Mobilité socialeLa mobilité sociale concerne les changements de statut social des individus ou des groupes sociaux au cours du temps, ainsi que les différences entre le statut social des parents et celui de leurs enfants. En sociologie, c'est un concept pour l'analyse de la structure sociale. La mobilité sociale est souvent entendue comme synonyme d'ascension sociale ou de la possibilité d'ascension sociale, par opposition à la reproduction sociale, et répondant aux questions d'inégalités, de redistribution des revenus et du patrimoine.
Robustesse (statistiques)En statistiques, la robustesse d'un estimateur est sa capacité à ne pas être perturbé par une modification dans une petite partie des données ou dans les paramètres du modèle choisi pour l'estimation. Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin et Victor J. Yohai; Robust Statistics - Theory and Methods, Wiley Series in Probability and Statistics (2006). Dagnelie P.; Statistique théorique et appliquée. Tome 2 : Inférence statistique à une et à deux dimensions, Paris et Bruxelles (2006), De Boeck et Larcier.
Abstraction (informatique)En informatique, le concept d'abstraction identifie et regroupe des caractéristiques et traitements communs applicables à des entités ou concepts variés ; une représentation abstraite commune de tels objets permet d'en simplifier et d'en unifier la manipulation. thumb|upright=1.4|Différentes couches de logiciel, partant d'en bas, le matériel est programmé en langage binaire, via un firmware, qui permet une abstraction pour le noyau, puis lui même pour le système d'exploitation, qui a son tour permet une abstraction pour les applications.
Planification des transportsvignette|Planification des transports à San Francisco (c. 1940) La planification des transports désigne l'évaluation et la conception des infrastructures de transports, c'est-à-dire les rues, les chaussées, les trottoirs, les pistes cyclables et les lignes de transports publics, etc. Pour cela, on peut utiliser un modèle de transport, comme le Modèle de déplacements MODUS, pour la planification des transports en Île de France, ou le Modèle national de trafic voyageurs en Suisse. Catégorie:Transport Catégori
Char de combat principalthumb|Un T-90, char de combat principal russe. Le char de combat principal est une catégorie de chars de combat. On le qualifie également de « char de bataille principal ». Le concept de char de combat principal provient de la fusion des concepts antérieurs du char de rupture, du char d'infanterie, du char rapide (ou « char de cavalerie ») et du chasseur de chars.
Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
Intermodalitévignette|Un bus CarPostal devant une gare ferroviaire en Suisse. Lintermodalité est l'utilisation de plusieurs modes de transport au cours d'un même . On parle plus spécifiquement de technologie et/ou d'autorité organisatrice différentes. vignette|Version ancienne d'intermodalité fer-route Le transport de voyageurs a toujours été intermodal. Les gens pouvaient ainsi passer de la diligence à un bac pour traverser une rivière trop profonde. Au les gens changeaient du train au bateau à Dieppe pour traverser la Manche.
Web sémantiquevignette|300px|droite|Logo du W3C pour le Web sémantique Le Web sémantique, ou toile sémantique, est une extension du Web standardisée par le World Wide Web Consortium (W3C). Ces standards encouragent l'utilisation de formats de données et de protocoles d'échange normés sur le Web, en s'appuyant sur le modèle Resource Description Framework (RDF). Le Web sémantique est par certains qualifié de Web 3.0. Selon le W3C, . L'expression a été inventée par Tim Berners-Lee (inventeur du Web et directeur du W3C), qui supervise le développement des technologies communes du Web sémantique.
Analyse sémantique latenteL’analyse sémantique latente (LSA, de l'anglais : Latent semantic analysis) ou indexation sémantique latente (ou LSI, de l'anglais : Latent semantic indexation) est un procédé de traitement des langues naturelles, dans le cadre de la sémantique vectorielle. La LSA fut brevetée en 1988 et publiée en 1990. Elle permet d'établir des relations entre un ensemble de documents et les termes qu'ils contiennent, en construisant des « concepts » liés aux documents et aux termes.
Vélos en libre-servicevignette|Nextbike à Leipzig, Allemagne. vignette|SmartBike à Oslo, Norvège en 2005. vignette|SmartBike à Oslo en 2016. vignette|Santander Cycles à Londres, Angleterre. vignette|Velo Antwerpen à Anvers en Belgique. vignette|Vélhop à Strasbourg. Un système de vélos en libre-service (VLS) ou vélopartage met à disposition du public des vélos, gratuitement ou non. Un tel service de mobilité permet d'effectuer des déplacements de proximité principalement en milieu urbain.
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.
Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.
