Explore la microscopie à champ sombre, mettant en évidence son contraste amélioré, sa sensibilité élevée et son potentiel d'imagerie à haute résolution dans divers domaines scientifiques.
Explore la résonance magnétique nucléaire, les principes d'IRM, les séquences de pouls, la reconstruction d'images, les considérations de sûreté et la normalisation du volume dans l'imagerie cérébrale.
Explore la spectroscopie RMN pour la détermination de la structure des protéines et présente Cryo-EM comme une technique complémentaire aux progrès récents.
Explore la modélisation basée sur les données de l'hémodynamique dans les flux vasculaires, en mettant l'accent sur les défis informatiques, la modélisation de l'ordre réduit, les problèmes de FSI et les applications de réseaux neuronaux.
Explore les transformations canoniques, leurs propriétés et leurs applications dans la mécanique hamiltonienne, en mettant l'accent sur leur rôle dans la simplification de l'analyse des systèmes complexes.
Explore le modèle Kuramoto pour la synchronisation dans les oscillateurs de phase et discute des critères de stabilité et des valeurs de couplage critiques.
Explore l'application de la physique statistique à la compréhension de l'apprentissage profond en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux et les défis de l'apprentissage automatique.
Couvre les aspects généraux et les techniques de la microscopie, en mettant l'accent sur l'importance de la résolution et en explorant le tunneling de balayage et la microscopie à force atomique.
Explore les principes et les applications de la résonance magnétique nucléaire, couvrant l'élucidation de la structure chimique, l'interprétation des pics et l'imagerie médicale.
