Cryptographie asymétriquevignette|320x320px|Schéma du chiffrement asymétrique: une clé sert à chiffrer et une seconde à déchiffrer La cryptographie asymétrique, ou cryptographie à clé publique est un domaine relativement récent de la cryptographie. Elle permet d'assurer la confidentialité d'une communication, ou d'authentifier les participants, sans que cela repose sur une donnée secrète partagée entre ceux-ci, contrairement à la cryptographie symétrique qui nécessite ce secret partagé préalable.
Gradient boostingGradient boosting is a machine learning technique used in regression and classification tasks, among others. It gives a prediction model in the form of an ensemble of weak prediction models, i.e., models that make very few assumptions about the data, which are typically simple decision trees. When a decision tree is the weak learner, the resulting algorithm is called gradient-boosted trees; it usually outperforms random forest.
Fair usage policyA data cap, often erroneously referred to as a bandwidth cap, is an artificial restriction imposed on the transfer of data over a network. In particular, it refers to policies imposed by an internet service provider in order to limit customers' usage of their services; typically, exceeding a data cap would require the subscriber to pay additional fees based on whether they have exceeded this limit. Implementation of a data cap is sometimes termed a fair access policy, fair usage policy, or usage-based billing by ISPs.
Key managementKey management refers to management of cryptographic keys in a cryptosystem. This includes dealing with the generation, exchange, storage, use, crypto-shredding (destruction) and replacement of keys. It includes cryptographic protocol design, key servers, user procedures, and other relevant protocols. Key management concerns keys at the user level, either between users or systems. This is in contrast to key scheduling, which typically refers to the internal handling of keys within the operation of a cipher.
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).
Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Atmospheric modelIn atmospheric science, an atmospheric model is a mathematical model constructed around the full set of primitive, dynamical equations which govern atmospheric motions. It can supplement these equations with parameterizations for turbulent diffusion, radiation, moist processes (clouds and precipitation), heat exchange, soil, vegetation, surface water, the kinematic effects of terrain, and convection. Most atmospheric models are numerical, i.e. they discretize equations of motion.
Courant marinvignette|upright=1.6|Principaux courants marins (en rouge les courants chauds, en bleu les courants froids) qui convoient la chaleur à l'échelle de chaque hémisphère terrestre, nord et sud séparément. Un courant marin est un déplacement horizontal d'eau de mer dû aux effets combinés du vent, de la force de Coriolis et de différences de température, densité et salinité ; ainsi qu'aux contours des continents, aux reliefs de profondeur et à l'interaction entre courants.
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
Échange de clévignette|Paramètres de configuration pour la machine de cryptographie Enigma, en fonction du jour, du mois, etc. On peut lire sur ce document plusieurs mises en garde concernant son caractère secret. Avant l'avènement de la cryptographie moderne, la nécessité de tels mécanismes d'échange de clé constituaient une vulnérabilité majeure. En informatique, et plus particulièrement en cryptologie, un protocole déchange de clé (ou de négociation de clé, ou d'établissement de clé, ou de distribution de clé) est un mécanisme par lequel plusieurs participants se mettent d'accord sur une clé cryptographique.
