📇 Rhumatologue · MULHOUSE · (68) · Libéral
Chargement de la fiche…
Chargement de la fiche…
MonRhumato.fr utilise des cookies pour mesurer l'audience (statistiques) et améliorer le site. Aucune donnée de santé identifiable n'est jamais collectée. Politique de confidentialité.
Votre choix est conservé 13 mois (durée max CNIL). Vous pouvez le modifier à tout moment via Préférences cookies.
1 raison identifiée
Délais de RDV courts dans la région
110.1 rhumatos / 100 000 hab. — département bien doté
✨ Génération du profil synthétique IA en cours…
CABINET DU DR VINCENT GUILLEMET
96 AVENUE D ALTKIRCH, 68100 MULHOUSE
Secteur de conventionnement non disponible (médecin hospitalier ou non présent dans l'Annuaire santé CNAM des libéraux conventionnés).
Données ANS publiques (Licence Ouverte 2.0) · Enrichissements MonRhumato 100 % opt-in · Toute personne référencée peut demander la suppression ou la rectification.
Lien Doctolib = recherche Google site:doctolib.fr (le 1er résultat est presque toujours le profil correct s'il existe).
Aucune publication PubMed identifiée pour ce praticien (recherche par nom — possibles homonymes filtrés).
Adaptive Vector-Valued Splines for the Resolution of Inverse Problems
We introduce a general framework for the reconstruction of vector-valued functions from finite and possibly noisy data, acquired through a known measurement operator. The reconstruction is done by the minimization of a l
Sampling in BV-Type Spaces
The sampling of functions of bounded variation (BV) is a long-standing problem in op- timization. The ability to sample such functions has relevance in the field of variational inverse problems, where the standard theory
Variational Tensor-Product Splines
Multidimensional continuous-domain inverse problems are often solved by the minimization of a loss functional, formed as the sum of a data fidelity and a regularization. In this work, we present a new construction where
Mixed-Derivative Total Variation
The formulation of norms on continuous-domain Banach spaces with exact pixel-based discretization is advantageous for solving inverse problems (IPs). In this paper, we investigate a new regularization that is a convex co
Source : DataCite — DOIs pour datasets, logiciels, protocoles, registres patient. Hors articles (déjà couverts).