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 la connectivité des nœuds cérébraux, le degré de nœud, la force, les réseaux aléatoires, les distributions de droit de l'énergie, et la complexité des réseaux réels.
Explore la centralité, les hubs, les vecteurs propres, les coefficients de regroupement, les réseaux de petits mondes, les défaillances des réseaux et la théorie de la percolation dans les réseaux du cerveau.
Explore la gestion des données du réseau, y compris les types de graphiques, les propriétés du réseau dans le monde réel et la mesure de l'importance des nœuds.
Explore l'analyse statistique des données du réseau, couvrant les réseaux échantillonnés bruyants, l'estimation de la probabilité, les réseaux multicouches et les réseaux dirigés.
Introduit des structures de données réseau, des modèles et des techniques d'analyse, mettant l'accent sur l'invariance de permutation et les réseaux Erdős-Rényi.
Couvre les bases des réseaux, en mettant l'accent sur les réseaux du cerveau, les percées historiques, les découvertes de petits mondes et de réseaux sans échelle, et l'importance du connectome humain.
