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.
Couvre un examen des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, la classification vs régression, les modèles linéaires, les fonctions du noyau, les machines vectorielles de soutien, la réduction de la dimensionnalité, les modèles génératifs profonds et la validation croisée.
Présente une expérience de contrôle moteur impliquant des tâches de tapotement des doigts basées sur la couleur et le suivi des erreurs, révélant des informations sur la pratique des compétences et les défis multitâches.
Déplacez-vous dans l'estimation spatiale de l'auto-motion dans le cervelet et le rôle des signaux vestibulaires dans le contrôle postural et l'atteinte.
Explore les moteurs synchrones dans les entraînements électriques, couvrant l'auto-commutation, la détection de la position du rotor, les options de capteur et les modes de commutation.
Explore la planification et l'exécution des mouvements, en mettant l'accent sur le contrôle moteur hiérarchique et les implications pour les interventions cliniques.
Examiner les défis du contrôle moteur, les synergies musculaires, les différences interindividuelles dans l'apprentissage et les chirurgies virtuelles pour l'étude des synergies.
