INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Il n’y a jamais de haute pression dans le tuyau de petite section (3) à proximité du robinet et de l’utilisateurs, contrairement à l’art antérieur ( ) où la pression est généralement plus importante en fonctionnement et maximum dans tout le tuyau lorsque le circuit n’est pas sollicité. Car selon l’invention, la pression dans le tuyau (5.2) est dans un premier temps limité par le module de régulation (91), en fonction de la demande de l’utilisateur, et décroit ensuite progressivement tout le long du parcours pour arriver à une pression standard (exemple : 3 bars) au(x) robinet. Il y a donc moins de danger pour les utilisateurs et les intervenants.
Le raccordement des robinets se fait aisément de façon traditionnelle par le plombier sans formation spécifique et, sans même se soucier du tuyau de petite section et du dispositif qui est situé en amont.
Les variations de pression beaucoup moins importantes réduisent l’effet de fatigue et accroit sa durée de vie le tuyau (5.2).
La pression beaucoup moins importante qui règne dans le tuyau de petite section réduit considérablement les pulsations de la pompe à piston, ressentie au contact du tuyau.
Les variations de pression moins importantes limitent considérablement les incommodantes variations de longueur du tuyau (5.2), qui peuvent représenter jusqu’à 8% de sa longueur nominale.
Dans l’art antérieur, le changement brutal de vitesse au niveau du régulateur (9), qui est situé directement en amont du robinet, engendre des nuisances sonores et des vibrations inconfortables pour l’utilisateur.
La masse du régulateur (9) de l’art antérieur, refroidit inévitablement l’eau chaude avant d’arriver à l’utilisateur. Ce qui est néfaste à la fonction principale du dispositif (confort & économie d’eau et d’Energie). Nota : Les modules de régulation (91) qui sont situés à proximité de la pompe sont maintenus chauds, ainsi que la pompe, pour ne pas refroidir le fluide lors de la prochaine utilisation.
Dans la présente description, on appelle « moyen d’entrée » tout dispositif permettant la transmission d’informations vers un système informatique. Un tel moyen d’entrée est, par exemple, un clavier, une souris et/ou un écran tactile adapté pour interagir avec un système informatique de manière à recueillir une saisie de l'utilisateur. Dans des variantes, le moyen d’entrée est de nature logique, tel un port réseau d'un système informatique configuré pour recevoir une commande de saisie transmise électroniquement. Un tel moyen d’entrée peut être associé à une interface graphique utilisateur (GUI) présentée à un utilisateur ou à une interface de programmation d'application (API). Dans d'autres variantes, le moyen d'entrée peut être un capteur configuré pour mesurer un paramètre physique spécifié pertinent pour le cas d'utilisation prévu.
On appelle « dispositif de calcul » tout dispositif de calcul électronique, unitaire ou distribué, capable de recevoir des entrées numériques et de fournir des sorties numériques par et vers toute sorte d'interfaces numériques. Typiquement, un dispositif de calcul désigne soit un ordinateur exécutant un logiciel ayant accès à un stockage de données, soit une architecture client-serveur dans laquelle les données et/ou au moins une partie des calculs sont effectués côté serveur tandis que le côté client sert d'interface. Dans des variantes, un dispositif de calcul peut être un téléphone ou une tablette numérique.
On appelle « information numérique » tout ensemble d’informations numériques susceptibles d’être interprétées ou lues par un dispositif de calcul. Une telle information numérique peut être, de manière non limitative, un fichier, une image, un dossier, un segment d’information issu d’un capteur ou d’un processus informatique, un binaire ou un exécutable.
On appelle « dispositif local de stockage » toute mémoire informatique, quel que soit son type (mémoire vive, mémoire morte, mémoire volatile, mémoire flash ou mémoire virtuelle) accessible depuis un réseau local (traduit de « Local Area Network », abrévié « LAN »).
On appelle « dispositif distant de stockage » ou « dispositif tiers de stockage » toute mémoire informatique, quel que soit son type (mémoire vive, mémoire morte, mémoire volatile, mémoire flash ou mémoire virtuelle) non accessible depuis un réseau local et nécessitant la mise en œuvre d’un réseau de données de type réseau étendu (traduit de « Wide Area Network », abrévié « WAN »).
Comme on le comprend à la lecture de la présente description, l’objectif de la présente invention est de valoriser les espaces de stockage mémoire pas ou sous-exploités de parcs informatiques ou de ressources informatiques sur le nuage appartenant à un utilisateur du système ou à un tiers désireux de valoriser ses espaces de stockages disponibles.
