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Explore la prédiction des rendements de réaction avec des modèles d'apprentissage en profondeur et l'importance d'ensembles de données de haute qualité en chimie.
Déplacez-vous dans les progrès des humanités numériques de 2012 à 2032, en mettant l'accent sur les technologies d'apprentissage profond pour l'analyse de documents historiques.
Explore l'appariement des patrons de mise à l'échelle dans les grands graphiques et optimise l'exécution des requêtes sous des contraintes de mémoire en utilisant le partage de travail et le traitement par lots.
