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Explore la théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.
Explore la théorie de la perturbation de Mller-Plesset, les fonctions de base, les corrections d'énergie et l'expansion de la fonction d'onde dans les déterminants de Slater doublement excités.
Explore l'apprentissage autosupervisé pour les véhicules autonomes, en dérivant des étiquettes de données elles-mêmes et en discutant de ses applications et de ses défis.
Examine les limites de la croissance en matière de progrès technologique et de durabilité, en mettant l'accent sur la consommation d'énergie et les contraintes écologiques.
