Explore la méthodologie des éléments finis, couvrant la modélisation géométrique, les données techniques, les hypothèses de comportement physique et les études de convergence des maillages.
Introduit des méthodes de pointe dans l'optimisation et la simulation, couvrant des sujets tels que l'analyse statistique, la réduction de la variance et les projets de simulation.
Couvre la simulation, la modélisation, les profils d'accélération, les fréquences naturelles, les calculs de rigidité et les solutions anti-résonance pour les robots multi-axes.
Explore les villes intelligentes, la collecte de données, l'optimisation de l'IA, les défis de données biaisés et la détection de foule pour la surveillance de la pollution.
Couvre l'activité spontanée du réseau cérébral, la simulation neuronale et la validation, soulignant l'importance des conditions in-vitro et in-vivo pour une modélisation précise du réseau.
Discute de la conception de quiz, de l'orientation du projet, du changement de comportement, de la motivation et de la conception de la technologie éthique.
