ÉlectroencéphalographieL'électroencéphalographie (EEG) est une méthode d'exploration cérébrale qui mesure l'activité électrique du cerveau par des électrodes placées sur le cuir chevelu souvent représentée sous la forme d'un tracé appelé électroencéphalogramme. Comparable à l'électrocardiogramme qui permet d'étudier le fonctionnement du cœur, l'EEG est un examen indolore et non invasif qui renseigne sur l'activité neurophysiologique du cerveau au cours du temps et en particulier du cortex cérébral soit dans un but diagnostique en neurologie, soit dans la recherche en neurosciences cognitives.
Pointe de consommation électriqueUne est la consommation la plus élevée d’un réseau électrique pendant une période définie (jour, mois, saison). Elle dépend de la localisation et de la période étudiée et, du fait de la dificulté du stockage de l'électricité, pose des problèmes particuliers aux gestionnaires de réseaux et aux producteurs d’électricité. Contrairement à d'autres formes d'énergie, l'énergie électrique ne peut généralement pas être stockée telle quelle à grande échelle, chaque kilowatt-heure devant donc être produit au moment de sa consommation.
Sciences numériquesLes sciences numériques (traduction de l'anglais computational sciences), autrement dénommées calcul scientifique ou informatique scientifique, ont pour objet la construction de modèles mathématiques et de méthodes d'analyse quantitative, en se basant sur l'utilisation des sciences du numérique, pour analyser et résoudre des problèmes scientifiques. Cette approche scientifique basée sur un recours massif aux modélisations informatiques et mathématiques et à la simulation se décline en : médecine numérique, biologie numérique, archéologie numérique, mécanique numérique, par exemple.
Système auditifLe système auditif est le système sensoriel du sens de l'ouïe. Il est composé de deux systèmes: le système auditif périphérique et le système auditif central. Dans le système auditif périphérique, on retrouve l’oreille externe, moyenne et interne. Le système auditif central comprend le nerf auditif jusqu’au cortex auditif. Le long de son trajet de l'extérieur jusqu'au cerveau antérieur, l'information sonore est conservée et en même temps modifiée de diverses manières.
Forêt d'arbres décisionnelsvignette|Illustration du principe de construction d'une forêt aléatoire comme agrégation d'arbre aléatoires. En apprentissage automatique, les forêts d'arbres décisionnels (ou forêts aléatoires de l'anglais random forest classifier) forment une méthode d'apprentissage ensembliste. Ils ont été premièrement proposées par Ho en 1995 et ont été formellement proposées en 2001 par Leo Breiman et Adele Cutler. Cet algorithme combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de bagging.
Gaine carotidienneLa gaine carotidienne (ou gaine vasculaire du cou) est le tissu conjonctif fibreux qui entoure le compartiment vasculo-nerveux du cou. La gaine carotidienne est constitué par les lames superficielle, prétrachéale et prévertébrale du fascia cervical. Elles forment une structure tubulaire verticale de la base du crâne à la première côte et au sternum (entre C7 et T4). Un septum divise le canal en trois compartiments.
Géométrie algorithmiquevignette|Rendu d'un cylindre à l'aide d'un programme d'ordinateur. La géométrie algorithmique est le domaine de l'algorithmique qui traite des algorithmes manipulant des concepts géométriques. La géométrie algorithmique est l'étude des algorithmes manipulant des objets géométriques. Par exemple, le problème algorithmique qui consiste, étant donné un ensemble de points dans le plan décrits par leurs coordonnées, à trouver la paire de points dont la distance est minimale est un problème d'algorithmique géométrique.
Méthode des k plus proches voisinsEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, la méthode des k plus proches voisins est une méthode d’apprentissage supervisé. En abrégé KPPV ou k-PPV en français, ou plus fréquemment k-NN ou KNN, de l'anglais k-nearest neighbors. Dans ce cadre, on dispose d’une base de données d'apprentissage constituée de N couples « entrée-sortie ». Pour estimer la sortie associée à une nouvelle entrée x, la méthode des k plus proches voisins consiste à prendre en compte (de façon identique) les k échantillons d'apprentissage dont l’entrée est la plus proche de la nouvelle entrée x, selon une distance à définir.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Traitement numérique du signalLe traitement numérique du signal étudie les techniques de traitement (filtrage, compression, etc), d'analyse et d'interprétation des signaux numérisés. À la différence du traitement des signaux analogiques qui est réalisé par des dispositifs en électronique analogique, le traitement des signaux numériques est réalisé par des machines numériques (des ordinateurs ou des circuits dédiés). Ces machines numériques donnent accès à des algorithmes puissants, tel le calcul de la transformée de Fourier.