On observe, sur la , qui n’est pas à l’échelle, une vue schématique d’un mode de réalisation du procédé 100 objet de la présente invention. Ce procédé 100 hybride de stockage d’information numérique, comporte : - une étape 105 de configuration, qui comporte : - une étape 120 de définition d’au moins deux dispositifs de stockage d’informations, au moins l’un des dispositifs étant local et non dédié au stockage, - une étape 125 de création d’une abstraction informatique présentant des caractéristiques d’adressage communes entre au moins deux dispositifs locaux, chaque abstraction étant adressable par un dispositif de contrôle central, - de manière itérative, une étape 110 dynamique d’ajustement de capacité de stockage locale : - une étape 130 d’attribution, par au moins un dispositif local et non dédié au stockage, d’une capacité de stockage et - une étape 135 de communication, au dispositif de contrôle central, d’une capacité de stockage attribuée et - une étape 115 d’exécution, qui comporte : - une étape 140 de déclenchement de sauvegarde d’une information numérique, - une étape 145 de fragmentation de l’information numérique en au moins un segment d’information, - une étape 150 de sélection, par le dispositif de contrôle central et pour chaque segment, d’un dispositif de stockage en fonction des abstractions créées et - une étape 155 d’enregistrement, sur le dispositif de stockage sélectionné, du segment d’information associé.
L’étape 105 de configuration correspond à l’ensemble des étapes nécessaires à l’exécution effective du mécanisme global de sauvegarde distribuée d’informations numériques. Cette étape 105 de configuration peut être réalisée lors de l’initialisation du procédé 100 et peut être complétée par des étapes 105 secondaires de configuration au cours du cycle de vie du procédé. Ainsi, il est possible de rajouter des dispositifs locaux et/ou distants de stockage à un parc existant sans nécessiter de mise à l’arrêt du procédé 100.
L’étape 105 de configuration peut être réalisée par le dispositif de contrôle central.
Ce dispositif de contrôle central joue le rôle d’orchestrateur de l’architecture 300 et du procédé 100, la fonction de ce dispositif constituant à, d’une part, constater la présence de dispositifs de stockages définis comme disponible et, d’autre part, sélectionner parmi cet ensemble le ou les stockages sur le ou lesquels un segment d’information doit être enregistré. Le dispositif de contrôle central présente donc des caractéristiques de registre central de ressources accessibles à l’architecture 300 réalisant le procédé 100 et d’actionneur de ce registre. Une troisième responsabilité du dispositif de contrôle est de stocker la cartographie des données stockées de manière à pouvoir reconstituer les données lors de la restauration. Dit autrement, au moment de la restauration d’une sauvegarde, il faut connaître tous les segments, leur ordonnancement, les paramètres des opérations de pré-conditionnement réalisées (pour pouvoir les inverser, par exemple décompression), mais également pour chaque segment, les blocs qui le composent, leur ordonnancement relatif, les paramètres de redondance et le dispositif qui stockage chacun de ces blocs.
Comme on le comprend, le dispositif central de contrôle est préférentiellement adressable directement par au moins un stockage local et au moins un stockage distant, permettant la constitution d’un réseau en étoile entre un réseau local et un réseau distant non local.
L’étape 105 de configuration peut, alternativement, être réalisée par tout dispositif électronique de calcul susceptible d’exécuter un programme informatique de configuration d’une architecture distribuée de stockage de documents. L’étape 105 de configuration peut également être réalisée de manière distribuée, c’est-à-dire sans autorité centrale, sur la base par exemple de contrats intelligents d’une technologie à registre distribué de type chaine de blocs par exemple.
L’étape 120 de définition d’au moins deux dispositifs de stockage d’informations est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un dispositif de calcul configuré pour exécuter un programme informatique dédié. Au cours de cette étape 120 de définition, chaque dispositif de stockage est identifié par un programme informatique et associé à une adresse, dans un registre d’adresses de dispositifs de stockage disponibles. Cette identification et cette association à une adresse peuvent être réalisées de manière automatique ou manuelle. Par « manuelle », on entend réalisée par un utilisateur qui, par l’utilisation d’un moyen d’entrée, de type interface utilisateur par exemple, sélectionne au moins un dispositif de stockage pour être utilisé par le procédé 100. La réalisation automatique de l’étape 120 de définition peut correspondre, par exemple, à l’examen systématique des ressources mémoires associées à un dispositif de calcul réalisant l’étape 120 de définition, à la cartographie des ressources disponibles et au stockage de leurs adresses informatiques.
