Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
MyocyteLes myocytes, ou fibres musculaires, sont des cellules capables de contraction (syncytium, fusion de plusieurs cellules). On distingue principalement les des myocytes lisses. Les propriétés contractiles des cellules musculaires tiennent de la présence d'éléments du cytosquelette capables de se contracter à la suite d'une augmentation de la concentration en calcium intracellulaire. Ces éléments contractiles élémentaires sont constitués de microfilaments d'actine couplés à des myofilaments de myosine.
Forward kinematicsIn robot kinematics, forward kinematics refers to the use of the kinematic equations of a robot to compute the position of the end-effector from specified values for the joint parameters. The kinematics equations of the robot are used in robotics, computer games, and animation. The reverse process, that computes the joint parameters that achieve a specified position of the end-effector, is known as inverse kinematics.
Muscle striévignette|Muscle strié de la langue d'un lapin photographié à l'aide d'un microscope. Le muscle strié est un tissu musculaire caractérisé par la présence de stries en microscopie, du fait de l'organisation régulière des filaments. Il peut désigner deux types de muscles différents : le muscle strié squelettique, le muscle strié cardiaque. Il s'oppose au muscle lisse. En musculation, par abus de langage, un muscle strié est défini comme étant un muscle dense et nettement visible sous la peau par un corps sec et dépourvu de rétention d'eau.
Fuseau neuromusculaireLe fuseau neuromusculaire est un mécanorécepteur constitué de fibres musculaires modifiées. Disposé parallèlement aux fibres du muscle, il est sensible à l'allongement de celui-ci, et traduit un stimulus mécanique en un message nerveux. Ces fuseaux sont des récepteurs sensoriels. Ils jouent donc un rôle important dans la proprioception statique, ainsi que dans la kinesthésie. Ils sont également impliqués dans le réflexe myotatique : leur rôle est alors d'augmenter le niveau de contraction du muscle en réponse à son propre étirement.
Hyperparameter optimizationIn machine learning, hyperparameter optimization or tuning is the problem of choosing a set of optimal hyperparameters for a learning algorithm. A hyperparameter is a parameter whose value is used to control the learning process. By contrast, the values of other parameters (typically node weights) are learned. The same kind of machine learning model can require different constraints, weights or learning rates to generalize different data patterns.
Implant cérébralLes implants cérébraux, également appelés « BrainChips » ou « Brain implant » en anglais, sont des systèmes électroniques implantés dans le cerveau, afin de lire ou contrôler certains signaux cérébraux. Ils sont également connus sous le nom de « puce électronique cérébrale ». Les implants cérébraux sont des implants électroniques constitués d'électrodes ou de grilles d'électrodes, permettant de lire et contrôler des signaux cérébraux. Les électrodes peuvent être placées de façon très précises à l'aide de bras robotisés.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Liaison (mécanique)thumb|Les contacts piston/bielle et piston/chemise peuvent être modélisés par des liaisons pivots. Un mécanisme, ou transmetteur, est l'association de plusieurs pièces liées entre elles par des contacts physiques qui les rendent totalement ou partiellement solidaires, selon qu'ils autorisent ou non des mouvements relatifs des pièces. La liaison mécanique est le modèle de comportement cinématique utilisé pour décrire cette relation, dont la considération est primordiale dans l'étude des mécanismes.
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.
