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.
Explore la dynamique sociale de l'adoption et de la contagion sur des réseaux complexes, en mettant l'accent sur l'émergence de nouveautés et l'impact des interactions sociales.
Explore l'inférence pour les processus stochastiques, en mettant l'accent sur l'analyse des grands réseaux et la nécessité de nouvelles théories et méthodes.
Explore les structures fondamentales des réseaux de communication dynamiques, y compris la prévisibilité dans la mobilité humaine et les communautés de réseaux.
Explore le rôle des propriétés topologiques d'ordre supérieur dans les réseaux complexes en utilisant l'analyse topologique des données pour la détection des ruptures structurelles et des anomalies de prix.
Explore la structure et les propriétés des réseaux, y compris les réseaux de rencontres et de protéines, les effets de petit monde, les hubs et les propriétés sans échelle.
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.
Couvre les paradigmes algorithmiques pour les problèmes de graphique dynamique, y compris la connectivité dynamique, la décomposition de l'expansion et le regroupement local, brisant les barrières dans les problèmes de connectivité k-vertex.
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 le parcours de recherche du professeur Matthias Grossglauser dans les télécommunications et la capacité du réseau, en soulignant les défis de le trouver en raison de sa mobilité constante.
Déplacez-vous dans la centralité et les centres de neurosciences en réseau, explorant l'importance des noeuds, les réseaux de petits mondes, le connectome structural du cerveau et la théorie de la percolation.
Explore la régression non paramétrique pour les réseaux, couvrant l'analyse des données d'objets, les graphiques de réseaux, les distances extrinsèques et les projections pratiques.
