Central processing unitA central processing unit (CPU)—also called a central processor or main processor—is the most important processor in a given computer. Its electronic circuitry executes instructions of a computer program, such as arithmetic, logic, controlling, and input/output (I/O) operations. This role contrasts with that of external components, such as main memory and I/O circuitry, and specialized coprocessors such as graphics processing units (GPUs). The form, design, and implementation of CPUs have changed over time, but their fundamental operation remains almost unchanged.
Renal cell carcinomaRenal cell carcinoma (RCC) is a kidney cancer that originates in the lining of the proximal convoluted tubule, a part of the very small tubes in the kidney that transport primary urine. RCC is the most common type of kidney cancer in adults, responsible for approximately 90–95% of cases. RCC occurrence shows a male predominance over women with a ratio of 1.5:1. RCC most commonly occurs between 6th and 7th decade of life. Initial treatment is most commonly either partial or complete removal of the affected kidney(s).
Génie informatiqueLe génie informatique, ou l'ingénierie informatique, est une discipline qui traite de la conception, du développement et de la fabrication de systèmes informatiques, aussi bien d'un point de vue matériels que logiciels. Le terme anglais computer engineering est parfois utilisé dans un sens plus restreint, considérant le génie informatique comme une discipline reliée au génie électrique, et fait alors référence à la conception, au développement et à la fabrication du matériel uniquement.
Architecture de von NeumannL’architecture dite architecture de von Neumann est un modèle pour un ordinateur qui utilise une structure de stockage unique pour conserver à la fois les instructions et les données demandées ou produites par le calcul. De telles machines sont aussi connues sous le nom d’ordinateur à programme enregistré. La séparation entre le stockage et le processeur est implicite dans ce modèle. Cette architecture est appelée ainsi en référence au mathématicien John von Neumann, qui a élaboré en juin 1945 dans le cadre du projet EDVAC la première description d’un ordinateur dont le programme est stocké dans sa mémoire.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Rendu photoréalisteLe rendu photoréaliste qualifie un rendu visuel qui tend à ressembler à une photographie. Il s'applique ainsi au domaine de l'infographie. Il ne faut pas confondre le rendu photoréaliste avec les mouvements artistiques de l'hyperréalisme, du photoréalisme et du réalisme. Jurassic Park est le premier film à utiliser des images de synthèse où elles atteignent pour la première fois un niveau de réalisme faisant illusion. Elles se résument à quelques plans en pied des créatures, les gros plans étant des animatroniques.
Biochemical cascadeA biochemical cascade, also known as a signaling cascade or signaling pathway, is a series of chemical reactions that occur within a biological cell when initiated by a stimulus. This stimulus, known as a first messenger, acts on a receptor that is transduced to the cell interior through second messengers which amplify the signal and transfer it to effector molecules, causing the cell to respond to the initial stimulus. Most biochemical cascades are series of events, in which one event triggers the next, in a linear fashion.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
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.
ReinLe 'rein' est un organe de l'appareil urinaire des vertébrés. Il a de multiples fonctions : hormonales, de régulation de la pression sanguine et d'élimination des toxines. Il assure ainsi, par filtration et excrétion d'urine, l'équilibre hydroélectrolytique (homéostasie) du sang et de l'organisme en général. Ses fonctions hormonales comprennent la synthèse de l'érythropoïétine, du calcitriol (forme active de la vitamine D) et de la rénine.
Transplantation rénaleLa transplantation rénale, ou greffe de rein est une intervention chirurgicale consistant à remplacer un rein défectueux par un rein sain, prélevé sur un donneur. Selon la pathologie initiale, le greffon peut être posé sans que le rein ou les reins malades aient été retirés. Le rein transplanté est généralement greffé plus bas que la position anatomique normale, notamment dans la fosse iliaque. Il s'agit de la greffe la plus courante, elle possède un taux de réussite élevé.
Segmentation (marketing)vignette|Celle ci parle du tranche d'âge des enfants qui pourront fréquenter les différentes market qui existent La segmentation d'un marché consiste à le découper analytiquement en sous-marchés homogènes. Cette analyse se pratique en particulier mais pas uniquement dans le domaine du marketing. La segmentation dite « de ciblage », ou de détermination des couples produit-marché, vise à qualifier et à quantifier la relation qui peut exister entre le produit et son marché.
