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Explore la numérisation dans les interfaces neuronales, couvrant les modèles MOS, les amplificateurs CMOS, les facteurs de bruit, DC offset et les bases ADC.
Explore les procédures d'échantillonnage pour analyser les phénomènes géographiques continus et leur importance dans la réduction de l'incertitude de prédiction.
Fournit un examen complet des signaux et des systèmes, couvrant des sujets tels que l'analyse du domaine temporel, l'analyse du domaine de fréquence et la transformation de Fourier.
Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.
Couvre les indicateurs de relief globaux, les modèles d'altitude, la pente, l'orientation, la courbure et les indices morphologiques pour la description du terrain.
Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
