Introduit des bases de traitement d'image en Python, couvrant la manipulation, la conversion à l'échelle grise, la détection des bords et la convolution avec les noyaux.
Fournit une analyse approfondie du modèle d'Ising de champ aléatoire, couvrant la description du modèle, l'entropie libre et l'algorithme de champ moyen.
Couvre la détection des bords et des contours dans les images, y compris les méthodes basées sur les gradients, l'opérateur laplacien, et des méthodes plus complexes.
Explore les systèmes d'ingénierie à plusieurs échelles pour la santé, la sécurité, l'énergie et l'environnement, en mettant l'accent sur les innovations des laboratoires à la vie quotidienne.
Explore la moyenne de voisinage, le lissage gaussien, le filtrage médian, l'amélioration du contraste et la détection des bords dans le traitement d'image.
Introduit des techniques de traitement d'image en Python, en se concentrant sur les opérations de manipulation et de convolution à l'aide de NumPy et Pillow.
Répond à la nécessité d’une réduction significative de l’intensité en CO2 pour atteindre les objectifs climatiques tout en examinant l’interaction entre la croissance économique et les émissions de carbone.
Introduit les bases de la détection de bord, y compris la mesure du contraste, les images de gradient, l'interprétation de Fourier, les fonctions gaussiennes, le détecteur de bord Canny et les applications industrielles.
Explore l'analyse de l'énergie en mécanique des fractures, en mettant l'accent sur la croissance instable des fissures et l'importance de la conformité dans le comportement structurel.
Examine les transitions énergétiques à travers un prisme socio-technique, en se concentrant sur les phases clés, les acteurs et les objectifs de durabilité.
