S'inscrit dans la complexité et les interdépendances de la transition vers des villes intelligentes, soulignant l'importance d'une approche holistique.
Explore la complexité algorithmique, en comparant les taux de croissance en utilisant la notation Theta et en caractérisant différentes classes de complexité.
Explore les conclusions de la théorie de l'apprentissage statistique, en mettant l'accent sur la complexité des fonctions, la généralisation et le compromis biais-variance.
Couvre la conception de diapositives pour des vidéos éducatives et discute de la complexité du temps, des bases de diffraction et des systèmes de contrôle Shuttle.
