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 la mémoire, l'apprentissage, la charge cognitive et les stratégies de résolution de problèmes pour améliorer l'apprentissage et la performance cognitive.
Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.
Explique le processus de recherche d'une solution réalisable de base initiale pour les problèmes d'optimisation linéaire à l'aide de l'algorithme Simplex.
Déplacez-vous dans l'impact des émotions sur l'apprentissage, les croyances d'auto-efficacité et la prise de décisions, explorant la catégorisation et les composantes des émotions.
Explore les écueils communs dans la modélisation d'éléments finis, la modélisation couvrante, la génération de mailles, le conditionnement matriciel et l'interprétation des résultats.
S'oriente vers la connaissance sociale, l'efficacité de l'apprentissage collaboratif, le consensus de groupe et le rôle de la technologie dans l'amélioration des interactions.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, les défis en matière de déploiement, les attaques contradictoires et les préoccupations en matière de protection de la vie privée.
