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Explore la distribution aléatoire à l'aide de Drand, couvrant les outils cryptographiques, l'échange de clés, la cryptographie des courbes elliptiques et les applications pratiques dans les systèmes blockchain.
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 les techniques d'exploration de données préservant la confidentialité, y compris l'anonymat k, les attaques et la confidentialité différentielle.
Explore le cadre de la théorie de la décision en théorie statistique, considérant les statistiques comme un jeu aléatoire avec des concepts clés tels que la recevabilité, les règles minimax et les règles Bayes.
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.
Couvre les concepts d'algèbre abstraite en utilisant des classes de type dans Scala, y compris la définition des monoïdes, la généralisation des fonctions de réduction et les lois de classe de type.