Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Introduit la régression géographiquement pondérée, une approche spatialement explicite pour mesurer les relations entre les variables avec des résultats spécifiques à l'emplacement.
Explore les processus cognitifs dans l'analyse des données, en mettant l'accent sur la pensée visuelle et la simplification pour extraire des informations à partir de données.
Introduit une analyse exploratoire des données en santé environnementale, couvrant sa définition, ses techniques et ses applications dans l'analyse des données géoréférencées sur la santé.
Explore les modèles de régression spatiale, abordant les défis d'autocorrélation spatiale et le concept de modèles de décalage spatial pour corriger les biais et améliorer la précision de l'inférence.
Explore la sublimation de la neige à la dérive, la modélisation, la dynamique de la suspension et les résultats sur le terrain, en mettant l'accent sur son impact sur le bilan massique et la distribution spatiale.
Explore les identités, l'attachement et les perceptions du quartier, en soulignant l'importance de comprendre comment les individus se rapportent à leurs espaces de vie.
