Forbes, Florence (19..-.... ; auteure en mathématiques appliquées)

Forbes, Florence (19..-.... ; auteure en mathématiques appliquées)

Contrôle Paprika

Identifiant pérenne de la notice : 12469781X

URI de l'entité : http://www.idref.fr/12469781X/id

Notice de type Personne

Point d'accès autorisé

Forbes, Florence (19..-.... ; auteure en mathématiques appliquées)

Sur le web

Information

(par souci de protection des données à caractère personnel, le jour et le mois de naissance peuvent ne pas être affichés)

Langue d'expression : français

Pays : France

Date de naissance : 19XX

Date de début d'activité : 1996

Genre : Féminin

Notes

Note publique d'information :

Directeur de Recherche, INRIA Grenoble Rhone-Alpes (en 2017). Spécialisée en mathématiques appliquées.

Note publique d'information :

Directrice de thèse pour une thèse en Mathématiques et informatique soutenue à Grenoble Alpes en 2018

Identifiants externes

Identifiant HAL : florence-forbes

Identifiant ORCID : 0000-0003-3639-0226

Identifiant VIAF : http://viaf.org/viaf/218458141

Identifiant SCOPUS : 16042248500

Identifiant ISNI : 0000000359648138

Source

Modèles Markoviens et extensions pour la classification de données complexes / Florence Forbes sous la direction de Bernard Ycart, 2007

Modèles markoviens de ressources partagées / Florence Forbes ; sous la direction de Bernard Ycart, 1996. - Thèse de doctorat : Mathématiques appliquées : Grenoble 1 : 1996; 134

Méthodes statistiques de reconstruction tomographique spectrale pour des systèmes à détection spectrométrique de rayons X / Pierre-Antoine Rodesch sous la direction de Florence Forbes. Thèse de doctorat : Mathématiques et informatique : 2018

Méthodes statistiques pour l'imagerie vasculaire par résonance magnétique : application au cerveau épileptique / Fabien Boux ; sous la direction de Florence Forbes et Emmanuel Barbier. Thèse de doctorat : Mathématiques appliquées : Université Grenoble Alpes : 2020

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