Raisonnement automatisévignette|Visualisation commune du réseau de neurones artificiels avec puce NOTOC Le raisonnement automatisé est un domaine de l'informatique consacré à la compréhension des différents aspects du raisonnement de manière à permettre la création de logiciels qui permettraient aux ordinateurs de « raisonner » de manière automatique, ou presque. Il est considéré habituellement comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle, mais possède aussi de fortes connexions avec l'Informatique théorique et même avec la philosophie.
Feature (machine learning)In machine learning and pattern recognition, a feature is an individual measurable property or characteristic of a phenomenon. Choosing informative, discriminating and independent features is a crucial element of effective algorithms in pattern recognition, classification and regression. Features are usually numeric, but structural features such as strings and graphs are used in syntactic pattern recognition. The concept of "feature" is related to that of explanatory variable used in statistical techniques such as linear regression.
AnaglypheUn anaglyphe (en grec ancien : « ciselure en relief », « bas-relief », « ouvrage sculpté », composé d’ana, « du bas vers le haut » et de glyphe, « ciselure ») est une image imprimée pour être vue en relief, à l’aide de deux filtres de couleurs différentes (lunettes 3D) disposés devant chacun des yeux de l’observateur. Ce principe est fondé sur la notion de stéréoscopie qui permet à notre cerveau d’utiliser le décalage entre nos deux yeux pour percevoir le relief. Le principe est décrit en 1853 par à Leipzig.
Median absolute deviationIn statistics, the median absolute deviation (MAD) is a robust measure of the variability of a univariate sample of quantitative data. It can also refer to the population parameter that is estimated by the MAD calculated from a sample. For a univariate data set X1, X2, ..., Xn, the MAD is defined as the median of the absolute deviations from the data's median : that is, starting with the residuals (deviations) from the data's median, the MAD is the median of their absolute values. Consider the data (1, 1, 2, 2, 4, 6, 9).
Least absolute deviationsLeast absolute deviations (LAD), also known as least absolute errors (LAE), least absolute residuals (LAR), or least absolute values (LAV), is a statistical optimality criterion and a statistical optimization technique based on minimizing the sum of absolute deviations (also sum of absolute residuals or sum of absolute errors) or the L1 norm of such values. It is analogous to the least squares technique, except that it is based on absolute values instead of squared values.
Système de reconnaissance facialeUn système de reconnaissance faciale est une application logicielle visant à reconnaître automatiquement une personne grâce à son visage. Il s'agit d'un sujet particulièrement étudié en vision par ordinateur, avec de très nombreuses publications et brevets, et des conférences spécialisées. La reconnaissance de visage a de nombreuses applications en vidéosurveillance, biométrie, robotique, indexation d'images et de vidéos, , etc. Ces systèmes sont généralement utilisés à des fins de sécurité pour déverrouiller ordinateur/mobile/console, mais aussi en domotique.
Analyse statique de programmesEn informatique, la notion d’analyse statique de programmes couvre une variété de méthodes utilisées pour obtenir des informations sur le comportement d'un programme lors de son exécution sans réellement l'exécuter. C'est cette dernière restriction qui distingue l'analyse statique des analyses dynamiques (comme le débugage ou le profiling) qui s'attachent, elles, au suivi de l’exécution du programme. L’analyse statique est utilisée pour repérer des erreurs formelles de programmation ou de conception et pour déterminer la facilité ou la difficulté à maintenir le code.
Reconnaissance automatique de la parolevignette|droite|upright=1.4|La reconnaissance vocale est habituellement traitée dans le middleware ; les résultats sont transmis aux applications utilisatrices. La reconnaissance automatique de la parole (souvent improprement appelée reconnaissance vocale) est une technique informatique qui permet d'analyser la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine.
Théorie de la couleurvignette|Cercle chromatique inspiré de celui de Johannes Itten. La couleur, perception humaine d'un phénomène naturel, la lumière, a suscité de nombreuses constructions théoriques. Les philosophes s'interrogent sur la couleur, propriété de l'objet auquel elle semble attachée, ou concept de la personne qui regarde. La première approche détermine les recherches physique sur le rayonnement. La seconde, considérant la couleur d'abord comme un concept, débouche sur l'hypothèse de Sapir-Whorf, largement réfutée par des enquêtes ethnographiques sur les champs chromatiques.
Filtrage par motifLe filtrage par motif est la vérification de la présence de constituants d'un motif par un programme informatique, ou parfois par un matériel spécialisé. Par contraste avec la reconnaissance de forme, les motifs sont complètement spécifiés. De tels motifs concernent conventionnellement des séquences ou des arbres. Par exemple "HDpdf" peut signifier : "Toute chaîne contenant HD et se terminant par pdf".
Histoire de la mécanique quantiquethumb|Le congrès Solvay de 1927, année charnière dans le passage des théories dites semi-classiques aux théories quantiques proprement dites. L'histoire de la mécanique quantique commence traditionnellement avec le problème de la catastrophe ultraviolette et sa résolution en 1900 par l'hypothèse de Max Planck stipulant que tout système atomique irradiant de l'énergie peut être divisé en « éléments d'énergie » discrets liés à la constante h qui, depuis, porte son nom (constante de Planck).
Program analysisIn computer science, program analysis is the process of automatically analyzing the behavior of computer programs regarding a property such as correctness, robustness, safety and liveness. Program analysis focuses on two major areas: program optimization and program correctness. The first focuses on improving the program’s performance while reducing the resource usage while the latter focuses on ensuring that the program does what it is supposed to do.
