Membre supérieur (anatomie humaine)Chez l'homme et chez les bipèdes, les membres supérieurs (ou bras dans le langage courant) sont les deux membres reliés au tronc par le biais des épaules. Le membre supérieur est en relation directe avec la portion inférieure latérale du cou. Il est relié au tronc grâce à de nombreux muscles et grâce à l’articulation sternoclaviculaire. En se basant sur la répartition des articulations et sur la structure osseuse du membre supérieur, on peut alors le diviser en 4 parties : l’épaule, Le bras, l’avant-bras et la main.
Radius (os)Le radius (du latin, radius, « rayon »), est un os long interne du zeugopode du membre chiridien des vertébrés tétrapodes. Chez l'Homme, le radius constitue, avec l'ulna, l'avant-bras dont il occupe la partie latérale. Il s'articule au niveau du coude avec l'humérus et l'ulna, et au niveau du poignet avec l'ulna, l'os scaphoïde et l'os lunatum. L'ulna et le radius jouent un rôle fondamental dans le mouvement de pronation / supination de l'avant-bras. Il est constitué d'un corps (la diaphyse) et de deux extrémités (les épiphyses proximale et distale).
HumérusL'humérus (du latin humerus, « épaule ») est un os pair et asymétrique du membre supérieur. Il constitue le squelette du bras (entre l'épaule et le coude). C'est un os long constitué d'une diaphyse et de deux épiphyses qui s'articulent en haut avec la scapula par l'articulation gléno-humérale, et en bas avec les deux os de l'avant-bras, l'ulna et le radius par les articulations huméro-ulnaire et huméro-radiale. Le corps ou diaphyse est à peu-près rectiligne mais tordu sur son axe dans son tiers moyen.
TibiaEn anatomie humaine, le tibia est un os long pair du membre inférieur. Il constitue avec la fibula le squelette de la jambe. C'est le deuxième plus long os du corps humain, le plus long étant le fémur. En latin, tibia signifie « flûte ». Le mot peut s'expliquer par l'analogie de forme entre l'os et l'instrument, et donc aussi par l'usage possible comme flûte du tibia de certains oiseaux tels que la grue, de certains animaux comme le mouton, voire de l'homme, l'os ayant été vidé de sa moelle et percé.
UlnaL’ulna (du latin, « avant-bras »), ou en ancienne nomenclature et dans le langage courant, cubitus (du latin, « coude »), est un os long qui constitue, avec le radius, l'avant-bras. Il occupe la partie médiale de l'avant-bras. Il s'articule en haut avec l'humérus et le radius et en bas avec le radius. L'ulna et le radius jouent un rôle fondamental dans le mouvement de pronation / supination de l'avant-bras. Il est constitué d'un corps (la diaphyse) et de deux extrémités (les épiphyses proximale et distale).
Fémurvignette|Vue en coupe de la cuisse montrant le fémur (terminologie latine). Le fémur est l'os long constituant le squelette de la cuisse . Il s'agit de l'os le plus long, le plus lourd et et le plus solide (quand on prend en compte sa résistance aux contraintes mécaniques, contraction des muscles...) du corps humain. Dans la position debout anatomique, le fémur n'est pas vertical.
Neurosciences computationnellesLes neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.
Le Monde de DoryLe Monde de Dory ou Trouver Doris au Québec et au Nouveau-Brunswick (Finding Dory) est un film américain sorti en 2016. C’est un film d’animation réalisé par Andrew Stanton en , pour les studios Pixar. Il fait suite au film Le Monde de Nemo ou Trouver Nemo au Québec. C'est le 42e plus gros succès du box-office mondial. Dory, un poisson chirurgien bleu, est séparée de ses parents alors qu'elle n'est encore qu'une enfant. En grandissant, Dory les cherche en vain, puis les oublie à cause de ses troubles de la mémoire immédiate.
Karl PearsonKarl Pearson (–), mathématicien britannique, est un des fondateurs de la statistique moderne appliquée à la biomédecine (biométrie et biostatistique). Il est principalement connu pour avoir développé le coefficient de corrélation et le test du χ2. Il est aussi l'un des fondateurs de la revue Biometrika, dont il a été rédacteur en chef pendant 36 ans et qu'il a hissée au rang des meilleures revues de statistique mathématique. Né le de Fanny Smith et William Pearson, tous deux issus de familles quakers du Yorkshire, Karl Pearson a deux frères et une sœur.
