Congestion (réseau)La congestion d'un réseau informatique est la condition dans laquelle une augmentation du trafic (flux) provoque un ralentissement global de celui-ci. Les trames entrantes dans les buffers des commutateurs sont rejetées dans ce cas. La congestion est liée à la politique du multiplexage établie sur le réseau considéré. La congestion peut être aussi liée aux équipements connectés sur le réseau, tels que switch, routeur, ordinateur... Donc pour résoudre ce problème le gestionnaire de réseau doit faire d'abord un troubleshoot pour identifier le problème.
Parity bitA parity bit, or check bit, is a bit added to a string of binary code. Parity bits are a simple form of error detecting code. Parity bits are generally applied to the smallest units of a communication protocol, typically 8-bit octets (bytes), although they can also be applied separately to an entire message string of bits. The parity bit ensures that the total number of 1-bits in the string is even or odd. Accordingly, there are two variants of parity bits: even parity bit and odd parity bit.
Analyse en composantes principalesL'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées « composantes principales » ou axes principaux.
Machine à vecteurs de supportLes machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.
Théorie analytique des nombresdroite|vignette|La fonction zêta de Riemann ζ(s) dans le plan complexe. La couleur d'un point s code la valeur de ζ(s) : les couleurs proches du noir indiquent des valeurs proches de zéro, alors que la teinte code l'argument de la valeur. En mathématiques, la théorie analytique des nombres est une branche de la théorie des nombres qui utilise des méthodes d'analyse mathématique pour résoudre des problèmes concernant les nombres entiers.
Optical heterodyne detectionOptical heterodyne detection is a method of extracting information encoded as modulation of the phase, frequency or both of electromagnetic radiation in the wavelength band of visible or infrared light. The light signal is compared with standard or reference light from a "local oscillator" (LO) that would have a fixed offset in frequency and phase from the signal if the latter carried null information. "Heterodyne" signifies more than one frequency, in contrast to the single frequency employed in homodyne detection.
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.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Réduction de la dimensionnalitévignette|320x320px|Animation présentant la projection de points en deux dimensions sur les axes obtenus par analyse en composantes principales, une méthode populaire de réduction de la dimensionnalité La réduction de la dimensionnalité (ou réduction de (la) dimension) est un processus étudié en mathématiques et en informatique, qui consiste à prendre des données dans un espace de grande dimension, et à les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension.
