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Explore la construction de 'Internet Computer' et 'Beyond Blockchains', couvrant WebAssembly, algorithmes de consensus, réplication de machine d'état, et les défis dans la dérivation aléatoire.
Explore l'échantillonnage dans les statistiques inférentielles, en mettant l'accent sur l'impact de la taille de l'échantillon et du caractère aléatoire sur la précision de l'inférence.
Explore la densité spectrale de puissance, le théorème de Wiener-Khintchine, l'ergonomie et l'estimation de corrélation dans les signaux aléatoires pour le traitement du signal.
Explore les techniques de confidentialité des données comme la confidentialité différentielle et l'anonymat k, assurant l'insignifiance statistique pour les bases de données voisines.
