Rational unified processThe rational unified process (RUP) is an iterative software development process framework created by the Rational Software Corporation, a division of IBM since 2003. RUP is not a single concrete prescriptive process, but rather an adaptable process framework, intended to be tailored by the development organizations and software project teams that will select the elements of the process that are appropriate for their needs. RUP is a specific implementation of the Unified Process.
Agile unified processAgile unified process (AUP) is a simplified version of the rational unified process (RUP) developed by Scott Ambler. It describes a simple, easy to understand approach to developing business application software using agile techniques and concepts yet still remaining true to the RUP. The AUP applies agile techniques including test-driven development (TDD), agile modeling (AM), agile change management, and database refactoring to improve productivity. In 2011 the AUP accounted for one percent of all the agile methodologies used.
Plante carnivorevignette|upright=1.3|Différentes plantes carnivores. vignette|Drosera capensis. Une plante carnivore est une plante capable d'attirer et de capturer des proies (insectes, acariens et autres petits invertébrés essentiellement) puis de les assimiler, entièrement ou en partie, afin de subvenir (partiellement) à ses propres besoins. Il existe un peu plus de 700 espèces de plantes carnivores au sens strict connues au début du , mais en moyenne trois espèces de plantes carnivores sont découvertes ou décrites chaque année depuis l'an 2000.
Predictive modellingPredictive modelling uses statistics to predict outcomes. Most often the event one wants to predict is in the future, but predictive modelling can be applied to any type of unknown event, regardless of when it occurred. For example, predictive models are often used to detect crimes and identify suspects, after the crime has taken place. In many cases, the model is chosen on the basis of detection theory to try to guess the probability of an outcome given a set amount of input data, for example given an email determining how likely that it is spam.
Analyse prédictiveL'analyse (ou logique) prédictive englobe une variété de techniques issues des statistiques, d'extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des événements futurs. Dans le monde des affaires, des modèles prédictifs exploitent des schémas découverts à l'intérieur des ensembles de données historiques et transactionnelles pour identifier les risques et les opportunités.
Expérience de Stanfordvignette|Plaque commémorative sur le site de l’expérience de Stanford. L’expérience de Stanford (parfois surnommée effet Lucifer) est une étude de psychologie sociale menée par Philip Zimbardo en 1971 sur les effets de la situation carcérale, ayant eu un très grand écho social et médiatique. Elle fut réalisée avec des étudiants qui jouaient des rôles de gardiens et de prisonniers.
Asymptotic safety in quantum gravityAsymptotic safety (sometimes also referred to as nonperturbative renormalizability) is a concept in quantum field theory which aims at finding a consistent and predictive quantum theory of the gravitational field. Its key ingredient is a nontrivial fixed point of the theory's renormalization group flow which controls the behavior of the coupling constants in the ultraviolet (UV) regime and renders physical quantities safe from divergences.
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
Filtre de WienerLe filtre de Wiener est un filtre utilisé pour estimer la valeur désirée d'un signal bruité. Le filtre de Wiener minimise l'erreur quadratique moyenne entre le processus aléatoire estimé et le processus souhaité. Norbert Wiener a d'abord proposé le filtre dans les années 1940, puis publié en 1949. Vers la même époque Andreï Kolmogorov travaillait sur des filtres similaires. Le filtre de Wiener a une variété d'applications de traitement du signal, traitement d'image, des systèmes de contrôle et de la communication numérique.
Filtre de Kalmanvignette| Concept de base du filtre de Kalman. En statistique et en théorie du contrôle, le filtre de Kalman est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états d'un système dynamique à partir d'une série de mesures incomplètes ou bruitées. Le filtre a été nommé d'après le mathématicien et informaticien américain d'origine hongroise Rudolf Kálmán. Le filtre de Kalman est utilisé dans une large gamme de domaines technologiques (radar, vision électronique, communication...).
