Sparse dictionary learningSparse dictionary learning (also known as sparse coding or SDL) is a representation learning method which aims at finding a sparse representation of the input data in the form of a linear combination of basic elements as well as those basic elements themselves. These elements are called atoms and they compose a dictionary. Atoms in the dictionary are not required to be orthogonal, and they may be an over-complete spanning set. This problem setup also allows the dimensionality of the signals being represented to be higher than the one of the signals being observed.
Système sur une pucethumb|Puce ARM Exynos sur le smartphone Nexus S de Samsung. Un système sur une puce, souvent désigné dans la littérature scientifique par le terme anglais (d'où son abréviation SoC), est un système complet embarqué sur un seul circuit intégré (« puce »), pouvant comprendre de la mémoire, un ou plusieurs microprocesseurs, des périphériques d'interface, ou tout autre composant nécessaire à la réalisation de la fonction attendue.
Vehicular automationVehicular automation involves the use of mechatronics, artificial intelligence, and multi-agent systems to assist the operator of a vehicle (car, aircraft, watercraft, or otherwise). These features and the vehicles employing them may be labeled as intelligent or smart. A vehicle using automation for difficult tasks, especially navigation, to ease but not entirely replace human input, may be referred to as semi-autonomous, whereas a vehicle relying solely on automation is called robotic or autonomous.
Temps CPUdroite|vignette|450x450px|Temps CPU sur un système multitâche à CPU unique Le temps CPU (ou temps de traitement) est la durée pendant laquelle une unité centrale de traitement (CPU) est utilisée pour traiter les instructions d'un programme informatique ou d'un système d'exploitation, par opposition au temps écoulé, qui comprend par exemple l'attente d'une entrée/sortie (E/S) ou l'activation du mode à faible consommation («inactif»). Le temps CPU est mesuré en tics d'horloge ou en secondes.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Matrice creuseDans la discipline de l'analyse numérique des mathématiques, une matrice creuse est une matrice contenant beaucoup de zéros. Conceptuellement, les matrices creuses correspondent aux systèmes qui sont peu couplés. Si on considère une ligne de balles dont chacune est reliée à ses voisines directes par des élastiques, ce système serait représenté par une matrice creuse. Au contraire, si chaque balle de la ligne est reliée à toutes les autres balles, ce système serait représenté par une matrice dense.
Single instruction multiple dataSingle Instruction on Multiple Data (signifiant en anglais : « instruction unique, données multiples »), ou SIMD, est une des quatre catégories d'architecture définies par la taxonomie de Flynn en 1966 et désigne un mode de fonctionnement des ordinateurs dotés de capacités de parallélisme. Dans ce mode, la même instruction est appliquée simultanément à plusieurs données pour produire plusieurs résultats.
False positive rateIn statistics, when performing multiple comparisons, a false positive ratio (also known as fall-out or false alarm ratio) is the probability of falsely rejecting the null hypothesis for a particular test. The false positive rate is calculated as the ratio between the number of negative events wrongly categorized as positive (false positives) and the total number of actual negative events (regardless of classification). The false positive rate (or "false alarm rate") usually refers to the expectancy of the false positive ratio.
Multithreadingthumb|Schéma d'un process multithread Un processeur est dit multithread s'il est capable d'exécuter efficacement plusieurs threads simultanément. Contrairement aux systèmes multiprocesseurs (tels les systèmes multi-cœur), les threads doivent partager les ressources d'un unique cœur : les unités de traitement, le cache processeur et le translation lookaside buffer ; certaines parties sont néanmoins dupliquées : chaque thread dispose de ses propres registres et de son propre pointeur d'instruction.
