Espèce clé de voûteUne espèce clé de voûte est « une espèce qui a un effet important et disproportionné par rapport à son abondance » sur la stabilité et la diversité spécifique d'une communauté. La caractère clé de voûte d'une espèce n'est pas intrinsèque. En effet, le rôle d'une espèce au sein d'une communauté dépend des conditions biotiques et abiotiques du milieu dans lequel elle se trouve. Ce concept a été introduit pour la première fois par R. T. Paine dans son article « A note on trophic Complexity and Community stability », publié en 1969.
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.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Text-to-image modelA text-to-image model is a machine learning model which takes an input natural language description and produces an image matching that description. Such models began to be developed in the mid-2010s, as a result of advances in deep neural networks. In 2022, the output of state of the art text-to-image models, such as OpenAI's DALL-E 2, Google Brain's , StabilityAI's Stable Diffusion, and Midjourney began to approach the quality of real photographs and human-drawn art.
RadiogoniométrieLa radiogoniométrie est la détermination de la direction d'arrivée d'une onde électromagnétique. La radiogoniométrie a deux applications principales : en navigation : la radiogoniométrie d'un émetteur fixe et connu (un radiophare ou une radiobalise) permet de déterminer un lieu de position pour le récepteur et par conséquent une position en relevant au moins deux émetteurs , elle peut également être utilisée (avec un seul émetteur) pour rejoindre un port équipé d'un radiophare (technique dite de en , retour à la maison) ; en guerre électronique : la radiogoniométrie d'une émission hostile (radar, radio et autodirecteur de missile) permet de localiser cet émetteur soit en employant plusieurs récepteurs en des positions différentes, soit par calcul en fonction de la cinématique propre du récepteur.
Espèce rareUne espèce rare est une espèce dont le nombre d'individus est très bas. Cette désignation peut être appliquée à un taxon végétal ou animal et est distincte du terme en danger, en voie de disparition ou menacé. La désignation d'une espèce rare peut être faite par un organisme officiel, tel qu'un gouvernement national ou une région. Le terme apparaît le plus souvent sans référence à des critères spécifiques. L'UICN n'effectue normalement pas de telles désignations, mais peut utiliser ce terme dans le cadre de discussions scientifiques.
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.
Sciences participativesthumb|250px|Une arche naturelle effondrée dans le Twelve Apostles National Maritime Park, Australie. thumb|150px|Support d'appareil photo pour suivre l'effondrement de l'arcade insulaire. Le panneau propose au visiteur de poser son appareil photo sur le support, prendre une photo de l'arcade insulaire et l'envoyer par email au comité de gestion du parc afin qu'il puisse suivre au fil du temps la vitesse d'effondrement de la structure rocheuse. Les sciences participatives, parfois appelées sciences citoyennes ou sciences collaboratives, sont .
Espèce en dangervignette|Symbole « en danger » de la liste rouge de l'UICN. En biologie et écologie, l'expression « espèce en danger » s'applique à toute espèce risquant de disparaître à court ou moyen terme. Selon le congrès mondial de l'UICN de septembre 2016, , ce qu'un article du 10 août, dans la revue Nature traduit sous le titre « Les ravages des fusils, des filets et des bulldozers » aussi qualifiés de grands tueurs parmi les facteurs de régression de animales et végétales évaluées et classées en 2016 comme menacées ou quasi menacées de disparition sur la liste rouge de l'UICN.
