Explore l'autocorrélation, la périodicité et les corrélations fallacieuses dans les données de séries chronologiques, en soulignant l'importance de comprendre les processus sous-jacents et de mettre en garde contre les erreurs d'interprétation.
Plonge dans les histoires de vie d'un point de vue évolutif, couvrant les interactions gène-environnement, la théorie de l'attachement et les différences entre les sexes.
Explore les mécanismes de diffusion dans les alliages, en mettant l'accent sur les échanges simples et interstitiels, la conservation des lacunes et les effets de corrélation.
Explore la causalité, la corrélation et les corrélations fallacieuses dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'atténuation des biais et l'invariance entre les environnements.
Explore les solutions de réseau neuronal profond pour l'équation électronique Schrödinger et leur efficacité de calcul dans la physique de nombreux corps.
Explore les défis d'une vision robuste, y compris les changements de distribution, les exemples d'échecs et les stratégies visant à améliorer la robustesse des modèles grâce à une préformation diversifiée des données.
