Discuter de l'évaluation de la qualité des données, de la fiabilité, de la représentativité et de la contribution du processus à l'évaluation du cycle de vie.
Explore la combinaison de données au repos avec des données en mouvement, en mettant l'accent sur les complexités de l'architecture Lambda et l'évaluation de la qualité des flux et des lots.
Couvre la méthode de tarification hédoniste pour l'évaluation des prix implicites des marchandises et introduit la méthode d'évaluation éventuelle pour l'estimation de la valeur des marchandises environnementales.
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
Se penche sur l'élaboration de stratégies de santé environnementale, en mettant l'accent sur la santé publique de précision et les défis des études de santé à grande échelle.
Explore l'apprentissage automatique des droits de l'homme, en mettant l'accent sur la définition des objectifs, le traitement des faux positifs et négatifs, et en assurant la transparence et la confiance.
Discute des techniques d'optimisation des requêtes pour le traitement des données à grande échelle, en comparant les stratégies d'optimisation et les possibilités de partage pour réduire les coûts de traitement.
Explore les défis de l'informatique distribuée, de la croissance des données et des types de données, en mettant l'accent sur la bataille contre les trois V dans le Big Data.
Présente la modélisation des coûts en tant qu'outil d'innovation durable et couvre des sujets tels que les émissions de CO2 des transports et les propriétés des matériaux.
Étudier l'exhaustivité et la cohérence du contrôle dans l'évaluation du cycle de vie, en mettant l'accent sur l'importance de la disponibilité des données et de la vérification de la cohérence.
Explore la gestion de la qualité, les coûts, les outils et les processus de contrôle en mettant l'accent sur les attentes des clients et les outils statistiques.
Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.
