Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore la transition de l'AdS/CFT aux théorèmes mous en physique de l'espace plat, y compris la construction d'états de dispersion et l'application des théorèmes mous de Weinberg.
Couvre les opérations matricielles, les transformations de Fourier, les modèles gaussiens et les représentations de signaux en utilisant des méthodes algébriques.
Couvre l'expansion des fonctionnalités polynomiales, les méthodes du noyau, les représentations des données, la normalisation et la gestion des données déséquilibrées dans l'apprentissage automatique.
Discute du surajustement, de la sélection des modèles, de la validation croisée, de la régularisation, des représentations de données et de la gestion des données déséquilibrées dans l'apprentissage automatique.
Introduit les bases statistiques, y compris l'analyse des données et la théorie des probabilités, en mettant l'accent sur la tendance centrale, la dispersion et les formes de distribution.
Couvre les tuples, les ensembles et les dictionnaires de Python, expliquant leurs similitudes et leurs différences, leurs opérations communes et leurs concepts clés.
Couvre la correspondance AdS / CFT, les points critiques du modèle Ising, les gravitons, les identités des tenseurs de stress, les CFT holographiques et les observables dans les CFT.
Explore le contrôle des systèmes dynamiques, la réponse impulsionnelle, la transformée de Laplace et la transformée de Fourier pour résoudre les équations différentielles.
