Multinomial logistic regressionIn statistics, multinomial logistic regression is a classification method that generalizes logistic regression to multiclass problems, i.e. with more than two possible discrete outcomes. That is, it is a model that is used to predict the probabilities of the different possible outcomes of a categorically distributed dependent variable, given a set of independent variables (which may be real-valued, binary-valued, categorical-valued, etc.).
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Energy developmentEnergy development is the field of activities focused on obtaining sources of energy from natural resources. These activities include the production of renewable, nuclear, and fossil fuel derived sources of energy, and for the recovery and reuse of energy that would otherwise be wasted. Energy conservation and efficiency measures reduce the demand for energy development, and can have benefits to society with improvements to environmental issues.
Méthode des variables instrumentalesEn statistique et en économétrie, la méthode des variables instrumentales est une méthode permettant d'identifier et d'estimer des relations causales entre des variables. Cette méthode est très souvent utilisée en économétrie. Le modèle de régression linéaire simple fait l'hypothèse que les variables explicatives sont statistiquement indépendantes du terme d'erreur. Par exemple, si on pose le modèle avec x la variable explicative et u le terme d'erreur, on suppose généralement que x est exogène, c'est-à-dire que .
Statistical mechanicsIn physics, statistical mechanics is a mathematical framework that applies statistical methods and probability theory to large assemblies of microscopic entities. It does not assume or postulate any natural laws, but explains the macroscopic behavior of nature from the behavior of such ensembles. Sometimes called statistical physics or statistical thermodynamics, its applications include many problems in the fields of physics, biology, chemistry, and neuroscience.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Variable renewable energyVariable renewable energy (VRE) or intermittent renewable energy sources (IRES) are renewable energy sources that are not dispatchable due to their fluctuating nature, such as wind power and solar power, as opposed to controllable renewable energy sources, such as dammed hydroelectricity or biomass, or relatively constant sources, such as geothermal power. The use of small amounts of intermittent power has little effect on grid operations. Using larger amounts of intermittent power may require upgrades or even a redesign of the grid infrastructure.
Physical neural networkA physical neural network is a type of artificial neural network in which an electrically adjustable material is used to emulate the function of a neural synapse or a higher-order (dendritic) neuron model. "Physical" neural network is used to emphasize the reliance on physical hardware used to emulate neurons as opposed to software-based approaches. More generally the term is applicable to other artificial neural networks in which a memristor or other electrically adjustable resistance material is used to emulate a neural synapse.
Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Ressources et consommation énergétiques mondialesLes réserves mondiales prouvées d'énergie fossile pouvaient être estimées en 2020, selon l'Agence fédérale allemande pour les sciences de la Terre et les matières premières, à , dont 55 % de charbon, 25 % de pétrole et 19 % de gaz naturel. Ces réserves assurent de production au rythme actuel ; cette durée est très variable selon le type d'énergie : pour le pétrole, pour le gaz naturel, pour le charbon. Pour l'uranium, avec les techniques actuelles, elle serait de 90 à selon les estimations, et sa durée d'utilisation pourrait se compter en siècles en ayant recours à la surgénération.
Marché de l'électricitéL'expression « marché de l'électricité » désigne, de façon générale, les différentes formes d'organisation du secteur de la production et de la commercialisation de l'électricité apparus, principalement dans les années 1990, dans la plupart des pays industrialisés, dans le cadre des processus de déréglementation. De ses débuts (fin du ) à la fin du , le secteur électrique s'est organisé en monopoles territoriaux verticalement intégrés, de la production à la distribution de détail : en un point donné du territoire un client ne pouvait avoir qu'un seul fournisseur d'électricité.
Énergie renouvelableLes énergies renouvelables (parfois abrégées EnR) proviennent de sources d'énergie dont le renouvellement naturel est assez rapide pour qu'elles puissent être considérées comme inépuisables à l'échelle du temps humain. Elles proviennent de phénomènes naturels cycliques ou constants induits par les astres : le Soleil essentiellement pour la chaleur et la lumière qu'il produit, mais aussi l'attraction de la Lune (marées) et la chaleur engendrée par la Terre (géothermie).
