Item tree analysis, K-means clustering, Linear programming

Analyse de l'arborescence des articles: L'analyse par arbre d' items ( ITA ) est une méthode d'analyse des données qui permet de construire une structure hiérarchique sur les items d'un questionnaire ou test à partir de modèles de réponses observés. Supposons que nous ayons un questionnaire avec m items et que les sujets puissent répondre positivement (1) ou négativement (0) à chacun de ces items, c'est-à-dire que les items sont édichotomiques. Si n sujets répondent aux items, il en résulte une matrice de données binaire D avec m colonnes et n lignes. Des exemples typiques de ce format de données sont des items de test qui peuvent être résolus (1) ou échoués (0) par les sujets. D'autres exemples typiques sont des questionnaires dans lesquels les items sont des déclarations sur lesquelles les sujets peuvent être d'accord (1) ou pas d'accord (0). En fonction du contenu des éléments, il est possible que la réponse d'un sujet à un élément j détermine ses réponses à d'autres éléments. Il est, par exemple, possible que chaque sujet qui accepte le point j accepte également le point i . Dans ce cas, nous disons que l'élément j implique l'élément i . Le but d'un ITA est de découvrir de telles implications déterministes à partir de l'ensemble de données D.
K-signifie clustering: Le clustering k -means est une méthode de quantification vectorielle, issue du traitement du signal, qui vise à partitionner n observations en k clusters dans lesquels chaque observation appartient au cluster avec la moyenne la plus proche, servant de prototype du cluster. Cela se traduit par un partitionnement de l'espace de données en cellules Voronoi. k -means clustering minimise les variances intra-cluster, mais pas les distances euclidiennes régulières, ce qui serait le problème de Weber le plus difficile: la moyenne optimise les erreurs quadratiques, alors que seule la médiane géométrique minimise les distances euclidiennes. Par exemple, de meilleures solutions euclidiennes peuvent être trouvées en utilisant des k-médianes et des k-médoïdes.
Programmation linéaire: La programmation linéaire est une méthode permettant d'obtenir le meilleur résultat dans un modèle mathématique dont les exigences sont représentées par des relations linéaires. La programmation linéaire est un cas particulier de la programmation mathématique.
Compression des données: Dans le traitement du signal, la compression de données , le codage de source ou la réduction du débit binaire est le processus de codage des informations en utilisant moins de bits que la représentation originale. Toute compression particulière est soit avec ou sans perte. La compression sans perte réduit les bits en identifiant et en éliminant la redondance statistique. Aucune information n'est perdue lors de la compression sans perte. La compression avec perte réduit les bits en supprimant les informations inutiles ou moins importantes. En règle générale, un appareil qui effectue une compression de données est appelé un encodeur et un appareil qui effectue l'inversion du processus (décompression) comme un décodeur.
Complétion de la matrice: La complétion de la matrice consiste à remplir les entrées manquantes d'une matrice partiellement observée. Un large éventail de jeux de données est naturellement organisé sous forme de matrice. Un exemple est la matrice des cotes de films, comme cela apparaît dans le problème Netflix: étant donné une matrice de cotes dans laquelle chaque entrée représente la cote du film par le client , si client a regardé un film et est autrement manquant, nous aimerions prédire les entrées restantes afin de faire de bonnes recommandations aux clients sur ce qu'il faut regarder ensuite. Un autre exemple est la matrice terme-document: les fréquences des mots utilisés dans une collection de documents peuvent être représentées sous forme de matrice, où chaque entrée correspond au nombre de fois où le terme associé apparaît dans le document indiqué.
Matrice inversible: En algèbre linéaire, une matrice A n -by- n carrée est dite inversible , s'il existe une matrice B n -by- n carrée telle que	En algèbre linéaire, une matrice A n -by- n carrée est dite inversible , s'il existe une matrice B n -by- n carrée telle que
Algorithme de multiplication matricielle: Parce que la multiplication matricielle est une opération centrale dans de nombreux algorithmes numériques, beaucoup de travail a été investi pour rendre les algorithmes de multiplication matricielle efficaces. Les applications de la multiplication matricielle dans les problèmes de calcul se trouvent dans de nombreux domaines, y compris le calcul scientifique et la reconnaissance de formes, et dans des problèmes apparemment sans rapport tels que le comptage des chemins à travers un graphique. De nombreux algorithmes différents ont été conçus pour multiplier les matrices sur différents types de matériel, y compris les systèmes parallèles et distribués, où le travail de calcul est réparti sur plusieurs processeurs.
Estimation de mouvement: L'estimation de mouvement est le processus de détermination des vecteurs de mouvement qui décrivent la transformation d'une image 2D à une autre; généralement à partir d'images adjacentes dans une séquence vidéo. C'est un problème mal posé car le mouvement est en trois dimensions mais les images sont une projection de la scène 3D sur un plan 2D. Les vecteurs de mouvement peuvent concerner l'image entière ou des parties spécifiques, telles que des blocs rectangulaires, des patchs de forme arbitraire ou même par pixel. Les vecteurs de mouvement peuvent être représentés par un modèle de translation ou de nombreux autres modèles qui peuvent se rapprocher du mouvement d'une vraie caméra vidéo, comme la rotation et la translation dans les trois dimensions et le zoom.
Planification de mouvement: La planification de mouvement , ainsi que la planification de trajectoire, est un problème de calcul pour trouver une séquence de configurations valides qui déplace l'objet de la source à la destination. Le terme est utilisé dans la géométrie computationnelle, l'animation par ordinateur, la robotique et les jeux informatiques.
Apprentissage sous-espace multilinéaire: L'apprentissage sous-espace multilinéaire est une approche de la réduction de la dimensionnalité. La réduction de dimensionnalité peut être effectuée sur un tenseur de données dont les observations ont été vectorisées et organisées en un tenseur de données, ou dont les observations sont des matrices concaténées en un tenseur de données. Voici quelques exemples de tenseurs de données dont les observations sont vectorisées ou dont les observations sont des matrices concaténées en images de tenseurs de données (2D / 3D), des séquences vidéo (3D / 4D) et des cubes hyperspectraux (3D / 4D).
Apprentissage d'instances multiples: Dans l'apprentissage automatique, l'apprentissage multi-instance (MIL) est un type d'apprentissage supervisé. Au lieu de recevoir un ensemble d'instances étiquetées individuellement, l'apprenant reçoit un ensemble de sacs étiquetés, chacun contenant de nombreuses instances. Dans le cas simple d'une classification binaire à instances multiples, un sac peut être étiqueté négatif si toutes les instances qu'il contient sont négatives. D'un autre côté, un sac est étiqueté positif s'il y a au moins une instance en lui qui est positive. À partir d'une collection de sacs étiquetés, l'apprenant essaie soit (i) d'induire un concept qui étiquettera correctement les instances individuelles ou (ii) d'apprendre à étiqueter les sacs sans induire le concept.
