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Déplacez-vous dans les phénomènes d'interaction quantique computationnelle dans les matériaux à l'aide de calcul haute performance, couvrant la mécanique quantique N-particules, les approches ab initio, et le Centre d'excellence NOMAD.
Couvre le caractère aléatoire et l'information dans les données biologiques, en se concentrant sur des variables aléatoires discrètes et leur quantification.
Explore l'entropie, le caractère aléatoire et la quantification de l'information dans l'analyse des données biologiques, y compris les neurosciences et la prédiction de la structure des protéines.
Discuter du compromis entre les variables biaisées dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'équilibre entre la complexité du modèle et l'exactitude des prédictions.
