Quantum complexity theoryQuantum complexity theory is the subfield of computational complexity theory that deals with complexity classes defined using quantum computers, a computational model based on quantum mechanics. It studies the hardness of computational problems in relation to these complexity classes, as well as the relationship between quantum complexity classes and classical (i.e., non-quantum) complexity classes. Two important quantum complexity classes are BQP and QMA.
Modèle de contour actifUn modèle de contour actif, souvent nommé snake (« serpent » en anglais) dans la littérature, est une structure dynamique utilisée en et en vision artificielle. Ils ont été introduits de manière formelle par Kass et Witkin en 1987. Plusieurs approches sont possibles et permettent de résoudre le problème de la et de la détection de contour en utilisant un modèle de courbe déformable qui épouse la forme des objets. Un modèle de contour actif est formé d'une série de points mobiles et répartis sur une courbe en deux dimensions.
VLC media playerVLC media player (VLC) est un lecteur multimédia, libre et gratuit issu du projet VideoLAN. Ce logiciel multiplateforme, créé et maintenu en France, fonctionne entre autres sous Windows, GNU/Linux, BSD, macOS, iOS, Android, soit en tout près de . Il est distribué sous GPL et disponible dans . Un des grands atouts de VLC est qu'il intègre les codecs nécessaires à la lecture de la plupart des formats audio et vidéo. Cela lui permet de lire, mais aussi de convertir, un format dans un autre ; il peut par exemple extraire le son d'une vidéo.
Agrandissement et réductionEn géométrie, l’agrandissement et la réduction sont les deux cas de transformations géométriques d'une figure en multipliant ses dimensions par un nombre appelé rapport : ce nombre est supérieur à 1 dans le cas d’un agrandissement, inférieur dans le cas d’une réduction. La figure obtenue est ainsi semblable à l’ancienne, et si les deux apparaissent dans le même plan, elles s’obtiennent chacune par une homothétie sur la figure de l’autre. C’est le cas par exemple d’une configuration de Thalès.
Approximation de πvignette|upright=2|Graphique montrant l'évolution historique de la précision record des approximations numériques de π, mesurée en décimales (représentée sur une échelle logarithmique). Dans l'histoire des mathématiques, les approximations de la constante π ont atteint une précision de 0,04 % de la valeur réelle avant le début de notre ère (Archimède). Au , des mathématiciens chinois les ont améliorées jusqu'à sept décimales. De grandes avancées supplémentaires n'ont été réalisées qu'à partir du (Al-Kashi).
Graphics Interchange FormatLe Graphics Interchange Format (littéralement « format d'échange d'images »), plus connu sous l'acronyme GIF (prononcé en français : , ou ), est un format d' couramment utilisé sur Internet. Le format GIF a été mis au point en 1987 par le groupe CompuServe, dirigé par l'informaticien Steve Wilhite , pour permettre le téléchargement d'images en couleur. Ce format utilise l'algorithme de compression sans perte LZW, nettement plus efficace que l'algorithme RLE utilisé par la plupart des formats alors disponibles (PCX, ILBM puis BMP).
Freewarethumb|upright=0.8|Panneau d'interdiction représentant le symbole de l'euro (ou du dollar...) barré, symbole de la gratuité. Un logiciel gratuit, gratuiciel, ou freeware est un logiciel propriétaire distribué gratuitement sans toutefois conférer à l'utilisateur certaines libertés d'usage associées au logiciel libre. Les termes ou , dont l'usage est préconisé par la Commission d'enrichissement de la langue française en France, sont des traductions du mot anglais freeware, qui est une contraction de free (gratuit) et software (logiciel) .
Sentence embeddingIn natural language processing, a sentence embedding refers to a numeric representation of a sentence in the form of a vector of real numbers which encodes meaningful semantic information. State of the art embeddings are based on the learned hidden layer representation of dedicated sentence transformer models. BERT pioneered an approach involving the use of a dedicated [CLS] token preprended to the beginning of each sentence inputted into the model; the final hidden state vector of this token encodes information about the sentence and can be fine-tuned for use in sentence classification tasks.
