INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
d. la congélation de ladite solution protéique traitée enzymatiquement dans des conditions permettant la formation de fibres protéiques pour obtenir un produit alimentaire fibreux ou feuilleté, texturé et congelé.
b. le chauffage de ladite solution protéique dans des conditions permettant auxdites protéines végétales de présenter le(s) site(s) substrat d’une enzyme ;
Le dispositif 100 fonctionne par alternance de deux phases : une phase de préréglage de la capacité C INT , et une phase d'intégration de la tension fournie par la photodiode PD. Pendant la phase de préréglage, l'interrupteur T2 est conducteur et la tension de réglage V PRESET charge le condensateur C INT . Pendant la phase de préréglage, l'interrupteur T1 ne conduit pas, et la photodiode est déconnectée du circuit de lecture. A la fin de la phase de préréglage, la tension de sortie OUT est égale à la tension de réglage V PRESET , et la valeur de la tension de sortie OUT est stockée dans la capacité C INT .
Pendant la phase d'intégration, l'interrupteur T1 est conducteur, et la photodiode PD fournit une tension et un courant dépendant de la luminosité ou des variations de la luminosité d'une source de lumière ambiante au circuit de lecture 102. Le circuit de préréglage est déconnecté en ouvrant les interrupteurs T2 et T3.
Un inconvénient du dispositif 100 est que le capteur de lumière ambiante, c'est-à-dire la photodiode PD, peut présenter une impédance parasite, décrite plus en détails en relation avec la , et l'amplificateur opérationnel OA1 peut présenter une tension de décalage en entrée, qui peuvent tout deux avoir un impact sur la tension de sortie TIA_OUT. L'architecture 100' prend en compte et modélise ces deux phénomènes parasites.
Dans l'architecture 100', la photodiode PD (désignée par des pointillés) est représentée par son modèle non linéaire et dépendant de la température comprenant une résistance non linéaire R PD disposée en parallèle avec un condensateur C PD . Plus particulièrement, une borne de la résistance R PD et une électrode du condensateur C PD sont reliées, de préférence connectées, au noeud d'entrée IN, et l'autre borne de la résistance R PD et l'autre électrode du condensateur C PD sont reliées, de préférence connectées, au noeud GND.
La résistivité de la résistance R PD dépend de la variation de la caractéristique courant-tension, ou caractéristique I-V, de la photodiode PD dont une partie est illustrée en . De plus, l'impact de la résistance R PD est relativement faible à basse température, mais peut être important à haute température.
Plus particulièrement, la représente une courbe S PD illustrant la caractéristique courant-tension de la photodiode PD dans laquelle la tension est comprise entre la tension de travail et son opposée, notées, respectivement, tension -V OS et V OS et décrites plus en détail ci-après. La tension V OS est une tension très faible et proche de zéro, par exemple de l'ordre de 1 mV. En théorie, la caractéristique de la photodiode a une forme similaire à une courbe donnée par l'équation de Shockley, mais en pratique, et dans l'encadrement considéré, la caractéristique a une progression sensiblement linéaire. Ainsi, au voisinage de la tension nulle, et de la tension de travail, le courant de sortie de la photodiode dépend linéairement de la tension d'entrée et de la résistivité de la résistance R PD .
De plus, dans l'architecture 100' de la , l'amplificateur opérationnel OA1 (désigné par des pointillés) est représenté par un amplificateur opérationnel idéal OA1' accompagné d'un condensateur C OA et d'une source de tension S OA . La source de tension S OA fournit la tension V OS égale à la tension de décalage en entrée de l'amplificateur opérationnel OA1, la tension V OS étant la tension de travail décrite ci-dessus. La source de tension S OA est disposée en série entre le noeud d'entrée IN et l'entrée inverseuse (-) de l'amplificateur opérationnel OA1'. Le condensateur C OA a une première électrode reliée, de préférence connectée, à l'entrée inverseuse de l'amplificateur opérationnel OA1', et une deuxième électrode reliée, de préférence connectée, au noeud GND. L'amplificateur opérationnel idéal OA1' a son entrée non inverseuse (+) reliée, de préférence connectée, au noeud GND, et sa sortie reliée, de préférence connectée, au noeud OUT.
