Apprentissage du monde ouvert pour les données biomédicales
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.
Couvre la représentation des données à l'aide de PCA pour la réduction de la dimensionnalité, en se concentrant sur la préservation du signal et l'élimination du bruit.
Explore les défis dans l'isolement des cellules intactes, l'expression différentielle entre les transcriptomes nucléaires et les transcriptomes cellulaires entiers, et l'identification des types de cellules transcriptomiques.
Explore les caractéristiques histologiques du col de l'utérus, y compris les couches épithéliales, les structures glandulaires et les composants vasculaires.
Explore la caractérisation des types de cellules en fonction de diverses modalités et du domaine évolutif du séquençage de l'ARN unicellulaire en neurosciences.
Déplacez-vous dans des modèles d'apprentissage pour les tâches de manipulation mobile motivées par la croyance dans des environnements ouverts, couvrant des actions comme sauter, saisir et empiler.
Explore l'intersection entre les humanités numériques et les études de jeu, en mettant en évidence divers projets de recherche et en soulignant la nature interdisciplinaire de la recherche dans ces domaines.