Apprentissage de plusieurs noyaux: L'apprentissage à plusieurs noyaux fait référence à un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique qui utilisent un ensemble prédéfini de noyaux et apprennent une combinaison linéaire ou non linéaire optimale de noyaux dans le cadre de l'algorithme. Les raisons d'utiliser l'apprentissage de plusieurs noyaux incluent a) la possibilité de sélectionner un noyau et des paramètres optimaux à partir d'un plus grand ensemble de noyaux, réduisant le biais dû à la sélection du noyau tout en permettant des méthodes d'apprentissage automatique plus automatisées, et b) combinant des données provenant de différentes sources qui ont des notions de similitude différentes et nécessitent donc des noyaux différents. Au lieu de créer un nouveau noyau, plusieurs algorithmes de noyau peuvent être utilisés pour combiner des noyaux déjà établis pour chaque source de données individuelle.
Factorisation matricielle non négative: La factorisation matricielle non négative , également l' approximation matricielle non négative, est un groupe d'algorithmes en analyse multivariée et en algèbre linéaire où une matrice V est factorisée en (généralement) deux matrices W et H , avec la propriété que les trois matrices n'ont pas d'éléments négatifs . Cette non-négativité rend les matrices résultantes plus faciles à inspecter. Aussi, dans des applications telles que le traitement de spectrogrammes audio ou l'activité musculaire, la non-négativité est inhérente aux données considérées. Étant donné que le problème n'est pas exactement résoluble en général, il est généralement approché numériquement.
Système d'équations polynomiales: Un système d'équations polynomiales est un ensemble d'équations simultanées f 1 = 0, ..., f h = 0 où les f i sont des polynômes à plusieurs variables, disons x 1 , ..., x n , sur un champ k .
Optimisation mathématique: L'optimisation mathématique ou la programmation mathématique est la sélection d'un meilleur élément, par rapport à un critère, à partir d'un ensemble d'alternatives disponibles. Des problèmes d'optimisation se posent dans toutes les disciplines quantitatives, de l'informatique et de l'ingénierie à la recherche opérationnelle et à l'économie, et le développement de méthodes de résolution intéresse les mathématiques depuis des siècles.
La reconnaissance de formes: La reconnaissance de formes est la reconnaissance automatisée des modèles et des régularités dans les données. Il a des applications dans l'analyse de données statistiques, le traitement du signal, l'analyse d'images, la récupération d'informations, la bioinformatique, la compression de données, l'infographie et l'apprentissage automatique. La reconnaissance de formes a ses origines dans les statistiques et l'ingénierie; Certaines approches modernes de la reconnaissance de formes incluent l'utilisation de l'apprentissage automatique, en raison de la disponibilité accrue des mégadonnées et d'une nouvelle abondance de puissance de traitement. Cependant, ces activités peuvent être considérées comme deux facettes d'un même champ d'application et, ensemble, elles ont connu un développement substantiel au cours des dernières décennies. Une définition moderne de la reconnaissance de formes est: Le domaine de la reconnaissance de formes concerne la découverte automatique de régularités dans les données grâce à l'utilisation d'algorithmes informatiques et l'utilisation de ces régularités pour entreprendre des actions telles que la classification des données en différentes catégories.
Planification et ordonnancement automatisés: La planification et la planification automatisées , parfois désignées simplement comme la planification de l'IA , est une branche de l'intelligence artificielle qui concerne la réalisation de stratégies ou de séquences d'action, généralement destinées à être exécutées par des agents intelligents, des robots autonomes et des véhicules sans pilote. Contrairement aux problèmes classiques de contrôle et de classification, les solutions sont complexes et doivent être découvertes et optimisées dans un espace multidimensionnel. La planification est également liée à la théorie de la décision.
Décomposition polynomiale: En mathématiques, une décomposition polynomiale exprime un polynôme f comme composition fonctionnelle des polynômes g et h , où g et h ont un degré supérieur à 1; c'est une décomposition fonctionnelle algébrique. Les algorithmes sont connus pour décomposer des polynômes univariés en temps polynomial.
Cryptographie post-quantique: La cryptographie post-quantique fait référence à des algorithmes cryptographiques qui sont censés être sécurisés contre une attaque cryptanalytique par un ordinateur quantique. À partir de 2021, ce n'est pas le cas des algorithmes à clé publique les plus populaires, qui peuvent être efficacement cassés par un ordinateur quantique suffisamment puissant. Le problème avec les algorithmes actuellement populaires est que leur sécurité repose sur l'un des trois problèmes mathématiques difficiles: le problème de la factorisation des entiers, le problème du logarithme discret ou le problème du logarithme discret de la courbe elliptique. Tous ces problèmes peuvent être facilement résolus sur un ordinateur quantique suffisamment puissant exécutant l'algorithme de Shor. Même si les ordinateurs quantiques expérimentaux et connus du public manquent de puissance de traitement pour briser tout algorithme cryptographique réel, de nombreux cryptographes conçoivent de nouveaux algorithmes pour se préparer à une époque où l'informatique quantique devient une menace. Ce travail a attiré une plus grande attention de la part des universitaires et de l'industrie grâce à la série de conférences PQCrypto depuis 2006 et plus récemment par plusieurs ateliers sur la cryptographie quantique sûre organisés par l'Institut européen des normes de télécommunications (ETSI) et l'Institut pour l'informatique quantique.
Conception de protéines: La conception de protéines est la conception rationnelle de nouvelles molécules de protéines pour concevoir une nouvelle activité, un nouveau comportement ou un nouveau but, et pour faire progresser la compréhension de base de la fonction des protéines. Les protéines peuvent être conçues à partir de zéro ou en faisant des variantes calculées d'une structure protéique connue et de sa séquence. Les approches rationnelles de conception de protéines font des prédictions de séquences de protéines qui se replieront vers des structures spécifiques. Ces séquences prédites peuvent ensuite être validées expérimentalement par des méthodes telles que la synthèse peptidique, la mutagenèse dirigée ou la synthèse artificielle de gènes.
Élimination du quantificateur: L'élimination des quantificateurs est un concept de simplification utilisé en logique mathématique, en théorie des modèles et en informatique théorique. De manière informelle, une déclaration quantifiée " tel que "peut être considéré comme une question" Quand y a-t-il un tel que ? ", et la déclaration sans quantificateurs peut être considérée comme la réponse à cette question.
Ray tracing (graphiques): En infographie 3D, le lancer de rayons est une technique de rendu permettant de générer une image en traçant le trajet de la lumière sous forme de pixels dans un plan image et en simulant les effets de ses rencontres avec des objets virtuels. La technique est capable de produire un degré élevé de réalisme visuel, plus que les méthodes de rendu de lignes de balayage classiques, mais à un coût de calcul plus élevé. Cela rend le lancer de rayons le mieux adapté aux applications où la durée de rendu relativement longue peut être tolérée, comme dans les images encore générées par ordinateur, et les effets visuels de films et de télévision (VFX), mais généralement plus mal adapté aux applications en temps réel telles que comme des jeux vidéo, où la vitesse est essentielle pour le rendu de chaque image. Ces dernières années, cependant, l'accélération matérielle pour le traçage de rayons en temps réel est devenue la norme sur les nouvelles cartes graphiques commerciales, et les API graphiques ont emboîté le pas, permettant aux développeurs d'ajouter des techniques de traçage de rayons en temps réel aux jeux et autres médias rendus en temps réel avec un succès moindre, bien que toujours substantiel, pour les temps de rendu des images.