Lorsque la phase de précharge est terminée, la tension de sortie n'est en fait pas parfaitement égale à la tension V PRESET , mais est donnée par la formule suivante :
Les modes de réalisation présentés ci-après ont pour but de compenser autant que possible la tension d'erreur introduite par ces phénomènes parasites.
La est un schéma électrique d'un dispositif 200 de mesure de lumière ambiante selon un mode de réalisation.
Comme le dispositif 100 décrit en relation avec la , le dispositif 200 est composé d'un capteur de lumière ambiante PD, et d'un circuit de lecture 202 fournissant une tension TIA_OUT sur son noeud de sortie OUT représentative d'une variation de la lumière ambiante mesurée par le capteur PD.
Comme en , le capteur de lumière ambiante est une photodiode PD. L'anode de la photodiode PD est reliée, de préférence connectée, à un noeud GND recevant un potentiel de référence, par exemple la masse. La cathode de la photodiode PD est reliée à un noeud d'entrée IN du circuit de lecture 202. La photodiode PD peut aussi être représentée par son modèle non linéaire comprenant la résistance non linéaire et dépendant de la température R PD disposée en parallèle avec le condensateur C PD .
Le circuit de lecture 202 comprend un circuit intégrateur 203, et un circuit de préréglage composé de deux partie 204 et 205.
Le circuit intégrateur 203 comprend un amplificateur opérationnel OA2, un condensateur à capacité variable C INT2 , et deux circuits 206 (INMUX) et 207 (OUTMUX) de compensation de la tension de décalage de l'amplificateur opérationnel AO2.
Le condensateur C INT2 a une électrode reliée, de préférence connectée, au noeud d'entrée IN, et une électrode reliée, de préférence connectée, au noeud de sortie OUT.
Les circuits 206 et 207 sont disposés de part et d'autre de l'amplificateur opérationnel OA2. Plus particulièrement, chaque circuit 206, 207 comprend deux entrées et deux sorties.
Selon un mode de réalisation, ce temps d’attente moyen est calculé par le calculateur 35 du serveur S (ou par un autre calculateur), en mettant en œuvre un second processus informatique logique. Ce calcul est effectué sans distinction du mode de propulsion (électrique, thermique, à pédales, sans motorisation, …) du véhicule. Ce calcul peut être effectué une fréquence déterminée et/ou paramétrée, avantageusement une ou plusieurs fois par jour, par exemple dès que le statut d’un véhicule passe de « indisponible » à « disponible ».
Premier mode de calcul du temps moyen d’attente Selon un premier mode de calcul, le calculateur 35 prend en compte l’historique des requêtes de réservation effectives de véhicules pour en déduire un temps moyen d’attente qui est affecté à chaque véhicule ayant un statut « disponible ». Par exemple, s’il y a en moyenne 48 requêtes de réservation par jour (24 heures) dans la zone G, le temps moyen d’attente sera de 30 minutes heures (24/30=0,5). Un véhicule qui sera libéré (i.e dont le statut passe de « indisponible » à « disponible ») dans zone G attendra en moyenne 30 minutes avant d’être à nouveau réservé et utilisé.
