Urban designUrban design is an approach to the design of buildings and the spaces between them that focuses on specific design processes and outcomes. In addition to designing and shaping the physical features of towns, cities, and regional spaces, urban design considers 'bigger picture' issues of economic, social and environmental value and social design. The scope of a project can range from a local street or public space to an entire city and surrounding areas.
Partitionnement de donnéesvignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
Étalement urbainalt=|vignette|upright=1.7|Étalement urbain dans la banlieue de Paris en 2005 L’'étalement urbain' est la progression des surfaces urbanisées à la périphérie des villes. Cela concerne l'habitat, en grande partie des maisons individuelles, mais aussi de nombreuses entreprises qui nécessitent de grandes surfaces et parmi elles des centres commerciaux. Dans tous ces lieux desservis par la voiture individuelle, une part importante de l'espace utilisé est attribuée aux voies et aux stationnements enrobés, dont les nuisances ont été relevées.
K-moyennesLe partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire. Étant donnés des points et un entier k, le problème est de diviser les points en k groupes, souvent appelés clusters, de façon à minimiser une certaine fonction. On considère la distance d'un point à la moyenne des points de son cluster ; la fonction à minimiser est la somme des carrés de ces distances.
Correlation clusteringClustering is the problem of partitioning data points into groups based on their similarity. Correlation clustering provides a method for clustering a set of objects into the optimum number of clusters without specifying that number in advance. Cluster analysis In machine learning, correlation clustering or cluster editing operates in a scenario where the relationships between the objects are known instead of the actual representations of the objects.
Clustering high-dimensional dataClustering high-dimensional data is the cluster analysis of data with anywhere from a few dozen to many thousands of dimensions. Such high-dimensional spaces of data are often encountered in areas such as medicine, where DNA microarray technology can produce many measurements at once, and the clustering of text documents, where, if a word-frequency vector is used, the number of dimensions equals the size of the vocabulary.
Aménagement du territoirevignette|Un exemple d'aménagement du territoire : l'autoroute française A63 traversant les Landes. L'aménagement du territoire est . Cette discipline traduit l'ensemble d'actions menées par des acteurs publics (ou privés dans le cadre de missions de service public qui leur sont confiées) qui interviennent sur un territoire donné et en façonnent son paysage (routes, ponts, usines, etc.).
Urbanismevignette|upright=1.0|Gratte-ciel vus depuis la tour CN à Toronto (Canada). vignette|upright=1.0|Vue d'un quartier de Pachuca (Mexique). L'urbanisme est l'ensemble des sciences, des techniques et des arts relatifs à l'organisation et à l'aménagement des espaces urbains. Ce projet peut être sous-tendu par une volonté d'assurer le bien-être de l'homme et d'améliorer les rapports sociaux en préservant l'environnement. Les professionnels qui exercent ce métier sont des urbanistes.
Regroupement hiérarchiqueDans le domaine de l'analyse et de la classification automatique de données, le regroupement hiérarchique est un partitionnement de données ou clustering, au moyen de diverses méthodes, dites « ascendantes » et « descendantes ». Les méthodes dites « descendantes » partent d’une solution générale vers une autre plus spécifique. Les méthodes de cette catégorie démarrent avec une seule classe contenant la totalité puis se divisent à chaque étape selon un critère jusqu’à l’obtention d’un ensemble de classes différentes.
Capteur de proximitéLes capteurs de proximité ou détecteurs de présence sont des dispositifs autrefois mécaniques, mais aujourd'hui de plus en plus caractérisés par l'absence de liaison mécanique entre le dispositif de mesure et l’objet cible (personne, animal, objet animé tel qu'un véhicule). L'interaction entre le capteur et sa est alors réalisée par l’intermédiaire d’une caméra associée à un système d'analyse de l'image, ou plus souvent d'un champ (magnétique, électrique, électromagnétique) ou d'un capteur infrarouge.
