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Explore la convexification des problèmes non convexes grâce à des astuces sur le noyau, à l'interprétation de la sensibilité et à la réduction de la dimensionnalité non linéaire.
Explore les chaînes Markov, Metropolis-Hastings, et la simulation à des fins d'optimisation, soulignant l'importance de l'ergonomie dans la simulation variable efficace.
Fournit un aperçu complet des matériaux composites, en se concentrant sur les propriétés mécaniques, la fabrication, les essais et les aspects de durabilité.
Explore Ant Colony Optimization (ACO) pour le routage et l'optimisation, en discutant d'heuristique constructive, de recherche locale, de mécanismes phéromones et d'applications du monde réel.
Explore les stratégies d'apprentissage en robotique, y compris les systèmes de récompense, l'utilisation des luminaires et la généralisation de la formation, de la simulation aux applications du monde réel.
