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Resampling methods Point processes Gaussian fields Bootstrap Neuroscience Mixture models Nonparametric estimation Latent block model Fluctuation relations Geometric inference Discretization scheme Sparsity Multiple testing Crossings Propagation of chaos FBSDEs Oracle inequality Uniform separation rate Quantization Adaptive tests Random environment Penalization Model selection Anomalous heat transport Classification Permutation Density estimation Sélection de modèle Discrete event simulation Hausdorff distance Thermal conductivity Coalescing particles Graphes Hawkes process Deep learning Binary image Aggregation methods Categorization Non-equilibrium systems Slope heuristic Distributed algorithms Deconvolution Convergence order Homogenization Design Plug-in estimation Synchronization Oracle inequalities Central limit theorems Co-clustering SEM-Gibbs algorithm Excursion sets Variational inference Interacting particle system Diffusion process Local time BIC Coupling Variable selection Dynamic networks Chunking Centralité intermédiaire Exact ICL Graphs Combinatorial enumeration Stochastic block model Apprentissage statistique Common noise Feynman-Kac measures Model based clustering AIC Clustering Fokker-Planck equation Big Data Interacting particle systems Random graphs Green-Kubo formula Fourier's law Filtering Regression Large deviations Estimator selection Poisson process Neurosciences Cognition U-statistics Level sets Unitary Events Graph theory Random forests Concentration inequality Lévy process Category learning Optimization Wasserstein diffusion Thresholding rule Classification non supervisée Adaptive estimation Convergence rate Hidden Markov model

Laboratoire de Mathématiques J.A. Dieudonné
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