Capture de mouvementLa capture de mouvement (motion capture en anglais, parfois abrégé en mocap) est une technique permettant d'enregistrer les positions et rotations d'objets ou de membres d'êtres vivants, pour en contrôler une contrepartie virtuelle sur ordinateur (caméra, modèle 3D, ou avatar). Une restitution visuelle de ces mouvements en temps réel est faite via le moteur de rendu 3D de l'application interfacée avec le matériel utilisé qui peut les stocker dans un fichier d'animation de type BVH pour être traités ultérieurement dans un logiciel 3D classique (Maya, 3dsMax, XSI, Cinema4d, etc.
Le Monde de NemoLe Monde de Nemo ou Trouver Nemo au Québec (Finding Nemo) est le cinquième film d'animation en des studios Pixar. Il est produit par Walt Disney Pictures, réalisé par Andrew Stanton et Lee Unkrich et sorti en 2003. vignette|Costume de Nemo. Après la mort de sa compagne Corail et du reste de la couvée à la suite de l'attaque d'un barracuda, le poisson-clown Marin doit prendre soin de son fils unique, Nemo, handicapé par une nageoire atrophiée. Lors de son premier jour d'école, Marin, inquiet, décide de le suivre à l'occasion d'une sortie scolaire.
Automated machine learningAutomated machine learning (AutoML) is the process of automating the tasks of applying machine learning to real-world problems. AutoML potentially includes every stage from beginning with a raw dataset to building a machine learning model ready for deployment. AutoML was proposed as an artificial intelligence-based solution to the growing challenge of applying machine learning. The high degree of automation in AutoML aims to allow non-experts to make use of machine learning models and techniques without requiring them to become experts in machine learning.
MainLa 'main' (du manus, « côté du corps ») est l’organe préhensile effecteur de primates situé à l’extrémité de l’avant-bras et relié à ce dernier par le poignet. C'est un organe capable notamment de saisir et manipuler des objets. Chez l'homme, la main est un organe extrêmement développé et important, elle dispose d'une palette d'actions très large. Située à l'extrémité des deux membres supérieurs, chaque main possède cinq doigts qui apportent une contribution majeure au sens du toucher.
Informationvignette|redresse=0.6|Pictogramme représentant une information. L’information est un de la discipline des sciences de l'information et de la communication (SIC). Au sens étymologique, l'« information » est ce qui donne une forme à l'esprit. Elle vient du verbe latin « informare », qui signifie « donner forme à » ou « se former une idée de ». L'information désigne à la fois le message à communiquer et les symboles utilisés pour l'écrire. Elle utilise un code de signes porteurs de sens tels qu'un alphabet de lettres, une base de chiffres, des idéogrammes ou pictogrammes.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Modèles du neurone biologiquevignette|390x390px|Fig. 1. Dendrites, soma et axone myélinisé, avec un flux de signal des entrées aux dendrites aux sorties aux bornes des axones. Le signal est une courte impulsion électrique appelée potentiel d'action ou impulsion. vignette|Figure 2. Évolution du potentiel postsynaptique lors d'une impulsion. L'amplitude et la forme exacte de la tension peut varier selon la technique expérimentale utilisée pour acquérir le signal.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Réseau de neurones à impulsionsLes réseaux de neurones à impulsions (SNNs : Spiking Neural Networks, en anglais) sont un raffinement des réseaux de neurones artificiels (ANNs : Artificial Neural Networks, en anglais) où l’échange entre neurones repose sur l’intégration des impulsions et la redescente de l’activation, à l’instar des neurones naturels. L’encodage est donc temporel et binaire. Le caractère binaire pose une difficulté de continuité au sens mathématique (cela empêche notamment l’utilisation des techniques de rétropropagation des coefficients - telle que la descente de gradient - utilisées classiquement dans les méthodes d'apprentissage).
Simulation de phénomènesLa simulation de phénomènes est un outil utilisé dans le domaine de la recherche et du développement. Elle permet d'étudier les réactions d'un système à différentes contraintes pour en déduire les résultats recherchés en se passant d'expérimentation. Les systèmes technologiques (infrastructures, véhicules, réseaux de communication, de transport ou d'énergie) sont soumis à différentes contraintes et actions. Le moyen le plus simple d'étudier leurs réactions serait d'expérimenter, c'est-à-dire d'exercer l'action souhaitée sur l'élément en cause pour observer ou mesurer le résultat.
Pearson correlation coefficientIn statistics, the Pearson correlation coefficient (PCC) is a correlation coefficient that measures linear correlation between two sets of data. It is the ratio between the covariance of two variables and the product of their standard deviations; thus, it is essentially a normalized measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1. As with covariance itself, the measure can only reflect a linear correlation of variables, and ignores many other types of relationships or correlations.
