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Explore l'informatique neuromorphe avec les systèmes de spin artificiel, en discutant de la nécessité de nouveaux paradigmes informatiques et du potentiel des systèmes de spin artificiels pour les applications de calcul neuromorphe.
Présente les réseaux neuronaux convolutifs, en expliquant leur architecture, leur processus de formation et leurs applications dans les tâches de segmentation sémantique.
Explore l'apprentissage des modèles graphiques avec les estimateurs M, la régression des processus Gaussiens, la modélisation Google PageRank, l'estimation de la densité et les modèles linéaires généralisés.
Couvre la navigation globale, les algorithmes de planification des chemins, la décomposition des cellules, les méthodes de champs potentiels et l'optimisation des chemins basée sur la stigmergie.
Explore le fond historique et les propriétés de polyèdre régulier en géométrie euclidienne, y compris la construction de nombres uniformes parfaits et la proportionnalité des arcs et des angles.
Explore l'évolution des techniques de représentation de l'Antiquité à la Renaissance, en analysant différentes perspectives sur la projection et la perspective.
