Couvre les sources de bruit dans les caméras CCD, en se concentrant sur le bruit de réinitialisation, le bruit de lecture et les méthodes de suppression du bruit comme le double échantillonnage corrélé.
Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
Introduit les fondamentaux du bruit dans l'électronique, couvrant les origines, les types de signaux, les caractéristiques de puissance et les sources de bruit.
Explore le modèle basé sur la charge EKV pour la conception de circuits basse tension et basse puissance, en mettant l'accent sur les caractéristiques des transistors et les modèles de bruit.
Comparer les modèles de bruit diffuseur et de bruit d'échappement dans les neurosciences informatiques, discuter de la simulation, du calcul et de l'ajustement du modèle.