Mise en place de l'environnement pour le développement
Graph Chat
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre les modèles macroéconomiques intégrant les marchés financiers, l'analyse des décisions financières, les événements macroéconomiques et les réponses politiques.
Couvre les fondamentaux des écosystèmes de big data, en se concentrant sur les technologies, les défis et les exercices pratiques avec le HDFS d'Hadoop.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Explore la modélisation métabolique à laide de modèles TFA et cinétiques, couvrant la simulation de croissance, les compromis nutritifs, lanalyse phénotypique et lintégration métabolomique.
Présente MATLAB et GNU Octave, couvrant les concepts de base, l'espace de travail, les types de données, les matrices, l'installation et l'utilisation pratique.
Couvre l'intégration de Lebesgue des fonctions simples et l'approximation des fonctions non négatives par le bas en utilisant des fonctions constantes par morceaux.
Explore les limites et les limites dans les catégories de functeurs, en mettant l'accent sur les égaliseurs, les retraits et leur importance dans la théorie des catégories.
Explore l'analyse des données neurophysiologiques, couvrant l'identification AP, les taux de tir, l'activité sous le seuil, l'analyse spectrale FFT et l'analyse déclenchée par des événements à l'aide de MATLAB.
Se concentre sur l'application pratique de la corrélation d'images numériques pour les ingénieurs civils, couvrant la mesure des champs de déplacement et le calcul des champs de contrainte.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
