Alliagethumb|Du bronze liquide versé dans des moules. En métallurgie, un alliage est un mélange de plusieurs éléments chimiques, dont le principal constituant est un métal, et dont les caractéristiques sont celles d'un matériau métallique . Les caractéristiques mécaniques des métaux purs sont la plupart du temps relativement faibles. Le fait d'ajouter d'autres éléments permet de « durcir » le métal en augmentant ses caractéristiques mécaniques.
Dynamique moléculaireLa dynamique moléculaire est une technique de simulation numérique permettant de modéliser l'évolution d'un système de particules au cours du temps. Elle est particulièrement utilisée en sciences des matériaux et pour l'étude des molécules organiques, des protéines, de la matière molle et des macromolécules. En pratique, la dynamique moléculaire consiste à simuler le mouvement d'un ensemble de quelques dizaines à quelques milliers de particules dans un certain environnement (température, pression, champ électromagnétique, conditions aux limites.
Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Flux de brasageUn flux de brasage est un mélange de produits chimiques permettant d'assurer un bon mouillage de l'alliage d'apport sur les pièces à assembler en : éliminant les oxydes présents à la surface des pièces à assembler protégeant les pièces à assembler de l'oxydation pendant toute la durée de l'opération de brasage baissant la tension superficielle de l'alliage d'apport On peut trouver le flux de brasage sous différentes formes : état liquide ; état pâteux ; état gazeux ; état solide.
Aluminium alloyAn aluminium alloy (or aluminum alloy; see spelling differences) is an alloy in which aluminium (Al) is the predominant metal. The typical alloying elements are copper, magnesium, manganese, silicon, tin, nickel and zinc. There are two principal classifications, namely casting alloys and wrought alloys, both of which are further subdivided into the categories heat-treatable and non-heat-treatable. About 85% of aluminium is used for wrought products, for example rolled plate, foils and extrusions.
SuperalliageUn superalliage ou alliage à haute performance est un alliage métallique présentant une excellente résistance mécanique et une bonne résistance au fluage à haute température (typiquement sa température de fusion), une bonne stabilité surfacique ainsi qu'une bonne résistance à la corrosion et à l'oxydation. Les superalliages présentent typiquement une structure cristalline cubique à faces centrées de type austénitique. Les éléments d'alliages à la base d'un superalliage sont le plus souvent le nickel, le cobalt et le fer, mais aussi le titane et l'aluminium.
Alloy steelAlloy steel is steel that is alloyed with a variety of elements in total amounts between 1.0% and 50% by weight to improve its mechanical properties. Alloy steels are broken down into two groups: low alloy steels and high alloy steels. The difference between the two is disputed. Smith and Hashemi define the difference at 4.0%, while Degarmo, et al., define it at 8.0%. Most commonly, the phrase "alloy steel" refers to low-alloy steels. Strictly speaking, every steel is an alloy, but not all steels are called "alloy steels".
Réseau de neurones (biologie)En neurosciences, un réseau de neurones correspond, schématiquement : Soit à un nombre restreint de différents neurones interconnectés, qui ont une fonction précise, comme le ganglion stomatogastrique qui contrôle l'activité des muscles de l'estomac des crustacés. Soit à un grand nombre de neurones similaires interconnectés, qui ont des fonctions plus cognitives, comme les réseaux corticaux qui permettent entre autres la catégorisation.
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
Rule-based machine learningRule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.