Algorithmes de récupération et d'isolement exploitant la sémantique: En informatique, Algorithms for Recovery and Isolation Exploiting Semantics , ou ARIES est un algorithme de récupération conçu pour fonctionner avec une approche de base de données sans force et sans vol; il est utilisé par IBM DB2, Microsoft SQL Server et de nombreux autres systèmes de base de données. IBM Fellow Dr. C. Mohan est le principal inventeur de la famille d'algo ARIES.
Allocation des ressources: En économie, l'allocation des ressources est l'affectation des ressources disponibles à diverses utilisations. Dans le contexte d'une économie entière, les ressources peuvent être allouées par divers moyens, tels que les marchés ou la planification.
Programmation semi-définie: La programmation semi-définie ( SDP ) est un sous-domaine de l'optimisation convexe concerné par l'optimisation d'une fonction objectif linéaire sur l'intersection du cône de matrices semi-définies positives avec un espace affine, c'est-à-dire un spectraèdre.
Exploration séquentielle de modèles: L'exploration de modèles séquentielle est un sujet de l'exploration de données qui consiste à trouver des modèles statistiquement pertinents entre des exemples de données où les valeurs sont fournies dans une séquence. Il est généralement présumé que les valeurs sont discrètes, et donc l'extraction de séries chronologiques est étroitement liée, mais généralement considérée comme une activité différente. L'exploration séquentielle de modèles est un cas particulier de l'exploration de données structurées.
Échantillon aléatoire simple: En statistique, un échantillon aléatoire simple est un sous-ensemble d'individus choisis dans un ensemble plus large dans lequel chaque individu est choisi au hasard et entièrement par hasard. Plus précisément, chaque individu a la même probabilité d'être choisi à n'importe quel stade du processus d'échantillonnage, et chaque sous-ensemble de k individus a la même probabilité d'être choisi pour l'échantillon que tout autre sous-ensemble de k individus. Ce processus et cette technique sont connus sous le nom d' échantillonnage aléatoire simple et ne doivent pas être confondus avec l'échantillonnage aléatoire systématique. Un échantillon aléatoire simple est une technique d'enquête non biaisée.
Localisation et cartographie simultanées: En géométrie computationnelle et en robotique, la localisation et la cartographie simultanées ( SLAM ) sont le problème de calcul de la construction ou de la mise à jour d'une carte d'un environnement inconnu tout en gardant simultanément la trace de l'emplacement d'un agent en son sein. Bien que cela semble initialement être un problème de poule et d'œuf, il existe plusieurs algorithmes connus pour le résoudre, au moins approximativement, en un temps traitable pour certains environnements. Les méthodes de résolution approximative populaires incluent le filtre à particules, le filtre de Kalman étendu, l'intersection de covariance et GraphSLAM. Les algorithmes SLAM sont utilisés dans la navigation, la cartographie robotique et l'odométrie pour la réalité virtuelle ou la réalité augmentée.
Lissage: Dans les statistiques et le traitement d'image, lisser un ensemble de données consiste à créer une fonction d'approximation qui tente de capturer des modèles importants dans les données, tout en laissant de côté le bruit ou d'autres structures à échelle fine / phénomènes rapides. Lors du lissage, les points de données d'un signal sont modifiés de sorte que les points individuels supérieurs aux points adjacents sont réduits, et les points qui sont inférieurs aux points adjacents sont augmentés, conduisant à un signal plus régulier. Le lissage peut être utilisé de deux manières importantes qui peuvent aider à l'analyse des données (1) en étant capable d'extraire plus d'informations des données tant que l'hypothèse de lissage est raisonnable et (2) en étant en mesure de fournir des analyses à la fois flexibles et robuste. De nombreux algorithmes différents sont utilisés pour le lissage.
Processus décisionnel de Markov: En mathématiques, un processus de décision de Markov ( MDP ) est un processus de contrôle stochastique en temps discret. Il fournit un cadre mathématique pour modéliser la prise de décision dans des situations où les résultats sont en partie aléatoires et en partie sous le contrôle d'un décideur. Les MDP sont utiles pour étudier les problèmes d'optimisation résolus via la programmation dynamique. Les PDM étaient connus au moins dès les années 50; un corpus de recherche sur les processus décisionnels de Markov a résulté du livre de Ronald Howard de 1960, Dynamic Programming and Markov Processes . Ils sont utilisés dans de nombreuses disciplines, notamment la robotique, le contrôle automatique, l'économie et la fabrication. Le nom des MDP vient du mathématicien russe Andrey Markov car ils sont une extension des chaînes de Markov.
Rubik's Cube: Le Rubik's Cube est un puzzle de combinaison 3D inventé en 1974 par le sculpteur et professeur d'architecture hongrois Ernő Rubik. Initialement appelé le Magic Cube , le puzzle a été autorisé par Rubik pour être vendu par Ideal Toy Corp. en 1980 par l'intermédiaire de l'homme d'affaires Tibor Laczi et du fondateur de Seven Towns, Tom Kremer. Rubik's Cube a remporté le prix spécial du jeu allemand de l'année 1980 pour le meilleur puzzle. En janvier 2009, 350 millions de cubes avaient été vendus dans le monde, ce qui en faisait le jeu de puzzle le plus vendu au monde. Il est largement considéré comme le jouet le plus vendu au monde.
Problème de satisfiabilité booléenne: En logique et en informatique, le problème de satisfiabilité booléenne consiste à déterminer s'il existe une interprétation qui satisfait une formule booléenne donnée. En d'autres termes, il demande si les variables d'une formule booléenne donnée peuvent être systématiquement remplacées par les valeurs VRAI ou FAUX de telle sorte que la formule soit évaluée à VRAI. Si tel est le cas, la formule est appelée satisfiable . En revanche, si une telle affectation n'existe pas, la fonction exprimée par la formule est FAUX pour toutes les affectations de variables possibles et la formule n'est pas satisfaisante . Par exemple, la formule " a AND NOT b " est satisfiable car on peut trouver les valeurs a = TRUE et b = FALSE, qui font = TRUE. En revanche, " a AND NOT a " n'est pas satisfaisant.
Optimisation contrainte: Dans l'optimisation mathématique, l'optimisation contrainte est le processus d'optimisation d'une fonction objectif par rapport à certaines variables en présence de contraintes sur ces variables. La fonction objectif est soit une fonction de coût ou une fonction d'énergie, qui doit être minimisée, soit une fonction de récompense ou une fonction d'utilité, qui doit être maximisée. Les contraintes peuvent être soit des contraintes dures , qui définissent des conditions pour les variables qui doivent être satisfaites, soit des contraintes souples , qui ont des valeurs de variable qui sont pénalisées dans la fonction objectif si, et en fonction de l'étendue que, les conditions sur les variables ne sont pas satisfaits.