Dans le cas où la zone G est divisée en sous-zone, l’historique des requêtes de réservation effectives de véhicules est pris en compte dans la sous-zone concernée. Par exemple, s’il y a en moyenne 4 requêtes de réservation par jour (24 heures) dans la sous-zone SG1, le temps moyen d’attente sera de 6 heures (24/4=6). Un véhicule qui sera libéré (i.e dont le statut passe de « indisponible » à « disponible ») dans la sous-zone SG1, attendra en moyenne 6 heures avant d’être à nouveau réservé et utilisé. Selon un autre exemple, s’il y a en moyenne 12 requêtes de réservation par jour dans la sous-zone SG2, le temps moyen d’attente sera de 2 heures (24/12=2). Un véhicule qui est libéré dans la sous-zone SG2, attendra en moyenne 2 heures avant d’être à nouveau réservé et utilisé.
Les requêtes prises en compte pour le calcul peuvent être celles de l’heure, de la veille, de la semaine, du mois, de l’année précédant ledit calcul. Il s’agit préférentiellement de toutes les requêtes enregistrées dans le serveur S au moment du calcul. En effet, plus le nombre de données analysées est élevé, meilleure sera la probabilité que le temps moyen d’attente calculé converge vers le temps réel d’attente. Le temps moyen d’attente ainsi calculé est constant et ne varie pas au cours d’une journée.
Deuxième mode de calcul du temps moyen d’attente Le premier mode de calcul permet d’aboutir à une valeur acceptable du temps moyen d’attente. Toutefois, il apparaît que ce temps moyen d’attente n’est pas constant, mais varie au cours d’une journée. La illustre à titre d’exemple explicatif seulement, une telle variation. Par exemple, dans la sous-zone SGi, le temps moyen d’attente ITm-SGi est minimal (environ 15 minutes) entre 7h et 8h (typiquement les heures de départ au travail) et entre 17h et 21h (typiquement les heures de retour du travail). Et il est maximal avant 7h et après 21h (environ 5 heures). Entre 8h et 17h, le temps moyen d’attente ITm-SGi est compris entre 1 heure et 2 heures. En outre, pour une même sous-zone, ces variations du temps moyen d’attente ne sont pas les mêmes d’un jour à l’autre. Par exemple, la courbe d’un dimanche ou d’un jour férié diffère de celle d’un jour travaillé de la semaine. Il en est de même pendant des périodes de vacances, ou lorsqu’un évènement particulier a lieu dans une sous-zone (par exemple un concert ou un match de football), les requêtes de réservation dans la sous-zone concernée et/ou dans les autres sous-zones pouvant augmentées. Les données climatologiques (température, précipitations, pollution, ...) peuvent également influencer la valeur du temps d’attente.
Pour améliorer la précision du calcul du temps moyen d’attente ITm-SGi et pour se rapprocher au plus près de la valeur du temps réel d’attente, il apparaît donc avantageux d’analyser plus en détail les données historiques des requêtes de réservation effectives (les requêtes réellement reçues par le serveur) et de prendre en compte divers autres paramètres (date, heure, données climatologiques, évènements, …). Aussi, selon un second mode de calcul, le calculateur 35 exécute une application informatique basée sur un modèle d’intelligence artificielle. Ce modèle est avantageusement basé sur un algorithme d'apprentissage, supervisé ou non supervisé. On peut notamment utiliser la méthode des k plus proches voisins (par exemple en implémentant un algorithme dédié accessible depuis la bibliothèque Python® Scikit Learn®), ou un réseau de neurones artificiels, par exemple le réseau ADALINE (Adaptive Linear Element) utilisant la méthode des moindres carrés et/ou une méthode statistique. On peut également utiliser un réseau bayésien qui est un modèle probabiliste représentant des variables aléatoires et leurs dépendances conditionnelles via un DAG (Directed Acyclic Graph) et des tables de probabilités. Il sert principalement à représenter une connaissance, donner une règle de décision, prévoir, et déterminer des hypothèses de causalité. L’homme du métier peut notamment se référer aux publications suivantes concernant les réseaux bayésiens : BRIDE, « Méthodes de construction de réseaux bayésiens », Université de Strasbourg, Aout 2016, pages 1-34 ; HECKERMAN, « A bayesian approach to learning causal network », MSR-TR-95-04, MicrosoftResearch, 1995 ; PEARL, « Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems : Networks of Plausible Inference », Morgan Kaufmann Publishers, 1988.
