Plasticité neuronalevignette|Effets schématiques de la neuroplasticité après entraînement Plasticité neuronale, neuroplasticité ou encore plasticité cérébrale sont des termes génériques qui décrivent les mécanismes par lesquels le cerveau est capable de se modifier lors des processus de neurogenèse dès la phase embryonnaire ou lors d'apprentissages. Elle s’exprime par la capacité du cerveau de créer, défaire ou réorganiser les réseaux de neurones et les connexions de ces neurones. Le cerveau est ainsi qualifié de « plastique » ou de « malléable ».
CortexEn biologie, le cortex (mot latin signifiant écorce, l'adjectif étant cortical) est la couche superficielle ou périphérique d'un tissu organique. Le cortex cellulaire est une couche spécialisée de cytoplasme sur la face interne de la membrane plasmique. Par métonymie, le terme sert souvent à désigner spécifiquement le cortex cérébral, ainsi on parlera du cortex pariétal pour désigner la couche de neurones du cerveau formant le cortex du lobe pariétal. Exemples d'organes présentant un cortex identifié : cer
Robot aspirateuralt=|vignette|Un aspirateur robot équipé d'un télémètre laser (à l'intérieur du disque au-dessus de l'aspirateur) sur sa base de rechargement.Un robot aspirateur est un aspirateur robotisé, c'est-à-dire capable de réaliser le travail d'un aspirateur de manière autonome, sans intervention d'un être humain. vignette|Un Electrolux Trilobite 2.0. En 1996, Electrolux commercialise le premier robot aspirateur, le Trilobite. En 1997, l'une des premières versions du Trilobite fut présentée par la BBC.
Robot end effectorIn robotics, an end effector is the device at the end of a robotic arm, designed to interact with the environment. The exact nature of this device depends on the application of the robot. In the strict definition, which originates from serial robotic manipulators, the end effector means the last link (or end) of the robot. At this endpoint, the tools are attached. In a wider sense, an end effector can be seen as the part of a robot that interacts with the work environment.
Implant cérébralLes implants cérébraux, également appelés « BrainChips » ou « Brain implant » en anglais, sont des systèmes électroniques implantés dans le cerveau, afin de lire ou contrôler certains signaux cérébraux. Ils sont également connus sous le nom de « puce électronique cérébrale ». Les implants cérébraux sont des implants électroniques constitués d'électrodes ou de grilles d'électrodes, permettant de lire et contrôler des signaux cérébraux. Les électrodes peuvent être placées de façon très précises à l'aide de bras robotisés.
Filtre linéaireUn filtre linéaire est, en traitement du signal, un système qui applique un opérateur linéaire à un signal d'entrée. Les filtres linéaires sont rencontrés le plus souvent en électronique, mais il est possible d'en trouver en mécanique ou dans d'autres technologies. Une réponse impulsionnelle est la sortie d'un système dont l'entrée est une impulsion de Dirac(). Les filtres linéaires peuvent être divisés en deux groupes : les filtres à réponse impulsionnelle infinie et les filtres à réponse impulsionnelle finie.
ProprioceptionLa proprioception (formé de proprio-, tiré du latin proprius, « propre », et de [ré]ception), ou sensibilité profonde, désigne la perception, consciente ou non, de la position des différentes parties du corps. Elle fonctionne grâce à de nombreux récepteurs musculaires et ligamentaires et aux voies et centres nerveux impliqués. La proprioception fait partie de la somesthésie. Le propriocepteur est le récepteur sensoriel qui assure la proprioception. La proprioception a été d'abord caractérisée chez les humains.
Mémoire temporelle et hiérarchiqueLa mémoire temporelle et hiérarchique (en anglais Hierarchical temporal memory (HTM)) est un modèle d'apprentissage automatique développé par Jeff Hawkins et Dileep George de la compagnie Numenta. Il modélise certaines propriétés structurelles et algorithmiques du néocortex. C'est un modèle biomimétique fondé sur le paradigme mémoire-prédiction, une théorie du fonctionnement du cerveau élaborée par Jeff Hawkins dans son livre On Intelligence.
Bayesian linear regressionBayesian linear regression is a type of conditional modeling in which the mean of one variable is described by a linear combination of other variables, with the goal of obtaining the posterior probability of the regression coefficients (as well as other parameters describing the distribution of the regressand) and ultimately allowing the out-of-sample prediction of the regressand (often labelled ) conditional on observed values of the regressors (usually ).
Combinaison linéaireEn mathématiques, une combinaison linéaire est une expression construite à partir d'un ensemble de termes en multipliant chaque terme par une constante et en ajoutant le résultat. Par exemple, une combinaison linéaire de x et y serait une expression de la forme ax + by, où a et b sont des constantes. Le concept de combinaison linéaire est central en algèbre linéaire et dans des domaines connexes des mathématiques. La majeure partie de cet article traite des combinaisons linéaires dans le contexte d'espace vectoriel sur un corps commutatif, et indique quelques généralisations à la fin de l'article.
