Modèle de bloc stochastique: Détection communautaire
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore le traitement du signal graphique appliqué aux réseaux cérébraux, en mettant l'accent sur la relation entre la fonction cérébrale et la structure en utilisant des méthodes telles que le graphique Fourier Transform et l'indice de découplage structural.
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.
Discuter de la transition des études de cas vers des données comparables dans les études de sciences et de technologies, en mettant l'accent sur les comparaisons et les indicateurs.
Explore les statistiques graphiques, la génération aléatoire de graphiques, l'analyse de réseaux, les mesures de centralité et les coefficients de regroupement.
Plonge dans l'impact historique de l'agriculture sur les sociétés humaines, en explorant les événements majeurs et les révolutions techniques depuis la période paléolithique.
Explore la durabilité des polymères, les mécanismes d'oxydation, le vieillissement accéléré, l'énergie d'activation et le couplage de contraintes, avec des études de cas sur le polyamide 6.6 et la méthode de prédiction d'Arrhenius.
