Explore la compression d'image à travers diverses approches telles que la compression de pixel et de niveau de bloc, Discret Cosine Transform, quantification et codage entropie.
Explore les algorithmes distribués pour les systèmes de contrôle en réseau, couvrant le consensus, la régression des moindres carrés et les réseaux de communication variables dans le temps.
Explore le traitement du signal analogique et numérique, la conversion A / D et D / A, la résolution, le temps de règlement et les interfaces numériques dans les circuits électroniques.
Couvre des sujets avancés en théorie quantique des champs, y compris la quantification des champs et l'organisation des champs en représentations irréductibles.
Explore les corrélations quantiques entre la lumière et les vibrations moléculaires, couvrant la diffusion Raman, l'interaction optomécanique et les fluctuations du point zéro.
Explore les principes de conversion analogique-numérique, la quantification et les implémentations de convertisseurs, en mettant l'accent sur la vitesse, la précision et l'efficacité énergétique.
Couvre la quantification des distributions de probabilité, le regroupement statistique des moyennes k, l'estimation moyenne, les méthodes de regroupement robustes et les questions de recherche ouvertes.
Introduit des techniques de traitement d'image en Python, en se concentrant sur les opérations de manipulation et de convolution à l'aide de NumPy et Pillow.
