Informatique neuromorphe avec systèmes de spin artificiels
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
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 les propriétés et les comportements des matériaux magnétiques tels que les matériaux ferromagnétiques, paramagnétiques et diamagnétiques, en discutant de la susceptibilité magnétique et de la perméabilité.
Couvre la microscopie électronique par transmission de Lorentz et son rôle dans l'analyse des structures et des propriétés du domaine magnétique à travers divers modes d'imagerie et méthodes quantitatives.
Explore les applications et les avantages des aimants durs dans les technologies modernes, en mettant l'accent sur leurs avantages de conception compacte.
Explore la réfraction négative dans les métamatériaux, y compris la vérification expérimentale et l'ingénierie de la perméabilité magnétique et de la permittivité négative.
Explore le tableau périodique magnétique, les ferromagnètes, les antiferromagnètes, les champs magnétiques et les équations de Maxwell en matière polarizable.
Couvre l'hystérie magnétique, les champs coercitifs et les matériaux magnétiques mous, y compris l'histoire des champs coercitifs et l'interprétation des courbes d'hystérie.
Couvre les stratégies pour optimiser les aimants pour les applications de matériaux magnétiques doux, y compris les pertes dans les applications AC et les progrès historiques.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
