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.
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.
Espace d'échelleLa théorie de lEspace d'échelle () est un cadre pour la représentation du signal développé par les communautés de la vision artificielle, du , et du traitement du signal. C'est une théorie formelle pour manipuler les structures de l'image à différentes échelles, en représentant une image comme une famille d'images lissées à un paramètre, la représentation d'espace échelle, paramétrée par la taille d'un noyau lissant utilisé pour supprimer les structures dans les petites échelles. Soit un signal.
Exploratory data analysisIn statistics, exploratory data analysis (EDA) is an approach of analyzing data sets to summarize their main characteristics, often using statistical graphics and other data visualization methods. A statistical model can be used or not, but primarily EDA is for seeing what the data can tell us beyond the formal modeling and thereby contrasts traditional hypothesis testing. Exploratory data analysis has been promoted by John Tukey since 1970 to encourage statisticians to explore the data, and possibly formulate hypotheses that could lead to new data collection and experiments.
Analyse discriminante linéaireEn statistique, l’analyse discriminante linéaire ou ADL (en anglais, linear discriminant analysis ou LDA) fait partie des techniques d’analyse discriminante prédictive. Il s’agit d’expliquer et de prédire l’appartenance d’un individu à une classe (groupe) prédéfinie à partir de ses caractéristiques mesurées à l’aide de variables prédictives. Dans l’exemple de l'article Analyse discriminante, le fichier Flea Beetles, l’objectif est de déterminer l’appartenance de puces à telle ou telle espèce à partir de la largeur et de l’angle de son édéage (partie des organes génitaux mâles de l'insecte.
Théorie des réseauxvignette|Graphe partiel de l'internet, basé sur les données de opte.org du 15 janvier 2005 (voir description de l'image pour plus de détails) La théorie des réseaux est l'étude de graphes en tant que représentation d'une relation symétrique ou asymétrique entre des objets discrets. Elle s'inscrit dans la théorie des graphes : un réseau peut alors être défini comme étant un graphe où les nœuds (sommets) ou les arêtes (ou « arcs », lorsque le graphe est orienté) ont des attributs, comme une étiquette (tag).
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.
Muscles faciauxthumb|Vue latérale de la tête Les muscles faciaux (ou muscles du visage) sont un groupe de muscles striés innervés par le nerf facial (nerf crânien VII) qui, entre autres choses, contrôlent les expressions faciales. Ces muscles sont également appelés muscles mimétiques. Les muscles faciaux sont des muscles sous-cutanés (situés juste sous la peau) qui contrôlent les expressions faciales. Les muscles faciaux sont innervés par le nerf facial (nerf crânien VII).
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 .
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.
Nerf facialLe nerf facial (VII) et son nerf accessoire, le nerf intermédiaire (ancien nerf intermédiaire de Wrisberg), est le septième nerf crânien (sur un total de 12 paires), le nerf intermédiaire portant le numéro bis. Il émerge de la base du cerveau entre la protubérance annulaire et le bulbe rachidien au niveau du sillon bulbo pontique. Le VII a sous son contrôle les muscles de l'expression faciale (muscles peauciers), le VII bis assurant le transport d'informations sensorielles gustatives des 2/3 antérieurs de la langue ainsi que le contrôle parasympathique des glandes salivaires sublinguale et sub mandibulaire, et des glandes lacrymales, nasales et palatines.
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.
