Complementary metal oxide semi-conductorvignette|Vue en coupe d'un transistor MOS On appelle CMOS, ou Complementary Metal Oxide Semiconductor, une technologie de fabrication de composants électroniques et, par extension, les composants fabriqués selon cette technologie. Ce sont pour la plupart des circuits logiques (NAND, NOR) comme ceux de la famille Transistor-Transistor logic (TTL) mais, à la différence de ces derniers, ils peuvent être aussi utilisés comme résistance variable.
Capability Maturity ModelLe Capability Maturity Model (CMM) (en français : modèle d'évolution des capacités) est une approche interdisciplinaire d'ingénierie des systèmes couvrant les compétences et processus techniques et managériaux. Il vise à rendre prévisibles les délais, coûts et qualité des projets, à l'origine des projets de développement logiciel. Le CMM a été créé à la demande du Département de la Défense des États-Unis par Watts Humphrey, du Software Engineering Institute de l'Université Carnegie-Mellon.
Développement de logicielLe développement de logiciel consiste à étudier, concevoir, construire, transformer, mettre au point, maintenir et améliorer des logiciels. Ce travail est effectué par les employés d'éditeurs de logiciels, des entreprises de services du numérique (ESN), des travailleurs indépendants (freelance) et des membres de la communauté du logiciel libre. Un logiciel est créé petit à petit par une équipe d'ingénieurs conformément à un cahier des charges établi par un client demandeur ou une équipe interne.
Débit binaireLe débit binaire est une mesure de la quantité de données numériques transmises par unité de temps. Selon ses définitions normatives, il s'exprime en bits par seconde (bit/s, b/s ou bps) ou un de ses multiples en employant les préfixes du Système international (SI) : kb/s (kilobits par seconde), Mb/s (mégabits par seconde) et ainsi de suite. Dans le domaine de l'informatique, le débit est parfois exprimé en octets par seconde. Un octet équivaut à 8 bits, nombre de bits correspondant aux premières et aux plus simples des machines, et permettant de transmettre un caractère alphanumérique.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Modèles du neurone biologiquevignette|390x390px|Fig. 1. Dendrites, soma et axone myélinisé, avec un flux de signal des entrées aux dendrites aux sorties aux bornes des axones. Le signal est une courte impulsion électrique appelée potentiel d'action ou impulsion. vignette|Figure 2. Évolution du potentiel postsynaptique lors d'une impulsion. L'amplitude et la forme exacte de la tension peut varier selon la technique expérimentale utilisée pour acquérir le signal.
Cortex cérébralLe cortex cérébral (ou écorce cérébrale), d'origine prosencéphalique, est la substance grise périphérique des hémisphères cérébraux. Il se compose de trois couches (pour l'archi- et le paléocortex) à six couches (pour le néocortex) renfermant différentes classes de neurones, d'interneurones et de cellules gliales. Le cortex peut être segmenté en différentes aires selon des critères cytoarchitectoniques (nombre de couches, type de neurones), de leur connexions, notamment avec le thalamus, et de leur fonction.
Modèles économiques des logiciels open sourcealt=Logo de l’Open Source Initiative : un disque vert dont on a enlevé une part en bas et un petit disque au centre|vignette|Logo de l’Open Source Initiative, association défendant le potentiel économique du développement de logiciels open source. alt=Logo de l’April : « promouvoir et défendre le logiciel libre »|vignette|Logo de l’April, association française faisant la promotion des logiciels libres et de leurs modèles économiques.
Réseau de neurones à impulsionsLes réseaux de neurones à impulsions (SNNs : Spiking Neural Networks, en anglais) sont un raffinement des réseaux de neurones artificiels (ANNs : Artificial Neural Networks, en anglais) où l’échange entre neurones repose sur l’intégration des impulsions et la redescente de l’activation, à l’instar des neurones naturels. L’encodage est donc temporel et binaire. Le caractère binaire pose une difficulté de continuité au sens mathématique (cela empêche notamment l’utilisation des techniques de rétropropagation des coefficients - telle que la descente de gradient - utilisées classiquement dans les méthodes d'apprentissage).
Ressources et consommation énergétiques mondialesLes réserves mondiales prouvées d'énergie fossile pouvaient être estimées en 2020, selon l'Agence fédérale allemande pour les sciences de la Terre et les matières premières, à , dont 55 % de charbon, 25 % de pétrole et 19 % de gaz naturel. Ces réserves assurent de production au rythme actuel ; cette durée est très variable selon le type d'énergie : pour le pétrole, pour le gaz naturel, pour le charbon. Pour l'uranium, avec les techniques actuelles, elle serait de 90 à selon les estimations, et sa durée d'utilisation pourrait se compter en siècles en ayant recours à la surgénération.
