Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.
Explore des matrices irréductibles et une forte connectivité dans les systèmes de commande en réseau, soulignant l'importance des matrices d'adjacence et des structures graphiques.
Explore la prédiction des rendements de réaction avec des modèles d'apprentissage en profondeur et l'importance d'ensembles de données de haute qualité en chimie.
Explore l'appariement des patrons de mise à l'échelle dans les grands graphiques et optimise l'exécution des requêtes sous des contraintes de mémoire en utilisant le partage de travail et le traitement par lots.
Explore les arbres de recherche binaires optimaux pour minimiser le coût de recherche attendu et discute de la représentation des graphiques à l'aide de matrices et de listes d'adjacence.
