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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Couvre les modèles ARMA pour la prévision des séries chronologiques, en discutant des implications, des propriétés des erreurs de prévision, des défis avec les prédictions et des modèles de covariance.
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.
Compare les détecteurs de gaz, de scintillateurs et de semi-conducteurs pour la détection des rayonnements, en soulignant l'importance de comprendre les incertitudes dans les mesures.
Explore la théorie du filtrage Kalman, en mettant l'accent sur les innovations, les prédictions et les applications pratiques dans l'estimation de la position et de la vitesse du véhicule.
Explore des modèles pour la prévision, la planification collaborative des ventes et des opérations, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'optimisation des stocks.
Explore l'amélioration des prédictions d'apprentissage automatique en raffinant les mesures d'erreur et en appliquant des contraintes pour améliorer la précision des prédictions de densité électronique.
Explore l'estimation, la prévision et la comparaison de modèles dans l'analyse de séries chronologiques à l'aide d'exemples de données réelles pour motiver l'étude.
