Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Explore les affinités des électrons, l'électronégativité et les tendances de liaison chimique dans le tableau périodique, en mettant l'accent sur les liaisons ioniques, covalentes et métalliques.
Explore les modèles de signaux paramétriques, y compris les processus AR et les chaînes de Markov, couvrant la synthèse, l'analyse et les structures de corrélation.
Couvre des exercices sur la méthode Lyapunov dans les systèmes de contrôle non linéaires, en se concentrant sur l'analyse de la stabilité et les fonctions Lyapunov.
Explore la psychoacoustique, le traitement des signaux et l'interprétation par le cerveau des fréquences sonores, couvrant des sujets comme le phénomène fondamental manquant et le fonctionnement intérieur de la cochlée.
Couvre la formation de régression linéaire pour trouver la meilleure ligne pour des points de données donnés, essentielle pour prédire les prix des maisons.
