Matrix ringIn abstract algebra, a matrix ring is a set of matrices with entries in a ring R that form a ring under matrix addition and matrix multiplication . The set of all n × n matrices with entries in R is a matrix ring denoted Mn(R) (alternative notations: Matn(R) and Rn×n). Some sets of infinite matrices form infinite matrix rings. Any subring of a matrix ring is a matrix ring. Over a rng, one can form matrix rngs. When R is a commutative ring, the matrix ring Mn(R) is an associative algebra over R, and may be called a matrix algebra.
Rule-based machine learningRule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.
Accélérateur de particulesUn accélérateur de particules est un instrument qui utilise des champs électriques ou magnétiques pour amener des particules chargées électriquement à des vitesses élevées. En d'autres termes, il communique de l'énergie aux particules. On en distingue deux grandes catégories : les accélérateurs linéaires et les accélérateurs circulaires. En 2004, il y avait plus de dans le monde. Une centaine seulement sont de très grosses installations, nationales ou supranationales.
Accélérateur linéairethumb|upright=1.8|Diagramme animé montrant le fonctionnement d'un accélérateur linéaire thumb|Partie d'un accélérateur linéaire situé à Clayton, Victoria, Australie. Un accélérateur linéaire est un dispositif permettant d'accélérer des particules chargées afin de leur fournir une énergie cinétique importante dans le but de produire des réactions avec la matière. Les particules accélérées peuvent être des électrons, des protons, ou bien des ions lourds.
Données ouvertesvignette|Autocollants utilisés par les militants des données ouvertes. Les données ouvertes (en anglais : open data) sont des données numériques dont l'accès et l'usage sont laissés libres aux usagers, qui peuvent être d'origine privée mais surtout publique, produites notamment par une collectivité ou un établissement public. Elles sont diffusées de manière structurée selon une méthode et une licence ouverte garantissant leur libre accès et leur réutilisation par tous, sans restriction technique, juridique ou financière.
Puce d'accélération de réseaux de neuronesUn Accélérateur d'IA pour accélérateur d'intelligence artificielle (ou NPU, Neural Processing Unit) est une catégorie de microprocesseur ou de systèmes de calculs conçu pour accélérer un réseau de neurones artificiels, accélérer des algorithmes de vision industrielle et d'apprentissage automatique pour la robotique, l'internet des objets et autres taches de calculs-intensifs ou de contrôle de capteurs. Il s'agit souvent de conceptions multicœurs et se concentrant généralement sur l'arithmétique de faible-précision, des nouvelles architectures de flux de données ou de la capacité de calcul en mémoire.
Data mappingLe data mapping est un procédé permettant de définir au niveau d'un langage de programmation la correspondance entre deux modèles de données. L'Office québécois de la langue française propose comme équivalent en français mise en correspondance de données. L'accès aux données se fait habituellement à travers des requêtes SQL fortement typées selon la structure des données. Le mapping permet aux utilisateurs d'accéder aux données à travers un ensemble de fonctions sans se soucier de la structure des bases de données.
Mémoire vive dynamiqueLa mémoire vive dynamique (en anglais DRAM pour Dynamic Random Access Memory) est un type de mémoire vive compacte et peu dispendieuse. La simplicité structurelle de la DRAM — un pico-condensateur et un transistor pour un bit — permet d'obtenir une densité élevée. Son inconvénient réside dans les courants de fuite des pico-condensateurs : l'information disparaît à moins que la charge des condensateurs ne soit rafraîchie avec une période de quelques millisecondes. D'où le terme de dynamique.
SynchrotronUn synchrotron est un instrument électromagnétique de grande taille destiné à l'accélération à haute énergie de particules élémentaires. Le plus grand accélérateur de type synchrotron est le Grand collisionneur de hadrons (LHC) de 27 kilomètres de circonférence, proche de Genève en Suisse, construit en 2008 par l'Organisation européenne pour la recherche nucléaire (CERN). Le principe du synchrotron a été presenté pendant la seconde guerre mondiale, en 1943, par le Oliphant à Birmingham.
Accélération matérielleL'accélération matérielle consiste à confier une fonction spécifique effectuée par le processeur à un circuit intégré dédié qui effectuera cette fonction de façon plus efficace. Pendant longtemps, les calculs effectués par les ordinateurs grand public étaient entièrement pris en charge par le processeur central (CPU). Or, ce processeur s'avérait insuffisant dans un certain nombre de domaines. On eut l'idée de créer des circuits plus efficaces que le processeur pour ces tâches afin de le décharger.
Processeur graphiqueUn processeur graphique, ou GPU (de l'anglais Graphics Processing Unit), également appelé coprocesseur graphique sur certains systèmes, est une unité de calcul assurant les fonctions de calcul d'image. Il peut être présent sous forme de circuit intégré (ou puce) indépendant, soit sur une carte graphique ou sur la carte mère, ou encore intégré au même circuit intégré que le microprocesseur général (on parle d'un SoC lorsqu'il comporte toutes les puces spécialisées).
Tensor Processing Unitvignette|Un Tensor Processing Unit 3.0 datant de mai 2016 Un Tensor Processing Unit (TPU, unité de traitement de tenseur) est un circuit intégré spécifique pour une application (ASIC), développé par Google spécifiquement pour accélérer les systèmes d'intelligence artificielle par réseaux de neurones. Les TPU ont été annoncés en 2016 au Google I/O, lorsque la société a déclaré les utiliser dans leurs centres de données depuis plus d'un an.
