Séance de cours

Typologie: Hauteur constante

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Description

Cette séance de cours traite de la typologie des fermes avec une configuration en forme de K, en analysant leur nature isostatique et la répartition des forces. L'instructeur démontre la stabilité de la structure sous charge et explique les avantages architecturaux de cette configuration pour les bâtiments à plusieurs étages. Différentes variantes de configurations de fermes sont explorées, mettant en évidence l'utilisation de diagonales en tension et en compression. La séance de cours se termine en faisant allusion à l'évaluation de l'efficacité relative de ces conceptions de fermes dans la vidéo suivante.

Source officielle

Concepts associés (5)

Compression de données

La compression de données ou codage de source est l'opération informatique consistant à transformer une suite de bits A en une suite de bits B plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. C'est une opération de codage qui raccourcit la taille (de transmission, de stockage) des données au prix d'un travail de compression. Celle-ci est l'opération inverse de la décompression.

Algorithme de compression sans perte

vignette|Comparaison de la compression d'image entre les formats JPG (à gauche) et PNG (à droite). PNG utilise une compression sans perte. On appelle algorithme de compression sans perte toute procédure de codage ayant pour objectif de représenter une certaine quantité d'information en utilisant ou en occupant un espace plus petit, permettant ainsi une reconstruction exacte des données d'origine. C'est-à-dire que la compression sans perte englobe les techniques permettant de générer un duplicata exact du flux de données d'entrée après un cycle de compression/expansion.

Lossy compression

In information technology, lossy compression or irreversible compression is the class of data compression methods that uses inexact approximations and partial data discarding to represent the content. These techniques are used to reduce data size for storing, handling, and transmitting content. The different versions of the photo of the cat on this page show how higher degrees of approximation create coarser images as more details are removed. This is opposed to lossless data compression (reversible data compression) which does not degrade the data.

Compression d'image

La compression d'image est une application de la compression de données sur des . Cette compression a pour utilité de réduire la redondance des données d'une image afin de pouvoir l'emmagasiner sans occuper beaucoup d'espace ou la transmettre rapidement. La compression d'image peut être effectuée avec perte de données ou sans perte. La compression sans perte est souvent préférée là où la netteté des traits est primordiale : schémas, dessins techniques, icônes, bandes dessinées.

Compression artifact

A compression artifact (or artefact) is a noticeable distortion of media (including , audio, and video) caused by the application of lossy compression. Lossy data compression involves discarding some of the media's data so that it becomes small enough to be stored within the desired or transmitted (streamed) within the available bandwidth (known as the data rate or bit rate). If the compressor cannot store enough data in the compressed version, the result is a loss of quality, or introduction of artifacts.

Séances de cours associées (56)

Compression: Codes sans préfixe

Explique les codes sans préfixe pour une compression efficace des données et l'importance des codes décodables de manière unique.

Compression des données et Algorithme Shannon-Fano

Explore l'algorithme Shannon-Fano pour la compression des données et son efficacité dans la création de codes binaires uniques pour les lettres.

Compression des signaux neuraux

Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.

Compression des données et entropie : bases et introduction

Introduit la compression des données, l'entropie, et l'importance de réduire la redondance dans les données.

Analyse des composantes principales : réduction de la dimensionnalité

Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.