Equivalent circuitIn electrical engineering, an equivalent circuit refers to a theoretical circuit that retains all of the electrical characteristics of a given circuit. Often, an equivalent circuit is sought that simplifies calculation, and more broadly, that is a simplest form of a more complex circuit in order to aid analysis. In its most common form, an equivalent circuit is made up of linear, passive elements. However, more complex equivalent circuits are used that approximate the nonlinear behavior of the original circuit as well.
Signal en dents de sciethumb|Signal en dents de scie thumb|Les cinq premières sommes partielles de sa série de Fourier thumb|Synthèse additive d'une onde en dents de scie Un signal en dents de scie est une sorte d'onde non-sinusoïdale que l'on rencontre en électronique, ou dans le domaine du traitement du signal. Il tire son nom de sa représentation graphique qui se rapproche des dents d'une scie. Une onde en dents de scie peut être construite en utilisant la synthèse additive : la série de Fourier converge vers une onde en dents de scie de fréquence f.
Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.
Courant électriqueUn courant électrique est un mouvement d'ensemble de porteurs de charges électriques, généralement des électrons, au sein d'un matériau conducteur. Ces déplacements sont imposés par l'action de la force électromagnétique, dont l'interaction avec la matière est le fondement de l'électricité. On doit au physicien français André-Marie Ampère la distinction entre courant et tension électriques.
Physique théoriquevignette|Discussion entre physiciens théoriciens à l'École de physique des Houches. La physique théorique est la branche de la physique qui étudie l’aspect théorique des lois physiques et en développe le formalisme mathématique. C'est dans ce domaine que l'on crée les théories, les équations et les constantes en rapport avec la physique. Elle constitue un champ d'études intermédiaire entre la physique expérimentale et les mathématiques, et a souvent contribué au développement de l’une comme de l’autre.
Electrical resistivity and conductivityElectrical resistivity (also called volume resistivity or specific electrical resistance) is a fundamental specific property of a material that measures its electrical resistance or how strongly it resists electric current. A low resistivity indicates a material that readily allows electric current. Resistivity is commonly represented by the Greek letter ρ (rho). The SI unit of electrical resistivity is the ohm-metre (Ω⋅m).
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.
Désensibilisation (psychologie)En psychologie, la désensibilisation désigne une réponse émotionnelle moins réceptive aux stimuli après exposition répétée et prolongée. La désensibilisation est un procédé principalement utilisé pour apprendre à un individu à ne plus craindre une phobie ou anxiété spécifique. Ce procédé a été développé par Mary Cover Jones ainsi que Joseph Wolpe. Bien qu'il existe des médicaments traitant l'anxiété et les craintes ou phobies, l'empirisme se révèle être très efficace, en particulier chez les patients souffrant de dépression ou de schizophrénie.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Physique expérimentalevignette|La physique expérimentale peut parfois recourir à des instruments de très grandes dimensions : ici, construction du détecteur CMS (Compact Muon Solenoid) du Grand collisionneur de hadrons (LHC) au CERN, en 2003. Les techniciens présents en bas de l'image donnent une idée des dimensions réelles de cet ensemble (15 m de diamètre, 21 m de long, pour un poids de 14 000 tonnes) installé 100 mètres sous la surface du sol.
