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Explore les arbres de décision dans l'apprentissage automatique, leur flexibilité, les critères d'impureté et introduit des méthodes de renforcement comme Adaboost.
Couvre la résolution de l'énergie, le comportement du détecteur, le temps mort, la création de paires électron-ion et les régions de détection dans les détecteurs de gaz.
Explore les mathématiques de l'apprentissage profond, les réseaux neuronaux et leurs applications dans les tâches de vision par ordinateur, en abordant les défis et le besoin de robustesse.
Explore les bases et les applications de la diffraction de rétrodiffusion électronique (EBSD) dans le SEM, en couvrant des techniques telles que l'acquisition et l'analyse de motifs.
Explore la conception et le développement d'un imageur 3D rapide sur une puce, en se concentrant sur les tableaux de détection à photon unique et les mesures de temps de vol.