Problème de satisfaction des contraintes: Les problèmes de satisfaction de contraintes ( CSP ) sont des questions mathématiques définies comme un ensemble d'objets dont l'état doit satisfaire un certain nombre de contraintes ou de limitations. Les CSP représentent les entités d'un problème sous la forme d'un ensemble homogène de contraintes finies sur des variables, qui est résolu par des méthodes de satisfaction de contraintes. Les CSP font l'objet d'intenses recherches à la fois en intelligence artificielle et en recherche opérationnelle, car la régularité de leur formulation fournit une base commune pour analyser et résoudre les problèmes de nombreuses familles apparemment indépendantes. Les CSP présentent souvent une complexité élevée, nécessitant une combinaison d'heuristiques et de méthodes de recherche combinatoire pour être résolues dans un délai raisonnable. La programmation par contraintes (CP) est le domaine de recherche qui se concentre spécifiquement sur la résolution de ces types de problèmes. De plus, le problème de satisfiabilité booléenne (SAT), les théories modulo de satisfiabilité (SMT), la programmation d'entiers mixtes (MIP) et la programmation d'ensembles de réponses (ASP) sont tous des domaines de recherche axés sur la résolution de formes particulières du problème de satisfaction des contraintes.
Liste des algorithmes: Ce qui suit est une liste d'algorithmes avec des descriptions en une ligne pour chacun.
Résolution d'équations: En mathématiques, résoudre une équation, c'est trouver ses solutions , qui sont les valeurs qui remplissent la condition énoncée par l'équation, constituée généralement de deux expressions liées par un signe égal. Lors de la recherche d'une solution, une ou plusieurs variables sont désignées comme inconnues . Une solution est une affectation de valeurs aux variables inconnues qui rend l'égalité dans l'équation vraie. En d'autres termes, une solution est une valeur ou un ensemble de valeurs telles que, lorsqu'elle est substituée aux inconnues, l'équation devient une égalité.Une solution d'une équation est souvent appelée racine de l'équation, en particulier mais pas seulement pour les équations polynomiales . L'ensemble de toutes les solutions d'une équation est son ensemble de solutions.
Problème de sac à dos: Le problème du sac à dos est un problème d'optimisation combinatoire: étant donné un ensemble d'articles, chacun avec un poids et une valeur, déterminez le nombre de chaque article à inclure dans une collection afin que le poids total soit inférieur ou égal à une limite donnée et la valeur totale est aussi grande que possible. Il tire son nom du problème rencontré par quelqu'un qui est contraint par un sac à dos de taille fixe et doit le remplir des articles les plus précieux. Le problème se pose souvent dans l'allocation des ressources où les décideurs doivent choisir parmi un ensemble de projets ou de tâches non divisibles avec un budget fixe ou une contrainte de temps, respectivement.
Optimisation mathématique: L'optimisation mathématique ou la programmation mathématique est la sélection d'un meilleur élément, par rapport à un critère, à partir d'un ensemble d'alternatives disponibles. Des problèmes d'optimisation se posent dans toutes les disciplines quantitatives, de l'informatique et de l'ingénierie à la recherche opérationnelle et à l'économie, et le développement de méthodes de résolution intéresse les mathématiques depuis des siècles.
Méthodes numériques pour les équations différentielles ordinaires: Les méthodes numériques pour les équations différentielles ordinaires sont des méthodes utilisées pour trouver des approximations numériques des solutions d'équations différentielles ordinaires (ODE). Leur utilisation est également appelée "intégration numérique", bien que ce terme puisse également désigner le calcul d'intégrales.
Jeu de parité: Un jeu de parité se joue sur un graphe orienté coloré, où chaque nœud a été coloré par une priorité - l'un parmi (généralement) un nombre infini de nombres naturels. Deux joueurs, 0 et 1, déplacent un jeton le long des bords du graphique. Le propriétaire du nœud sur lequel tombe le jeton sélectionne le nœud successeur, ce qui donne un chemin, appelé le jeu.
Polynôme: En mathématiques, un polynôme est une expression composée de variables et de coefficients, qui n'implique que les opérations d'addition, de soustraction, de multiplication et d'exponentiation entière non négative de variables. Un exemple de polynôme d'un seul x indéterminé est x 2 - 4 x + 7 . Un exemple à trois variables est x 3 + 2 xyz 2 - yz + 1 .
Ordonnancement (processus de production): La planification est le processus d'organisation, de contrôle et d'optimisation du travail et des charges de travail dans un processus de production ou un processus de fabrication. La planification est utilisée pour allouer les ressources de l'usine et des machines, planifier les ressources humaines, planifier les processus de production et acheter les matériaux.
Problème d'isomorphisme de sous-graphe: En informatique théorique, le problème d' isomorphisme de sous-graphe est une tâche de calcul dans laquelle deux graphes G et H sont donnés en entrée, et il faut déterminer si G contient un sous-graphe isomorphe à H. L'isomorphisme de sous-graphe est une généralisation à la fois de la clique maximale problème et le problème de tester si un graphe contient un cycle hamiltonien, et est donc NP-complet. Cependant, certains autres cas d'isomorphisme de sous-graphe peuvent être résolus en temps polynomial.
Système d'équations linéaires: En mathématiques, un système d'équations linéaires est une collection d'une ou plusieurs équations linéaires impliquant le même ensemble de variables. Par example,
Système d'équations polynomiales: Un système d'équations polynomiales est un ensemble d'équations simultanées f 1 = 0, ..., f h = 0 où les f i sont des polynômes à plusieurs variables, disons x 1 , ..., x n , sur un champ k .
Problème de chemin hamiltonien: Dans le domaine mathématique de la théorie des graphes, le problème du chemin hamiltonien et le problème du cycle hamiltonien sont des problèmes pour déterminer si un chemin hamiltonien ou un cycle hamiltonien existe dans un graphe donné. Les deux problèmes sont NP-complets.
Problème de satisfiabilité booléenne: En logique et en informatique, le problème de satisfiabilité booléenne consiste à déterminer s'il existe une interprétation qui satisfait une formule booléenne donnée. En d'autres termes, il demande si les variables d'une formule booléenne donnée peuvent être systématiquement remplacées par les valeurs VRAI ou FAUX de telle sorte que la formule soit évaluée à VRAI. Si tel est le cas, la formule est appelée satisfiable . En revanche, si une telle affectation n'existe pas, la fonction exprimée par la formule est FAUX pour toutes les affectations de variables possibles et la formule n'est pas satisfaisante . Par exemple, la formule " a AND NOT b " est satisfiable car on peut trouver les valeurs a = TRUE et b = FALSE, qui font = TRUE. En revanche, " a AND NOT a " n'est pas satisfaisant.
Équation eikonale: L' équation eikonale est une équation différentielle partielle non linéaire rencontrée dans les problèmes de propagation d'onde, lorsque l'équation d'onde est approchée en utilisant la théorie WKB. Il est dérivé des équations électromagnétiques de Maxwell et fournit un lien entre l'optique physique (onde) et l'optique géométrique (rayon).
Approximation clairsemée: La théorie d' approximation parcimonieuse traite des solutions éparses pour les systèmes d'équations linéaires. Les techniques permettant de trouver ces solutions et de les exploiter dans des applications ont été largement utilisées dans le traitement d'image, le traitement du signal, l'apprentissage automatique, l'imagerie médicale, etc.
