Technologie portablethumb|Montres connectées Une technologie portable ou technologie mettable (de l'anglais wearable technology, appelée également habitronique) est un vêtement ou un accessoire comportant des éléments informatiques et électroniques avancés. Les technologies portables incluent notamment des textiles (chandails, gants, Hexoskin, maillots de bain connectés, pansements connectés), des lunettes (Google Glass), des montres connectées (Pebble Watch, Apple Watch) et des bijoux.
Wearable computerA wearable computer, also known as a body-borne computer, is a computing device worn on the body. The definition of 'wearable computer' may be narrow or broad, extending to smartphones or even ordinary wristwatches. Wearables may be for general use, in which case they are just a particularly small example of mobile computing. Alternatively, they may be for specialized purposes such as fitness trackers. They may incorporate special sensors such as accelerometers, heart rate monitors, or on the more advanced side, electrocardiogram (ECG) and blood oxygen saturation (SpO2) monitors.
Wear OSWear OS (anciennement Android Wear) est une version du système d'exploitation mobile Android de Google spécialement conçue pour faire fonctionner les technologies portables. Son lancement est annoncé le par Sundar Pichai, en collaboration avec les constructeurs Asus, Broadcom, Fossil, HTC, Intel, LG, MediaTek, Imagination Technologies, Motorola, Qualcomm et Samsung. En parallèle, trois premiers modèles de montres intelligentes fonctionnant sur le nouveau système d'exploitation sont annoncés : la Moto 360, la Samsung Gear live et la LG G watch.
Crise d'épilepsieUne crise d'épilepsie ou crise épileptique est caractérisée par divers symptômes dus à une activité neuronale anormalement excessive ou synchrone dans le cerveau. Les effets extérieurs varient de mouvements de tremblement incontrôlés impliquant une grande partie du corps avec perte de connaissance (crise d'épilepsie généralisée tonico-clonique), de mouvements de tremblement n'impliquant qu'une partie du corps avec des niveaux de conscience variables (crise épileptique focale) ou à une perte de conscience momentanée subtile (absence épileptique).
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.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Seizure typesIn the field of neurology, seizure types are categories of seizures defined by seizure behavior, symptoms, and diagnostic tests. The International League Against Epilepsy (ILAE) 2017 classification of seizures is the internationally recognized standard for identifying seizure types. The ILAE 2017 classification of seizures is a revision of the prior ILAE 1981 classification of seizures. Distinguishing between seizure types is important since different types of seizures may have different causes, outcomes, and treatments.
Crise non-épileptique psychogèneLes crises non-épileptiques psychogènes (CNEP ou crises non épileptiques) sont des événements ressemblant à des crises d'épilepsie, mais sans les décharges électriques caractéristiques associées à l'épilepsie. Les CNEP entrent dans la catégorie des troubles connus sous le nom de troubles neurologiques fonctionnels, également appelés troubles de conversion. Un terme plus récent pour décrire ces événements est les crises dissociatives non-épileptiques. Elles sont généralement traitées par des psychologues ou des psychiatres.
ÉpilepsieL', aussi appelée mal comitial, est une affection neurologique qui touche plus de 50 millions de personnes à travers le monde. Elle est définie comme une famille de maladies dont le point commun est une prédisposition cérébrale à engendrer des « crises » épileptiques dites « non provoquées », c'est-à-dire spontanées, non expliquées par un facteur causal immédiat.
Fibrillation atrialeLa fibrillation atriale, anciennement appelée fibrillation auriculaire (fréquemment abrégée en « FA ») est le plus fréquent des troubles du rythme cardiaque. Elle fait partie des troubles du rythme supra-ventriculaires. Elle correspond à une action non coordonnée des cellules myocardiques auriculaires, entraînant une contraction rapide et irrégulière des oreillettes cardiaques. Le terme de fibrillation auriculaire est d'usage fréquent, mais depuis 1998 la dénomination académique est « fibrillation atriale », les oreillettes cardiaques ayant été renommées « atria » dans la nouvelle nomenclature anatomique.
Causes of seizuresGenerally, seizures are observed in patients who do not have epilepsy. There are many causes of seizures. Organ failure, medication and medication withdrawal, cancer, imbalance of electrolytes, hypertensive encephalopathy, may be some of its potential causes. The factors that lead to a seizure are often complex and it may not be possible to determine what causes a particular seizure, what causes it to happen at a particular time, or how often seizures occur. Malnutrition and overnutrition may increase the risk of seizures.
Crise épileptique focaleLes crises épileptiques focales (également appelées crises partielles et crises locales) sont des crises qui affectent en premier seulement un seul hémisphère du cerveau. Une crise épileptique partielle est générée à l'intérieur du cerveau et n'en affecte qu'une seule partie — un hémisphère entier ou une partie d'un lobe. Les symptômes varient selon l'endroit où survient la crise.
Reflex seizureReflex seizures are epileptic seizures that are consistently induced by a specific stimulus or trigger making them distinct from other epileptic seizures, which are usually unprovoked. Reflex seizures are otherwise similar to unprovoked seizures and may be focal (simple or complex), generalized, myoclonic, or absence seizures. Epilepsy syndromes characterized by repeated reflex seizures are known as reflex epilepsies. Photosensitive seizures are often myoclonic, absence, or focal seizures in the occipital lobe, while musicogenic seizures are associated with focal seizures in the temporal lobe.
Dispositif intelligentUn appareil intelligent (aussi appelé dispositif intelligent ; en anglais, smart device) est un appareil électronique, généralement connecté à d'autres appareils ou réseaux via différents protocoles de communication sans fil tels que Bluetooth, Zigbee, NFC, Wi-Fi, LiFi, 5G, etc., qui peut fonctionner dans une certaine mesure de manière interactive et autonome.
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.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Moniteur d'activité physiquethumb|Des bracelets connectés Samsung Galaxy Fit. Un moniteur d'activité physique, aussi appelé bracelet connecté ou traqueur d'activité (en anglais, activity tracker) est un appareil électronique ou une application qui permet de mesurer l'intensité et la quantité d'activité physique effectuée par un individu tels que la distance marchée ou courue, la consommation et la dépense de calories, et dans certains cas le rythme cardiaque et la qualité du sommeil.
Appareil mobilethumb|Exemple d'un appareil mobile. Un appareil mobile (traduction littérale du terme anglophone « mobile device ») est un appareil informatique portatif utilisable de manière autonome lors d'un déplacement. Les appareils mobiles sont de petite taille — certains peuvent être mis dans les poches. Ils sont typiquement dérivés des téléphones mobiles, et permettent d'accéder au Web, de lire du courrier électronique, de prendre des photos, de jouer à des jeux vidéo, d'écouter de la musique, de regarder des clips vidéo ou bien de télécharger des applications.
Smartwatchvignette|Une montre intelligente de marque Fossil, fonctionnant sous Palm OS. vignette|Les Pebble font partie des montres intelligentes ayant une autonomie de plusieurs jours. Une smartwatch ou montre intelligente est une montre bracelet informatisée avec des fonctionnalités allant au-delà du simple affichage de l'heure et du chronométrage, présentant des caractéristiques comparables à celles d'un PDA. Il faut les considérer comme des ordinateurs de poignet.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
