Syndrome hypernycthéméralLe syndrome hypernycthéméral, également appelé syndrome libre-cours ou "rythme différent de 24 heures" est un trouble du sommeil faisant partie des troubles du rythme circadien. Il est lié à une absence de synchronisation du rythme circadien endogène normal (qui est environ de 25h) avec les donneurs de temps, appelés synchroniseurs (lumière, activité physique, sociale). Chez les sujets normaux, le rythme physiologique de 25 heures est resynchronisé en permanence sur 24 heures grâce à ces donneurs de temps.
Circadian rhythm sleep disorderCircadian rhythm sleep disorders (CRSD), also known as circadian rhythm sleep-wake disorders (CRSWD), are a family of sleep disorders which affect the timing of sleep. CRSDs arise from a persistent pattern of sleep/wake disturbances that can be caused either by dysfunction in one's biological clock system, or by misalignment between one's endogenous oscillator and externally imposed cues. As a result of this mismatch, those affected by circadian rhythm sleep disorders have a tendency to fall asleep at unconventional time points in the day.
Syndrome de retard de phase du sommeilLe syndrome de retard de phase du sommeil est le trouble du rythme circadien le plus fréquent dans la catégorie des troubles du rythme circadien. Il fait partie des dyssomnies et touche 0,5 % de la population mondiale. C’est le plus fréquent des troubles intrinsèques du rythme circadien. Sa fréquence est estimée à 0,5 % de la population générale et presque 10 % des sujets se plaignant d’insomnie. Il n’existe pas de différence de répartition homme-femme. Le début des troubles correspond généralement à l’adolescence.
Binary classificationBinary classification is the task of classifying the elements of a set into two groups (each called class) on the basis of a classification rule. Typical binary classification problems include: Medical testing to determine if a patient has certain disease or not; Quality control in industry, deciding whether a specification has been met; In information retrieval, deciding whether a page should be in the result set of a search or not. Binary classification is dichotomization applied to a practical situation.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Système de classeursUn système de classeurs (Learning Classifier System ou LCS en anglais) est un système d'apprentissage automatique utilisant l'apprentissage par renforcement et les algorithmes génétiques. Ils ont été introduits par Holland en 1977 et développé par Goldberg en 1989 Un système de classeurs (aussi appelé classifiers) est composé d'une base de règles, appelée classeur, associés à un poids. Chaque règle est composée d'une partie condition et d'une partie action. Le classeur commence par être initialisé (aléatoirement ou non).
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Agrypnie (médecine)L'agrypnie est une perte totale prolongée du sommeil, soit au cours de diverses maladies rares dont elle constitue alors un symptôme, soit provoquée volontairement. L'agrypnie peut être provoquée à titre expérimental, pour étudier les effets de la privation de sommeil. La plus longue agrypnie provoquée prouvée par enregistrement électroencéphalographique est de 264 heures (11 jours) (à comparer aux ~2800 h (> 116 jours) d'insomnie quasi totale observée dans des cas pathologiques).
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Trouble du sommeilUn trouble du sommeil (somnipathie) est un trouble médical pouvant avoir des causes physiologiques, environnementales ou comportementales (lié aux habitudes du sommeil d'un individu). En 2015, environ un adulte américain sur trois déclarait un trouble de sommeil. Certains troubles du sommeil sont suffisamment sérieux pour interférer au fonctionnement physique, mental et émotionnel. Un test communément utilisé pour quantifier les troubles du sommeil est la polysomnographie.
Neurone formelthumb|Représentation d'un neurone formel (ou logique). Un neurone formel, parfois appelé neurone de McCulloch-Pitts, est une représentation mathématique et informatique d'un neurone biologique. Le neurone formel possède généralement plusieurs entrées et une sortie qui correspondent respectivement aux dendrites et au cône d'émergence du neurone biologique (point de départ de l'axone). Les actions excitatrices et inhibitrices des synapses sont représentées, la plupart du temps, par des coefficients numériques (les poids synaptiques) associés aux entrées.
ActimétrieEn médecine, l'actimétrie est la mesure et enregistrement à l'aide d'un actimètre, dispositif constitué d'un accéléromètre ou de tout autre système permettant de quantifier le mouvement (par exemple la membrane d'un micro permet de remplacer un accéléromètre) et d'un système d'enregistrement dans un petit boîtier porté en général au poignet permettant d'enregistrer des mouvements corporels pendant plusieurs jours. Les enregistrements permettent d'analyser le rythme veille-sommeil, ses décalages de phases, ainsi que d'évaluer la qualité et la quantité du sommeil.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Classification naïve bayésiennevignette|Exemple de classification naïve bayésienne pour un ensemble de données dont le nombre augmente avec le temps. La classification naïve bayésienne est un type de classification bayésienne probabiliste simple basée sur le théorème de Bayes avec une forte indépendance (dite naïve) des hypothèses. Elle met en œuvre un classifieur bayésien naïf, ou classifieur naïf de Bayes, appartenant à la famille des classifieurs linéaires. Un terme plus approprié pour le modèle probabiliste sous-jacent pourrait être « modèle à caractéristiques statistiquement indépendantes ».
Sommeilvignette|250px|Deux hommes endormis sur un banc. Le sommeil est un état récurrent de baisse de conscience (sans perte de la réception sensitive) du monde extérieur, accompagnée d'une diminution progressive du tonus musculaire, survenant à intervalles réguliers. L'alternance veille-sommeil correspond à l'un des cycles fondamentaux chez les animaux appartenant au rythme circadien. Chez l'être humain, le sommeil occupe près d'un tiers de la vie en moyenne.
Sleep medicineSleep medicine is a medical specialty or subspecialty devoted to the diagnosis and therapy of sleep disturbances and disorders. From the middle of the 20th century, research has provided increasing knowledge of, and answered many questions about, sleep–wake functioning. The rapidly evolving field has become a recognized medical subspecialty in some countries. Dental sleep medicine also qualifies for board certification in some countries. Properly organized, minimum 12-month, postgraduate training programs are still being defined in the United States.
Syndrome d'apnées du sommeilLe syndrome d'apnées du sommeil (« SAS ») ou plus précisément syndrome d'apnées-hypopnées du sommeil (« SAHS ») est un trouble du sommeil caractérisé par un arrêt du flux respiratoire (apnée) ou une diminution de ce flux (hypopnée). Ses causes sont diverses mais peuvent être classées en deux catégories : dans 90 % des cas elles sont obstructives et le résultat d'une obésité. On parlera alors plus précisément de « syndrome d'apnées obstructives du sommeil » (« SAOS »).
Gestion des donnéesLa gestion des données est une discipline de gestion qui tend à valoriser les données en tant que ressources numériques. La gestion des données permet d'envisager le développement d'architectures, de réglementations, de pratiques et de procédures qui gèrent correctement les besoins des organismes sur le plan de tout le cycle de vie des données. Les données sont, avec les traitements, l'un des deux aspects des systèmes d'information traditionnellement identifiés, et l'un ne peut aller sans l'autre pour un management du système d'information cohérent.
Transformation de Fourier rapideLa transformation de Fourier rapide (sigle anglais : FFT ou fast Fourier transform) est un algorithme de calcul de la transformation de Fourier discrète (TFD). Sa complexité varie en O(n log n) avec le nombre n de points, alors que la complexité de l’algorithme « naïf » s'exprime en O(n). Ainsi, pour n = , le temps de calcul de l'algorithme rapide peut être 100 fois plus court que le calcul utilisant la formule de définition de la TFD.
