Déplacez-vous dans le « virage numérique » de l'histoire, en examinant la recherche historique à l'aide de journaux numérisés et en explorant la réutilisation du texte, l'intégration des mots et la visualisation des données.
Présente une démo sur la virtualisation adaptative des données dans SmartDataLake, mettant l'accent sur l'assemblage de profils d'entreprise et l'exécution de requêtes de joint à travers les ensembles de données.
Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.
Introduit LabVIEW pour le traitement et la visualisation des données, couvrant des sujets tels que la synchronisation des formes d'onde et les tables de recherche couleur.
Explore la préparation des données pour l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la conversion numérique et les techniques efficaces de visualisation des données.
Couvre les projets d'histoire numérique, les relations sociales dans la recherche, les défis de prétraitement des données et les outils d'analyse de réseau.
Explore les techniques de visualisation des données, l'impact de la conception et les applications interactives pour une communication efficace de l'information.
Couvre les progrès des systèmes d'analyse de données et le rôle de la co-conception matériel-logiciel dans l'amélioration des performances à l'ère post-Moore.
Explore l'évaluation environnementale systémique, l'analyse nationale des flux de matériaux et le développement d'un tableau de bord du métabolisme urbain pour Zurich à l'aide de données ouvertes.
Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.
Explore la conception de datapath et la logique de contrôle pour l'exécution des instructions ISA, en mettant l'accent sur le contrôle filaire et l'analyse des performances.
Explore la régression logistique, les fonctions de coût, la descente en gradient et la modélisation de probabilité à l'aide de la fonction sigmoïde logistique.
