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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.
Discute des propriétés, de la sensibilité et du rapport signal-bruit des détecteurs de rayons X, ainsi que des erreurs systématiques comme les corrections de champ plat.
Présente les concepts fondamentaux de la thermodynamique, en mettant l'accent sur les compétences de résolution de problèmes et les applications pratiques.
Introduit SuperNet, un logiciel pour l'analyse de réseaux de super-résolution et la quantification des grappes monomolécules, couvrant la motivation, les défis, la méthodologie, les caractéristiques et les méthodes proposées.
