Couvre les bases de l'acquisition d'images, y compris les dispositifs optiques, les facteurs de résolution, les distorsions de la lentille et les technologies de capteur.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Explore les modèles d'ondes au niveau des tissus, les oscillateurs cellulaires, les ondes génétiques et les modèles d'expression des gènes dans la différenciation cellulaire.
Explore l'analyse des systèmes de fermes non linéaires, couvrant les réponses de déplacement de force, les principes d'événement à événement et les algorithmes de solution.
Couvre les méthodes numériques pour résoudre les problèmes de valeurs limites en utilisant des méthodes de différence finie, de FFT et d'éléments finis.
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.
Couvre la vectorisation, les fonctions et le contrôle de flux dans Matlab, en soulignant l'importance d'éviter les variables globales et en fournissant des exemples de graphiques simples et de techniques de débogage.
Couvre les technologies de plage dynamique élevée dans les caméras CCD et CMOS, en se concentrant sur les techniques de réduction du bruit et de saturation.
Explore la modélisation métabolique à laide de modèles TFA et cinétiques, couvrant la simulation de croissance, les compromis nutritifs, lanalyse phénotypique et lintégration métabolomique.