Opinion miningEn informatique, l'opinion mining (aussi appelé sentiment analysis) est l'analyse des sentiments à partir de sources textuelles dématérialisées sur de grandes quantités de données (big data). Ce procédé apparait au début des années 2000 et connait un succès grandissant dû à l'abondance de données provenant de réseaux sociaux, notamment celles fournies par Twitter. L'objectif de l’opinion mining est d'analyser une grande quantité de données afin d'en déduire les différents sentiments qui y sont exprimés.
Video content analysisVideo content analysis or video content analytics (VCA), also known as video analysis or video analytics (VA), is the capability of automatically analyzing video to detect and determine temporal and spatial events. This technical capability is used in a wide range of domains including entertainment, video retrieval and video browsing, health-care, retail, automotive, transport, home automation, flame and smoke detection, safety, and security. The algorithms can be implemented as software on general-purpose machines, or as hardware in specialized video processing units.
ÉclairageLéclairage est l'ensemble des moyens qui permettent à l'homme de doter son environnement des conditions de luminosité qu'il estime nécessaires à son activité ou son agrément. L'éclairage associe une source lumineuse (naturelle ou artificielle, fixe ou mobile) et d'éventuels dispositifs de type batteries, luminaires ou miroir/puits de Lumière. Les sources artificielles étaient le feu, des lampes à graisse, puis des lampes à huile, des torches, des bougies, les lampes à pétrole puis le gaz, puis des lampes électriques d’abord à incandescence (traditionnelle ou halogène) puis fluorescentes et électroluminescentes.
Reconnaissance de l'écriture manuscriteLa reconnaissance de l’écriture manuscrite (en anglais, handwritten text recognition ou HTR) est un traitement informatique qui a pour but de traduire un texte écrit en un texte codé numériquement. Il faut distinguer deux reconnaissances distinctes, avec des problématiques et des solutions différentes : la reconnaissance en-ligne ; la reconnaissance hors-ligne. La reconnaissance de l’écriture manuscrite fait appel à la reconnaissance de forme, mais également au traitement automatique du langage naturel.
Informatique affectiveL’informatique affective ou informatique émotionnelle (en anglais, affective computing) est l'étude et le développement de systèmes et d'appareils ayant les capacités de reconnaître, d’exprimer, de synthétiser et modéliser les émotions humaines. C'est un domaine de recherche interdisciplinaire couvrant les domaines de l'informatique, de la psychologie et des sciences cognitives qui consiste à étudier l’interaction entre technologie et sentiments.
Auto-encodeurUn auto-encodeur (autoencodeur), ou auto-associateur est un réseau de neurones artificiels utilisé pour l'apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes. L'objectif d'un auto-encodeur est d'apprendre une représentation (encodage) d'un ensemble de données, généralement dans le but de réduire la dimension de cet ensemble. Récemment, le concept d'auto-encodeur est devenu plus largement utilisé pour l'apprentissage de modèles génératifs.
Champ récepteurLe champ récepteur d'un neurone sensoriel ou d'un neurone sensitif est le volume de l'espace qui modifie la réponse de ce neurone, quand un stimulus suffisamment puissant et rapide survient en son sein. De tels champs récepteurs ont été identifiés dans les systèmes visuel, auditif et somatosensoriel. Ainsi, le champ récepteur d'un neurone du système visuel est la portion du champ visuel qui, lorsqu'on présente un stimulus lumineux en son sein, modifie la réponse de ce neurone.
EigenfaceLes eigenfaces sont un ensemble de vecteurs propres utilisés dans le domaine de la vision artificielle afin de résoudre le problème de la reconnaissance du visage humain. Le recours à des eigenfaces pour la reconnaissance a été développé par Sirovich et Kirby (1987) et utilisé par Matthew Turk et Alex Pentland pour la classification de visages. Cette méthode est considérée comme le premier exemple réussi de technologie de reconnaissance faciale.
Stage lightingStage lighting is the craft of lighting as it applies to the production of theater, dance, opera, and other performance arts. Several different types of stage lighting instruments are used in this discipline. In addition to basic lighting, modern stage lighting can also include special effects, such as lasers and fog machines. People who work on stage lighting are commonly referred to as lighting technicians or lighting designers. The equipment used for stage lighting (e.g.
Échelle (proportion)Une échelle est le rapport entre la mesure d'un objet réel et la mesure de sa représentation (carte géographique, maquette). Elle est exprimée par une valeur numérique, généralement sous la forme d'une fraction. Une échelle 1/100 (ou 1:100, ou « au ») implique la relation : où est la distance apparente et la distance réelle. Dans l'exemple ci-dessus, la représentation est plus petite que l'objet réel : sur le plan représente dans la réalité, soit .
Deeplearning4jEclipse Deeplearning4j is a programming library written in Java for the Java virtual machine (JVM). It is a framework with wide support for deep learning algorithms. Deeplearning4j includes implementations of the restricted Boltzmann machine, deep belief net, deep autoencoder, stacked denoising autoencoder and recursive neural tensor network, word2vec, doc2vec, and GloVe. These algorithms all include distributed parallel versions that integrate with Apache Hadoop and Spark.
Architectural lighting designArchitectural lighting design is a field of work or study that is concerned with the design of lighting systems within the built environment, both interior and exterior. It can include manipulation and design of both daylight and electric light or both, to serve human needs. Lighting design is based in both science and the visual arts. The basic aim of lighting within the built environment is to enable occupants to see clearly and without discomfort.