Apprentissage clairsemé du dictionnaire: Le codage fragmenté est une méthode d'apprentissage de représentation qui vise à trouver une représentation éparse des données d'entrée sous la forme d'une combinaison linéaire d'éléments de base ainsi que de ces éléments de base eux-mêmes. Ces éléments sont appelés atomes et ils composent un dictionnaire . Les atomes du dictionnaire ne doivent pas nécessairement être orthogonaux, et ils peuvent être un ensemble couvrant trop complet. Cette configuration de problème permet également que la dimensionnalité des signaux représentés soit supérieure à celle des signaux observés. Les deux propriétés ci-dessus conduisent à avoir des atomes apparemment redondants qui permettent de multiples représentations du même signal mais fournissent également une amélioration de la parcimonie et de la flexibilité de la représentation.
Classification statistique: En statistique, la classification est le problème de l'identification à laquelle d'un ensemble de catégories (sous-populations) appartient une observation. Des exemples sont l'affectation d'un e-mail donné à la classe «spam» ou «non-spam», et l'attribution d'un diagnostic à un patient donné en fonction des caractéristiques observées du patient.
Détection de pas: Dans les statistiques et le traitement du signal, la détection par étapes est le processus de recherche de changements brusques du niveau moyen d'une série temporelle ou d'un signal. Elle est généralement considérée comme un cas particulier de la méthode statistique connue sous le nom de détection de changement ou de détection de point de changement. Souvent, le pas est petit et la série chronologique est corrompue par une sorte de bruit, ce qui rend le problème difficile car le pas peut être masqué par le bruit. Par conséquent, des algorithmes statistiques et / ou de traitement du signal sont souvent nécessaires.
Enseignement supervisé: L'apprentissage supervisé (SL) est la tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction qui mappe une entrée à une sortie basée sur des exemples de paires d'entrée-sortie. Il déduit une fonction à partir de données d'apprentissage étiquetées constituées d'un ensemble d' exemples d'entraînement . Dans l'apprentissage supervisé, chaque exemple est une paire constituée d'un objet d'entrée et d'une valeur de sortie souhaitée. Un algorithme d'apprentissage supervisé analyse les données d'apprentissage et produit une fonction déduite, qui peut être utilisée pour cartographier de nouveaux exemples. Un scénario optimal permettra à l'algorithme de déterminer correctement les étiquettes de classe pour les instances invisibles. Cela nécessite que l'algorithme d'apprentissage généralise les données d'apprentissage à des situations invisibles d'une manière «raisonnable». Cette qualité statistique d'un algorithme est mesurée par ce que l'on appelle l'erreur de généralisation.
Modèle de thème: Dans l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, un modèle de sujet est un type de modèle statistique permettant de découvrir les «sujets» abstraits qui se produisent dans une collection de documents. La modélisation de sujet est un outil d'exploration de texte fréquemment utilisé pour la découverte de structures sémantiques cachées dans un corps de texte. Intuitivement, étant donné qu'un document porte sur un sujet particulier, on s'attendrait à ce que des mots particuliers apparaissent plus ou moins fréquemment dans le document: «chien» et «os» apparaîtront plus souvent dans les documents sur les chiens, «chat» et «miaulement» apparaîtra dans les documents sur les chats, et «le» et «est» apparaîtront à peu près également dans les deux. Un document concerne généralement plusieurs sujets dans des proportions différentes; ainsi, dans un document à 10% sur les chats et 90% sur les chiens, il y aurait probablement environ 9 fois plus de mots de chien que de mots de chat. Les «sujets» produits par les techniques de modélisation de sujets sont des groupes de mots similaires. Un modèle de sujet capture cette intuition dans un cadre mathématique, ce qui permet d'examiner un ensemble de documents et de découvrir, sur la base des statistiques des mots de chacun, quels pourraient être les sujets et quel est l'équilibre des sujets de chaque document.
Tri topologique: En informatique, un tri topologique ou un ordre topologique d'un graphe orienté est un ordre linéaire de ses sommets tel que pour chaque arête dirigée uv du sommet u au sommet v , u vient avant v dans l'ordre. Par exemple, les sommets du graphe peuvent représenter des tâches à effectuer, et les arêtes peuvent représenter des contraintes selon lesquelles une tâche doit être exécutée avant une autre; dans cette application, un ordre topologique n'est qu'une séquence valide pour les tâches. Un ordre topologique est possible si et seulement si le graphe n'a pas de cycles dirigés, c'est-à-dire s'il s'agit d'un graphe acyclique dirigé (DAG). Tout DAG a au moins un ordre topologique, et les algorithmes sont connus pour construire un ordre topologique de tout DAG en temps linéaire. Le tri topologique a de nombreuses applications, en particulier dans les problèmes de classement tels que l'ensemble d'arc de rétroaction.
Réseau neuronal artificiel: Les réseaux de neurones artificiels ( RNA ), généralement appelés simplement réseaux de neurones ( NN ), sont des systèmes informatiques vaguement inspirés des réseaux de neurones biologiques qui constituent le cerveau des animaux.
Apprentissage non supervisé: L'apprentissage non supervisé ( UL ) est un type d'algorithme qui apprend des modèles à partir de données non étiquetées. L'espoir est qu'à travers le mimétisme, la machine soit obligée de construire une représentation interne compacte de son monde. Contrairement à l'apprentissage supervisé (SL) où les données sont marquées par un humain, par exemple comme «voiture» ou «poisson», etc., l'UL présente une auto-organisation qui capture des modèles comme des prédilections neuronales ou des densités de probabilité. Les autres niveaux du spectre de supervision sont l'apprentissage par renforcement où la machine ne reçoit qu'un score de performance numérique en guise de guidage, et l'apprentissage semi-supervisé où une plus petite partie des données est étiquetée. Deux grandes méthodes en UL sont les réseaux de neurones et les méthodes probabilistes.
Suivi vidéo: Le suivi vidéo est le processus de localisation d'un objet en mouvement au fil du temps à l'aide d'une caméra. Il a une variété d'utilisations, dont certaines sont: l'interaction homme-machine, la sécurité et la surveillance, la communication et la compression vidéo, la réalité augmentée, le contrôle de la circulation, l'imagerie médicale et le montage vidéo. Le suivi vidéo peut être un processus chronophage en raison de la quantité de données contenues dans la vidéo. La nécessité d'utiliser des techniques de reconnaissance d'objets pour le suivi, un problème difficile en soi, ajoute encore à la complexité.
Infographie (informatique): L'infographie est un sous-domaine de l'informatique qui étudie les méthodes de synthèse et de manipulation numériques du contenu visuel. Bien que le terme se réfère souvent à l'étude de l'infographie tridimensionnelle, il englobe également les graphiques bidimensionnels et le traitement d'image.
Algorithmes d'oppression: Algorithmes d'oppression: comment les moteurs de recherche renforcent le racisme est un livre de Safiya Umoja Noble publié en 2018 dans les domaines de la science de l'information, de l'apprentissage automatique et de l'interaction homme-machine.
