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Explore l'évaluation de la fiabilité dans l'automatisation industrielle, en mettant l'accent sur la fiabilité, les taux de défaillance, les tests de résistance, les défaillances matérielles et les modèles Markov.
Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.
Explore la méthode d'analyse des modes de défaillance, en soulignant l'importance d'identifier les défaillances potentielles et son utilisation généralisée dans diverses industries.
Plonge dans la mécanique quantique, en se concentrant sur la probabilité dans les puits potentiels et en comparant les prédictions classiques et quantiques.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistique, y compris la loi de probabilité totale, le théorème de Bayes, et l'indépendance des événements.
Couvre la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.
