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.
Couvre efficacement l'optimisation de joint accéléré GPU pour les requêtes complexes, en se concentrant sur l'amélioration des temps d'optimisation et de la qualité du plan heuristique.
Explore le profilage des protéines à l'aide de la spectrométrie de masse, des techniques d'enrichissement des cibles et de la protéomique quantitative.
Discute des modèles de traitement des requêtes et des opérations relationnelles, en se concentrant sur les sélections, les projections et les jointures dans les systèmes à forte intensité de données.
Explore les équivalences d'algèbre relationnelle pour optimiser les performances des requêtes grâce à une génération de tuple efficace et à des opérations de jointure.
Couvre les bases de données relationnelles, les transactions et la cohérence des données dans le contexte des typologies historiques des bases de données.
Explore les interactions pointe-échantillon dans AFM, couvrant l'hystérésis, les modes de contact et sans contact, les mécanismes de rétroaction et la résolution d'image.
Discute des opérateurs de requête avancés, en se concentrant sur les techniques de jointure et leurs méthodes de traitement dans les bases de données relationnelles.
Introduit une architecture axée sur l'entreprise et le service, mettant l'accent sur la compréhension de quoi et pourquoi construire, plutôt que sur la façon de le faire.
