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Couvre les bases de la géomécanique computationnelle, y compris la poroélasticité, la plasticité et les méthodes numériques pour résoudre les problèmes géotechniques.
Explore l'importance des changements chimiques calculés dans la spectroscopie RMN et les défis de la prédiction des changements chimiques à l'aide de l'apprentissage automatique.
S'insère dans l'automatisation de la synthèse chimique par la découverte et l'optimisation de catalyseurs à l'aide de l'apprentissage automatique et de la chimie computationnelle.
Explore la densité électronique en chimie, des modèles atomiques aux applications d'apprentissage automatique et aux implications pour les propriétés moléculaires et la conception de médicaments.
Explore l'avenir de l'informatique, y compris l'impact de la loi de Moore, les différences entre CPU et GPU, et l'évolution du matériel conventionnel et neuromorphique.
Explore les performances logicielles, couvrant les mesures, la latence, les techniques d'optimisation, et des exemples du monde réel comme Grand Theft Auto.
