Stimulation cérébrale profondeLa est un traitement médical invasif consistant à implanter chirurgicalement dans le cerveau des électrodes, connectées à un boîtier mis en place sous la peau et qui délivre un courant électrique de faible intensité dans certaines structures spécifiques situées en profondeur de cet organe comme le thalamus ou certains noyaux des ganglions de la base, comme le noyau sous-thalamique ou le globus pallidus.
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.
Système temps réelEn informatique, on parle d'un système temps réel lorsque ce système est capable de contrôler (ou piloter) un procédé physique à une vitesse adaptée à l'évolution du procédé contrôlé. Les systèmes informatiques temps réel se différencient des autres systèmes informatiques par la prise en compte de contraintes temporelles dont le respect est aussi important que l'exactitude du résultat, autrement dit le système ne doit pas simplement délivrer des résultats exacts, il doit les délivrer dans des délais imposés.
Étude des médecins britanniques sur le tabagismevignette|upright=1.4|Taux de survie à partir de l'âge de 35 ans des non-fumeurs, fumeurs de cigarettes et ex-fumeurs ayant arrêté entre 25 et 34 ans. vignette|upright=1.4|Taux de survie à partir de l'âge de 40 ans des non-fumeurs, fumeurs de cigarettes et ex-fumeurs ayant arrêté entre 35 et 44 ans. vignette|upright=1.4|Taux de survie à partir de l'âge de 50 ans des non-fumeurs, fumeurs de cigarettes et ex-fumeurs ayant arrêté entre 45 et 54 ans. vignette|upright=1.
Spectre (vulnérabilité)vignette|179x179px|Logo de la vulnérabilité : un fantôme avec une branche. Spectre est une vulnérabilité matérielle de certaines implémentations de la prédiction de branchement, qui affecte les microprocesseurs modernes dotés de l'exécution spéculative. Cette vulnérabilité permet de récupérer des informations potentiellement sensibles en forçant un programme à accéder à des zones arbitraires de l'espace mémoire qui lui est alloué. Deux identifiants de Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) liés à Spectre, CVE-2017-5753 et CVE-2017-5715, ont été émis.
Syndrome d'éveil non répondantLe syndrome d'éveil non répondant ou état végétatif chronique (EVC) est l'état d'une personne apathique, semblant ne plus échanger avec son environnement, ses fonctions cérébrales supérieures n'étant à aucun moment mobilisées. Le syndrome d'éveil non répondant se manifeste après les traumatismes crâniens les plus graves et dans les comas profonds. Cet état est différent de l'état de conscience minimal, également dénommé état pauci-relationnel (EPR), mais également du Locked-in syndrome ou syndrome de verrouillage Jusque dans les années 2010, l'absence de toute action volontaire et de toute réaction aux sollicitations amenait à parler d'état végétatif.
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.
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.
Aliénation socialethumb|upright=1.5|Dessin de Francisco de Goya. Le terme aliénation (du latin : alienus, qui signifie « autre », « étranger ») est à l'origine un terme juridique, se rapportant à un transfert de propriété. La notion d'aliénation est généralement comprise, en philosophie, comme la dépossession de l'individu, c'est-à-dire la perte de sa maîtrise, de ses forces propres au profit d'un autre (parent, individu, groupe ou société en général). Il renvoie ainsi fréquemment à l'idée d'une inauthenticité de l'existence vécue par l'individu aliéné.
Meltdown (vulnérabilité)Meltdown est une vulnérabilité matérielle découverte exclusivement dans les microprocesseurs Intel x86 qui permet à un processus non autorisé l'accès privilégié à la mémoire. La vulnérabilité ne semble pas affecter les microprocesseurs AMD. Un code Common vulnerabilities and Exposures : CVE-2017-5754 a été émis. Meltdown a été découvert indépendamment par des chercheurs de Google Project Zero, Cyberus Technology, et de l'Université de Technologie de Graz. Il a été rendu public en conjonction avec une autre vulnérabilité Spectre, le .
Imagerie par résonance magnétique fonctionnellethumb|Détection par l'IRMf de l'activation des régions du cerveau impliquées dans la perception visuelle. L’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) est une application de l' permettant de visualiser, de manière indirecte, l'activité cérébrale. Il s'agit d'une technique d'imagerie utilisée pour l'étude du fonctionnement du cerveau. Elle consiste à enregistrer des variations hémodynamiques (variation des propriétés du flux sanguin) cérébrales locales minimes, lorsque ces zones sont stimulées.
