Nanoscale MEMS: Fabrication, Conseils et Microscopie
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.
Déplacez-vous dans des propriétés nanométriques, mettant l'accent sur les effets de surface et les phénomènes quantiques, explorant des propriétés électroniques, mécaniques, magnétiques, photoniques et chimiques uniques à l'échelle nanométrique.
Couvre la définition des contaminants biologiques et la transmission d'agents pathogènes, y compris les maladies infectieuses émergentes et la résistance aux antibiotiques.
Explore les principes fondamentaux et les applications de la microscopie à sonde à balayage, y compris la configuration STM, la reconstruction de surface, le tunnel quantique et la microscopie à force de balayage.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
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.
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 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.
