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:quality(80)/p7i.vogel.de/wcms/b9/b8/b9b8f8feceea95858dada473fca7def0/0127865113v2.jpeg "MARS Solutions incarne une nouvelle génération d’entreprises industrielles suisses, fondée sur la proximité et la compétence. (Source : MARS Solutions SA)")
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:quality(80)/p7i.vogel.de/wcms/17/11/1711378b38de7a1077bc14a3ef7b1201/0126855564v2.jpeg "Un écrin patrimonial, une immersion dans l'âme horlogère. (Source : point-of-views.ch)")
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:quality(80)/p7i.vogel.de/wcms/12/0e/120e62e3baf0fc521a4fe44a46ffd0bd/0128870884v2.jpeg "Un flocon de neige créé à l'aide d'un rayon laser : cette structure magnétique a été générée au PSI à l'aide d'un laser industriel, non pas à des fins décoratives, mais pour démontrer la possibilité de modifier précisément des matériaux, ce qui présente un potentiel pour le stockage de données, l'IA et la photonique. (Source : Institut Paul Scherrer PSI / Aleš Hrabec, Lauren Riddiford, Jeffrey Brock)")
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MSM : En quoi votre formation académique en mathématique vous permet-elle de mieux aborder les problèmes des PME liés à leur digitalisation et intégration ?
Sarah Dégallier Rochat : L’analyse de données et la plupart des algorithmes utilisé en machine learning reposent sur des méthodes mathématiques. Afin de comprendre le potentiel et les limitations de chaque méthode, il est donc important d’avoir une bonne compréhension des principes mathématiques sous-jacents. Le deep learning, par exemple, est un terme très à la mode et est parfois présenté comme la panacée, alors que certains algorithmes, moins en vogue mais moins gourmands en termes de quantité de données, sont beaucoup plus efficaces pour certaines applications.
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Qui sont les Shapers 2019, ces révolutionnaires 4.0 ayant de l'innovation dans leurs veines
Prix « INDUSTRIE 4.0 The Shapers »
(ID:45897709)
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