Ordre architecturalthumb|upright=1|Chapiteaux de formes classiques (extrait de l’Encyclopédie, vol. 18) : a. toscan, b. dorique, c. ionique, d. ionique moderne, e. corinthien, f. composite L'ordre, en architecture, détermine les proportions, les formes et l’ornementation de toute partie construite en élévation (en particulier des colonnes, sans que leur présence soit impérative, des pilastres, des supports, des entablements). Les Grecs n’en reconnaissaient que trois : l’ordre dorique, l’ordre ionique et l’ordre corinthien, les Romains en ont ajouté deux : l’ordre toscan et l’ordre composite.
Mesure stéréoscopiqueLa stéréovision ou mesure stéréoscopique est une méthode de mesure qui consiste à se servir de la prise d'images (photographiques ou numériques) prises de différents points de vue, pour déterminer les dimensions, les formes ou les positions d'objets. Pour cela on utilise : soit des appareils photographiques étalonnés utilisant des films argentiques plans et stables dimensionnellement ou des détecteurs C.C.D à haute résolution pour des mesures statiques ; soit des caméras (film ou CCD) si des mesures dynamiques sont nécessaires (vidéogrammétrie).
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Spherical wave transformationSpherical wave transformations leave the form of spherical waves as well as the laws of optics and electrodynamics invariant in all inertial frames. They were defined between 1908 and 1909 by Harry Bateman and Ebenezer Cunningham, with Bateman giving the transformation its name. They correspond to the conformal group of "transformations by reciprocal radii" in relation to the framework of Lie sphere geometry, which were already known in the 19th century.
Graphe aléatoirevignette|Graphe orienté aléatoire avec 20 nœuds et une probabilité de présence d'arête égale à 0,1. En mathématiques, un graphe aléatoire est un graphe généré par un processus aléatoire. Le premier modèle de graphes aléatoires a été popularisé par Paul Erdős et Alfréd Rényi dans une série d'articles publiés entre 1959 et 1968. Il y a deux modèles d'Erdős et Rényi, formellement différents, mais étroitement liés : le graphe aléatoire binomial et le graphe aléatoire uniforme.
Antiquité classiquethumb|L'acropole d'Athènes, haut lieu de l'Antiquité classique : le Parthénon et de l'Érechthéion. Le terme Antiquité classique s'oppose à Antiquité tardive et renvoie à l'histoire et à l'héritage de la civilisation gréco-romaine. Il est surtout employé dans les découpes historiques relatives à l'historiographie anglo-saxonne (historiens anglais et américains principalement) pour décrire la période de l'Antiquité correspondant au développement des civilisations de la Grèce antique et de la Rome antique.
Réseau invariant d'échelleUn réseau invariant d'échelle (ou réseau sans échelle, ou encore scale-free network en anglais) est un réseau dont les degrés suivent une loi de puissance. Plus explicitement, dans un tel réseau, la proportion de nœuds de degré k est proportionnelle à pour grand, où est un paramètre (situé entre 2 et 3 pour la plupart des applications). Beaucoup de réseaux, comme le réseau du web, les réseaux sociaux et les réseaux biologiques semblent se comporter comme des réseaux invariants d'échelle, d'où l'importance de ce modèle.
Deep image priorDeep image prior is a type of convolutional neural network used to enhance a given image with no prior training data other than the image itself. A neural network is randomly initialized and used as prior to solve inverse problems such as noise reduction, super-resolution, and inpainting. Image statistics are captured by the structure of a convolutional image generator rather than by any previously learned capabilities.
Théorie des graphesvignette|Un tracé de graphe. La théorie des graphes est la discipline mathématique et informatique qui étudie les graphes, lesquels sont des modèles abstraits de dessins de réseaux reliant des objets. Ces modèles sont constitués par la donnée de sommets (aussi appelés nœuds ou points, en référence aux polyèdres), et d'arêtes (aussi appelées liens ou lignes) entre ces sommets ; ces arêtes sont parfois non symétriques (les graphes sont alors dits orientés) et sont alors appelées des flèches ou des arcs.
