Explore les composantes des amas de galaxies, les découvertes historiques, les émissions de rayons X et de radio, et les effets de lentille gravitationnelle.
Explore la logique prédictive, en mettant l'accent sur les quantificateurs et les formes normales, soulignant l'importance de trouver des témoins et des contre-exemples.
Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.
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 l'analyse de la lentille gravitationnelle dans les amas de galaxies, en se concentrant sur la distribution de masse et la précision obtenues dans le modèle de masse du amas de galaxie MACSJ0416.1-2403.
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.
Explore NMF guidé par la physique pour l'analyse de données STEM/EDXS, couvrant les défis, l'optimisation, les contraintes et les avantages de la modélisation.
Couvre la théorie de la percolation, les polymères absorbés, les molécules géantes, la transition de phase, les hypothèses déchelle et le comportement universel dans les modèles de percolation.
Introduit la diffusion inélastique en microscopie électronique à transmission, en se concentrant sur les principes et les applications de la spectroscopie de perte d'énergie électronique.
Introduit SuperNet, un logiciel pour l'analyse de réseaux de super-résolution et la quantification des grappes monomolécules, couvrant la motivation, les défis, la méthodologie, les caractéristiques et les méthodes proposées.
Explore le développement d'un outil open-source pour la quantification automatisée de la capacité d'hébergement PV dans les réseaux de distribution à l'aide de Power Factory.
