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.
Déplacez-vous dans le calcul et la réalisation géométrique de petites catégories, explorant la relation entre les nerfs et les structures géométriques.
Explore les mesures de Gibbs pour les attracteurs hyperboliques, y compris les mesures de probabilité et les perturbations de l'invariante en T de la carte de CAT.
Déplacez-vous dans les mécanismes et les défis de la réduction électrocatalytique du CO2, explorant les réactions de transfert multi-électrons, la dépendance au pH et la morphologie des électrodes.
Explore l'oxydation de l'eau catalysée par le ru, la comparaison des catalyseurs et la performance des oxydes métalliques dans la réaction d'évolution de l'oxygène.
Explore la rigidité symlectique, y compris la rigidité, la flexibilité et la rigidité dynamique, en mettant l'accent sur les collecteurs symlectiques et les sous-manifolds lagrangés.
Explore l'apprentissage multi-tâches pour l'optimisation accélérée des réactions chimiques, les défis de mise en évidence, les workflows automatisés et les algorithmes d'optimisation.
