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.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.
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.
Guide les élèves à travers une séance d'examen simulé et fournit des idées sur la résolution des probabilités et des exercices de mathématiques discrètes.
Couvre des trucs et astuces pour travailler avec Julia, en se concentrant sur la configuration de l'environnement, la gestion des erreurs et la normalisation des dataframes.
Explore les conditions correspondantes en mécanique structurale pour les poutres, les cadres et les arcs non droits, en mettant l'accent sur les relations différentielles et la détermination constante.
