Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, la divergence Kullback-Leibler et l'inégalité de traitement des données, ainsi que les noyaux de probabilité et les informations mutuelles.
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
Explore les implications éthiques de l’IA sur la justice et l’équité dans la société, en soulignant l’importance de prendre en compte les aspects sociaux dans la prise de décision.
Couvre la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.
Explore la justice mondiale en matière de données, l'équité sociale en matière de gouvernance des données, l'éthique algorithmique et la responsabilité politique des chercheurs.
Discute des informations mutuelles, des inégalités de traitement des données et des propriétés liées aux fuites dans les systèmes discrets.
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