Estimation spectraleL'estimation spectrale regroupe toutes les techniques d'estimation de la densité spectrale de puissance (DSP). Les méthodes d'estimation spectrale paramétriques utilisent un modèle pour obtenir une estimation du spectre. Ces modèles reposent sur une connaissance a priori du processus et peuvent être classées en trois grandes catégories : Modèles autorégressif (AR) Modèles à moyenne ajustée (MA) Modèles autorégressif à moyenne ajustée (ARMA). L'approche paramétrique se décompose en trois étapes : Choisir un modèle décrivant le processus de manière appropriée.
Maximum entropy spectral estimationMaximum entropy spectral estimation is a method of spectral density estimation. The goal is to improve the spectral quality based on the principle of maximum entropy. The method is based on choosing the spectrum which corresponds to the most random or the most unpredictable time series whose autocorrelation function agrees with the known values. This assumption, which corresponds to the concept of maximum entropy as used in both statistical mechanics and information theory, is maximally non-committal with regard to the unknown values of the autocorrelation function of the time series.
Medical image computingMedical image computing (MIC) is an interdisciplinary field at the intersection of computer science, information engineering, electrical engineering, physics, mathematics and medicine. This field develops computational and mathematical methods for solving problems pertaining to medical images and their use for biomedical research and clinical care. The main goal of MIC is to extract clinically relevant information or knowledge from medical images.
Applications de l'intelligence artificielleL'intelligence artificielle, définie comme intelligence présentée par les machines, a de nombreuses applications dans la société actuelle. Plus précisément, c'est l'IA faible, la forme d'IA avec laquelle les programmes sont développés pour effectuer des tâches spécifiques, qui est utilisée pour un large éventail d'activités, y compris le diagnostic médical, le commerce électronique, le contrôle des robots et la télédétection. L'IA a été utilisée pour développer et faire progresser de nombreux domaines et industries, y compris la finance, la santé, l'éducation, le transport, et plus encore.
Physiologie cellulaireCell physiology is the biological study of the activities that take place in a cell to keep it alive. The term physiology refers to normal functions in a living organism. Animal cells, plant cells and microorganism cells show similarities in their functions even though they vary in structure. There are two types of cells: prokaryotes and eukaryotes. Prokaryotes were the first of the two to develop and do not have a self-contained nucleus. Their mechanisms are simpler than later-evolved eukaryotes, which contain a nucleus that envelops the cell's DNA and some organelles.
Définition d'écranLa définition d’écran est le nombre de points ou pixels (de l'anglais picture elements) que peut afficher un écran. La définition est le produit du nombre de points selon l’horizontale par le nombre de points selon la verticale de l’affichage. La définition est couramment confondue, à tort, avec la d'écran (la résolution prend en compte la taille de l'écran) ; un logiciel peut ainsi choisir parmi les différentes résolutions disponibles d'un écran.
Culture cellulaireLa culture cellulaire est un ensemble de techniques de biologie utilisées pour faire croître des cellules hors de leur organisme (ex-vivo) ou de leur milieu d'origine, dans un but d'expérimentation scientifique ou de fécondation in vitro. Les cellules mises en culture peuvent être: des micro-organismes libres (bactéries ou levures) des cellules « saines » prélevées fraîchement d'un organisme (biopsie...), on parle alors de « culture primaire ».
Méthode de Newtonvignette|Une itération de la méthode de Newton. En analyse numérique, la méthode de Newton ou méthode de Newton-Raphson est, dans son application la plus simple, un algorithme efficace pour trouver numériquement une approximation précise d'un zéro (ou racine) d'une fonction réelle d'une variable réelle. Cette méthode doit son nom aux mathématiciens anglais Isaac Newton (1643-1727) et Joseph Raphson (peut-être 1648-1715), qui furent les premiers à la décrire pour la recherche des solutions d'une équation polynomiale.
Paroi cellulaireLa paroi cellulaire est une paroi, assez rigide, située à l'extérieur de la membrane cellulaire des cellules végétales (paroi pectocellulosique) et de la plupart des procaryotes. Elle apporte à la cellule un soutien structurel, une protection contre les facteurs biotiques (agents pathogènes) et les facteurs abiotiques (stress mécanique, osmotique), et agit comme un mécanisme de filtrage. La paroi cellulaire fait aussi obstacle à l'expansion lorsque l'eau pénètre dans la cellule.
Intelligence artificielle dans la santévignette|Rayon X d'une main, avec calcul automatique de l'âge osseux par un logiciel informatique. L'intelligence artificielle (IA) dans la santé est l'utilisation d'algorithmes et de logiciels pour s'approcher de la cognition humaine dans l'analyse de données médicales complexes. Plus précisément, l'IA est la capacité des algorithmes informatiques à tirer des conclusions sans intervention humaine directe. L'objectif principal des applications des IA dans le domaine de la santé est d'analyser les relations entre, d'une part, la prévention ou les traitements et, d'autre part, l'état de santé des patients.
Intelligence artificiellevignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).
Théorie de l'estimationEn statistique, la théorie de l'estimation s'intéresse à l'estimation de paramètres à partir de données empiriques mesurées ayant une composante aléatoire. Les paramètres décrivent un phénomène physique sous-jacent tel que sa valeur affecte la distribution des données mesurées. Un estimateur essaie d'approcher les paramètres inconnus à partir des mesures.
