Randomness extractorA randomness extractor, often simply called an "extractor", is a function, which being applied to output from a weak entropy source, together with a short, uniformly random seed, generates a highly random output that appears independent from the source and uniformly distributed. Examples of weakly random sources include radioactive decay or thermal noise; the only restriction on possible sources is that there is no way they can be fully controlled, calculated or predicted, and that a lower bound on their entropy rate can be established.
Périphérique d'entréeUn périphérique d'entrée est un équipement informatique périphérique permettant de fournir des données à un système de traitement de l'information tel qu'un ordinateur. vignette|Un clavier d'ordinateur, périphérique d'entrée pour transmettre de l'information en pressant des touches En informatique, les logiciels ont souvent besoin d'entrée fournies par l'utilisateur. Afin de permettre à ce dernier d'interagir avec l'ordinateur, différents types de dispositifs électroniques ont été développés au cours du temps, avec plus ou moins de succès.
Voie neuronaleUne voie neuronale connecte des parties du système nerveux et correspond habituellement à des faisceaux de neurones allongés isolés par gaine de myéline, et dont les regroupements constituent la matière blanche. Les voies neuronales servent à la connexion de zones relativement éloignées du cerveau ou du système nerveux, comparé aux communications locales de la matière grise. Les premières voies neuronales qui furent nommées sont visibles à l’œil nu, même dans un cerveau mal conservé, et furent mentionnées par les anatomistes de la renaissance qui travaillaient sur des cadavres.
Entrée-sortieDans un système à base de processeur, de microprocesseur, de microcontrôleur ou d'automate, on appelle entrée-sortie toute interface permettant d’échanger des données entre le processeur et les périphériques qui lui sont associés. De la sorte, le système peut réagir à des modifications de son environnement, voire le contrôler. Elles sont parfois désignées par l'acronyme I/O, issu de l'anglais Input/Output ou encore E/S pour entrée/sortie. Dans un système d'exploitation : les entrées sont les données envoyées par un périphérique (disque, réseau, clavier, capteur.
Calcul par réservoirLe calcul par réservoir (de l'anglais reservoir computing) est un cadre de calcul dérivé de la théorie des réseaux de neurones récurrents qui mappe un ou plusieurs signaux d'entrée dans des espaces de calcul de dimension supérieure grâce à la dynamique d'un système fixe et non linéaire appelé réservoir . Une fois que le signal d'entrée est introduit dans le réservoir, qui est traité comme une « boîte noire », un simple mécanisme de lecture est entraîné pour lire l'état du réservoir et le mapper à la sortie souhaitée.
Fonction NONLa fonction NON (NOT en anglais) est un opérateur logique de l'algèbre de Boole et exprime un « état » en fonction de conditions. À un opérande, qui peut avoir la valeur VRAI ou FAUX, il associe un résultat qui a lui-même la valeur inverse de celle de l'opérande. Le circuit intégré 7404 intègre six portes logiques inverseuses du type NON. On la note Il correspond, en arithmétique, à : Une lampe s'allume lorsque l'on n'appuie pas sur « a ». La fonction « NON » est caractérisée par un interrupteur NF (normalement fermé).
Rétroactionvignette|Représentation d'une boucle de rétroaction. La rétroaction (en anglais feedback) est un processus dans lequel un effet intervient aussi comme agent causal sur sa propre origine, la séquence des expressions de la cause principale et des effets successifs formant une boucle de rétroaction. Une rétroaction est une interaction dans laquelle la perturbation d’une variable provoque le changement d'une seconde variable, qui influe à son tour sur la variable initiale. Une rétroaction forme une boucle fermée dans un diagramme de causalité.
Transaction-level modelingTransaction-level modeling (TLM) is an approach to modelling complex digital systems by using electronic design automation software. TLM language (TLML) is a hardware description language, usually, written in C++ and based on SystemC library. TLMLs are used for modelling where details of communication among modules are separated from the details of the implementation of functional units or of the communication architecture. It's used for modelling of systems that involve complex data communication mechanisms.
Cellule pyramidaleLes cellules pyramidales sont un certain type de neurone. Leur nom vient de la morphologie triangulaire de leur péricaryon. Elles possèdent en outre un arbre dendritique très développé qui reçoit un grand nombre de synapses. Leur axone peut projeter à grande distance. De par leurs propriétés morphologiques, on pense que les cellules pyramidales jouent un rôle central dans l'intégration de signaux convergents. Par ailleurs, elles s'adressent aux motoneurones et ont la possibilité de commander la force de contraction des muscles.
Traitement analogique du signalLe traitement analogique du signal est un type de traitement du signal effectué sur des signaux analogiques continus par un processus analogique, par opposition au traitement numérique du signal discret où le traitement du signal est effectué par un processus numérique. Le terme analogique indique qu'on représente mathématiquement le signal comme une série de valeurs continues, contrairement au terme numérique, qui indique plutôt qu'on représente le signal par une série de valeurs discrètes.
Potentialisation à long termevignette|300x300px|La potentialisation à Long terme (PLT) est une augmentation persistante de la force synaptique après stimulation à haute fréquence d'une synapse chimique. Des études de la PLT sont souvent réalisées dans des parties de l'hippocampe, un organe important pour l'apprentissage et la mémoire. Dans ces études, les enregistrements électriques sont obtenus à partir de cellules et tracés dans un graphique comme celui-ci. Ce graphique compare la réponse à des stimuli au niveau des synapses qui ont subi PLT contre les synapses qui n'ont pas subi la PLT.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