Machine d'état algorithmique: La méthode de la machine à états algorithmique ( ASM ) est une méthode de conception de machines à états finis (FSM) initialement développée par Thomas E. Osborne à l'Université de Californie à Berkeley (UCB) depuis 1960, introduite et mise en œuvre chez Hewlett-Packard en 1968, formalisé et développé depuis 1967 et écrit par Christopher R. Clare depuis 1970. Il est utilisé pour représenter des schémas de circuits intégrés numériques. Le diagramme ASM est comme un diagramme d'état mais plus structuré et, par conséquent, plus facile à comprendre. Un diagramme ASM est une méthode de description des opérations séquentielles d'un système numérique.
Transformée en ondelettes stationnaire: La transformée en ondelettes stationnaire (SWT) est un algorithme de transformation en ondelettes conçu pour surmonter le manque d'invariance de traduction de la transformée en ondelettes discrète (DWT). L'invariance de translation est obtenue en supprimant les sous-échantillonneurs et les suréchantillonneurs dans le DWT et en suréchantillonnant les coefficients de filtre d'un facteur de dans le ème niveau de l'algorithme. Le SWT est un schéma intrinsèquement redondant car la sortie de chaque niveau de SWT contient le même nombre d'échantillons que l'entrée - donc pour une décomposition de N niveaux, il y a une redondance de N dans les coefficients d'ondelettes. Cet algorithme est plus connu sous le nom de " algorithme à pant " en français qui se réfère à l'insertion de zéros dans les filtres. Il a été introduit par Holschneider et al.
Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi: Muḥammad ibn Mūsā al-Khwārizmī , arabisé sous le nom d'al-Khwarizmi et anciennement latinisé sous le nom d' Algorithmi , était un polymathe persan qui a produit des travaux très influents en mathématiques, astronomie et géographie. Vers 820 de notre ère, il fut nommé astronome et chef de la bibliothèque de la Maison de la Sagesse à Bagdad.
Algorithme: En mathématiques et en informatique, un algorithme est une séquence finie d'instructions bien définies, implémentables par ordinateur, généralement pour résoudre une classe de problèmes ou pour effectuer un calcul. Les algorithmes sont toujours sans ambiguïté et sont utilisés comme spécifications pour effectuer des calculs, le traitement des données, le raisonnement automatisé et d'autres tâches.
Algorithme: En mathématiques et en informatique, un algorithme est une séquence finie d'instructions bien définies, implémentables par ordinateur, généralement pour résoudre une classe de problèmes ou pour effectuer un calcul. Les algorithmes sont toujours sans ambiguïté et sont utilisés comme spécifications pour effectuer des calculs, le traitement des données, le raisonnement automatisé et d'autres tâches.
Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi: Muḥammad ibn Mūsā al-Khwārizmī , arabisé sous le nom d'al-Khwarizmi et anciennement latinisé sous le nom d' Algorithmi , était un polymathe persan qui a produit des travaux très influents en mathématiques, astronomie et géographie. Vers 820 de notre ère, il fut nommé astronome et chef de la bibliothèque de la Maison de la Sagesse à Bagdad.
Algorithme: En mathématiques et en informatique, un algorithme est une séquence finie d'instructions bien définies, implémentables par ordinateur, généralement pour résoudre une classe de problèmes ou pour effectuer un calcul. Les algorithmes sont toujours sans ambiguïté et sont utilisés comme spécifications pour effectuer des calculs, le traitement des données, le raisonnement automatisé et d'autres tâches.
Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi: Muḥammad ibn Mūsā al-Khwārizmī , arabisé sous le nom d'al-Khwarizmi et anciennement latinisé sous le nom d' Algorithmi , était un polymathe persan qui a produit des travaux très influents en mathématiques, astronomie et géographie. Vers 820 de notre ère, il fut nommé astronome et chef de la bibliothèque de la Maison de la Sagesse à Bagdad.
Algorta: Algorta est une localité de la municipalité de Getxo, dans la province de Biscaye, Pays Basque, Espagne. En 1996, la population d'Algorta était de 35 600 habitants.
Algorta, Uruguay: Algorta est un village du département du Río Negro en Uruguay.
Algorta (métro de Bilbao): Algorta est une station de la ligne 1 du métro de Bilbao. Il est situé dans le quartier d'Algorta, dans la municipalité de Getxo. Sous sa forme actuelle, la station a ouvert le 11 novembre 1995 en remplacement d'une ancienne station.
Algorta (métro de Bilbao): Algorta est une station de la ligne 1 du métro de Bilbao. Il est situé dans le quartier d'Algorta, dans la municipalité de Getxo. Sous sa forme actuelle, la station a ouvert le 11 novembre 1995 en remplacement d'une ancienne station.
Algorta (métro de Bilbao): Algorta est une station de la ligne 1 du métro de Bilbao. Il est situé dans le quartier d'Algorta, dans la municipalité de Getxo. Sous sa forme actuelle, la station a ouvert le 11 novembre 1995 en remplacement d'une ancienne station.
Algorithme: En mathématiques et en informatique, un algorithme est une séquence finie d'instructions bien définies, implémentables par ordinateur, généralement pour résoudre une classe de problèmes ou pour effectuer un calcul. Les algorithmes sont toujours sans ambiguïté et sont utilisés comme spécifications pour effectuer des calculs, le traitement des données, le raisonnement automatisé et d'autres tâches.
Algorithme: En mathématiques et en informatique, un algorithme est une séquence finie d'instructions bien définies, implémentables par ordinateur, généralement pour résoudre une classe de problèmes ou pour effectuer un calcul. Les algorithmes sont toujours sans ambiguïté et sont utilisés comme spécifications pour effectuer des calculs, le traitement des données, le raisonnement automatisé et d'autres tâches.
Au-delà de la création: Beyond Creation est un groupe de death metal technique canadien de Montréal, Québec. Ils sont actuellement signés sur les disques de Season of Mist. Le groupe a sorti trois albums studio à ce jour: The Aura (2011), Earthborn Evolution (2014) et Algorhythm (2018). Ils ont fait de nombreuses tournées en Europe, aux États-Unis et au Japon, soutenant des groupes tels que Obscura et Dying Fetus, tout en étant en tête d'affiche aux côtés d'actes tels que Revocation, Psycroptic et Virvum.
Algorythum: Algorythum est le cinquième album studio de Mentallo & The Fixer, sorti le 16 février 1999 chez Metropolis Records. C'était la première sortie du groupe sans le membre fondateur Dwayne Dassing et a été commémorée à sa sœur Danielle Dassing.
Simulation Algoryx AB: Algoryx Simulation AB a été créée en 2007 à Umeå, en Suède, en tant que société dérivée de l'Université d'Umeå. Algoryx propose actuellement trois produits: Algodoo, Dynamics for SpaceClaim et AGX Multiphysics, un moteur physique professionnel pour l'ingénierie et les simulations en temps réel.
Simulation Algoryx AB: Algoryx Simulation AB a été créée en 2007 à Umeå, en Suède, en tant que société dérivée de l'Université d'Umeå. Algoryx propose actuellement trois produits: Algodoo, Dynamics for SpaceClaim et AGX Multiphysics, un moteur physique professionnel pour l'ingénierie et les simulations en temps réel.
