Couvre la théorie de base pour les chaînes de Markov temps continu et discute de la communication, frapper les probabilités, la récurrence, et la transience.
Couvre la probabilité appliquée, les chaînes de Markov et les processus stochastiques, y compris les matrices de transition, les valeurs propres et les classes de communication.
Explore les défis dans la communication humaine, l'importance du contexte, les problèmes de compression, la fonctionnalité incertaine et la vérification des preuves.
Explore le processus de conception conceptuelle, la sélection du concept, la réalisation et la conception détaillée dans la conception mécanique appliquée.
Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
Souligne l'importance de la communication scientifique, en mettant l'accent sur l'obtention d'un soutien, le renforcement de la confiance et la lutte contre la désinformation.
Explore le couplage des chaînes de Markov et la preuve du théorème ergodique, en mettant l'accent sur la convergence des distributions et les propriétés de la chaîne.
Explore les défis de la sélection de sites, la communication avec les parties prenantes et les risques dans les études d'impact environnemental, en utilisant une étude de cas du Cameroun et du Nigeria.
Explore les efforts visant à accroître la diversité et l'inclusion à l'ENAC, en mettant l'accent sur un environnement inclusif et des mécanismes de soutien.
Discute des expériences pendant le verrouillage, des tâches administratives, des sessions Zoom pour les étudiants et du maintien de la motivation tout en travaillant à distance.
S'engage dans le développement de compétences transférables dans les projets d'ingénierie étudiante, en mettant l'accent sur la collaboration interdisciplinaire, la gestion de projet et la sensibilité éthique.
