Syndrome algo-dysfonctionnel de l'appareil manducateurLe terme de syndrome algo-dysfonctionnel de l'appareil manducateur (SADAM) désigne les troubles de la musculature posturale (manducatrice), de la musculature masticatrice ou de l’articulation temporo-mandibulaire. Les autres termes synonymes sont : dysfonction cranio-mandibulaire (DCM), troubles temporo-mandibulaires (TTM), algies dysfonctionnelles de l'appareil manducateur (ADAM), dysfonctionnement de l'articulation temporo-mandibulaire, syndrome algodysfonctionnel de l'articulation temporo-mandibulaire, syndrome de l'articulation temporo-mandibulaire (ATM).
Mean absolute errorIn statistics, mean absolute error (MAE) is a measure of errors between paired observations expressing the same phenomenon. Examples of Y versus X include comparisons of predicted versus observed, subsequent time versus initial time, and one technique of measurement versus an alternative technique of measurement. MAE is calculated as the sum of absolute errors divided by the sample size: It is thus an arithmetic average of the absolute errors , where is the prediction and the true value.
Shoulder impingement syndromeShoulder impingement syndrome is a syndrome involving tendonitis (inflammation of tendons) of the rotator cuff muscles as they pass through the subacromial space, the passage beneath the acromion. It is particularly associated with tendonitis of the supraspinatus muscle. This can result in pain, weakness, and loss of movement at the shoulder. The most common symptoms in impingement syndrome are pain, weakness and a loss of movement at the affected shoulder.
Méthode de Monte-Carlo par chaînes de MarkovLes méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov, ou méthodes MCMC pour Markov chain Monte Carlo en anglais, sont une classe de méthodes d'échantillonnage à partir de distributions de probabilité. Ces méthodes de Monte-Carlo se basent sur le parcours de chaînes de Markov qui ont pour lois stationnaires les distributions à échantillonner. Certaines méthodes utilisent des marches aléatoires sur les chaînes de Markov (algorithme de Metropolis-Hastings, échantillonnage de Gibbs), alors que d'autres algorithmes, plus complexes, introduisent des contraintes sur les parcours pour essayer d'accélérer la convergence (Monte Carlo Hybride, Surrelaxation successive).
Articulation temporo-mandibulaireL'articulation temporo-mandibulaire, abrégé ATM, est une diarthrose (ou synoviale, de type bi-condylaire) qui unit la fosse mandibulaire de l'os temporal avec le condyle de la mandibule par l'intermédiaire d'un disque articulaire fibrocartilagineux et fermée par une capsule articulaire. Le disque articulaire, de forme ellipsoïdale divise fonctionnellement l'articulation en deux. Ces deux articulations fonctionnent en synergie permettant d'obtenir des mouvements combinés.
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
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.
Least absolute deviationsLeast absolute deviations (LAD), also known as least absolute errors (LAE), least absolute residuals (LAR), or least absolute values (LAV), is a statistical optimality criterion and a statistical optimization technique based on minimizing the sum of absolute deviations (also sum of absolute residuals or sum of absolute errors) or the L1 norm of such values. It is analogous to the least squares technique, except that it is based on absolute values instead of squared values.
Chaîne de Markovvignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).
Chimie numériqueLa chimie numérique ou chimie informatique, parfois aussi chimie computationnelle, est une branche de la chimie et de la physico-chimie qui utilise les lois de la chimie théorique exploitées dans des programmes informatiques spécifiques afin de calculer structures et propriétés d'objets chimiques tels que les molécules, les solides, les agrégats atomiques (ou clusters), les surfaces, etc., en appliquant autant que possible ces programmes à des problèmes chimiques réels.
