Explore la gestion des acteurs répartis en grappes, en mettant l'accent sur le consensus, la détection des défaillances et la surveillance du cycle de vie.
Comparer les algorithmes K-Means et Spectral Clustering, en mettant en évidence leurs différences et leurs applications pratiques dans le regroupement des comportements des élèves.
Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.
Explore les composantes des amas de galaxies, les découvertes historiques, les émissions de rayons X et de radio, et les effets de lentille gravitationnelle.
Couvre le modèle de bloc stochastique pour la détection de la communauté, en se concentrant sur la détection des communautés, des clusters et des groupes.
