# Jizhen CAI ![[jizhen_cai.jpg|200]] - Membre de **l'APEX** - Équipe **Sciences Numériques** UniLaSalle Beauvais – **Département HuMaN** - Enseignant-Chercheur en Géo Data Science - [email protected] ## 🎓 Éducation - **Doctorat en informatique**, Université de Bourgogne, France _Thèse_ : Methods for Classification and Pigment Identification on Multidimensional Image Data _Expertise_ : Traitement d’images, traitement du signal, machine learning, deep learning ## 💼 Expérience Professionnelle - **Data Scientist**, SIPAD, Paris -- Développement d’algorithmes IA pour l’analyse de données de santé des personnes âgées -- Automatisation des séries temporelles et modèles prédictifs pour la perte d’autonomie - **Ingénieur de Recherche**, Centre de recherche et de restauration des musées de France (C2RMF), Paris -- Modèles de classification et segmentation d’images hyperspectrales -- Automatisation des pipelines de traitement de données -- Participation à des projets européens (Horizon 2020) et publications scientifiques ## 📚 Publications 1. Cai, J., Boust, C., & Mansouri, A. (2024). ATSFCNN: a novel attention-based triple-stream fused CNN model for hyperspectral image classification. _Machine Learning: Science and Technology_, _5_(1), 015024. 2. Cai, J., Boust, C., & Mansouri, A. (2023, October). An expert-Inspired Multimodal Methodology for Pigment Identification in Art Paintings. In _2023 13th Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing (WHISPERS)_ (pp. 1-5). IEEE. 3. Cai, J., Chatoux, H., Boust, C., & Mansouri, A. (2021). Extending the unmixing methods to multispectral images. _arXiv preprint arXiv:2111.11893_. ## 🗓️ Dernière mise à jour `31 juillet 2025`