Multithreadingthumb|Schéma d'un process multithread Un processeur est dit multithread s'il est capable d'exécuter efficacement plusieurs threads simultanément. Contrairement aux systèmes multiprocesseurs (tels les systèmes multi-cœur), les threads doivent partager les ressources d'un unique cœur : les unités de traitement, le cache processeur et le translation lookaside buffer ; certaines parties sont néanmoins dupliquées : chaque thread dispose de ses propres registres et de son propre pointeur d'instruction.
Hyper-threadingthumb|Principe de l’hyper-threading. Hyper-threading (officiellement appelée Hyper-Threading Technology (HTT) ou HT Technology (HT)) est la mise en œuvre par l'entreprise Intel du simultaneous multithreading (SMT) à deux voies dans ses microprocesseurs. Le premier modèle grand public de la gamme à en bénéficier fut le Pentium 4 Northwood cadencé à . Le Xeon Northwood en bénéficia auparavant. Schématiquement, l’hyper-threading consiste à créer deux processeurs logiques sur une seule puce, chacun doté de ses propres registres de données et de contrôle, et d’un contrôleur d’interruptions particulier.
Simultaneous multithreadingLe simultaneous multithreading (SMT) est une technique informatique datant des années 1960. Il s'agit d'une forme de multithreading, une technique qui consiste, comme le symmetric multiprocessing (SMP), à augmenter le TLP (thread level parallelism), c’est-à-dire le parallélisme des threads. Le SMT est le partage d'un cœur de processeur superscalaire (les pipelines, les unités de calcul et les caches) entre plusieurs threads.
Microprocesseur multi-cœurvignette|Un processeur quad-core AMD Opteron. vignette|L’Intel Core 2 Duo E6300 est un processeur double cœur. Un microprocesseur multi-cœur (multi-core en anglais) est un microprocesseur possédant plusieurs cœurs physiques fonctionnant simultanément. Il se distingue d'architectures plus anciennes (360/91) où un processeur unique commandait plusieurs circuits de calcul simultanés. Un cœur (en anglais, core) est un ensemble de circuits capables d’exécuter des programmes de façon autonome.
Framework WebUn framework Web ou framework d'application Web est un framework logiciel conçu pour prendre en charge le développement d'applications Web, notamment des services Web, des ressources Web et des API Web. Les frameworks Web fournissent un moyen standard de créer et de déployer des applications Web sur le World Wide Web. Les frameworks Web visent à automatiser les mécanismes les plus courants du développement Web.
Thread (informatique)thumb|Un processus avec deux threads. Un thread ou fil (traduction normalisés par ISO/CEI 2382-7:2000 (autres appellations connues : processus léger, fil d'exécution, fil d'instruction, processus allégé, exétron, tâche, voire unité d'exécution ou unité de traitement) est similaire à un processus car tous deux représentent l'exécution d'un ensemble d'instructions du langage machine d'un processeur. Du point de vue de l'utilisateur, ces exécutions semblent se dérouler en parallèle.
Spring (framework)En informatique, Spring est un framework open source pour construire et définir l'infrastructure d'une application Java, dont il facilite le développement et les tests. En 2004, Rod Johnson a écrit le livre Expert One-on-One J2EE Design and Development qui explique les raisons de la création de Spring. Spring est considéré comme un conteneur dit « léger ». La raison de ce nommage est expliquée par Erik Gollot dans l’introduction du document Introduction au framework Spring.
.NET FrameworkLe .NET Framework (abr. NetFx) est un cadriciel (framework) pouvant être utilisé par un système d'exploitation Microsoft Windows et Microsoft Windows Mobile depuis la version 5 (.NET Compact Framework). Une version légère et limitée fournie avec un moteur d'exécution fonctionnant à l'intérieur d'un navigateur ou d'un périphérique mobile est disponible sous le nom de Silverlight. La version 3.0 du framework est intégrée à Windows Vista et à la plupart des versions de Windows Server 2008 ou téléchargeable depuis le site de l'éditeur Microsoft.
Component Object ModelComponent Object Model (abr. COM) est une technique de composants logiciels développée par Microsoft et DEC, depuis 1994, populaire sur Windows et également disponible sur les systèmes d'exploitation OpenVMS, Tru64 ainsi que d'autres Unix. Utilisée pour mettre en œuvre OLE et ActiveX, COM est dépassé depuis 2009 par le Framework .NET de Microsoft. Les technologies COM regroupent OLE, COM+, Distributed COM et ActiveX.
Modèle de RaschThe Rasch model, named after Georg Rasch, is a psychometric model for analyzing categorical data, such as answers to questions on a reading assessment or questionnaire responses, as a function of the trade-off between the respondent's abilities, attitudes, or personality traits, and the item difficulty. For example, they may be used to estimate a student's reading ability or the extremity of a person's attitude to capital punishment from responses on a questionnaire.
