Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Explore la quantisation dans les appareils numériques, couvrant la quantification scalaire et uniforme, l'erreur carrée moyenne et le rapport signal-bruit.
Explore les techniques de compression des modèles dans les NLP, en discutant de la taille, de la quantification, de la factorisation du poids, de la distillation des connaissances et des mécanismes d'attention.
Explore des notions fondamentales dans le traitement d'images et de vidéos, couvrant des applications et des concepts clés comme la quantification des couleurs et les propriétés 2D Fourier Transform.
Explore les principes de compression d'images, en se concentrant sur JPEG 2000, couvrant le codage basé sur la transformation, la quantification, le codage entropie, la région d'intérêt, la résilience aux erreurs et les implémentations logicielles.