Algos: Algea est utilisée par Hésiode au pluriel comme la personnification de la douleur, à la fois physique et mentale, qui y sont représentées comme les enfants d'Eris, déesse grecque des conflits. Ils étaient frères et sœurs de Lethe, Limos, Horkos et Ponos.
Histoire de Bahreïn: Bahreïn était l'emplacement central de l'ancienne civilisation Dilmun. L'emplacement stratégique de Bahreïn dans le golfe Persique a amené la domination et l'influence principalement des Perses, des Sumériens, des Assyriens, des Babyloniens, des Portugais, des Arabes et des Britanniques.
AlgoSec: AlgoSec est un fournisseur de logiciels pour la gestion des politiques de sécurité réseau, également connu sous le nom de gestion des politiques de pare-feu.
Thalidomide: Thalidomide, vendus sous les noms de marque Contergan et Thalomid entre autres, est un médicament utilisé pour traiter un certain nombre de cancers, la maladie du greffon contre l'hôte, et un certain nombre de maladies de la peau , y compris les complications de la lèpre. Bien qu'il ait été utilisé dans un certain nombre d'affections associées au VIH, une telle utilisation est associée à des niveaux accrus de virus. Il est administré par voie orale.
Château d'Algoso: Le château d'Algoso est un château médiéval de la paroisse civile d'Algoso, Campo de Víboras e Uva, municipalité de Vimioso, dans le quartier portugais de Bragança. Le château d'Algoso est l'une des fortifications médiévales les plus importantes du Trás-os-montes oriental, liée aux batailles de la succession de León, aux politiques provisoires du monarque portugais indépendant et à l'importante commanderie religieuse des chevaliers hospitaliers qui ont établi leurs racines en 1224.
Soins de santé grand public McNeil: McNeil Consumer Healthcare est une société américaine de produits médicaux appartenant au groupe de produits de santé Johnson & Johnson. Elle vend principalement des biens de consommation à évolution rapide tels que des médicaments en vente libre.
Algosoo (navire de 1974): Algosoo était le nom de plusieurs navires construits par Algoma Central. Le deuxième Algosoo , mis en service à la fin de 1974, était le dernier cargo de lac construit dans la conception traditionnelle, où le pont surmontait une superstructure juste à l'avant du navire, et une deuxième superstructure surmontait ses moteurs, juste à l'arrière.
Algosoo (navire de 1974): Algosoo était le nom de plusieurs navires construits par Algoma Central. Le deuxième Algosoo , mis en service à la fin de 1974, était le dernier cargo de lac construit dans la conception traditionnelle, où le pont surmontait une superstructure juste à l'avant du navire, et une deuxième superstructure surmontait ses moteurs, juste à l'arrière.
Algosoo (navire de 1974): Algosoo était le nom de plusieurs navires construits par Algoma Central. Le deuxième Algosoo , mis en service à la fin de 1974, était le dernier cargo de lac construit dans la conception traditionnelle, où le pont surmontait une superstructure juste à l'avant du navire, et une deuxième superstructure surmontait ses moteurs, juste à l'arrière.
Algosteel: Algosteel était un vraquier détenu et exploité par Algoma Central. Le navire a été construit en 1966 par Davie Shipbuilding à leur chantier de Lauzon, au Québec, pour Canada Steamship Lines et lancé sous le nom d' AS Glossbrenner . En 1968, le navire a été acquis par la Labrador Steamship Company. En 1971, le navire a été vendu à Algoma Central. Le nom du navire a été changé en Algogulf en 1987 et en Algosteel en 1990. Le vraquier transportait principalement du minerai de fer et du grain le long de la Voie maritime du Saint-Laurent et des Grands Lacs. Le navire a été mis hors service en avril 2018 dans l'attente de son élimination et a été mis au rebut à Aliağa, en Turquie, le 26 juin 2018 sous le nom d' Oste .
Algaut: Algaut était un roi Geatish qui a gouverné le Götaland occidental selon le Heimskringla. Snorri Sturluson raconte qu'il a été brûlé vif par son gendre, le roi suédois Ingjald Ill-dirigeant.
Algot Christoffersson: Algot Christoffersson était un footballeur suédois qui jouait en tant que défenseur. Il a joué 150 matches et marqué cinq buts pour Malmö FF de 1923 à 1933.
Algot Haglund: Algot Haglund était un footballeur et joueur de bandy suédois. Il a fait 7 apparitions et a marqué 4 buts pour l'équipe nationale de football de Suède.
Algot Haquinius: Johan Algot Haquinius était un pianiste et compositeur suédois de musique classique.
Johnsons Landing, Colombie-Britannique: Johnsons Landing est une communauté non constituée en société, ancien bureau de poste et ancien bateau à vapeur débarquant sur la rive est du lac Kootenay, dans la région de West Kootenay, dans le sud-est de la Colombie-Britannique. La communauté a été fondée par l'immigrant suédois Algot Johnson (1875–1963), qui a construit la première maison de la région en 1906.
Algot Lange: Algot Lange était un explorateur et écrivain suédois de l'Amazonie.
Algot Larsson: Algot Larsson était un athlète suédois d'athlétisme qui a participé aux Jeux olympiques d'été de 1912.
Algot Lönn: Karl Algot Lönn était un cycliste de course sur route suédois qui a participé aux Jeux olympiques d'été de 1912.
Algot Lönn: Karl Algot Lönn était un cycliste de course sur route suédois qui a participé aux Jeux olympiques d'été de 1912.
Algot Lönn: Karl Algot Lönn était un cycliste de course sur route suédois qui a participé aux Jeux olympiques d'été de 1912.
Algot Magnuson de Revsnes: Algot Magnuson , seigneur de Räfsnäs était un magnat suédois médiéval. Il a servi comme châtelain de la fortification de Styresholm à Kramfors et gouverneur d'Ångermanland.
Algot Malmberg: Algot Malmberg était un lutteur suédois. Il a concouru en freestyle poids léger masculin aux Jeux olympiques d'été de 1928.
Algot Nilsson: Algot Nilsson est un musicien suédois à la retraite. Nilsson faisait partie de l'équipe des champions suédois de Djurgården en 1908.
Algoth Niska: Algoth Niska était un bootlegger, footballeur et aventurier finlandais.
Algot Tergel: Algot Tergel , né le 8 août 1906 dans la congrégation de Kyrkhult, comté de Blekinge, est décédé le 12 octobre 1996 dans la congrégation de Sigtuna, comté de Stockholm, était un prêtre, un enseignant et un auteur suédois.
Algot Törneman: Jarl Algot Gustav Törneman , surnommé P. était un émailleur et peintre suédois.
Algot Untola: Algot Untola était un écrivain et journaliste finlandais.
Algot Magnuson de Revsnes: Algot Magnuson , seigneur de Räfsnäs était un magnat suédois médiéval. Il a servi comme châtelain de la fortification de Styresholm à Kramfors et gouverneur d'Ångermanland.
Algoth Niska: Algoth Niska était un bootlegger, footballeur et aventurier finlandais.
