Couvre les principes fondamentaux de la correction de l'atténuation dans l'imagerie par PET et les raisons pour lesquelles le PET/CT est la norme de l'industrie.
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Couvre la théorie du mouvement brownien, de la diffusion et des promenades aléatoires, en mettant l'accent sur la théorie d'Einstein pour le mouvement unidimensionnel.
Explore les implications de l'expérience Luria-Delbrck sur les mécanismes évolutifs et l'importance des probabilités dans la compréhension des données biologiques.
Explore des promenades aléatoires, le processus Moran et des exemples de génétique des populations, de modélisation de l'abondance des protéines et de chimiotaxie bactérienne.
Discuter du compromis entre les variables biaisées dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'équilibre entre la complexité du modèle et l'exactitude des prédictions.
Explore les primitives cryptographiques fondamentales, les modèles de sécurité et la relation entre la sécurité de déchiffrement et la sécurité de récupération des clés.
Couvre la comparaison des modalités de bio-imagerie, en discutant des mécanismes de contraste, des limites, du RSN et des techniques de reconstruction.
Couvre le caractère aléatoire et l'information dans les données biologiques, en se concentrant sur des variables aléatoires discrètes et leur quantification.
Explore le concept d'entropie exprimée en bits et sa relation avec les distributions de probabilité, en se concentrant sur le gain et la perte d'informations dans divers scénarios.
Explore les fondamentaux de la correction d'atténuation dans l'imagerie biomédicale et simplifie le processus en utilisant la moyenne géométrique à 180°.
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