Selon un mode de réalisation, l’algorithme d'apprentissage repose sur un raisonnement automatisé qui conduit à des déterminations probabilistes et/ou des déterminations fondées sur des statistiques. Le calculateur 35 peut ainsi définir le temps moyen d’attente dans chaque sous-zone géographique SG1-SG4 (ou plus globalement dans la zone G s’il n’y a pas de division en sous-zones), à une date donnée et à un instant donné, à partir d'un ensemble d'événements observés et/ou à partir de données d'événements observés.
Les données d’entrée d’apprentissage proviennent de l’historique des requêtes de réservation effectives reçues par le serveur S et archivées dans la base de données B (notamment : date, heure, identification de véhicule réservé), combiné à d’autres données enregistrées dans ladite base.
Les meilleurs résultats en termes de précision de calcul sont obtenus lorsque ces autres données sont : la localisation des sous-zones géographiques SG1-SG4 depuis lesquelles des requêtes de réservation ont été émises au court des dernières X heures (avec X par exemple compris entre 1 et 168) ; la distance des sous-zones par rapport à un point prédéfini de la zone G (par exemple le centre-ville) ; pour chaque véhicule de la flotte, les heures effectives auxquelles leur statut passe de « disponible » à « indisponible » et inversement ; des données climatologiques (par exemple récupérées depuis des sites publics tels que https://donneespubliques.meteofrance.fr) ; des données relatives à la date et l’heure d’évènements (concerts, matchs de football, …) intervenus dans la zone G et/ou dans l’une de ses sous-zones ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures (avec Y par exemple compris entre 1 et 168) dans chaque sous-zone ; etc. Tout ou partie de ces données d’entrées peuvent être utilisés. Les données de sortie d’apprentissage sont les temps d’attente réels des véhicules dans chaque sous-zone. L’apprentissage du modèle d’intelligence artificielle est effectué préalablement sur le serveur S ou sur un autre serveur. L’apprentissage est préférentiellement effectué de manière continue, pour améliorer la précision du modèle.
À l’issue de l’apprentissage, le modèle entraîné (ou algorithme d'apprentissage entraîné) est capable de calculer de manière prédictive, à une date D et à un instant T, le temps moyen d’attente dans chaque sous-zone géographique. En d’autres termes, le modèle entraîné calcul, à une date D et dans chaque sous-zone géographique, la variation du temps moyen d’attente, cette variation étant une courbe du type illustré sur la .
Selon un mode de réalisation illustré par la , au moment du calcul, les nouvelles données d’entrée De1-Den du modèle entraîné ME sont au moins l’une et préférentiellement l’ensemble des données suivantes : l’identification de la sous-zone concernée SGi ; la localisation des sous-zones depuis lesquelles des requêtes de réservation ont été émises au court des dernières X heures (avec X par exemple compris entre 1 et 168) ; la distance de la sous-zone concernée SGi par rapport à un point prédéfini de la zone G (par exemple le centre-ville) ; les données climatologiques dans la zone G et/ou dans la sous-zone concernée SGi (prévisions à Z heures, avec Z par exemple compris entre 24 et 168) ; des données relatives à l’heure d’évènements intervenus et/ou à intervenir à la date D, dans la zone G et/ou dans la sous-zone concernée SGi et/ou dans les autres sous-zones ; le nombre d’utilisateurs ayant libéré des véhicules de la flotte au court des dernières Y heures (avec Y compris entre 1 et 168) dans la sous-zone concernée. Ces données d’entrée donnent les meilleurs résultats en termes de précision de calcul. La donnée de sortie est le temps moyen d’attente ITm-SGi dans la sous-zone géographique concernée SGi qui est affecté à chaque véhicule ayant un statut « disponible » et qui est localisé dans ladite sous-zone.
