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Explore les connaissances sur les modèles de recherche de faisceau et de décodage des séquences dans le NLP, en mettant l'accent sur la motivation cognitive derrière les algorithmes de recherche.
Examine les problèmes de NP, la coloration des graphiques, l'optimisation des chemins et les distinctions de complexité computationnelle dans les classes P et NP.
Explore l'algorithme Divide-and-Conquer pour la multiplication matricielle, y compris la méthode de Strassen et son importance dans l'optimisation de la complexité du temps.
Couvre l'algorithme Needleman-Wunsch pour un alignement optimal des séquences protéiques à l'aide de méthodes de programmation et de notation dynamiques.
