Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.
Couvre l'estimation des paramètres en métrologie quantique, Quantum Fisher Information, l'interférométrie de Ramsey, l'intrication et l'impact du bruit sur les états NooN.
Explore la transition chimie-propriétés dans les matériaux, en mettant l'accent sur la sélection des matériaux, les risques de durabilité et le comportement mécanique.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.
