Infirmier praticien spécialiséL'infirmier praticien spécialisé ou infirmière praticienne spécialisée (IPS) est, au Canada, une infirmière ou un infirmier qui possèdent une expérience clinique dans un domaine spécifique et qui ont reçu une formation avancée de cycle en sciences infirmières et en sciences médicales. L'infirmier en pratique avancée ou infirmière en pratique avancée IPA est en France un(e) (IDE) travaillant en interprofessionnel dans une équipe de soins primaires (ESP) ou dans une Maison de santé pluridisciplinaire (MSPP).
General practitionerIn the medical profession, a general practitioner (GP) or family physician is a physician who treats acute and chronic illnesses and provides preventive care and health education to patients of all ages. GPs' duties are not confined to specific fields of medicine, and they have particular skills in treating people with multiple health issues. They are trained to treat patients to levels of complexity that vary between countries. The term "primary care physician" is more usually used in the US.
Effet de souffleL’effet de souffle ou blast, est l'effet sur l'organisme d'une explosion. Il est recherché par certaines armes (des obus ou grenades et mines aux bombes atomiques) et alors parfois associé à un effet thermique (double-effet dit « thermobarique »). Lors des guerres ou blessures par armes à feu ou lors d'une explosion accidentelle, les lésions induites par l'effet de souffle aggravent les blessures par balles ou éclats isolés et rendent le travail des médecins et chirurgiens plus délicat.
Mesure stéréoscopiqueLa stéréovision ou mesure stéréoscopique est une méthode de mesure qui consiste à se servir de la prise d'images (photographiques ou numériques) prises de différents points de vue, pour déterminer les dimensions, les formes ou les positions d'objets. Pour cela on utilise : soit des appareils photographiques étalonnés utilisant des films argentiques plans et stables dimensionnellement ou des détecteurs C.C.D à haute résolution pour des mesures statiques ; soit des caméras (film ou CCD) si des mesures dynamiques sont nécessaires (vidéogrammétrie).
Prévention des blessuresLa prévention des blessures est la prévention et la réduction de la gravité des blessures causées par des mécanismes externes, tels que les accidents, avant que ceux-ci ne surviennent. Elle fait partie des domaines de la sécurité et de la santé publique. Elle a pour but d'améliorer d'améliorer la santé et la qualité de vie des populations. Les personnes extérieures à ce domaine utilisent souvent le terme de « blessure accidentelle ».
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Médecine du sportLa médecine du sport ou médecine sportive est la médecine spécialisée dans la prévention, le diagnostic et le traitement des pathologies induites par le sport ou pouvant affecter les performances des sportifs. Contrairement à des idées reçues, la médecine du sport n'est pas réservée aux pratiquants. En France il existe une Société française de médecine du sport et en son sein un « groupe de consensus » La médecine du sport étudie et traite la physiologie, la psychologie et la biologie du sport : métabolisme énergétique, adaptation du corps à l'effort, entraînement et surentraînement, fatigue et récupération, biométrie, dopage, nutrition.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
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.
Extreme learning machineEn apprentissage automatique, le terme extreme learning machine (machine à apprentissage extrême) fait référence à un type de réseau de neurones. Sa spécificité est de n'avoir qu'une seule couche de nœuds cachés, où les poids des entrées de connexion de nœuds cachés sont répartis au hasard et jamais mis à jour. Ces poids entre les nœuds cachés d'entrée et les sorties sont appris en une seule étape, ce qui revient essentiellement à l'apprentissage d'un modèle linéaire.
