Véhicule hybride rechargeablevignette|Une Audi A1 rechargeable au salon iMobility 2012 à Stuttgart. Un véhicule hybride rechargeable (VHR) est un véhicule hybride électrique dont la batterie de traction est conçue pour être chargée par branchement à une source d'énergie extérieure. Deux catégories de tels véhicules existent : PHEV (de l'anglais « Plug-in Hybrid Electric Vehicle ») quand les deux motorisations agissent de concert pour animer le véhicule, ou EREV (de l'anglais « Extended Range Electric Vehicles ») quand seul le moteur électrique est connecté aux roues, le moteur thermique ne fournissant de la puissance à un générateur d'électricité que lorsque la batterie d'accumulateurs a besoin d’être rechargée.
Véhicule hybrideUn véhicule hybride est un véhicule faisant appel à plusieurs sources d'énergie distinctes pour se mouvoir. Les véhicules hybrides combinent plusieurs sources d'énergie dont souvent l'une est thermique et l'autre électrique. Le principe global très simplifié de ce type de motorisation consiste à profiter des avantages de chaque type de moteur en minimisant leurs inconvénients. Quatre architectures d'hybridation sont possibles : En série : le moteur thermique entraîne un alternateur sans fournir directement de couple à l'essieu, l'alternateur fournissant l’électricité à un moteur électrique.
Neuro-ingénierieLa neuro-ingénierie regroupe l'ensemble des pratiques, disciplines et des technologies visant à améliorer ou modifier les performances cérébrales. La neuro-ingénierie clinique réunit des neuroscientifiques, des docteurs en psychologie cognitive, des informaticiens et des spécialistes du génie des matériaux afin de relever les défis associés à la création d’interfaces entre les neurones et des substrats artificiels afin de restaurer la fonction du système nerveux lésé.
Planification motriceLa planification motrice est un processus cognitif et psychomoteur, permettant d’élaborer un mouvement volontaire et de l’organiser en séquences avant de l’exécuter . Pour ce faire, avant chaque mouvement, le cerveau établit un plan moteur composé d’images mentales qui s’enchaînent . Cela est possible parce qu’il s’agit d’un automatisme qui anticipe le résultat de chaque mouvement. Lors de l’étape suivante, le cerveau spécifie les paramètres du mouvement, c’est-à-dire les éléments spatio-temporels (direction, force, amplitude, vitesse) et visuo-spatiaux qui orienteront l’action .
Réseau de neurones (biologie)En neurosciences, un réseau de neurones correspond, schématiquement : Soit à un nombre restreint de différents neurones interconnectés, qui ont une fonction précise, comme le ganglion stomatogastrique qui contrôle l'activité des muscles de l'estomac des crustacés. Soit à un grand nombre de neurones similaires interconnectés, qui ont des fonctions plus cognitives, comme les réseaux corticaux qui permettent entre autres la catégorisation.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Rythme cérébralUn rythme cérébral (appelé aussi activité neuro-électrique) désigne l'oscillation électromagnétique émise par le cerveau des êtres humains, mais également de tout être vivant. Le cortex frontal qui permet la cognition, la logique et le raisonnement est composé de neurones qui sont reliés entre eux par des synapses permettant la neurotransmission. Mesurables en volt et en hertz, ces ondes sont de très faible amplitude : de l'ordre du microvolt (chez l'être humain), elles ne suivent pas toujours une sinusoïde régulière.
Degrees of freedom problemIn neuroscience and motor control , the degrees of freedom problem or motor equivalence problem states that there are multiple ways for humans or animals to perform a movement in order to achieve the same goal. In other words, under normal circumstances, no simple one-to-one correspondence exists between a motor problem (or task) and a motor solution to the problem.
Contrôle moteurEn neurosciences, le contrôle moteur est la capacité de faire des ajustements posturaux dynamiques et de diriger le corps et les membres dans le but de faire un mouvement déterminé. Le mouvement volontaire est initié par le cortex moteur primaire et le cortex prémoteur. Le signal est ensuite transmis aux circuits du tronc cérébral et de la moelle épinière qui activent les muscles squelettiques qui, en se contractant, produisent un mouvement. Le mouvement produit renvoie des informations proprioceptives au système nerveux central (SNC).
Muscle squelettiqueLes muscles squelettiques sont les muscles sous contrôle volontaire du système nerveux central. Le corps humain comprend environ 570 muscles présents chez tous les individus sains. Leur corps contient des vaisseaux sanguins, des nerfs, des organes sensoriels, du tissu conjonctif commun, et des cellules musculaires. En microscopie photonique (ou optique), ils présentent une double striation longitudinale et transversale. La science du muscle est la myologie. Les myoblastes sont les cellules précurseurs des muscles.
Stratégie de régulationUne stratégie (ou topologie) de régulation est, pour un procédé industriel, l'organisation du système de contrôle-commande en vue de maintenir une grandeur physique dans une plage de tolérance donnée. Le choix de stratégie est très important dans les industries de transformation (par exemple les industries chimiques, papetières, agroalimentaires) en raison de la variabilité d'un nombre élevé de grandeurs physiques incidentes (dites « perturbations ») qui y sont présentes.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
