ML décentralisée: Formation collaborative et structure d'influence causale
Graph Chatbot
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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 le concept de brouillage dans les systèmes chaotiques quantiques, reliant le chaos classique au chaos quantique et mettant l'accent sur la sensibilité aux conditions initiales.
Explore le programme de recherche suisse Nano-Tera et son impact sur les systèmes d'ingénierie à plusieurs échelles pour la santé, la sécurité, l'énergie et l'environnement.
S'oriente vers l'apprentissage automatique d'inspiration physique pour la découverte de matériaux, mettant l'accent sur la modélisation à l'échelle atomique, la thermodynamique, les énergies libres anharmoniques et la symétrie dans les modèles d'apprentissage automatique.
Introduit le programme de recherche suisse axé sur l'ingénierie de systèmes à plusieurs échelles pour la santé, la sécurité, l'énergie et l'environnement.
Explore les systèmes intelligents en astrophysique, se concentrant sur l'objectif, l'imagerie, l'apprentissage automatique et les résultats cosmologiques.
Couvre la matrice de densité et les mélanges statistiques dans les systèmes quantiques, soulignant l'importance de comprendre le mélange statistique des états.
Explore l'importance de la surveillance de l'environnement, des méthodes traditionnelles, des progrès récents et de l'intégration de la biologie dans les systèmes de surveillance.
Couvre l'événement CIS Open Campus 2020, qui comprend des rapports d'étape, des subventions de collaboration, des tables rondes et une note d'information sur la mobilité centrée sur l'être humain.
Explore l'apprentissage de données interconnectées à l'aide de graphiques, couvrant les défis, la conception du GNN, les paysages de recherche et la démocratisation du graphique ML.
