Plonge dans les jeux de simulation, reproduisant des scénarios réels d'une manière sans risque et agréable, couvrant divers types et l'équilibre entre réalisme et jouabilité dans le développement du jeu.
Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.
Couvre les principes fondamentaux et les applications des simulations à gros grains, y compris les avantages, les défis, les simulations à une seule échelle, les techniques de modélisation du cerveau et les membranes lipidiques à gros grains.
Couvre la simulation d'événements discrets à l'aide de circuits numériques, de composants de base, de composants complexes et de la mise en œuvre de la simulation.
Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.
