Explore le bruit dans l'électronique, couvrant la puissance moyenne, le rapport signal/bruit, les signaux déterministes et aléatoires et l'amplification du bruit.
Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
Explore le modèle basé sur la charge EKV pour la conception de circuits basse tension et basse puissance, en mettant l'accent sur les caractéristiques des transistors et les modèles de bruit.
Explore l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux à l'aide d'outils comme NEURON, NEST et BRIAN.
Couvre l'analyse du bruit physique dans les photodétecteurs à grande vitesse, en se concentrant sur les rapports signal/bruit et diverses sources de bruit affectant les performances.
Explore le bruit en microélectronique, couvrant les caractéristiques statistiques, l'impact du spectre du bruit sur les circuits et les techniques de réduction du bruit.
Discute de diverses sources de bruit dans les détecteurs optiques, y compris le bruit de tir, le bruit thermique et leurs implications sur les performances de détection.
Couvre des stratégies pour lutter contre les sources de bruit dans les mesures électroniques et explore des techniques pour atténuer le bruit et améliorer la précision des mesures.
Explore la métrologie électrique, mettant l'accent sur l'analyse du bruit et du signal, couvrant des sujets tels que les charges, les courants, les tensions et diverses sources de bruit.
