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Explore l'application de l'apprentissage automatique dans la dynamique moléculaire et les matériaux, en mettant l'accent sur la création de caractéristiques significatives et l'importance de la généralisabilité.
Explore la génération de processus stochastiques, y compris les processus gaussiens, les processus de Markov, les processus de Poisson et l'intégration circulatoire.
Introduit des notions fondamentales dans le filtrage numérique, couvrant les approches de filtrage 2D, les filtres linéaires, la stabilité, les filtres FIR et IIR, le filtrage de domaine de fréquence et les filtres gaussiens.
Explore les techniques de filtrage d'images, y compris les filtres linéaires et non linéaires, pour l'élimination des artefacts et l'amélioration des fonctionnalités.
Explore la génération de vecteurs aléatoires gaussiens avec des composantes spécifiques basées sur des valeurs observées et explique le concept de fonctions de covariance définies positives dans les processus gaussiens.
