Numérisation : fonctionnement et architectures de l'ADC
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
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 détection de compression pour les signaux neuronaux, en mettant l'accent sur la réduction des données et la reconstruction efficace des signaux.
Explore les principes de conversion analogique-numérique, la quantification et les implémentations de convertisseurs, en mettant l'accent sur la vitesse, la précision et l'efficacité énergétique.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Explique l'échantillonnage des signaux, la nécessité d'un échantillonnage discret, les erreurs, la quantification et le choix de la période d'échantillonnage appropriée.
Couvre la modulation de spectre à étalement de séquence directe (DSSS) pour améliorer la qualité du signal grâce à une distribution plus large de la bande passante et à la réduction des interférences.
