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.
Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.
Explore l'apprentissage de données interconnectées à l'aide de graphiques, couvrant les défis, la conception du GNN, les paysages de recherche et la démocratisation du graphique ML.
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Couvre trouver le chemin le plus court dans les graphiques dirigés efficacement en utilisant des approches algorithmiques et en discutant des problèmes connexes de NP-complet.
Explore l'omniprésence des graphiques dans les données et les analyses modernes, en mettant l'accent sur le changement dans la perception des organisations des technologies graphiques.
Couvre le polynôme d'indépendance d'un graphe de dépendance et des concepts connexes tels que la coloration du graphe et les propriétés du graphe dirigé.
