Bipolar II disorderBipolar II disorder (BP-II) is a mood disorder on the bipolar spectrum, characterized by at least one episode of hypomania and at least one episode of major depression. Diagnosis for BP-II requires that the individual must never have experienced a full manic episode. Otherwise, one manic episode meets the criteria for bipolar I disorder (BP-I). Hypomania is a sustained state of elevated or irritable mood that is less severe than mania yet may still significantly affect the quality of life and result in permanent consequences including reckless spending, damaged relationships and poor judgment.
Sonomètrethumb|Un sonomètre utilisé en extérieur Un sonomètre est un instrument destiné à mesurer le niveau de pression acoustique, une grandeur physique liée au volume sonore. Il s'utilise dans les études de pollution sonore et d'acoustique environnementale pour quantifier le bruit et les nuisances sonores, principalement les bruits industriels et de transports routier, ferroviaire et aérien. En acoustique architecturale et en sonorisation, il sert à évaluer la répartition des niveaux sonores dans les locaux.
ÉlectrotechniqueL’électrotechnique se rapporte . Elle concerne par exemple la production, le transport, la distribution, le traitement, la transformation, la gestion et l’utilisation de l’énergie électrique. Parfois appelée « génie électrique », elle remonte à l'invention, en 1600, par William Gilbert, d'un électromètre permettant de déterminer la présence des charges électriques, et à l'invention, en 1672, par Otto von Guericke, d'un générateur électrostatique permettant de séparer des charges électriques à l'aide d'une machine.
Régression logistiqueEn statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.
Plasticité neuronalevignette|Effets schématiques de la neuroplasticité après entraînement Plasticité neuronale, neuroplasticité ou encore plasticité cérébrale sont des termes génériques qui décrivent les mécanismes par lesquels le cerveau est capable de se modifier lors des processus de neurogenèse dès la phase embryonnaire ou lors d'apprentissages. Elle s’exprime par la capacité du cerveau de créer, défaire ou réorganiser les réseaux de neurones et les connexions de ces neurones. Le cerveau est ainsi qualifié de « plastique » ou de « malléable ».
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Exploratory data analysisIn statistics, exploratory data analysis (EDA) is an approach of analyzing data sets to summarize their main characteristics, often using statistical graphics and other data visualization methods. A statistical model can be used or not, but primarily EDA is for seeing what the data can tell us beyond the formal modeling and thereby contrasts traditional hypothesis testing. Exploratory data analysis has been promoted by John Tukey since 1970 to encourage statisticians to explore the data, and possibly formulate hypotheses that could lead to new data collection and experiments.
Robust regressionIn robust statistics, robust regression seeks to overcome some limitations of traditional regression analysis. A regression analysis models the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Standard types of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results otherwise (i.e. are not robust to assumption violations).
Homeostatic plasticityIn neuroscience, homeostatic plasticity refers to the capacity of neurons to regulate their own excitability relative to network activity. The term homeostatic plasticity derives from two opposing concepts: 'homeostatic' (a product of the Greek words for 'same' and 'state' or 'condition') and plasticity (or 'change'), thus homeostatic plasticity means "staying the same through change". Homeostatic synaptic plasticity is a means of maintaining the synaptic basis for learning, respiration, and locomotion, in contrast to the Hebbian plasticity associated with learning and memory.
Multinomial logistic regressionIn statistics, multinomial logistic regression is a classification method that generalizes logistic regression to multiclass problems, i.e. with more than two possible discrete outcomes. That is, it is a model that is used to predict the probabilities of the different possible outcomes of a categorically distributed dependent variable, given a set of independent variables (which may be real-valued, binary-valued, categorical-valued, etc.).
Plasticité synaptiqueLa plasticité synaptique, en neurosciences, désigne la capacité des synapses à moduler, à la suite d'un événement particulier - une augmentation ou une diminution ponctuelle et significative de leur activité - l'efficacité de la transmission du signal électrique d'un neurone à l'autre et à conserver, à plus ou moins long terme, une "trace" de cette modulation. De manière schématique, l'efficacité de la transmission synaptique, voire la synapse elle-même, est maintenue et modulée par l'usage qui en est fait.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
