Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Enhanced geothermal systemAn enhanced geothermal system (EGS) generates geothermal electricity without natural convective hydrothermal resources. Traditionally, geothermal power systems operated only where naturally occurring heat, water, and rock permeability are sufficient to allow energy extraction. However, most geothermal energy within reach of conventional techniques is in dry and impermeable rock. EGS technologies expand the availability of geothermal resources through stimulation methods, such as 'hydraulic stimulation'.
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.
Chauffage, ventilation et climatisationthumb|Un système de refroidissement. Le chauffage, ventilation et climatisation (en abrégé CVC), équivalent en France de l'anglais (en abrégé HVAC, diffusé mondialement) est un ensemble de domaines techniques regroupant les corps d'état traitant du confort aéraulique. Ce qualificatif s'applique à tous types de bâtiments (habitat, tertiaire, industriel) et de véhicules. Il regroupe les spécialités et spécialistes du chauffage, de la ventilation et de la climatisation.
Copper in heat exchangersHeat exchangers are devices that transfer heat to achieve desired heating or cooling. An important design aspect of heat exchanger technology is the selection of appropriate materials to conduct and transfer heat fast and efficiently. Copper has many desirable properties for thermally efficient and durable heat exchangers. First and foremost, copper is an excellent conductor of heat. This means that copper's high thermal conductivity allows heat to pass through it quickly.
Échangeur air-solUn échangeur air-sol (également connu sous les noms de puits provençal, puits canadien ou puits climatique) est un échangeur géothermique à très basse énergie utilisé pour rafraîchir ou réchauffer l'air ventilé dans un bâtiment. Ce type d'échangeur est notamment utilisé dans l'habitat passif. L'échangeur air-sol sert à alimenter un bâtiment en air en le faisant circuler auparavant dans un conduit enterré qui selon les conditions climatiques le refroidit ou le préchauffe en utilisant l'inertie thermique du sol.
Prévision numérique du tempsLa prévision numérique du temps (PNT) est une application de la météorologie et de l'informatique. Elle repose sur le choix d'équations mathématiques offrant une proche approximation du comportement de l'atmosphère réelle. Ces équations sont ensuite résolues, à l'aide d'un ordinateur, pour obtenir une simulation accélérée des états futurs de l'atmosphère. Le logiciel mettant en œuvre cette simulation est appelé un modèle de prévision numérique du temps.
Échelle de Richtervignette|droite|Représentation d'une onde sismique. Historiquement, l'échelle de Richter a été l'une des premières tentatives d'évaluer numériquement l'intensité des tremblements de terre, grâce à la magnitude de Richter qui mesure l'énergie sismique radiée (énergie des ondes sismiques) lors du séisme. Imprécise et dépassée, elle a depuis été remplacée par des échelles plus précises permettant de mesurer la magnitude des séismes. L'éponyme de l’échelle de Richter est le sismologue américain Charles Francis Richter (-) qui l'a proposée en .
Magnitude (sismologie)vignette|Sismogramme enregistré par un sismographe à l'Observatoire Weston dans le Massachusetts, aux États-Unis. En sismologie, la magnitude est la représentation logarithmique du moment sismique, qui est lui-même une mesure de l'énergie libérée par un séisme déduite de l'amplitude de certaines ondes sismiques à des distances spécifiques (mesure de l'amplitude sur un sismogramme de l'onde P ou S). Plus le séisme a libéré d'énergie, plus la magnitude est élevée : un accroissement de magnitude de 1 correspond à une multiplication par 30 de l'énergie et par 10 de l'amplitude du mouvement.
