Long short-term memoryLong short-term memory (LSTM) network is a recurrent neural network (RNN), aimed to deal with the vanishing gradient problem present in traditional RNNs. Its relative insensitivity to gap length is its advantage over other RNNs, hidden Markov models and other sequence learning methods. It aims to provide a short-term memory for RNN that can last thousands of timesteps, thus "long short-term memory".
Rayonnement thermiqueLe rayonnement thermique est un rayonnement électromagnétique généré par l'agitation thermique de particules dans la matière quel que soit l'état de celle-ci : solide, liquide ou gaz. Le spectre de ce rayonnement s'étend du domaine micro-ondes à l'ultra-violet. L'expression est également utilisée pour des phénomènes beaucoup plus énergétiques tels que rencontrés dans les plasmas, qui sont la source de rayonnement X. Ce phénomène conduit au rayonnement du corps noir lorsque l'interaction matière - rayonnement est réversible et importante.
Bâtiment à énergie zérovignette|Bâtiment d'essai zéro énergie à Tallinn , Estonie . Université de Technologie de Tallinn Un bâtiment à énergie zéro (en anglais zero-energy building (ZEB), zero net energy (ZNE) ou net-zero energy building (NZEB), net zero building), est un bâtiment à consommation énergétique nette nulle, ce qui signifie que la quantité totale d'énergie utilisée, calculée sur une base annuelle, est à peu près égale à la quantité d'énergie renouvelable créée sur le site, ou dans d'autres définitions par des sources d'énergie renouvelables externes.
Home Energy RatingThe Home Energy Rating is an American estimated measurement of a home's energy efficiency based on normalized modified end-use loads (nMEULs). In the United States, the Residential Energy Services Network (RESNET) is responsible for creation and maintenance of the RESNET Mortgage Industry National Home Energy Rating Standards (MINHERS), a proprietary system of standards, which includes standards language for the certification and quality assurance for RESNET Provider organizations.
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.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Transition énergétiqueLa transition énergétique désigne à la fois l'évolution passée de la répartition des énergies consommées sur la planète (bois, hydroélectricité, charbon, pétrole, gaz naturel, nucléaire, etc.) et, pour l'avenir, l'objectif politique et technique d'une modification structurelle profonde des modes de production et de consommation de l'énergie. C'est l'un des volets de la transition écologique.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Energy developmentEnergy development is the field of activities focused on obtaining sources of energy from natural resources. These activities include the production of renewable, nuclear, and fossil fuel derived sources of energy, and for the recovery and reuse of energy that would otherwise be wasted. Energy conservation and efficiency measures reduce the demand for energy development, and can have benefits to society with improvements to environmental issues.
Énergie renouvelableLes énergies renouvelables (parfois abrégées EnR) proviennent de sources d'énergie dont le renouvellement naturel est assez rapide pour qu'elles puissent être considérées comme inépuisables à l'échelle du temps humain. Elles proviennent de phénomènes naturels cycliques ou constants induits par les astres : le Soleil essentiellement pour la chaleur et la lumière qu'il produit, mais aussi l'attraction de la Lune (marées) et la chaleur engendrée par la Terre (géothermie).
