RadarLe radar (acronyme issu de l'anglais dio etection nd anging) est un système qui utilise les ondes électromagnétiques pour détecter la présence et déterminer la position ainsi que la vitesse d'objets tels que les avions, les bateaux, ou la pluie. Les ondes envoyées par l'émetteur sont réfléchies par la cible, et les signaux de retour (appelés écho radar ou écho-radar) sont captés et analysés par le récepteur, souvent situé au même endroit que l'émetteur.
Radar Doppler pulséUn radar Doppler pulsé est un radar capable, non seulement de donner le cap, la distance et l'altitude d'une cible, mais aussi de mesurer sa vitesse radiale (portée-vitesse). Pour cela il utilise l'effet Doppler. Le retour des impulsions radioélectriques renvoyées par réflexion sur la cible sont traitées pour calculer le glissement de fréquence entre l'onde émise et celle qui est reçue. Pour cela, le système d'émission doit avoir une excellente stabilité de phase, on dit, dans ce cas, qu'il est « cohérent ».
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.
Radar Dopplervignette|Policier militaire utilisant un radar routier qui est une application des radars Doppler. Un radar Doppler est un radar qui utilise l'effet Doppler-Fizeau de l'écho réfléchi par une cible pour mesurer sa vitesse radiale. Le signal micro-onde — émis par l'antenne directionnelle du radar — est réfléchi par la cible et comparé en fréquence avec le signal original aller et retour. Il permet ainsi une mesure directe et extrêmement précise de la composante vitesse de la cible dans l'axe du faisceau.
Attention (machine learning)Machine learning-based attention is a mechanism mimicking cognitive attention. It calculates "soft" weights for each word, more precisely for its embedding, in the context window. It can do it either in parallel (such as in transformers) or sequentially (such as recursive neural networks). "Soft" weights can change during each runtime, in contrast to "hard" weights, which are (pre-)trained and fine-tuned and remain frozen afterwards. Multiple attention heads are used in transformer-based large language models.
Radar à synthèse d'ouverturethumb|upright=1.5|Image prise par un radar à synthèse d'ouverture, monté sur satellite, de l'île de Tenerife aux îles Canaries, montrant les détails géographiques et la végétation en fausses couleurs. Un radar à synthèse d'ouverture (RSO) est un qui permet d'obtenir des images en deux dimensions ou des reconstitutions tridimensionnelles d'objets visés, tels des paysages. Pour cela, il effectue un traitement des données reçues afin d'améliorer la résolution en azimut. Le traitement effectué permet d'affiner l'ouverture de l'antenne.
Radar speed gunA radar speed gun, also known as a radar gun, speed gun, or speed trap gun, is a device used to measure the speed of moving objects. It is commonly used by police to check the speed of moving vehicles while conducting traffic enforcement, and in professional sports to measure speeds such as those of baseball pitches, tennis serves, and cricket bowls. A radar speed gun is a Doppler radar unit that may be handheld, vehicle-mounted, or static.
Tempête hivernaleUne tempête hivernale est un événement dans lequel le vent coïncide avec une variété de précipitations qui ne se produisent qu'à des températures près ou sous le point de congélation : neige, neige mouillée, pluie et neige mêlées, grésil ou pluie verglaçante. Dans les climats continentaux tempérés, ces tempêtes ne se limitent pas nécessairement à la saison hivernale, mais peuvent également survenir de la fin de l'automne jusqu'au début du printemps.
Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.
Analyse sémantique latente probabilisteL’analyse sémantique latente probabiliste (de l'anglais, Probabilistic latent semantic analysis : PLSA), aussi appelée indexation sémantique latente probabiliste (PLSI), est une méthode de traitement automatique des langues inspirée de l'analyse sémantique latente. Elle améliore cette dernière en incluant un modèle statistique particulier. La PLSA possède des applications dans le filtrage et la recherche d'information, le traitement des langues naturelles, l'apprentissage automatique et les domaines associés.