Troisième mode de calcul du temps moyen d’attente Un troisième mode de calcul est similaire au deuxième mode. Un temps moyen d’attente est toutefois d’abord calculé pour chaque véhicule, indépendamment de la sous-zone dans laquelle il est localisé.
À l’issue de l’apprentissage, le modèle entraîné est capable de calculer de manière prédictive, à une date D et à un instant T, le temps moyen d’attente (donnée de sortie) propre à chaque véhicule Vj : ITm-Vj. En d’autres termes, le modèle entraîné calcul, à une date D et pour chaque véhicule, la variation du temps moyen d’attente, cette variation étant une courbe du type illustré sur la .
De préférence, l’image de la surface de référence étant inscrite dans un fond, le seuil d’intensité lumineuse est déterminé en fonction d’une estimation de l’intensité lumineuse des pixels appartenant au fond de l’image. Le critère de dépassement d’un certain seuil d’intensité lumineuse en fonction de l’estimation de l’intensité lumineuse des pixels appartenant au fond de l’image permet d’éviter de confondre un pixel lumineux appartenant à la surface d’intérêt de l’échantillon avec un pixel lumineux appartenant au fond de l’image. On entend par « fond » de l’image l’ensemble des pixels n’étant pas brillants car non peuplé en sources lumineuses. Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, le seuil d’intensité lumineuse est déterminé en fonction d’une analyse statistique de l’intensité lumineuse des pixels du fond, de préférence de sorte qu’un pixel ayant une intensité lumineuse supérieure au seuil d’intensité lumineuse ait plus de 99% de chances de ne pas appartenir à l’ensemble de pixels formant le fond de l’image. On s’assure ainsi d’une très faible chance de confondre un pixel lumineux appartenant à la surface d’intérêt de l’échantillon avec un pixel lumineux appartenant au fond de l’image.
De préférence, on réitère les étapes b), c), d), e) et f) jusqu’à interruption volontaire par un opérateur ou jusqu’à détermination qu’aucun point brillant ne soit déterminé à l’étape b).
Ainsi, l’on peut obtenir une image à haute résolution sans avoir à illuminer l’ensemble ou une grande partie de l’échantillon, et donc en réduisant significativement la phototoxicité de l’acquisition. Par exemple, grâce à l’invention, pour un tissu biologique épithélial, il est possible d’obtenir une image de qualité comparable à une acquisition traditionnelle en n’illuminant que moins de 10% de la surface de référence dans lequel se trouve l’échantillon.
Selon une variante de l’invention, l’étape a) consiste à balayer tous les pixels de la surface de référence et n’illuminer que les pixels à sonder. Cette variante est bien adaptée aux cas d’utilisation d’un microscope à miroirs résonants, à miroirs galvanométriques, et à miroirs polygonaux. En revanche, elle nécessite la connaissance de la position de balayage en temps réel afin de moduler, également en temps réel, l’illumination pour éclairer les points voulus.
Selon une autre variante de l’invention, l’étape a) consiste à ne balayer et illuminer que les pixels à sonder. L’avantage de cette variante est que l’acquisition d’image sera plus rapide du fait qu’un volume restreint est balayé, en plus de générer une illumination réduite. En contrepartie, dans le cas d’utilisation d’un microscope à miroirs galvanométriques, il doit être fait attention à ce que les sauts ne soient pas trop fréquents ou soient faits suffisamment lentement pour ne pas entraîner les miroirs dans un régime instable.
Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, les pixels de l’ensemble initial de pixels sont répartis aléatoirement dans le volume de référence.
Afin de limiter autant que possible l’illumination de l’échantillon, le sous-ensemble de pixels initialement sondés représente entre 0,01% et 0,2% des pixels de la surface de référence, de préférence entre 0,05% et 0,1% des pixels de la surface de référence.
