Filtre numériqueEn électronique, un filtre numérique est un élément qui effectue un filtrage à l'aide d'une succession d'opérations mathématiques sur un signal discret. C'est-à-dire qu'il modifie le contenu spectral du signal d'entrée en atténuant ou éliminant certaines composantes spectrales indésirées. Contrairement aux filtres analogiques, qui sont réalisés à l'aide d'un agencement de composantes physiques (résistance, condensateur, inductance, transistor, etc.
Partitionnement de donnéesvignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
Système temps réelEn informatique, on parle d'un système temps réel lorsque ce système est capable de contrôler (ou piloter) un procédé physique à une vitesse adaptée à l'évolution du procédé contrôlé. Les systèmes informatiques temps réel se différencient des autres systèmes informatiques par la prise en compte de contraintes temporelles dont le respect est aussi important que l'exactitude du résultat, autrement dit le système ne doit pas simplement délivrer des résultats exacts, il doit les délivrer dans des délais imposés.
Système d'exploitation temps réelUn système d'exploitation temps réel, en anglais RTOS pour real-time operating system (généralement prononcé à l’anglaise, en séparant le R de l’acronyme : Are-toss), est un système d'exploitation pour lequel le temps maximum entre un stimulus d'entrée et une réponse de sortie est précisément déterminé. Ces systèmes d'exploitation multitâches sont destinés à des applications temps réel : systèmes embarqués (thermostats programmables, contrôleurs électroménagers, téléphones mobiles, robots industriels, vaisseaux spatiaux, systèmes de contrôle commande industriel, matériel de recherche scientifique).
Regroupement hiérarchiqueDans le domaine de l'analyse et de la classification automatique de données, le regroupement hiérarchique est un partitionnement de données ou clustering, au moyen de diverses méthodes, dites « ascendantes » et « descendantes ». Les méthodes dites « descendantes » partent d’une solution générale vers une autre plus spécifique. Les méthodes de cette catégorie démarrent avec une seule classe contenant la totalité puis se divisent à chaque étape selon un critère jusqu’à l’obtention d’un ensemble de classes différentes.
Correlation clusteringClustering is the problem of partitioning data points into groups based on their similarity. Correlation clustering provides a method for clustering a set of objects into the optimum number of clusters without specifying that number in advance. Cluster analysis In machine learning, correlation clustering or cluster editing operates in a scenario where the relationships between the objects are known instead of the actual representations of the objects.
K-moyennesLe partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire. Étant donnés des points et un entier k, le problème est de diviser les points en k groupes, souvent appelés clusters, de façon à minimiser une certaine fonction. On considère la distance d'un point à la moyenne des points de son cluster ; la fonction à minimiser est la somme des carrés de ces distances.
Clustering high-dimensional dataClustering high-dimensional data is the cluster analysis of data with anywhere from a few dozen to many thousands of dimensions. Such high-dimensional spaces of data are often encountered in areas such as medicine, where DNA microarray technology can produce many measurements at once, and the clustering of text documents, where, if a word-frequency vector is used, the number of dimensions equals the size of the vocabulary.
Filtre de TchebychevLes filtres de Tchebychev sont un type de filtre caractérisé par l'acceptation d'une ondulation, ou bien en bande passante ou bien en bande atténuée. Dans le premier cas, on parle de filtres de Tchebychev de type 1 ou directs, dans le second, de filtres de Tchebychev de type 2 ou inverses. Les filtres qui présentent une ondulation à la fois en bande passante et en bande atténuée sont appelés filtres elliptiques.
Single-linkage clusteringIn statistics, single-linkage clustering is one of several methods of hierarchical clustering. It is based on grouping clusters in bottom-up fashion (agglomerative clustering), at each step combining two clusters that contain the closest pair of elements not yet belonging to the same cluster as each other. This method tends to produce long thin clusters in which nearby elements of the same cluster have small distances, but elements at opposite ends of a cluster may be much farther from each other than two elements of other clusters.
SharingSharing is the joint use of a resource or space. It is also the process of dividing and distributing. In its narrow sense, it refers to joint or alternating use of inherently finite goods, such as a common pasture or a shared residence. Still more loosely, "sharing" can actually mean giving something as an outright gift: for example, to "share" one's food really means to give some of it as a gift. Sharing is a basic component of human interaction, and is responsible for strengthening social ties and ensuring a person’s well-being.
