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Couvre la vectorisation, les fonctions et le contrôle de flux dans Matlab, en soulignant l'importance d'éviter les variables globales et en fournissant des exemples de graphiques simples et de techniques de débogage.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeurs limites en utilisant des méthodes de différence finie, de FFT et d'éléments finis.
Explore les trucs et astuces de MATLAB pour les ingénieurs, couvrant l'installation, les tableaux logiques, le tracé des courbes, l'approximation des fonctions, les fonctions anonymes et l'intégration numérique.
Couvre les bases de la programmation en Matlab, en mettant l'accent sur l'utilisation interactive, les opérations mathématiques, les vecteurs, les matrices, les cordes et les matrices 3D.
Couvre le processus de formation d'un réseau neuronal, y compris l'avancement, la fonction de coût, la vérification des gradients et la visualisation des couches cachées.
Explore la modélisation métabolique à laide de modèles TFA et cinétiques, couvrant la simulation de croissance, les compromis nutritifs, lanalyse phénotypique et lintégration métabolomique.
Explore l'histoire et l'impact des fausses nouvelles et de la cyberintimidation, couvrant les techniques utilisées pour diffuser la désinformation et les stratégies de défense contre la cyberintimidation.