Raisonnement causal dans les soins de santé : lignes directrices et changements dans les ensembles de données
Graph Chatbot
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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.
Explore la recherche de bugs, la vérification et l'utilisation d'approches aidées à l'apprentissage dans le raisonnement de programme, montrant des exemples comme le bug Heartbleed et le raisonnement bayésien différentiel.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Fournit un aperçu de l'historique de la vision informatique et de la logistique, en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux et le raisonnement logique.
Explore les défis et les solutions pour gérer la dose d'électrons en microscopie, en soulignant l'importance d'un suivi et d'une analyse précis des doses.
Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.
Explore les modèles paramétriques dans l'analyse des données, couvrant les estimateurs de régression, les problèmes d'optimisation et les modèles statistiques.
