Financement de la science et de la technologie pour la réduction des risques de catastrophe
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
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 l'impact de l'enseignement interactif dans les disciplines scientifiques et technologiques au niveau universitaire, en se concentrant sur les méta-analyses et le tutorat par les pairs.
Explique les concepts de valeur présents et futurs dans l'évaluation des investissements, en mettant l'accent sur leur calcul et leur importance dans la prise de décision financière.
Couvre les décisions d'investissement, en se concentrant sur les rentes, les coûts d'actualisation et l'évaluation de la rentabilité par la valeur actualisée nette et les taux de rendement internes.
Explore l'effet de levier dans le financement, montrant comment emprunter de l'argent peut grossir les rendements et l'importance d'envisager différents taux d'intérêt dans l'analyse de levier.
Explore le débat entre la science et la religion, en mettant l'accent sur le "concordisme" et les risques d'instrumentalisation des données scientifiques.
Explore le risque et le rendement dans la finance, couvrant la performance des titres, les taux de rendement, la variance, la volatilité et la diversification du portefeuille.
Explore le conflit historique et l'évolution des perspectives sur la relation entre la science et la religion, en soulignant les défis que pose le maintien de sphères distinctes.
Explore les principes fondamentaux de la recherche scientifique, de l'impact des ordinateurs, des algorithmes numériques et de l'apprentissage profond dans la résolution de problèmes de haute dimension.
