OnduleurUn onduleur est un dispositif d'électronique de puissance permettant de générer des tensions et des courants alternatifs à partir d'une source d'énergie électrique continue. Son fonctionnement est à dissocier des autres convertisseurs comme les convertisseurs AC/AC, les redresseurs (AC/DC) ou encore les convertisseurs DC/DC. Cependant un onduleur peut être associé à d'autres convertisseurs pour en changer la fonction. Le nom anglais de l'onduleur, « inverter », vient du fait qu'historiquement l'onduleur avait la fonction inverse d'un redresseur.
CommutatriceUne commutatrice est une machine électrique tournante qui permet de convertir un courant électrique continu en courant électrique alternatif, et inversement. Elle a un meilleur rendement qu'un groupe convertisseur et elle est moins coûteuse, mais elle est moins souple d'emploi car la tension de sortie en courant continu est liée à celle du courant alternatif. Elle est constituée d'un stator inducteur alimenté en courant continu et d'un rotor qui porte un bobinage induit qui est d'un côté relié par des bagues au réseau alternatif, et de l'autre au réseau à courant continu par un collecteur du même type que celui d'une machine à courant continu.
Electric power conversionIn all fields of electrical engineering, power conversion is the process of converting electric energy from one form to another. A power converter is an electrical or electro-mechanical device for converting electrical energy. A power converter can convert alternating current (AC) into direct current (DC) and vice versa; change the voltage or frequency of the current or do some combination of these. The power converter can be as simple as a transformer or it can be a far more complex system, such as a resonant converter.
Alimentation électriqueUne alimentation électrique est un ensemble de systèmes capables de fournir de l'électricité aux industries ou appareils électriques. Plus spécifiquement, l'alimentation électrique est l'ensemble des équipements électriques qui assure le transfert du courant électrique d'un réseau électrique pour le fournir, sous les paramètres appropriés (puissance, tension) de façon stable et constante à un ou plusieurs consommateurs, ce dans des conditions de sécurité généralement réglementées.
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.
Courant continu haute tensionthumb|upright=1.5|Convertisseurs à thyristors sur le pôle 2 de la ligne Inter-Island en Nouvelle-Zélande.thumb|upright=1.5|Symbole d'un convertisseur AC/DC. Le courant continu haute tension (CCHT), en anglais High Voltage Direct Current (HVDC), est une technologie d'électronique de puissance utilisée pour le transport de l'électricité en courant continu haute tension. Son utilisation est minoritaire par rapport au transport électrique à courant alternatif (AC) traditionnel de nos réseaux électriques.
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.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
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.
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.
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.
Alimentation à découpageUne alimentation à découpage est une alimentation électrique dont la régulation est assurée par des composants électroniques de puissance utilisés en commutation (généralement des transistors). Ce mode de fonctionnement diffère de celui des alimentations linéaires dans lesquelles les composants électroniques sont utilisés en mode linéaire. Une alimentation à découpage de type forward est une alimentation qui transmet instantanément la puissance, alors que celle de type flyback stocke cette énergie sous forme d'énergie magnétique dans une inductance (bobine) et libère ensuite cette énergie dans un circuit dit secondaire.
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.
Matériel librevignette|Zynthian, un projet de synthétiseur musical libre Le matériel libre, matériel ouvert ou matériel open source désigne, par analogie avec le logiciel libre et le logiciel open source, les technologies des matériels et produits physiques développés selon les principes des ressources libres de droits ou sous licence libre. . Chris Anderson, rédacteur en chef de Wired et auteur de la longue traîne, affirme que et évoque la voiture libre Rally Fighter, une des premières voitures de course open source (ses spécifications sont « libres »), développée de façon communautaire, par production participative.
Optimisation de codeEn programmation informatique, l'optimisation de code est la pratique consistant à améliorer l'efficacité du code informatique d'un programme ou d'une bibliothèque logicielle. Ces améliorations permettent généralement au programme résultant de s'exécuter plus rapidement, de prendre moins de place en mémoire, de limiter sa consommation de ressources (par exemple les fichiers), ou de consommer moins d'énergie électrique. La règle numéro un de l'optimisation est qu'elle ne doit intervenir qu'une fois que le programme fonctionne et répond aux spécifications fonctionnelles.
Optimizing compilerIn computing, an optimizing compiler is a compiler that tries to minimize or maximize some attributes of an executable computer program. Common requirements are to minimize a program's execution time, memory footprint, storage size, and power consumption (the last three being popular for portable computers). Compiler optimization is generally implemented using a sequence of optimizing transformations, algorithms which take a program and transform it to produce a semantically equivalent output program that uses fewer resources or executes faster.
Validation croiséeLa validation croisée () est, en apprentissage automatique, une méthode d’estimation de fiabilité d’un modèle fondée sur une technique d’échantillonnage. Supposons posséder un modèle statistique avec un ou plusieurs paramètres inconnus, et un ensemble de données d'apprentissage sur lequel on peut apprendre (ou « entraîner ») le modèle. Le processus d'apprentissage optimise les paramètres du modèle afin que celui-ci corresponde le mieux possible aux données d'apprentissage.
Recherche automatique d'architecture neuronaleLa recherche automatique d'architecture neuronale (Neural Architecture Search, NAS) est un ensemble de techniques visant à découvrir automatiquement de nouveaux modèles de réseaux de neurones artificiels. Les principales méthodes employées dans la littérature sont basées soit sur de l'apprentissage par renforcement, sur de la descente de gradient ou bien sur des algorithmes génétiques. Plusieurs méthodes NAS parviennent à obtenir des architectures qui atteignent ou surpassent les performances des modèles créés à la main.
Performance engineeringPerformance engineering encompasses the techniques applied during a systems development life cycle to ensure the non-functional requirements for performance (such as throughput, latency, or memory usage) will be met. It may be alternatively referred to as systems performance engineering within systems engineering, and software performance engineering or application performance engineering within software engineering.
Domaine fréquentielLe domaine fréquentiel se rapporte à l'analyse de fonctions mathématiques ou de signaux physiques manifestant une fréquence. Alors qu'un graphe dans le domaine temporel présentera les variations dans l'allure d'un signal au cours du temps, un graphe dans le domaine fréquentiel montrera quelle proportion du signal appartient à telle ou telle bande de fréquence, parmi plusieurs bancs. Une représentation dans le domaine fréquentiel peut également inclure des informations sur le décalage de phase qui doit être appliqué à chaque sinusoïde afin de reconstruire le signal en domaine temporel.