L’étape 125 de création est réalisée, par exemple, par la mise en œuvre d’un dispositif de calcul configuré pour exécuter un programme informatique dédié. Au cours de cette étape 125 de création, le dispositif de calcul est configuré pour créer, pour chaque dispositif de stockage, un schéma de données unique (ou au moins partagé par au moins deux dispositifs de stockage) transparent du point de vue d’un sélecteur de dispositif de stockage recherchant une adresse de stockage pour un segment d’information. Dit autrement, une ressource locale et une ressource distante sont représentées par des schémas de données identiques ne permettant pas à un logiciel demandant l’enregistrement d’une information numérique de savoir si le dispositif de stockage sur lequel est stocké l’information numérique est de type local ou distant.
L’étape 110 dynamique d’ajustement de capacité de stockage locale a pour fonction de moduler la capacité générale de l’architecture en fonction des ressources disponibles au niveau des dispositifs de stockage locaux. En effet, ces dispositifs, non dédiés, sont utilisés pour d’autres fonctions que le stockage mis en œuvre dans le cadre du procédé 100 et leurs capacités effectives fluctuent ainsi dans le temps. L’étape 110 dynamique d’ajustement peut être perçue comme une extension de l’étape 105 de configuration. L’étape 110 dynamique d’ajustement comporte l’ensemble des étapes permettant de constater la variation de ressources disponibles et d’enregistrer, au niveau du dispositif central de contrôle, ces variations.
Pour obtenir un élément d’entrainement 21, il convient tout d’abord de collecter (étape 201) une image médicale 22 sur laquelle est visible une lésion 23 au sein de l’anatomie d’intérêt 24 d’un autre patient.
Il peut s’agir par exemple d’un autre patient sur lequel une intervention a eu lieu par le passé pour ablater la lésion 23 avec un traitement particulier parmi les différents traitements disponibles. De préférence cette intervention a eu lieu au sein du même établissement médical, mais elle pourrait aussi avoir eu lieu dans un autre établissement. Il convient toutefois que le traitement appliqué pour l’intervention corresponde à l’un des traitements disponibles. Comme indiqué précédemment, il n’est toutefois pas indispensable qu’une intervention visant à traiter la lésion ait réellement eu lieu.
Ensuite, il convient d’identifier (étape 204) un traitement particulier, parmi les différents traitements disponibles, pour traiter la lésion 23. Si une intervention a eu lieu, il s’agit du traitement qui a été choisi pour ablater la lésion 23 (ce choix a pu être fait, notamment, à l’aide du procédé de sélection selon l’invention, ou bien à partir d’une étude de l’image médicale 22 par un ou plusieurs experts médicaux). Il peut aussi s’agir du traitement qui est estimé comme étant le plus approprié par un ou plusieurs experts médicaux à partir de l’image médicale 22.
Enfin, il convient de déterminer (étape 205) un indice de confiance pour le traitement choisi. Cet indice de confiance peut être déterminé selon les différentes méthodes évoquées précédemment. Si une intervention a eu lieu, l’indice de confiance peut notamment être défini en fonction de l’observation ou non d’une récidive suite au traitement, en fonction de la durée de la période écoulée entre la fin du traitement et la date courante sans qu’une récidive n’ait été observée, ou en fonction de la durée de la période écoulée entre la fin du traitement et la récidive, etc. L’indice de confiance peut également être estimé par un ou plusieurs experts médicaux sur la base de l’image médicale (notamment dans le cas où il n’y a pas encore eu d’intervention sur la lésion 23, ou s’il n’est pas possible d’obtenir des informations sur l’occurrence ou non d’une récidive après l’intervention).
L’algorithme d’apprentissage automatique 20 peut également se baser sur un jeu de paramètres (métadonnées) relatives à la lésion, à l’anatomie d’intérêt ou au patient. Cela permet de renforcer la précision de la prédiction réalisée par l’algorithme d’apprentissage automatique 20.
Les paramètres sont par exemple déterminés manuellement par un utilisateur. Alternativement, ou en complément, les paramètres peuvent être déterminés automatiquement sur l’image médicale (par exemple via des algorithmes de segmentation ou de traitement d’image basés sur l’intelligence artificielle).
Ces paramètres peuvent notamment correspondre à des caractéristiques physiques ou médicales du patient : l’âge, le sexe, le poids et/ou la taille du patient, ou l’identification de certaines comorbidités dont souffre le patient (insuffisance cardiaque, immunodéficience, alcoolisme, etc.). Elles peuvent aussi correspondre à une valeur représentative de la taille ou du volume de la lésion, à une distance entre la lésion et une capsule de l’anatomie d’intérêt, ou à une distance entre la lésion et certaines structures anatomiques proches de la lésion (vaisseau sanguin, voie biliaire, etc.). Toutes ces caractéristiques peuvent en effet avoir un impact sur l’efficacité ou les risques associés à un traitement particulier (certains traitements ne sont pas indiqués pour des lésions de grosses tailles, la présence de vaisseaux sanguins à proximité de la lésion impacte l’efficacité des traitements thermiques, certains traitements sont trop risqués pour des patients fragiles, etc.).
