Explore l'entropie, le caractère aléatoire et la quantification de l'information dans l'analyse des données biologiques, y compris les neurosciences et la prédiction de la structure des protéines.
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
Explore le concept d'entropie exprimée en bits et sa relation avec les distributions de probabilité, en se concentrant sur le gain et la perte d'informations dans divers scénarios.
Explore la distribution aléatoire à l'aide de Drand, couvrant les outils cryptographiques, l'échange de clés, la cryptographie des courbes elliptiques et les applications pratiques dans les systèmes blockchain.
Couvre le caractère aléatoire et l'information dans les données biologiques, en se concentrant sur des variables aléatoires discrètes et leur quantification.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Discute du hasard dans l'auto-organisation sociale, explorant son rôle dans les processus démocratiques et les défis de la représentation et de l'exactitude.
Plonge dans les principes de symétrie et de conservation en biologie cellulaire, en soulignant l'importance de l'énergie, de l'entropie et de la modélisation computationnelle.
Explore les preuves mathématiques historiques, les problèmes de décision, les systèmes de déductibilité, les preuves probabilistes et quantiques, et les systèmes de preuve interactifs.
Explore les bases de la cryptographie, les protocoles d'échange de clés, la cryptographie des courbes elliptiques et les signatures numériques pour une transmission sécurisée des données.
Déplacez-vous dans la causalité dans un monde indéterministe, défiant les points de vue traditionnels et explorant les implications de la physique quantique sur le hasard et la réalité.
Explore la construction de 'Internet Computer' et 'Beyond Blockchains', couvrant WebAssembly, algorithmes de consensus, réplication de machine d'état, et les défis dans la dérivation aléatoire.
