats:}
  \begin{itemize}
    \item Sur données simulées et sur données réelles
    \item Probabilité de détection et estimation de fréquence instantanée
  \end{itemize}
\end{frame}

\begin{frame}{Conférences à venir (2025–2026)}
\scriptsize
\begin{adjustbox}{max width=\linewidth}
\begin{tabular}{@{}lllllll@{}}
\toprule
\textbf{Acronyme} & \textbf{Nom complet} & \textbf{Thématique} & \textbf{Dates} & \textbf{Soumission} & \textbf{Lieu} & \textbf{Réputation} \\
\midrule
IET Radar & IET Radar Conf. & Radar civil/militaire & 21–23 nov. 2025 & 1er juil. 2025 & Jiaxing, Chine & Reconnue ; modérée \\
\rowcolor{lightgreen}
CAMSAP & Comp. Adv. in Multi-Sensor Proc. & Multi-capteurs adaptatif & 14–17 déc. 2025 & 1er juil. 2025 & République dominicaine & Spécialisée ; modérée \\
\rowcolor{lightgreen}
AERO & IEEE Aerospace Conference & Aérospatial, systèmes embarqués & 1–8 mars 2026 & 1er juil. 2025 (rés.) / 3 oct. 2025 (papier) & Big Sky, Montana, USA & Réputée ; modérée à compétitive \\
WACV & Winter Conf. on Computer Vision & Vision embarquée & 6–10 mars 2026 & 18 juil. 2025 & Arizona, USA & Reconnue ; modérée \\
\rowcolor{lightgreen}
AAAI & Conf. on Artificial Intelligence & IA générale & 20–27 janv. 2026 & 1er août 2025 & Singapour & Très réputée ; compétitive \\
\rowcolor{lightgreen}
ICASSP & IEEE Int. Conf. on Signal Proc. & Signal, audio, DL & 3–8 mai 2026 & 17 sept. 2025 & Barcelone, Espagne & Très réputée ; compétitive \\
SPIE DCS & Defense + Commercial Sensing & Vision, détection appliquée & Avril 2026 (estimé) & À confirmer & Floride, USA & Reconnue ; modérée \\
IEEE Radar & IEEE Radar Conf. & Radar, systèmes, traitement & 11–15 mai 2026 & 24 nov. 2025 & Arizona, USA & Réputée ; modérée \\
ICLR & Conf. on Learning Representations & Apprentissage, DL & Avril–mai 2026 & Oct. 2025 (estimé) & À confirmer & Très réputée ; compétitive \\
\rowcolor{lightred}
CVPR & Conf. on Computer Vision & Vision, détection, neurones & Juin 2026 (estimé) & Nov. 2025 (estimé) & Colorado, USA & Top IA ; très compétitive \\
\rowcolor{lightred}
ICML & Conf. on Machine Learning & Théorie et pratique ML & Juillet 2026 (estimé) & Jan. 2026 (estimé) & À confirmer & Très réputée ; très compétitive \\
\rowcolor{lightred}
ICCV & Int. Conf. on Computer Vision & Vision par ordinateur & Oct. 2026 (estimé) & Mars 2026 (estimé) & À confirmer & Très réputée ; très compétitive \\
\rowcolor{lightred}
MLSP & ML for Signal Processing & IA pour spectres & Sept.–oct. 2026 & Été 2026 (estimé) & À confirmer & Bonne réputation ; modérée \\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{adjustbox}
\end{frame}

\end{document}