De préférence, les mêmes paramètres utilisés pour créer les éléments d’entrainement 21 sont également utilisés pendant le procédé 100 de sélection d’un traitement optimal. Dans ce but, et tel qu’illustré sur les figures 1 et 3, l’étape de collection 200 d’éléments d’entrainement 21 comporte, pour chaque élément d’entrainement 21, une étape d’association 202 d’un jeu de paramètres à l’image médicale 22 correspondant audit élément d’entrainement 21. Le procédé 100 comporte également une étape d’association 102 d’un jeu de paramètres similaires à l’image médicale 12 du patient à traiter. Les jeux de paramètres associés respectivement aux images médicales 22 des éléments d’entrainement 21, et le jeu de paramètres associé à l’image médicale 12 du patient à traiter sont tous similaires les uns avec les autres. On entend par là que les jeux de paramètres comportent tous des paramètres de même type (toutefois les valeurs des paramètres sont généralement différentes d’un jeu de paramètres à l’autre).
Tel qu’illustré sur la , la collection d’un élément d’entrainement 21 peut également comporter une étape de transformation 203 de l’image médicale 22 correspondant audit élément d’entrainement 21. Cette transformation 203 peut correspondre par exemple à une segmentation 25 de la lésion 23 sur l’image médicale 22. Selon d’autres exemple, la transformation 203 pourrait également correspondre à une segmentation de l’anatomie d’intérêt 24 et/ou de structures anatomiques particulières sur l’image médicale 22 (vaisseaux sanguins, voies biliaires, etc.). Dans l’exemple illustré sur la , l’image transformée 22’ obtenue comporte une segmentation 25 de la lésion. Tel qu’illustré sur la , le procédé 100 de sélection d’un traitement optimal comporte une étape similaire de transformation 103 de l’image médicale 12 du patient à traiter. Dans l’exemple illustré sur la , l’image transformée 12’ obtenue comporte une segmentation 15 de la lésion 13.
Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la transformation 103, 203 d’une image médicale 12, 22 comporte un recadrage de l’image 12, 22 autour de la lésion 13, 23 selon un cadre dont les dimensions sont prédéterminées, par exemple 128x128 pixels. Les dimensions du cadre sont les mêmes pour toutes les images médicales 22 des éléments d’entrainement 21. Toutefois, et de façon avantageuse, la position de la lésion 23 par rapport au cadre varie d’une image médicale 22 à l’autre. De telles dispositions permettent de réduire les erreurs de prédiction de l’algorithme d’apprentissage automatique 20 (il faut en effet éviter que l’algorithme apprenne que la lésion à traiter est principalement au centre de l’image médicale, ce qui n’est pas nécessairement toujours vrai).
L’étape d’association 102, 202 d’un jeu de paramètres et l’étape de transformation 103, 203 de l’image médicale 12, 22 sont optionnelles (c’est pourquoi elles sont représentées en pointillés sur les figures 1 et 3). L’algorithme d’apprentissage automatique 20 peut en effet se baser exclusivement sur les informations contenues dans les images médicales 12, 22. L’étape d’association 102, 202 d’un jeu de paramètres et/ou l’étape de transformation 103, 203 de l’image médicale 12, 22 permettent toutefois de donner des informations supplémentaires à l’algorithme d’apprentissage automatique 20, améliorant ainsi la précision de la prédiction.
Différents types d’algorithmes d’apprentissage automatique sont envisageables pour mettre en œuvre le procédé 100 de sélection selon l’invention. L’algorithme d’apprentissage automatique doit prédire un indice de confiance pour chaque traitement disponible pour ablater la lésion 13 visible sur l’image médicale 12 acquise sur le patient à traiter.
Soit Ω = {(X i , T i , I i ) | i = 1 : N) un ensemble d’éléments d’entrainement 21, où :
X i = [x i1 , x i2 , …, x ij , …, x iK ] est un point d’un espace à K dimensions correspondant à K caractéristiques extraites de l’image médicale 22 associée à l’élément d’entrainement d’indice i (ces paramètres peuvent éventuellement également être extraits de l’image médicale transformée 22’ et/ou du jeu de paramètres associé à l’élément d’entrainement d’indice i), T i est un traitement particulier parmi les différents traitements disponibles, I i est l’indice de confiance représentatif d’une probabilité de succès du traitement T i pour l’ablation de la lésion visible sur l’image médicale 22 associée à l’élément d’entrainement d’indice i, N est le nombre d’éléments dans l’ensemble d’éléments d’entrainement considéré.
