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Explore les intégrales de courbes des champs vectoriels, les calculs d'énergie, les fonctions potentielles et les vecteurs tangentiels, en mettant l'accent sur les intégrales de lignes et les domaines.
Couvre les bases de Pytorch avec les ensembles de données MNIST et Digits, en mettant l'accent sur la formation des réseaux neuronaux pour la reconnaissance manuscrite des chiffres.
Explore limpact de la complexité du modèle sur la qualité de la prédiction à travers le compromis biais-variance, en mettant laccent sur la nécessité déquilibrer le biais et la variance pour une performance optimale.
Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
Explore les fondamentaux et les applications de la stimulation cérébrale profonde, y compris son évolution, ses principes de base et ses perspectives d'avenir.
Explore l'analyse multicritères pour l'évaluation de la durabilité dans les systèmes urbains, en mettant l'accent sur la participation des intervenants et les applications pratiques.
Explore la combinaison de données au repos avec des données en mouvement, en mettant l'accent sur les complexités de l'architecture Lambda et l'évaluation de la qualité des flux et des lots.
Explore les méthodes de diagnostic des risques comme l'analyse « What-If », l'analyse des arbres de failles et l'analyse des arbres d'événements afin d'identifier et d'atténuer les risques potentiels.