AnalyticsAnalytics is the systematic computational analysis of data or statistics. It is used for the discovery, interpretation, and communication of meaningful patterns in data. It also entails applying data patterns toward effective decision-making. It can be valuable in areas rich with recorded information; analytics relies on the simultaneous application of statistics, computer programming, and operations research to quantify performance. Organizations may apply analytics to business data to describe, predict, and improve business performance.
Économie collaborativeLéconomie collaborative ou économie de partage regroupe les activités économiques qui reposent sur le partage ou la mutualisation des biens, savoirs, services ou espaces et sur l'usage plutôt que la possession. Popularisé par le livre de Rachel Botsman et Roo Rogers What’s Mine Is Yours: How Collaborative Consumption is Changing the Way We Live, le terme d'économie collaborative et le champ qu'il recouvre ne font pas l'objet d'un consensus.
Utilité marginaleL'utilité marginale est un concept économique. Elle désigne l'utilité qu'un agent économique tire de la consommation d'une quantité supplémentaire d'un bien. Le raisonnement est dit à la marge parce que l'utilité marginale consiste en l'utilité par unité supplémentaire consommée. Comme l'a observé l'ingénieur Dupuit dès 1844, l'utilité marginale décroît marginalement, ce qui signifie qu'il arrive un moment où une unité supplémentaire de consommation d'un bien apporte moins d'utilité ou de plaisir que la consommation de l'unité précédente.
Revenu marginalEn comptabilité de gestion, le revenu marginal est le revenu supplémentaire que générera la vente d'une unité additionnelle (cette unité additionnelle désigne généralement un produit précis). Mathématiquement, le revenu marginal est défini par la dérivée du Revenu total, , par rapport à la quantité produite : En situation de concurrence parfaite, le revenu marginal associé à la vente d'une unité supplémentaire est toujours égal au prix .
Business analyticsL’analyse commerciale ou Business Analytics (BA) désigne les compétences, les technologies et les pratiques d’investigation itératives et continue des performances passées des entreprises afin d’obtenir des informations et orienter le développement des activités futures. L’analyse commerciale se concentre sur le développement de nouvelles idées et la compréhension des performances des entreprises sur la base de données et de méthodes statistiques.
MarginalismeLe marginalisme est un mouvement intellectuel économique qui promeut une méthode d'analyse économique basée sur le raisonnement à la marge, résultant de « l'utilité marginale » (l'utilité de la dernière unité consommée). Il façonne le courant de l'école néoclassique à la fin du XIXe siècle. Cette théorie résulte de travaux menés dans la seconde moitié du de façon indépendante par des chercheurs comme Léon Walras, Carl Menger et William Stanley Jevons.
Knowledge sharingKnowledge sharing is an activity through which knowledge (namely, information, skills, or expertise) is exchanged among people, friends, peers, families, communities (for example, Wikipedia), or within or between organizations. It bridges the individual and organizational knowledge, improving the absorptive and innovation capacity and thus leading to sustained competitive advantage of companies as well as individuals. Knowledge sharing is part of the knowledge management process.
Coût marginalLe coût marginal est le coût induit par une variation de l'activité. Pour les économistes, cette variation peut être infinitésimale, et le coût marginal est alors la dérivée de la fonction de coût. Pour les comptables, le coût marginal est défini comme la variation du coût engendrée par la production ou la vente d'une unité supplémentaire (ce qui est plus concret qu'un calcul de dérivée). Dans la réalité du monde de l'entreprise, la variation d'activité correspond généralement à une commande supplémentaire (qui peut donc porter sur un lot de plusieurs produits).
Optimisation pour les moteurs de recherchealt=Illustration du principe de fonctionnement du PageRank|vignette|Illustration du principe de fonctionnement du PageRank. Loptimisation pour les moteurs de recherche, aussi connue sous le sigle SEO (de l'anglais « Search Engine Optimization »), inclut l'ensemble des techniques qui visent à améliorer le positionnement d'une page, d'un site ou d'une application web dans la page de résultats d'un moteur de recherche (SERP pour « Search Engine Results Page »).
