Explore la quantification de l'incertitude et la détection d'erreurs d'étiquetage dans l'apprentissage profond pour la segmentation sémantique, en mettant l'accent sur les défis et les méthodes de détection d'erreurs.
Présente les bases de la microscopie électronique de transmission, couvrant l'interface utilisateur TEM, les paramètres de la caméra, la vue d'ensemble du vide et l'analyse d'images.
Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
Explore les caractéristiques des caméras d'imagerie, la résolution spatiale, les sources de bruit et la plage dynamique pour des performances optimales dans les applications de microscopie.
Couvre les techniques de conception avancées pour les caméras CMOS, en se concentrant sur l'architecture des pixels et la gestion du bruit dans les capteurs de pixels actifs.
Discute de l'analyse des textures dans les images, en se concentrant sur les propriétés statistiques et structurelles, les techniques de segmentation et les applications d'apprentissage automatique pour la classification des textures.
