Page web dynamiqueUne page web dynamique est une page web générée à la demande, par opposition à une page web statique. Le contenu d'une page web dynamique peut donc varier en fonction d'informations (heure, nom de l'utilisateur, formulaire rempli par l'utilisateur, etc.) qui ne sont connues qu'au moment de sa consultation. À l'inverse, le contenu d'une page web statique est a priori identique à chaque consultation. Lors de la consultation d'une page web statique, un serveur HTTP renvoie le contenu du fichier où la page est enregistrée.
Kernel principal component analysisIn the field of multivariate statistics, kernel principal component analysis (kernel PCA) is an extension of principal component analysis (PCA) using techniques of kernel methods. Using a kernel, the originally linear operations of PCA are performed in a reproducing kernel Hilbert space. Recall that conventional PCA operates on zero-centered data; that is, where is one of the multivariate observations.
Programmation webalt=Logo langage HTML|vignette|Logo langage HTML version 5 La programmation web est la programmation informatique qui permet d'éditer des sites web. Elle permet la création d'applications, destinées à être déployées sur Internet ou en Intranet. Ces applications web sont constituées de pages web pouvant prendre différentes formes, telles que : pages « statiques » : Il s'agit de fichiers. Le contenu n'est pas influencé par l'internaute qui la demande, et il évolue seulement avec une intervention manuelle de son code source.
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.
Analyse prédictiveL'analyse (ou logique) prédictive englobe une variété de techniques issues des statistiques, d'extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des événements futurs. Dans le monde des affaires, des modèles prédictifs exploitent des schémas découverts à l'intérieur des ensembles de données historiques et transactionnelles pour identifier les risques et les opportunités.
Ray-tracing hardwareRay-tracing hardware is special-purpose computer hardware designed for accelerating ray tracing calculations. The problem of rendering 3D graphics can be conceptually presented as finding all intersections between a set of "primitives" (typically triangles or polygons) and a set of "rays" (typically one or more per pixel). Up to 2010, all typical graphic acceleration boards, called graphics processing units (GPUs), used rasterization algorithms. The ray tracing algorithm solves the rendering problem in a different way.
Machine à vecteurs de supportLes machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.
Research data archivingResearch data archiving is the long-term storage of scholarly research data, including the natural sciences, social sciences, and life sciences. The various academic journals have differing policies regarding how much of their data and methods researchers are required to store in a public archive, and what is actually archived varies widely between different disciplines. Similarly, the major grant-giving institutions have varying attitudes towards public archival of data.
Régression (statistiques)En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. Par extension, le terme est aussi utilisé pour certaines méthodes d’ajustement de courbe. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Inférence bayésienne en phylogénieL'inférence bayésienne de la phylogénie est la combinaison des informations dans l'a priori et dans la vraisemblance des données pour créer la soi-disant probabilité postérieure des arbres, qui est la probabilité que l'arbre soit correct compte tenu des données, de l'a priori et du modèle de vraisemblance. L'inférence bayésienne a été introduite dans la phylogénétique moléculaire dans les années 1990 par trois groupes indépendants : Bruce Rannala et Ziheng Yang à Berkeley, Bob Mau à Madison, et Shuying Li à l'Université de l'Iowa, les deux derniers étant doctorants à l'époque.
