Explore la pratique de l'histoire à l'aide de sources numérisées et numériques nées, heuristique, critique, synthèse et big data pour l'analyse historique.
Explore l'optimisation accélérée de l'ordre de jointage GPU dans les grands espaces de recherche, en tirant parti de la topologie graphique pour réduire les frais généraux de calcul.
Examine l'interprétation et les limites de l'évaluation du cycle de vie, en soulignant l'importance de remédier aux incertitudes pour appuyer la prise de décisions.
Couvre la planification avec des adversaires, des algorithmes de recherche heuristique et des stratégies pour les jeux avec le hasard, en soulignant l'importance des agents délibératifs.
Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
