Introduit des méthodes de pointe dans l'optimisation et la simulation, couvrant des sujets tels que l'analyse statistique, la réduction de la variance et les projets de simulation.
Couvre l'activité spontanée du réseau cérébral, la simulation neuronale et la validation, soulignant l'importance des conditions in-vitro et in-vivo pour une modélisation précise du réseau.
Couvre la simulation, la modélisation, les profils d'accélération, les fréquences naturelles, les calculs de rigidité et les solutions anti-résonance pour les robots multi-axes.
Explore les graphiques d'orchestration pour améliorer l'apprentissage avec des simulations et l'importance de consolider les connaissances par la pratique.
Explore VHDL pour la simulation, le débogage, la modélisation temporelle, la simulation événementielle et la création de bancs d'essai dans la conception de systèmes numériques.
Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.
Couvre l'évaluation des impacts environnementaux et humains, des ressources naturelles et des défis liés à l'évaluation de la valeur économique totale.
