ConnectomiqueLa connectomique est l'établissement et l'étude du connectome, c'est-à-dire de l'ensemble des connexions neuronales du cerveau. La connectomique est la production et l'étude des connectomes : des cartes complètes des connexions au sein du système nerveux d'un organisme. Plus généralement, on peut considérer qu'il s'agit de l'étude des schémas de câblage neuronaux, en mettant l'accent sur la façon dont la connectivité structurelle, les synapses individuelles, la morphologie et l'ultrastructure cellulaires contribuent à la constitution d'un réseau.
Information mutuelleDans la théorie des probabilités et la théorie de l'information, l'information mutuelle de deux variables aléatoires est une quantité mesurant la dépendance statistique de ces variables. Elle se mesure souvent en bit. L'information mutuelle d'un couple de variables représente leur degré de dépendance au sens probabiliste. Ce concept de dépendance logique ne doit pas être confondu avec celui de causalité physique, bien qu'en pratique l'un implique souvent l'autre.
Iterative reconstructionIterative reconstruction refers to iterative algorithms used to reconstruct 2D and 3D images in certain imaging techniques. For example, in computed tomography an image must be reconstructed from projections of an object. Here, iterative reconstruction techniques are usually a better, but computationally more expensive alternative to the common filtered back projection (FBP) method, which directly calculates the image in a single reconstruction step.
Multinomial logistic regressionIn statistics, multinomial logistic regression is a classification method that generalizes logistic regression to multiclass problems, i.e. with more than two possible discrete outcomes. That is, it is a model that is used to predict the probabilities of the different possible outcomes of a categorically distributed dependent variable, given a set of independent variables (which may be real-valued, binary-valued, categorical-valued, etc.).
Régression logistiqueEn statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.
Sélection adverseLa sélection adverse ou antisélection est un phénomène statistique et économique qui joue un rôle important notamment dans les domaines de l'assurance et de la gestion du risque, par lequel une offre faite sur un marché aboutit à des résultats inverses de ceux souhaités, à cause d'asymétries d'information. C'est une forme du problème principal-agent. Dans une situation principal-agent, le problème de la sélection adverse est essentiellement basé sur l'incertitude concernant le type de l'agent, contrairement à une situation d'aléa moral.
Câble sous-marinvignette|Arrivée (atterrissement) à New York (Rockoway Beach) du premier câble sous-marin reliant l'Italie (Rome) à l'Amérique du Nord. Ce câble passait par les Açores et Malaga en Espagne (photo de 1925). Un 'câble sous-marin' est un câble posé sur le fond marin (ou quelquefois ensouillé, c'est-à-dire enterré) et destiné à acheminer des télécommunications ou à transporter de l'énergie électrique. La plupart des télécommunications mondiales transitent par des câbles sous-marins.
Sparse approximationSparse approximation (also known as sparse representation) theory deals with sparse solutions for systems of linear equations. Techniques for finding these solutions and exploiting them in applications have found wide use in , signal processing, machine learning, medical imaging, and more. Consider a linear system of equations , where is an underdetermined matrix and . The matrix (typically assumed to be full-rank) is referred to as the dictionary, and is a signal of interest.
Fiber-optic communicationFiber-optic communication is a method of transmitting information from one place to another by sending pulses of infrared or visible light through an optical fiber. The light is a form of carrier wave that is modulated to carry information. Fiber is preferred over electrical cabling when high bandwidth, long distance, or immunity to electromagnetic interference is required. This type of communication can transmit voice, video, and telemetry through local area networks or across long distances.
Tomographic reconstructionTomographic reconstruction is a type of multidimensional inverse problem where the challenge is to yield an estimate of a specific system from a finite number of projections. The mathematical basis for tomographic imaging was laid down by Johann Radon. A notable example of applications is the reconstruction of computed tomography (CT) where cross-sectional images of patients are obtained in non-invasive manner.