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Pour favoriser la reconversion économique et démocratiser l'accès à l'enseignement supérieur, Valenciennes a joué, bien avant les autres universités françaises, la carte des formations professionnelles appuyées sur des recherches fondamentales et appliquées.

Le CeDoc² Larsh : un espace d’échange et de valorisation pour les doctorants

Fondé en 2025 par des doctorants du Laboratoire LARSH (Université Polytechnique Hauts-de-France), le CeDoc² Larsh est une association qui a pour vocation de créer du lien entre les doctorants et de valoriser leurs travaux en sciences humaines.

Le séminaire du département de mathématiques du CÉRAMATHS accueillera Antoine Tonnoir (INSA Rouen), jeudi 19 février 2026

J'ai le grand plaisir de vous inviter à la soutenance de ma thèse de doctorat en automatique, intitulée : « Collaboration homme-robot : formalisation, conception et évaluation d'un système d'assistance intelligent pour favoriser la coopération ».

J'ai le grand plaisir de vous inviter à la soutenance de ma thèse de doctorat en automatique, intitulée : « Collaboration homme-robot : formalisation, conception et évaluation d'un système d'assistance intelligent pour favoriser la coopération ».

Mardi dernier se déroulait le Mardi des Chercheurs 2025 organisé par l'Ecole Doctorale Polytechnique Hauts-de-France à l’IMTD – Institut des Mobilités et des Transports Durables (Valenciennes), en partenariat avec l’Université de Mons et les membres de l’alliance EUNICE.

Le Service Culturel de l'UPHF et le SMAC (Service Mobile d'Animations Culturelles) vous convient à l'exposition "Hybride #5" qui présente le travail de collégiens et lycéens de toute la France qui ont répondu à la thématique de l’hybride. Ces travaux sont mis en miroir avec ceux d’étudiants à l’UPHF et avec une « darwinette », œuvre de l’artiste invitée, Elodie Wysocki.

L'UPHF a souhaité valoriser son engagement sur la thématique des violences sexistes et sexuelles à l'occasion du 25 novembre, journée internationale de lutte contre les violences faites aux femmes.

L'apprentissage profond a été largement adopté dans divers domaines en raison de sa capacité à extraire des caractéristiques complexes à partir de grandes quantités de données.