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Couvre l'algorithme Needleman-Wunsch pour un alignement optimal des séquences protéiques à l'aide de méthodes de programmation et de notation dynamiques.
Couvre l'architecture des transformateurs et les mécanismes d'attention subquadratiques, en se concentrant sur les approximations efficaces et leurs applications dans l'apprentissage automatique.