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Déplacez-vous dans la création d'humains virtuels, les systèmes de VR immersifs, les défis dans le contrôle des fac-similés numériques, et les applications en médecine.
Explore les défis de l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la modélisation du comportement social et la prévision de trajectoire réalisable.
Explore l'ergonomie et la distribution stationnaire dans les chaînes Markov, en mettant l'accent sur les propriétés de convergence et les distributions uniques.
Explore la synthèse de boucliers pour l'exécution dans les systèmes réactifs, assurant un comportement correct avec une déviation minimale, illustré avec des exemples comme les contrôleurs de feux de circulation et Pac-Man.
Explore la convergence de la chaîne de Markov, en mettant l'accent sur la distribution invariante, la loi des grands nombres et le calcul des récompenses moyennes.
