Internet des objetsvignette|upright=1.5|Différents aspects de l’Internet des objets. LInternet des objets ou IdO (en anglais (the) Internet of Things ou IoT) est l'interconnexion entre l'Internet et des objets, des lieux et des environnements physiques. L'appellation désigne un nombre croissant d'objets connectés à Internet permettant ainsi une communication entre nos biens dits physiques et leurs existences numériques. Ces formes de connexions permettent de rassembler de nouvelles masses de données sur le réseau et donc, de nouvelles connaissances et formes de savoirs.
Réseau de capteurs sans filUn réseau de capteurs sans fil est un réseau ad hoc d'un grand nombre de nœuds, qui sont des micro-capteurs capables de recueillir et de transmettre des données d'une manière autonome. La position de ces nœuds n'est pas obligatoirement prédéterminée. Ils peuvent être aléatoirement répartis dans une zone géographique, intitulée « champ de captage » correspondant au terrain concerné pour le phénomène capté. En plus d'applications civiles, il existe des applications militaires aux réseaux de capteurs (détection d'intrusions, localisation de combattants, véhicules, armes, etc.
Capteur photographiqueUn capteur photographique est un composant électronique photosensible servant à convertir un rayonnement électromagnétique (UV, visible ou IR) en un signal électrique analogique. Ce signal est ensuite amplifié, puis numérisé par un convertisseur analogique-numérique et enfin traité pour obtenir une . Le capteur est donc le composant de base des appareils photo et des caméras numériques, l'équivalent du film (ou pellicule) en photographie argentique.
Pollution de l'airvignette|En 2013, l'Organisation mondiale de la santé a reconnu que la pollution de l'air extérieur est un cancérigène certain. vignette|Les émissions de monoxyde de carbone, de soufre, de suies et de particules liées à la combustion du charbon ont probablement été la première source de pollution majeure de l'air, dès le début de l'ère industrielle. Les transports ferroviaires y contribuaient largement, davantage par la construction des infrastructures (notamment la fabrication des rails) que du fait des émanations des locomotives.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Étalonnage (métrologie)En métrologie, l'étalonnage est une opération qui concerne les appareils de mesure ou de restitution de données. Deux appareils différents — de conception différente, mais aussi deux appareils de la même gamme (même marque, même modèle) — ne réagissent pas exactement de la même manière. Il faut donc une procédure permettant d'obtenir le même résultat à partir de la même situation initiale. On rencontre aussi l'anglicisme en. Le mot « calibrage » a un sens différent.
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.
Active-pixel sensorAn active-pixel sensor (APS) is an , which was invented by Peter J.W. Noble in 1968, where each pixel sensor unit cell has a photodetector (typically a pinned photodiode) and one or more active transistors. In a metal–oxide–semiconductor (MOS) active-pixel sensor, MOS field-effect transistors (MOSFETs) are used as amplifiers. There are different types of APS, including the early NMOS APS and the now much more common complementary MOS (CMOS) APS, also known as the CMOS sensor.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Matrice de filtres colorésvignette|La disposition de Bayer des filtres de couleur sur la matrice de pixels d'un capteur d'image En photographie, une matrice de filtres colorés est une mosaïque de filtres colorés placée sur les photosites d'un capteur photographique qui permet la séparation des couleurs. Cette dernière étape est indispensable lors de la captation en vue de la reproduction des couleurs. En effet, l'Homme étant un animal trichromate, il est nécessaire de recueillir au minimum trois lumières colorées différentes judicieusement choisies.
