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Présente les éléments essentiels de LabVIEW pour les ingénieurs, couvrant les boucles, les structures, le flux de données, le traitement des erreurs, les grappes, les chaînes et la personnalisation des graphiques.
Explore les modèles de conception LabVIEW, couvrant les variables locales et globales, les conditions de course, les machines d'état et l'architecture producteur-consommateur.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur la classification des images et l'étiquetage des ensembles de données.
Couvre l'histoire des ordinateurs humains, des ordinateurs électroniques, des composants de mémoire, des instructions de débit de commande et des algorithmes de programmation.
Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.
Explore l'essence de l'ingénierie, ses origines historiques, l'évolution de l'éducation, les jalons de l'ingénierie électrique et le passage à la technologie radio.
Explore l'importance des chiffres de premier plan et de l'équilibre dominant dans les approximations d'ingénierie, montrant les méthodes historiques comme les règles de diapositives et leur pertinence dans la résolution de problèmes difficiles.
Explore les architectures fiables, la détection des erreurs, les structures tolérantes aux pannes et la fiabilité des logiciels à travers des exemples tels que la défaillance du missile Patriot et le double contrôleur ABB.
Présente le développement de l'application HospiLive pour améliorer la communication hospitalière et rationaliser le partage d'informations entre les médecins.
Couvre les grands matériaux électroniques, y compris les composants des écrans TFT, des photocopieurs et des cellules solaires à film mince, ainsi que les processus de fabrication et les tendances du marché mondial.
Explore la gestion de trésorerie, l'innovation financière, les stratégies de durabilité et les initiatives en matière de finance et d'innovation durables de l'EPFL.
Couvre la pensée algorithmique, la programmation Python, les méthodes numériques et les concepts informatiques essentiels pour l'informatique scientifique.
