Modèles d'apprentissage pour les tâches de manipulation mobiles à moteur de croyance
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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 stabilité dans les ODE, y compris les contrôles d'erreur, les points d'équilibre et les attracteurs globaux, en mettant l'accent sur les schémas numériques tels que la méthode d'Euler.
Explore le codage de canal en mettant l'accent sur les codes convolutifs, en mettant l'accent sur les processus de détection, de correction et de décodage des erreurs.
Explore le codage de canal, le BICM et les LLR dans les systèmes de communication sans fil, en soulignant l'importance de la détection et de la correction des erreurs.
Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
Explore la conception de la microélectronique à forte intensité de rayonnement, les bibliothèques rad-hard ASIC et les techniques d'atténuation des effets d'un seul événement.
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.