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.
ImagerieL’imagerie consiste en la conception, la fabrication et le commerce des s. À la fin du , le terme désigne un ensemble d'objets sculptés qui représentent des êtres ou des choses. La fabrication se faisait soit à la main, soit par impression mécanique. À partir de la fin du , elle se fait principalement par ordinateur et imprimante. L'imagerie définit aussi simplement un ensemble d'images ayant soit une même origine et un style défini (par exemple, l'), soit un même style et un même genre (par exemple, l').
Parallélisme (informatique)vignette|upright=1|Un des éléments de Blue Gene L cabinet, un des supercalculateurs massivement parallèles les plus rapides des années 2000. En informatique, le parallélisme consiste à mettre en œuvre des architectures d'électronique numérique permettant de traiter des informations de manière simultanée, ainsi que les algorithmes spécialisés pour celles-ci. Ces techniques ont pour but de réaliser le plus grand nombre d'opérations en un temps le plus petit possible.
Imagerie médicaleL'imagerie médicale regroupe les moyens d'acquisition et de restitution d'images du corps humain à partir de différents phénomènes physiques tels que l'absorption des rayons X, la résonance magnétique nucléaire, la réflexion d'ondes ultrasons ou la radioactivité auxquels on associe parfois les techniques d'imagerie optique comme l'endoscopie. Apparues, pour les plus anciennes, au tournant du , ces techniques ont révolutionné la médecine grâce au progrès de l'informatique en permettant de visualiser indirectement l'anatomie, la physiologie ou le métabolisme du corps humain.
Matrice (mathématiques)thumb|upright=1.5 En mathématiques, les matrices sont des tableaux d'éléments (nombres, caractères) qui servent à interpréter en termes calculatoires, et donc opérationnels, les résultats théoriques de l'algèbre linéaire et même de l'algèbre bilinéaire. Toutes les disciplines étudiant des phénomènes linéaires utilisent les matrices. Quant aux phénomènes non linéaires, on en donne souvent des approximations linéaires, comme en optique géométrique avec les approximations de Gauss.
Attention (machine learning)Machine learning-based attention is a mechanism mimicking cognitive attention. It calculates "soft" weights for each word, more precisely for its embedding, in the context window. It can do it either in parallel (such as in transformers) or sequentially (such as recursive neural networks). "Soft" weights can change during each runtime, in contrast to "hard" weights, which are (pre-)trained and fine-tuned and remain frozen afterwards. Multiple attention heads are used in transformer-based large language models.
Images par secondeLe nombre d’images par seconde ou cadence d'images à la seconde en abrégé, IPS ou i/s est une unité de mesure correspondant au nombre d's enregistrées ou affichées en une seconde par un dispositif, dans un signal vidéo ou optique. La valeur de la fréquence d’affichage peut également s'exprimer en hertz. Sur beaucoup d'équipements audiovisuels, le nombre d'images par seconde est généralement décrit en anglais par l'expression : frame rate, frames per second ou FPS, littératement, la cadence d'image par seconde.
Régularisation (mathématiques)vignette|Les courbes bleues et vertes correspondent à deux modèles differents, tous les deux étant des solutions possibles du problème consistant à décrire les coordonnées de tous les points rouges. L'application d'une régularisation favorise le modèle moins complexe correspondant à la courbe verte. Dans le domaine des mathématiques et des statistiques, et plus particulièrement dans le domaine de l'apprentissage automatique, la régularisation fait référence à un processus consistant à ajouter de l'information à un problème, s'il est mal posé ou pour éviter le surapprentissage.
Level of measurementLevel of measurement or scale of measure is a classification that describes the nature of information within the values assigned to variables. Psychologist Stanley Smith Stevens developed the best-known classification with four levels, or scales, of measurement: nominal, ordinal, interval, and ratio. This framework of distinguishing levels of measurement originated in psychology and has since had a complex history, being adopted and extended in some disciplines and by some scholars, and criticized or rejected by others.
Imagerie cérébraleLimagerie cérébrale (dite aussi neuro-imagerie) désigne l'ensemble des techniques issues de l' qui permettent d'observer le cerveau, en particulier lorsqu'un individu exécute une tâche cognitive. L'observation du cerveau par autopsie est imprécise et incomplète en ce qu'elle se limite à l'analyse d'un état figé qui ne peut rendre compte d'effets liés aux évolutions dans l'organe vivant. Le premier effort connu de neuro-imagerie visant à dépasser cette limite a été la « balance de circulation humaine » de Angelo Mosso développée dans les années 1880.
