Deep image priorDeep image prior is a type of convolutional neural network used to enhance a given image with no prior training data other than the image itself. A neural network is randomly initialized and used as prior to solve inverse problems such as noise reduction, super-resolution, and inpainting. Image statistics are captured by the structure of a convolutional image generator rather than by any previously learned capabilities.
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.
Filtre à eauUn filtre à eau est composé d'un système de filtration qui vise à séparer l'eau des particules solides (résidus) en la faisant passer à travers un milieu poreux, ce qui ne laisse passer que les liquides et les particules solides plus fines que les trous du filtre (porosité). L'eau qui ressort de ce système de filtration est débarrassée des particules solides plus grosses que les pores du filtre. Certains filtres à eau sont prévus pour rendre l'eau potable (filtration très fine, inférieure à la taille d'un microbe).
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.
Eau purifiéeUne eau purifiée est une eau issue d'un traitement physique destiné à supprimer les impuretés. L'eau distillée et l'eau déminéralisée (aussi appelée déionisée), souvent utilisées en laboratoire et dans l'industrie, sont des exemples bien connus. Il est d'usage d'utiliser de l'eau très pure (déminéralisée : eau sans ou avec des traces de sels minéraux) pour certaines opérations de rinçage en traitement de surface : la qualité d'eau de rinçage doit être suffisante pour évacuer correctement les polluants sans en apporter d'autres.
Scale-invariant feature transform[[Fichier:Matching of two images using the SIFT method.jpg|thumb|right|alt=Exemple de mise en correspondance de deux images par la méthode SIFT : des lignes vertes relient entre eux les descripteurs communs à un tableau et une photo de ce même tableau, de moindre qualité, ayant subi des transformations. |Exemple de résultat de la comparaison de deux images par la méthode SIFT (Fantasia ou Jeu de la poudre, devant la porte d’entrée de la ville de Méquinez, par Eugène Delacroix, 1832).
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.
Base de données spatialesUne base de données spatiales est une base de données optimisée pour stocker et interroger des données reliées à des objets référencés géographiquement, y compris des points, les lignes et des polygones. Alors que les bases de données classiques peuvent comprendre différents types de données numériques et caractères, des fonctions additionnelles ont besoin d'être ajoutées pour traiter les types de données spatiales. Celles-ci sont typiquement appelées géométrie ou caractère.
Grosseur de grainsvignette| Table de classification de Wentworth d'après United States Geological Survey. Notons la présence de deux fautes de frappe 33,1 mm au lieu 38,1 mm et 0,545 mm au lieu de 0,594 mm. vignette| Plage de cailloux (en l'occurrence des galets) à Nash Point, dans le sud du Pays de Galles. La taille ou grosseur des grains ou de particules (ou granulométrie ) est le diamètre des grains individuels de sédiment ou des particules lithifiées dans les roches clastiques. Le terme peut également être appliqué à d'autres matériaux granulaires.
Réutilisation ou recyclage des eaux uséesLa réutilisation des eaux usées, ou recyclage, consiste à récupérer les eaux usées après plusieurs traitements destinés à en éliminer les impuretés, afin de stocker et d'employer cette eau à nouveau. Le recyclage remplit donc un double objectif d’économie de la ressource : il permet à la fois d'économiser les ressources en amont en les réutilisant, mais aussi de diminuer le volume des rejets pollués. L'intérêt en est cependant limité quand il n'y a pas de tension quantitative sur la ressource en eau dans le secteur concerné.
Analyse spatialevignette|200px|Carte de cas de choléra pendant l'épidémie de 1854 à Londres L'analyse spatiale est une approche géographique qui étudie les localisations et les interactions spatiales en tant que composantes actives des fonctionnements sociétaux. Elle part du postulat selon lequel l'espace est acteur organisé. C'est une science nomothétique donc elle vise à proposer une approche modélisée de l'espace géographique en mettant en évidence des formes récurrentes d'organisation spatiales et des théories, notamment à travers diverses notions-clés : distance, réseaux, structure, .
Joint de grainsUn joint de grains est l'interface entre deux cristaux de même structure cristalline et de même composition, mais d’orientation différente. vignette|Microstructure de VT22 () après trempe. L'échelle est en micromètres. vignette|Schéma d'un joint de grain, dont les atomes communs à deux cristaux (orange et bleu) sont représentés en vert. Les joints de grains peuvent se former dans deux cas de figure : lors de la solidification du matériau et par recristallisation, durant certains traitements thermomécaniques.
