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Explore l'importance de la randomisation dans la spectrométrie de masse des protéines et la protéomique, en soulignant son rôle dans la minimisation des biais et la garantie de la validité de la recherche.
Souligne la conception expérimentale dans l'analyse des données génomiques, en abordant la variabilité technique, les effets des lots et les solutions statistiques.
Introduit la conception expérimentale en biostatistiques, couvrant le processus de recherche, les tests d'hypothèses, la modélisation ANOVA et l'interprétation des résultats.
Explore les solutions à l'équation de Schrödinger en chimie quantique, en mettant l'accent sur les propriétés de la fonction d'onde et la quantification énergétique.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
