Fonctions de réponse dynamique dans les neurosciences
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Graph Chatbot
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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 la définition des contaminants biologiques et la transmission d'agents pathogènes, y compris les maladies infectieuses émergentes et la résistance aux antibiotiques.
Explore la recherche de bugs, la vérification et l'utilisation d'approches aidées à l'apprentissage dans le raisonnement de programme, montrant des exemples comme le bug Heartbleed et le raisonnement bayésien différentiel.
Couvre les techniques de traitement de l'image, y compris l'ajout de bruit, le filtrage et l'amélioration de l'image à l'aide de divers filtres et outils.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Explore la formation en éducation numérique, en mettant l'accent sur l'intégration de l'OER et le modèle de classe inversé, en discutant des licences CC, en réduisant les stratégies et en mélangeant l'apprentissage.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
