Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Explore les techniques de compression des modèles dans les NLP, en discutant de la taille, de la quantification, de la factorisation du poids, de la distillation des connaissances et des mécanismes d'attention.
Explore les principes de compression d'images, en se concentrant sur JPEG 2000, couvrant le codage basé sur la transformation, la quantification, le codage entropie, la région d'intérêt, la résilience aux erreurs et les implémentations logicielles.
Se penche sur l'impact de la quantification sur les systèmes de contrôle en réseau, en explorant la stabilité, les performances et les compromis de conception.
Explore la quantisation dans les appareils numériques, couvrant la quantification scalaire et uniforme, l'erreur carrée moyenne et le rapport signal-bruit.
Explore l'encodage MP3, en mettant l'accent sur la réduction des bits par compression perdue et en utilisant des modèles psycho-acoustiques pour un filtrage et une quantification efficaces.
Explore des notions fondamentales dans le traitement d'images et de vidéos, couvrant des applications et des concepts clés comme la quantification des couleurs et les propriétés 2D Fourier Transform.
Explore les algorithmes de consensus dans les systèmes de contrôle en réseau, couvrant des sujets tels que les modèles Metropolis-Hasting et le calcul distribué de régression des moins-quaires.
Explore la théorie de l'efficacité de Soft de Sitter, la théorie de la perturbation in-In, les champs scalaires, les interactions de comptage de puissance et la régularisation dimensionnelle dynamique.
Explore la quantification et le codage des signaux numériques, en discutant de la quantification uniforme, de l'analyse des erreurs et du rapport signal/bruit de quantification.
