Chimie atmosphériqueLa chimie atmosphérique est une branche des sciences de l'atmosphère étudiant la chimie de l'atmosphère terrestre et des autres planètes. Il s'agit d'un champ de recherche pluridisciplinaire impliquant entre autres la chimie environnementale, la physique, la météorologie, la modélisation informatique, l'océanographie, la géologie et la volcanologie. Son champ de recherche est à l'heure actuelle de plus en plus rapproché à celui de la climatologie.
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
Diffusion modelIn machine learning, diffusion models, also known as diffusion probabilistic models or score-based generative models, are a class of latent variable models. They are Markov chains trained using variational inference. The goal of diffusion models is to learn the latent structure of a dataset by modeling the way in which data points diffuse through the latent space. In computer vision, this means that a neural network is trained to denoise images blurred with Gaussian noise by learning to reverse the diffusion process.
Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
Rentrée atmosphériquevignette|Entrée atmosphérique de Mars Exploration Rover (MER), vue d'artiste. vignette|Représentation par un ordinateur de la rentrée atmosphérique de la Navette spatiale américaine. La rentrée atmosphérique est la phase durant laquelle un objet artificiel pénètre dans l'atmosphère d'un objet céleste et atteint des couches suffisamment denses pour provoquer des effets mécaniques et thermiques. L'objet en question peut être satellite, capsule spatiale ou fragment de fusée par exemple.
TensorFlowTensorFlow est un outil open source d'apprentissage automatique développé par Google. Le code source a été ouvert le par Google et publié sous licence Apache. Il est fondé sur l'infrastructure DistBelief, initiée par Google en 2011, et est doté d'une interface pour Python, Julia et R TensorFlow est l'un des outils les plus utilisés en IA dans le domaine de l'apprentissage machine. À partir de 2011, Google Brain a développé un outil propriétaire d'apprentissage automatique fondé sur l'apprentissage profond.
Architecture orientée événementsL'architecture orientée événements (de l'anglais event driven architecture, ou EDA) est une forme d'architecture de médiation qui est un modèle d'interaction applicative mettant en œuvre des services (composants logiciels) répondant à des sollicitations externes : avec une forte cohérence interne (par l'utilisation d'un format d'échange pivot, le plus souvent XML), et des couplages externes lâches (par l'utilisation d'événements) Par opposition à l'architecture orientée services (SOA) où un « fournisseur » r
Échappement atmosphériquevignette|400px|Diagramme de la vitesse de libération en fonction de la température de surface des corps principaux du système solaire montrant quels gaz sont retenus. Les corps célestes sont à la même échelle, et leur point de valeur dans le diagramme sont les points noirs en leur milieu. L'échappement atmosphérique est la perte de gaz atmosphériques planétaires vers l'espace extra-atmosphérique.
Google DeepMindGoogle DeepMind est une entreprise spécialisée dans l'intelligence artificielle appartenant à Google. L'entreprise est remarquée notamment pour son programme de jeu de Go AlphaGo, et son logiciel AlphaFold, qui permet de prédire la structure des protéines à partir de leurs séquences en acides aminés. Originellement appelée DeepMind Technologies Limited et fondée en 2010 par Demis Hassabis, Mustafa Suleyman et Shane Legg, elle est rachetée le 26 janvier 2014, par Google pour plus de 628 millions de dollars américains.
Physical neural networkA physical neural network is a type of artificial neural network in which an electrically adjustable material is used to emulate the function of a neural synapse or a higher-order (dendritic) neuron model. "Physical" neural network is used to emphasize the reliance on physical hardware used to emulate neurons as opposed to software-based approaches. More generally the term is applicable to other artificial neural networks in which a memristor or other electrically adjustable resistance material is used to emulate a neural synapse.
High dynamic rangeHigh dynamic range (HDR) is a dynamic range higher than usual, synonyms are wide dynamic range, extended dynamic range, expanded dynamic range. The term is often used in discussing the dynamic range of various signals such as s, videos, audio or radio. It may apply to the means of recording, processing, and reproducing such signals including analog and digitized signals. The term is also the name of some of the technologies or techniques allowing to achieve high dynamic range images, videos, or audio.
Cloud computingLe cloud computing , en français l'informatique en nuage (ou encore l'infonuagique au Canada), est la pratique consistant à utiliser des serveurs informatiques à distance et hébergés sur internet pour stocker, gérer et traiter des données, plutôt qu'un serveur local ou un ordinateur personnel. Les principaux services proposés en cloud computing sont le SaaS (Software as a Service), le PaaS (Platform as a Service) et le IaaS (Infrastructure as a Service) ou le MBaaS ().
