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Explore l'estimation de la variance, la création d'estimateurs personnels, la correction du biais et la compréhension de l'erreur carrée moyenne dans l'analyse statistique.
Déplacez-vous dans des modèles générateurs basés sur les scores, explorant les distributions naturelles d'apprentissage et l'impact de l'architecture de réseau neuronal sur la robustesse.
Explore les principes de la microscopie électronique à balayage, les contrastes de signaux, les facteurs de résolution et les interactions d'échantillons.
