Explore le taux réalisable, la capacité, l'efficacité énergétique, l'efficacité spectrale et les probabilités d'erreur dans les systèmes de communication.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Explore le couplage non linéaire dans un faisceau, la fabrication de l'appareil de couverture, l'actionnement, la détection, la séparation du bruit et le rapport signal-bruit.
Explore le codage de canal en mettant l'accent sur les codes convolutifs, en mettant l'accent sur les processus de détection, de correction et de décodage des erreurs.
Couvre le gain interne dans les systèmes de détection optique, en se concentrant sur les photodiodes à avalanche et les calculs pour un gain optimal et un rapport signal/bruit optimal.
Discute de diverses sources de bruit dans les détecteurs optiques, y compris le bruit de tir, le bruit thermique et leurs implications sur les performances de détection.
Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.
Explore des modèles stochastiques pour les communications, couvrant la moyenne, la variance, les fonctions caractéristiques, les inégalités, diverses variables aléatoires discrètes et continues, et les propriétés de différentes distributions.
Fournit une vue d'ensemble des détecteurs thermiques, en se concentrant sur leur modèle général, leur sensibilité, leur bande passante et leurs applications pratiques dans divers domaines.
Couvre l'effet d'obturateur roulant et les sources de bruit dans les caméras CMOS, en mettant en évidence les solutions pour la déformation de l'image et les avantages des photodiodes épinglées.
