Arborisation terminaleL'arborisation terminale est l'extrémité ramifiée de l'axone d'un neurone. Les « boutons » synaptiques sont à l'extrémité de cette arborisation terminale, là où se trouvent les synapses. L'arborisation terminale de l'axone est riche en vésicules synaptiques contenant les neurotransmetteurs. Les terminaisons axoniques (également appelées « boutons synaptiques », « boutons terminaux » ou « pieds terminaux ») sont les terminaisons distales des télodendrites (branches) d'un axone.
MyélineLa myéline est une membrane spécialisée des cellules gliales myélinisantes du système nerveux (les cellules de Schwann pour le système nerveux périphérique et les oligodendrocytes pour le système nerveux central), qui s'enroule autour des axones des neurones et permet leur isolation. Ceci induit l'accélération de la vitesse de conduction des potentiels d'action, et l'apparition d'une conduction saltatoire. Le terme a été inventé en 1854 par le médecin pathologiste Rudolf Virchow, sans doute par analogie avec la substance blanchâtre et molle de la moelle osseuse.
Lanceur orbital monoétageUn lanceur orbital monoétage (en single-stage-to-orbit, ou SSTO) est un véhicule spatial capable d'atteindre l'orbite terrestre et la vitesse de satellisation sans avoir à larguer un ou des étages propulsifs au cours de son ascension. Plusieurs projets de ce type ont été étudiés (HOTOL, Skylon, McDonnell Douglas DC-X, le Lockheed-Martin X-33, le Roton SSTO...), mais aucun n'a jusqu'à présent abouti, car le concept nécessite d'effectuer plusieurs percées technologiques.
Out-of-bag errorOut-of-bag (OOB) error, also called out-of-bag estimate, is a method of measuring the prediction error of random forests, boosted decision trees, and other machine learning models utilizing bootstrap aggregating (bagging). Bagging uses subsampling with replacement to create training samples for the model to learn from. OOB error is the mean prediction error on each training sample xi, using only the trees that did not have xi in their bootstrap sample.
