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Explore l'inférence bayésienne pour la précision dans le modèle gaussien avec la moyenne connue, en utilisant un précédent Gamma et en discutant des précédents subjectifs vs objectifs.
Explore la qualité des données dans l'analyse du cycle de vie, couvrant le format de l'inventaire, le contrôle, les procédures de mesure, les facteurs d'incertitude et le système d'évaluation de la qualité des données.
Explore les principes de détection des rayonnements, les détecteurs de semi-conducteurs, les méthodes de collecte de la lumière et le traitement des signaux.
Explore la simulation stochastique, les événements rares et la méthode Crude Monte Carlo, en soulignant l'importance des seuils et des expressions de forme fermée.
Introduit des méthodes de pointe dans l'optimisation et la simulation, couvrant des sujets tels que l'analyse statistique, la réduction de la variance et les projets de simulation.
Couvre les bases de la robotique mobile en se concentrant sur la localisation, la discussion des capteurs, la gestion des incertitudes, le GPS et les modèles de mouvement.
Explore l'analyse dynamique du flux des matériaux, y compris l'état d'équilibre, les cohortes, les besoins énergétiques pour l'extraction du lithium et les modèles de croissance.
