Ultimate tensile strengthUltimate tensile strength (also called UTS, tensile strength, TS, ultimate strength or in notation) is the maximum stress that a material can withstand while being stretched or pulled before breaking. In brittle materials the ultimate tensile strength is close to the yield point, whereas in ductile materials the ultimate tensile strength can be higher. The ultimate tensile strength is usually found by performing a tensile test and recording the engineering stress versus strain.
Essai de compressionUn essai de compression mesure la résistance à la compression d'un matériau sur une machine d'essais mécaniques suivant un protocole normalisé. Les essais de compression se font souvent sur le même appareil que l'essai de traction mais en appliquant la charge en compression au lieu de l'appliquer en traction. Pendant l'essai de compression, l'échantillon se raccourcit et s'élargit. La déformation relative est « négative » en ce sens que la longueur de l'échantillon diminue.
Laser safetyLaser radiation safety is the safe design, use and implementation of lasers to minimize the risk of laser accidents, especially those involving eye injuries. Since even relatively small amounts of laser light can lead to permanent eye injuries, the sale and usage of lasers is typically subject to government regulations. Moderate and high-power lasers are potentially hazardous because they can burn the retina, or even the skin.
Résistance des matériauxvignette|Essai de compression sur une éprouvette de béton, une pression croissante est appliquée verticalement sur l'échantillon pendant que deux appareils mesurent les déformations longitudinales et transversales de l'éprouvette. vignette|À l'issue du test, l'éprouvette s'est rompue. Notez la cassure longitudinale. La résistance des matériaux (RDM) est une discipline particulière de la mécanique des milieux continus, permettant le calcul des contraintes et déformations dans les structures des différents matériaux (machines, génie mécanique, bâtiment et génie civil).
Laser hélium-néonthumb|right|Laser hélium-néon en démonstration au Laboratoire Kastler Brossel. Un laser hélium-néon est un laser à de petite dimension. Il a de nombreuses applications scientifiques et industrielles, on l'utilise aussi au laboratoire pour les démonstrations d'optique. Il émet dans le rouge à (nanomètres). Le milieu amplificateur est un mélange de gaz néon et hélium, dans une proportion variant de 1/5 à 1/20, enfermé à basse pression (en moyenne par centimètre de longueur de la cavité) dans une ampoule de verre.
GranulatLe granulat, parfois appelé aussi agrégat, est un fragment de roche rugueux (concassage) ou arrondi (érosion naturelle : gallets), ou un matériau granulaire artificiel (p. ex. laitier métallurgique), d'une taille inférieure à (sables, gravillons et graviers). Les granulats entrent dans la composition de divers matériaux liés ou non (béton, macadam, et ballast de remblais) destinés à la construction d'ouvrages de travaux publics, de génie civil et de bâtiment.
Fiber laserA fiber laser (or fibre laser in Commonwealth English) is a laser in which the active gain medium is an optical fiber doped with rare-earth elements such as erbium, ytterbium, neodymium, dysprosium, praseodymium, thulium and holmium. They are related to doped fiber amplifiers, which provide light amplification without lasing. Fiber nonlinearities, such as stimulated Raman scattering or four-wave mixing can also provide gain and thus serve as gain media for a fiber laser.
Automated machine learningAutomated machine learning (AutoML) is the process of automating the tasks of applying machine learning to real-world problems. AutoML potentially includes every stage from beginning with a raw dataset to building a machine learning model ready for deployment. AutoML was proposed as an artificial intelligence-based solution to the growing challenge of applying machine learning. The high degree of automation in AutoML aims to allow non-experts to make use of machine learning models and techniques without requiring them to become experts in machine learning.
Alliage à mémoire de formeUn alliage à mémoire de forme (AMF) est un alliage possédant plusieurs propriétés inédites parmi les matériaux métalliques : la capacité de garder en mémoire une forme initiale et d'y retourner même après une déformation, la possibilité d'alterner entre deux formes préalablement mémorisées lorsque sa température varie autour d'une température critique, et un comportement superélastique permettant des allongements sans déformation permanente supérieurs à ceux des autres métaux.
Yield (engineering)In materials science and engineering, the yield point is the point on a stress-strain curve that indicates the limit of elastic behavior and the beginning of plastic behavior. Below the yield point, a material will deform elastically and will return to its original shape when the applied stress is removed. Once the yield point is passed, some fraction of the deformation will be permanent and non-reversible and is known as plastic deformation.
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.
Biologie cellulairethumb|Détection de filaments d'actine dans des cellules animales (immunofluorescence) La biologie cellulaire (anciennement appelée cytologie) est une discipline scientifique qui étudie les cellules, du point de vue structural et fonctionnel, et les utilise pour des applications en biotechnologie. Elle s'intéresse à l'écosystème cellulaire, c'est-à-dire à l'équilibre dynamique et autorégulé des fonctions cellulaires, dans un contexte normal ou perturbé.
