Décomposition arborescenteEn théorie des graphes, une décomposition arborescente ou décomposition en arbre (en anglais : tree-decomposition) consiste en une décomposition d'un graphe en séparateurs (sous-ensembles de sommets dont la suppression rend le graphe non connexe), connectés dans un arbre. Cette décomposition permet de définir une autre notion importante, la largeur arborescente ou largeur d'arbre (treewidth). Cette méthode a été proposée par Paul Seymour et Neil Robertson dans le cadre de leur théorie sur les mineurs d'un graphe.
Trust (droit anglais)Le trust est un acte juridique unilatéral sanctionné par l’Equity, dans lequel un individu ou une personne morale (le settlor) transfère des actifs au trust et confère le contrôle de ces biens à un ou plusieurs tiers ou à une ou plusieurs institutions pour le compte du ou des bénéficiaire(s). Il est également possible que le trust existe pour atteindre un but spécifique. Les bénéficiaires peuvent être le settlor lui-même, son époux(se), ses enfants, mais de nombreuses autres options sont possibles (par ex: des œuvres de charité ou des associations).
Neurosciences computationnellesLes neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.
Finance décentraliséeLa finance décentralisée ou DeFi (Decentralized Finance) est un moyen d'échanger, d'acheter et de vendre avec peu d'intermédiaires et donc par théorie, d'éviter les fonds bloqués ou des frais non prévus à la base ou toute autre action qui impacterait les finances des propriétaires de fonds (comme la crise des subprimes). Cela est accessible grâce en particulier à la blockchain d'Ethereum, en utilisant le peer to peer entre particulier et grâce aux protocoles Uniswap, Polygon et autres.
Computational anatomyComputational anatomy is an interdisciplinary field of biology focused on quantitative investigation and modelling of anatomical shapes variability. It involves the development and application of mathematical, statistical and data-analytical methods for modelling and simulation of biological structures. The field is broadly defined and includes foundations in anatomy, applied mathematics and pure mathematics, machine learning, computational mechanics, computational science, biological imaging, neuroscience, physics, probability, and statistics; it also has strong connections with fluid mechanics and geometric mechanics.
Estimateur (statistique)En statistique, un estimateur est une fonction permettant d'estimer un moment d'une loi de probabilité (comme son espérance ou sa variance). Il peut par exemple servir à estimer certaines caractéristiques d'une population totale à partir de données obtenues sur un échantillon comme lors d'un sondage. La définition et l'utilisation de tels estimateurs constitue la statistique inférentielle. La qualité des estimateurs s'exprime par leur convergence, leur biais, leur efficacité et leur robustesse.
Probabilistic classificationIn machine learning, a probabilistic classifier is a classifier that is able to predict, given an observation of an input, a probability distribution over a set of classes, rather than only outputting the most likely class that the observation should belong to. Probabilistic classifiers provide classification that can be useful in its own right or when combining classifiers into ensembles. Formally, an "ordinary" classifier is some rule, or function, that assigns to a sample x a class label ŷ: The samples come from some set X (e.
Partage de fichiers en pair-à-pairUn partage de fichiers en pair-à-pair (en anglais peer-to-peer - P2P) est un réseau informatique logiciel, destiné à partager des fichiers entre plusieurs ordinateurs interconnectés par Internet, chaque internaute pouvant être serveur et client d’un autre internaute. Ils forment ainsi des « pairs ». L'avantage technique essentiel du système par rapport à un chargement centralisé est le suivant : plus un contenu a de demandeurs sur un serveur central, plus celui-ci est encombré.
Inférence (logique)L’inférence est un mouvement de la pensée qui permet de passer d'une ou plusieurs assertions, des énoncés ou propositions affirmés comme vrais, appelés prémisses, à une nouvelle assertion qui en est la conclusion. Étymologiquement, le mot inférence signifie « reporter ». En théorie, l'inférence est traditionnellement divisée en déduction et induction, une distinction qui, en Europe, remonte au moins à Aristote ( avant Jésus-Christ). On distingue les inférences immédiates des inférences médiates telles que déductives, inductives et abductives.
Nonlinear dimensionality reductionNonlinear dimensionality reduction, also known as manifold learning, refers to various related techniques that aim to project high-dimensional data onto lower-dimensional latent manifolds, with the goal of either visualizing the data in the low-dimensional space, or learning the mapping (either from the high-dimensional space to the low-dimensional embedding or vice versa) itself. The techniques described below can be understood as generalizations of linear decomposition methods used for dimensionality reduction, such as singular value decomposition and principal component analysis.