Integral fast reactorThe integral fast reactor (IFR, originally advanced liquid-metal reactor) is a design for a nuclear reactor using fast neutrons and no neutron moderator (a "fast" reactor). IFR would breed more fuel and is distinguished by a nuclear fuel cycle that uses reprocessing via electrorefining at the reactor site. The U.S. Department of Energy began designing an IFR in 1984 and built a prototype, the Experimental Breeder Reactor II. On April 3, 1986, two tests demonstrated the safety of the IFR concept.
Analyse prédictiveL'analyse (ou logique) prédictive englobe une variété de techniques issues des statistiques, d'extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des événements futurs. Dans le monde des affaires, des modèles prédictifs exploitent des schémas découverts à l'intérieur des ensembles de données historiques et transactionnelles pour identifier les risques et les opportunités.
Réacteur nucléaire piloté par accélérateurL'Accelerator Driven System ou ADS ou réacteur hybride est un réacteur nucléaire piloté par un accélérateur de particules. Il est parfois aussi appelé Rubbiatron . Dans un réacteur ADS, aussi appelé réacteur hybride car couplant un accélérateur de particules et un réacteur nucléaire sous-critique, une partie des neutrons sont produits par spallation d'un noyau lourd (le plomb, l'eutectique Plomb-Bismuth ou le tungstène par exemple) par un faisceau de protons issus d'un accélérateur de particules.
Température neutroniquevignette|400px|Graphique des fonctions de densité de probabilité de vitesse de la vitesse de quelques gaz nobles à une température de (). Des distributions de vitesse similaires sont obtenues pour des neutrons modérés. La température neutronique, aussi appelée par métonymie « énergie des neutrons », est l'énergie cinétique moyenne d'un neutron libre dans sa population, énergie qui est habituellement donnée en électron-volts (abréviation eV et ses multiples, keV, MeV), la température étant en kelvins (K) ou en degrés Celsius (°C).
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Réacteur CANDULe réacteur CANDU, conçu au Canada dans les années 1950 et 1960, est un réacteur nucléaire à l'uranium naturel (non enrichi) à eau lourde pressurisée (PHWR) développé par Énergie atomique du Canada Limitée. L'acronyme « CANDU » signifie CANada Deuterium Uranium en référence à l'utilisation de l'oxyde de deutérium (eau lourde) et du combustible à l'uranium naturel. Les réacteurs CANDU utilisent l'uranium naturel comme combustible. L'uranium naturel est formé de plusieurs isotopes de l'uranium dont les plus abondants sont l'uranium 238 (238U) et l'uranium 235 (235U).
Research data archivingResearch data archiving is the long-term storage of scholarly research data, including the natural sciences, social sciences, and life sciences. The various academic journals have differing policies regarding how much of their data and methods researchers are required to store in a public archive, and what is actually archived varies widely between different disciplines. Similarly, the major grant-giving institutions have varying attitudes towards public archival of data.
Modèle de donnéesEn informatique, un modèle de données est un modèle qui décrit la manière dont sont représentées les données dans une organisation métier, un système d'information ou une base de données. Le terme modèle de données peut avoir deux significations : Un modèle de données théorique, c'est-à-dire une description formelle ou un modèle mathématique. Voir aussi modèle de base de données Un modèle de données instance, c'est-à-dire qui applique un modèle de données théorique (modélisation des données) pour créer un modèle de données instance.
Predictive modellingPredictive modelling uses statistics to predict outcomes. Most often the event one wants to predict is in the future, but predictive modelling can be applied to any type of unknown event, regardless of when it occurred. For example, predictive models are often used to detect crimes and identify suspects, after the crime has taken place. In many cases, the model is chosen on the basis of detection theory to try to guess the probability of an outcome given a set amount of input data, for example given an email determining how likely that it is spam.
Type (informatique)vignette|Présentation des principaux types de données. En programmation informatique, un type de donnée, ou simplement un type, définit la nature des valeurs que peut prendre une donnée, ainsi que les opérateurs qui peuvent lui être appliqués. La plupart des langages de programmation de haut niveau offrent des types de base correspondant aux données qui peuvent être traitées directement — à savoir : sans conversion ou formatage préalable — par le processeur.
Gestion des donnéesLa gestion des données est une discipline de gestion qui tend à valoriser les données en tant que ressources numériques. La gestion des données permet d'envisager le développement d'architectures, de réglementations, de pratiques et de procédures qui gèrent correctement les besoins des organismes sur le plan de tout le cycle de vie des données. Les données sont, avec les traitements, l'un des deux aspects des systèmes d'information traditionnellement identifiés, et l'un ne peut aller sans l'autre pour un management du système d'information cohérent.
