Modéliser les compétences en motricité humaine : améliorer la planification du mouvement
Graph Chatbot
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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.
Explore l'apprentissage et le contrôle adaptatif pour les robots, en mettant l'accent sur les défis, la planification de parcours avec des systèmes dynamiques, et les applications de planification en temps réel.
Explore l'utilisation de souris et d'apprentissage automatique pour comprendre les contributions corticales à l'adaptation motrice dans les systèmes intelligents.
Explore les moteurs synchrones dans les entraînements électriques, couvrant l'auto-commutation, la détection de la position du rotor, les options de capteur et les modes de commutation.
Déplacez-vous dans la coordination des mouvements de portée à portée dans des environnements de réalité virtuelle immersive, en comparant les paramètres physiques et virtuels.
Explore des modèles cognitifs et neuraux de motricité séquentielle, en se concentrant sur la tâche de production de séquence discrète et les substrats neuraux.
