Informatique neuromorphe avec systèmes de spin artificiels
Graph Chatbot
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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.
Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.
Fournit un aperçu des projets d'ingénierie, des conseils de dépannage et des démonstrations pratiques sur le traitement du signal et l'intégration Arduino.
Explore l'histoire numérique urbaine, en mettant l'accent sur l'évolution de Lausanne et l'impact des systèmes d'eau, de la topographie et des infrastructures de mobilité.
Se penche sur l'ordre magnétique dans les matériaux, couvrant les interactions de spin négligées, la température de Curie, la température de Neel et le hamiltonien de Heisenberg.
Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