Insuffisance rénale aiguëL’insuffisance rénale aiguë (IRA) est l'état pathologique résultant de la baisse brutale du débit de filtration glomérulaire, d'une rétention des déchets azotés (urée, créatinine), d'une oligurie qui est fréquente mais non obligatoire. Les causes sont nombreuses, et les mécanismes contribuant à l'altération de la fonction rénale sont variables. L'insuffisance rénale aiguë est une urgence diagnostique et thérapeutique.
Insuffisance rénale chronique chez l'humainL’insuffisance rénale chronique (IRC) se caractérise par une altération irréversible du système de filtration glomérulaire, de la fonction tubulaire et endocrine des reins. On constate une destruction du parenchyme rénal puis des anomalies métaboliques, hormonales et cliniques définissant le syndrome urémique. On estime l'importance de l'insuffisance rénale chronique par le calcul de la clairance de la créatinine par les formules de Cockcroft & Gault, MDRD ou CKD-EPI pour l'adulte et la formule de Schwartz chez l'enfant.
Single instruction multiple dataSingle Instruction on Multiple Data (signifiant en anglais : « instruction unique, données multiples »), ou SIMD, est une des quatre catégories d'architecture définies par la taxonomie de Flynn en 1966 et désigne un mode de fonctionnement des ordinateurs dotés de capacités de parallélisme. Dans ce mode, la même instruction est appliquée simultanément à plusieurs données pour produire plusieurs résultats.
Biologie des systèmesLa biologie des systèmes (ou biologie intégrative) est un domaine récent de la biologie qui étudie les organismes vivants comme les systèmes qu'ils sont en réalité, par opposition aux approches historiques qui tendent à décomposer l'étude à tous les niveaux, en biologie, physiologie, biochimie... La biologie systémique cherche à intégrer différents niveaux d'informations pour comprendre comment fonctionne réellement un système biologique.
GénomiqueLa génomique est une discipline de la biologie moderne. Elle étudie le fonctionnement d'un organisme, d'un organe, d'un cancer, etc. à l'échelle du génome, au lieu de se limiter à l'échelle d'un seul gène. La génomique se divise en deux branches : La génomique structurale, qui se charge du séquençage du génome entier ; La génomique fonctionnelle, qui vise à déterminer la fonction et l'expression des gènes séquencés en caractérisant le transcriptome et le protéome. La génomique est l'équivalent de la métabolomique pour les métabolites.
Applications de l'intelligence artificielleL'intelligence artificielle, définie comme intelligence présentée par les machines, a de nombreuses applications dans la société actuelle. Plus précisément, c'est l'IA faible, la forme d'IA avec laquelle les programmes sont développés pour effectuer des tâches spécifiques, qui est utilisée pour un large éventail d'activités, y compris le diagnostic médical, le commerce électronique, le contrôle des robots et la télédétection. L'IA a été utilisée pour développer et faire progresser de nombreux domaines et industries, y compris la finance, la santé, l'éducation, le transport, et plus encore.
X64x86-64, ou x64, est une extension du jeu d'instructions x86 d'Intel, introduite par la société AMD avec la gamme AMD64. Intel utilisera cette extension en l'appelant initialement EM64T renommé aujourd'hui en Intel 64. Cette extension permet la gestion des nombres sur 64 bits, avec pour corollaire un adressage mémoire bien au-delà de 4 Go. À cela s'ajoute le doublement (de 8 à 16) du nombre de registres généralistes et vectoriels (SSE). Long Mode : mode 64 bits natif avec compatibilité 32 bits (des programmes non recompilés peuvent être utilisés sans perte de performance notable).
Adversarial machine learningAdversarial machine learning is the study of the attacks on machine learning algorithms, and of the defenses against such attacks. A survey from May 2020 exposes the fact that practitioners report a dire need for better protecting machine learning systems in industrial applications. To understand, note that most machine learning techniques are mostly designed to work on specific problem sets, under the assumption that the training and test data are generated from the same statistical distribution (IID).
