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Explore l'application de la physique statistique dans les problèmes de calcul, couvrant des sujets tels que l'inférence bayésienne, les modèles de verre de spin de champ moyen, et la détection comprimée.
Plonge dans l'interprétation statistique des réseaux de neurones artificiels, explorant la probabilité de données et maximisant la précision du modèle.
Explore les théorèmes limite extrême, les applications comme les données de pluie Vargas, et l'ajustement à la pièce Distributions pareto généralisées.
Couvre la prédiction du contact avec les protéines à l'aide des modèles Potts et des méthodes de pseudo-probabilité, en comparant différentes approches pour la prédiction du contact dans les protéines.
Couvre l'application de la propagation de la croyance dans les modèles de blocs stochastiques, en se concentrant sur la simplification du processus et la résolution étape par étape.
