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Explore l'évaluation de la fiabilité dans l'automatisation industrielle, en mettant l'accent sur la fiabilité, les taux de défaillance, les tests de résistance, les défaillances matérielles et les modèles Markov.
Explore l'application du modèle Weibull aux données aléatoires et son importance dans l'analyse de la force matérielle et de la probabilité de défaillance.
Introduit des modèles de Markov cachés, expliquant les problèmes de base et les algorithmes comme Forward-Backward, Viterbi et Baum-Welch, en mettant laccent sur lattente-Maximisation.
Explore les méthodes d'estimation du spectre paramétrique, y compris les spectres linéaires et lisses, et se penche sur l'analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque.
Explore l'ergonomie et la distribution stationnaire dans les chaînes Markov, en mettant l'accent sur les propriétés de convergence et les distributions uniques.
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Explore l'évaluation environnementale systémique, l'analyse nationale des flux de matériaux et le développement d'un tableau de bord du métabolisme urbain pour Zurich à l'aide de données ouvertes.
