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Présente un cadre pour la surveillance non intrusive du confort thermique à l'aide de techniques de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique.
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Explore un article de 2019 sur la reconnaissance d'images, les défis liés aux ensembles de données, les biais et l'impact des ensembles de données à grande échelle sur les modèles d'apprentissage en profondeur.
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Explore les techniques de segmentation, y compris les modèles CNN et U-Net, pour la reconnaissance et l'analyse d'images, en mettant l'accent sur les méthodes automatisées qui permettent de gagner du temps.
Explore les sources laser pulsées, le verrouillage en mode et la métrologie de fréquence, en mettant l'accent sur les impulsions ultra-rapides et les horloges optiques atomiques.
Introduit les bases de l'apprentissage profond, couvrant les réseaux neuronaux, les CNN, les couches spéciales, l'initialisation du poids, le prétraitement des données et la régularisation.
