Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.
Couvre l'étalonnage des modèles à l'aide de mesures, de capteurs virtuels, de la réconciliation des données et de l'identification des paramètres dans les modèles de processus.
Explore les algorithmes de consensus qui varient dans le temps dans les systèmes de contrôle en réseau et le rôle de la matrice laplacienne dans l'obtention d'un consensus moyen.