Algot Untola: Algot Untola était un écrivain et journaliste finlandais.
Trading algorithmique: Le trading algorithmique est une méthode d'exécution d'ordres à l'aide d'instructions de trading préprogrammées automatisées tenant compte de variables telles que le temps, le prix et le volume. Ce type de trading tente d'exploiter la vitesse et les ressources informatiques des ordinateurs par rapport aux commerçants humains. Au XXIe siècle, le trading algorithmique a gagné du terrain auprès des commerçants de détail et institutionnels. Il est largement utilisé par les banques d'investissement, les fonds de pension, les fonds communs de placement et les fonds spéculatifs qui peuvent avoir besoin d'étaler l'exécution d'un ordre plus important ou d'effectuer des transactions trop rapidement pour que les traders humains puissent y réagir. Une étude réalisée en 2019 a montré qu'environ 92% du trading sur le marché Forex était effectué par des algorithmes de trading plutôt que par des humains.
Paracétamol: Le paracétamol , également connu sous le nom d' acétaminophène , est un médicament utilisé pour traiter la fièvre et la douleur légère à modérée. À une dose standard, le paracétamol ne diminue que légèrement la température corporelle; il est inférieur à l'ibuprofène à cet égard, et les avantages de son utilisation contre la fièvre ne sont pas clairs. Le paracétamol soulage de manière significative la douleur dans les migraines aiguës, mais seulement légèrement dans les céphalées de tension épisodiques. Cependant, la combinaison aspirine / paracétamol / caféine aide dans les deux conditions et est recommandée comme traitement de première intention pour eux. Le paracétamol est efficace pour la douleur post-chirurgicale, mais il est inférieur à l'ibuprofène. L'association paracétamol / ibuprofène augmente encore la puissance et est supérieure à l'un ou l'autre des médicaments seuls. Le soulagement de la douleur par le paracétamol dans l'arthrose est faible et cliniquement insignifiant. Les preuves en sa faveur pour l'utilisation dans la lombalgie, la douleur cancéreuse et la douleur neuropathique sont insuffisantes.
Algotsson: Algotsson est un nom de famille. Les personnes notables avec le nom de famille comprennent: Håkan Algotsson, gardien de but suédois de hockey sur glace Linda Algotsson, cavalière olympique suédoise de concours complet Matilda Algotsson, patineuse artistique suédoise Sara Algotsson Ostholt, équestre suédois
Méthadone: La méthadone , vendue entre autres sous les noms de marque Dolophine et Methadose , est un agoniste opioïde synthétique utilisé pour le traitement d'entretien aux opioïdes dans la dépendance aux opioïdes et pour la gestion de la douleur chronique. La désintoxication à l'aide de méthadone peut être accomplie en moins d'un mois, ou elle peut être effectuée progressivement sur une période pouvant aller jusqu'à six mois. Bien qu'une dose unique ait un effet rapide, l'effet maximal peut prendre jusqu'à cinq jours d'utilisation. Les effets analgésiques durent environ six heures après une dose unique. Après une utilisation à long terme, chez les personnes ayant une fonction hépatique normale, les effets durent de 8 à 36 heures. La méthadone est généralement administrée par voie orale et rarement par injection dans un muscle ou une veine.
Algoz: Algoz est une ville et le siège de la paroisse civile d'Algoz e Tunes dans la municipalité de Silves, en Algarve, au Portugal. Il compte environ 3000 habitants.
Arrêt d'Algoz: Algoz , à l'origine orthographié Algôs , est une halte sur la ligne de l'Algarve à Algoz, municipalité de Silves, au Portugal. Il a été ouvert le 19 octobre 1899.
Rivière Algoz: La rivière Algoz est une petite rivière dans la région centre-sud de l'Algarve, au Portugal, qui monte près du village de Tunes et traverse la ville d'Algoz, le siège de la paroisse civile d'Algoz e Tunes. La rivière est un affluent de la rivière Alcantarilha et s'étend sur une distance de 10,5 kilomètres (6,5 mi) de sa source à son conflux avec la rivière Alcantarilha.
Algoz e Tunes: Algoz e Tunes est une paroisse civile de la municipalité de Silves, au Portugal. Il a été formé en 2013 par la fusion des anciennes paroisses Algoz et Tunes. La population en 2011 était de 6 491 habitants, sur une superficie de 44,89 km².
Arrêt d'Algoz: Algoz , à l'origine orthographié Algôs , est une halte sur la ligne de l'Algarve à Algoz, municipalité de Silves, au Portugal. Il a été ouvert le 19 octobre 1899.
Rivière Algoz: La rivière Algoz est une petite rivière dans la région centre-sud de l'Algarve, au Portugal, qui monte près du village de Tunes et traverse la ville d'Algoz, le siège de la paroisse civile d'Algoz e Tunes. La rivière est un affluent de la rivière Alcantarilha et s'étend sur une distance de 10,5 kilomètres (6,5 mi) de sa source à son conflux avec la rivière Alcantarilha.
Alghoza: Alghoza est un instrument à vent apparié utilisé par les musiciens folkloriques Baloch, Sindhi, Kutchi, Rajasthani et Punjabi. Il est également appelé Mattiyan, Jōrhi, Pāwā Jōrhī, Do Nālī, Donāl, Girāw, Satārā ou Nagōze. Il se compose de deux flûtes à bec jointes, une pour la mélodie, la seconde pour le drone. Les flûtes sont attachées ensemble ou peuvent être maintenues ensemble avec les mains. Un flux d'air continu est nécessaire car le joueur souffle simultanément dans les deux flûtes. La reprise rapide de la respiration à chaque battement crée un rythme rebondissant et oscillant. L'instrument en bois comprenait initialement deux flûtes de même longueur mais au fil du temps, l'une d'elles a été raccourcie à des fins sonores. Dans le monde du jeu d'Alghoza, les deux flûtes de flûte forment un couple - le plus long est l'instrument masculin et le plus court l'instrument féminin. Avec l'utilisation de la cire d'abeille, l'instrument peut être mis à l'échelle à n'importe quel air.
Alghoza: Alghoza est un instrument à vent apparié utilisé par les musiciens folkloriques Baloch, Sindhi, Kutchi, Rajasthani et Punjabi. Il est également appelé Mattiyan, Jōrhi, Pāwā Jōrhī, Do Nālī, Donāl, Girāw, Satārā ou Nagōze. Il se compose de deux flûtes à bec jointes, une pour la mélodie, la seconde pour le drone. Les flûtes sont attachées ensemble ou peuvent être maintenues ensemble avec les mains. Un flux d'air continu est nécessaire car le joueur souffle simultanément dans les deux flûtes. La reprise rapide de la respiration à chaque battement crée un rythme rebondissant et oscillant. L'instrument en bois comprenait initialement deux flûtes de même longueur mais au fil du temps, l'une d'elles a été raccourcie à des fins sonores. Dans le monde du jeu d'Alghoza, les deux flûtes de flûte forment un couple - le plus long est l'instrument masculin et le plus court l'instrument féminin. Avec l'utilisation de la cire d'abeille, l'instrument peut être mis à l'échelle à n'importe quel air.