De préférence, l’étape d’estimation de l’intensité des pixels à estimer implique une estimation numérique de l’intensité lumineuse des pixels, par exemple par une interpolation au plus proche voisin, une inférence bayésienne ou utilise un réseau neuronal convolutif.
Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, l’étape d’estimation de l’intensité des pixels à estimer impliquant une interpolation numérique au plus proche voisin, au cours de l’étape de sélection des pixels à sonder, on sélectionne un pixel à sonder par le fait que le pixel sondé le plus proche est brillant.
L’invention concerne également un dispositif d’acquisition d’image en trois dimensions d’un échantillon biologique par microscopie à balayage, caractérisé en ce qu’il est configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention.
Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, le balayage des échantillons est réalisé par un microscope confocal, un microscope non-linéaire, un microscope à scanner acousto-optique, ou un microscope à matrice d’illumination.
De préférence, le dispositif d’acquisition d’image comprend un système d’illumination comprenant au moins un laser, une matrice de micro-miroirs et un relais optique.
la est une vue schématique d’un dispositif d’acquisition d’image selon un mode de réalisation particulier de l’invention.
la est une vue schématique en perspective d’un volume de référence dans lequel se trouve un tissu épithélial.
la est une diagramme schématique représentant le procédé d’acquisition d’image selon l’invention.
Avantageusement, dans cette deuxième variante du mode de réalisation particulier de l'invention, la composition selon l'invention comprend un mélange d'oligosaccharides comprenant : - au moins un gluco-oligosaccharide (GOS), et - au moins un fructo-oligosaccharide (FOS), le rapport pondéral entre la teneur totale en gluco-oligosaccharides et la teneur totale en fructo-oligosaccharides (rapport [GOS/FOS]) est supérieur ou égal à 2. De préférence, ce rapport pondéral va de 2 à 4, et plus préférentiellement de 3 à 4.
On peut notamment utiliser le mélange d'oligosaccharides prébiotiques et de micro-organismes probiotiques vendu sous le nom d'Ecoskin® par Solabia. Ledit mélange comprend notamment : - entre 60 et 80% en poids d'au moins un gluco-oligosaccharide (GOS) par rapport au poids total du mélange, et - entre 10 et 25% en poids d'au moins un fructo-oligosaccharide (FOS) par rapport au poids total du mélange.
En particulier, ledit mélange comprend 70% en poids de gluco-oligosaccharide (GOS), 19% en poids de jus de tubercule de Polymnia sonchifolia , 1% en poids de Lactobacillus acidophilus et Lactobacillus casei , 10% en poids de maltodextrine.
Les microorganismes probiotiques La composition selon la présente invention peut éventuellement comprendre en outre un ou plusieurs microorganismes probiotiques, différents des microorganismes du genre Bifidobacterium species définis précédemment.
Par « microorganisme probiotique », on entend au sens de la présente invention un microorganisme vivant qui, lorsqu'il est consommé en quantité adéquate, a un effet positif sur la santé de son hôte « joint FAO/WHO Expert Consultation on Evaluation of Health and Nutritional Properties of Probiotic in Food Including Powder Milk with Live Lactic Acid Bacteria, 6 octobre 2001 »), et qui peut notamment améliorer l'équilibre microbien intestinal.
Dans le cas des matières kératiniques, notamment des matières kératiniques humaine telles que la peau ou le scalp, ledit microorganisme probiotique est un microorganisme probiotique qui, lorsqu'il est appliqué sur la matière kératinique en quantité appropriée, a un effet positif sur les qualités esthétiques de ladite matière kératinique.
De préférence, le ou les microorganismes probiotiques utilisables selon la présente invention sont choisis parmi les microorganismes probiotiques du groupe des bactéries lactiques, telles que notamment les Lactobacillus , et leurs mélanges. A titre d'illustration de ces bactéries lactiques, on peut citer plus particulièrement le Lactobacillus casei , le Lactobacillus acidophilus et leurs mélanges.