L’indice de confiance I i correspond par exemple à une note sur dix (par exemple l’indice I i prend une valeur entière comprise entre 0 et 10). Selon un autre exemple, l’indice de confiance I i peut correspondre à une valeur normalisée entre 0 et 1 représentative d’une probabilité de succès du traitement T i .
Si la valeur de N est suffisamment grande (par exemple au moins égale à mille, voire au moins égale à cinq-mille), il est possible d’entrainer un algorithme d’apprentissage automatique à calculer une valeur I, pour chaque traitement T disponible, à partir d’un ensemble X de caractéristiques liées à une image médicale d’un patient à traiter (et éventuellement au patient lui-même).
La illustre de façon schématique un mode de réalisation d’un contrôleur du système d’alimentation électrique représenté sur la .
La illustre de façon schématique un mode de réalisation d’un filtre fréquentiel du contrôleur représenté sur la .
La illustre de façon schématique un autre mode de réalisation d’un contrôleur du système d’alimentation électrique représenté sur la .
La représente un exemple d’amplitude en fonction du temps d’un signal d’entrée « Total » du contrôleur représenté sur la .
La représente un exemple d’amplitude en fonction du temps d’un signal d’entrée « Ratio » du contrôleur représenté sur la .
La représente un exemple d’amplitude en fonction du temps d’un signal « HF1 » du contrôleur représenté sur la .
La représente un exemple d’amplitude en fonction du temps d’un signal « LF1 » du contrôleur représenté sur la .
La représente un exemple d’amplitude en fonction du temps d’un signal sur une liaison 36 du contrôleur représenté sur la .
La représente un exemple d’amplitude en fonction du temps d’un signal sur une liaison 38 du contrôleur représenté sur la .
La représente un exemple d’amplitude en fonction du temps d’un signal « HF2 » du contrôleur représenté sur la .
La représente un exemple d’amplitude en fonction du temps d’un signal de sortie « CS2 » du contrôleur représenté sur la .
La représente un exemple d’amplitude en fonction du temps d’un signal de sortie « CS1 » du contrôleur représenté sur la .
Le système d’alimentation électrique 10 représenté sur la est par exemple installé dans un aéronef tel que l’aéronef 1 illustré sur la . Le système d’alimentation électrique 10 comprend une première source d’alimentation électrique S1 et une deuxième source d’alimentation électrique S2, prévues pour alimenter électriquement un ensemble de charges électriques Z1, Z2, Z3 … Zn. Les sorties des sources électriques S1 et S2 sont par exemple reliées à une barre d’alimentation électrique 22 d’un cœur électrique 20 de l’aéronef. Les charges électriques Z1, Z2, Z3 … Zn sont également reliées à la barre d’alimentation électrique 22. Le système d’alimentation électrique 10 comprend un contrôleur 12, libellé CTRL sur la figure, prévu pour contrôler le fonctionnement des sources électriques S1 et S2. Le contrôleur 12 reçoit en entrée, par une liaison 16, une information de consommation électrique courante consommée par l’ensemble de charges électriques Z1, Z2, Z3 … Zn. Le contrôleur 12 fournit en sortie un signal CS1 de contrôle de la première source électrique S1 et un signal CS2 de contrôle de la deuxième source électrique S2. Dans un mode de réalisation non limitatif de l’invention, le contrôleur 12 est installé dans le cœur électrique 20, comme représenté sur la . L’information de consommation électrique courante correspond par exemple à une puissance électrique ou à un courant électrique. Cette information est par exemple mesurée au moyen d’un capteur 14. Selon une première alternative, le capteur 14 est un capteur mesurant de façon commune la puissance électrique ou le courant fournis par la première source électrique S1 et par la deuxième source électrique S2, comme illustré sur la . Selon une deuxième alternative, un capteur est associé à chaque liaison entre les sources électriques S1 ou S2 et la barre d’alimentation électrique 22. Par exemple, un capteur mesure un courant iS1 issu de la première source électrique S1 et un autre capteur mesure un courant iS2 issu de la deuxième source électrique S2. Selon une troisième alternative, un capteur est associé à chaque liaison entre une charge électrique et la barre d’alimentation électrique 22. Par exemple, un ensemble de capteurs mesurent les courants i1, i2, i3 … in circulant respectivement entre la barre d’alimentation électrique 22 et les charges électriques Z1, Z2, Z3 … Zn.