INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les tensioactifs anioniques sulfate qui peuvent être utilisés comportent au moins une fonction sulfate (-OSO 3 H ou -OSO 3 - ).
Ils peuvent être choisis parmi les composés suivants : alkylsulfates, alkyléthersulfates, alkylamidoéthersulfates, alkylarylpolyéthersulfates, sulfates de monoglycéride ; ainsi que les sels de ces composés ;
De préférence, le tensioactif anionique est choisi parmi le laureth sulfate de sodium, le lauryl sulfate de sodium, et une combinaison de ceux-ci.
Avantageusement, le tensioactif anionique est présent dans une quantité allant de 5 % en poids à 50 % en poids, de préférence de 9 % en poids à 25 % en poids, plus préférentiellement de 12 % en poids à 18 % en poids, par rapport au poids total de la composition.
Hydroxyacides La composition selon la présente invention comprend au moins un acide alpha-hydroxy et au moins un acide bêta-hydroxy.
Acides alpha-hydroxy Par « acide alpha-hydroxy », on entend, selon la présente invention, un acide carboxylique ayant au moins un groupe fonctionnel hydroxyle occupant une position alpha sur ledit acide (carbone adjacent à un groupe fonctionnel acide carboxylique).
Les acides alpha-hydroxy convenables incluent l'acide glycolique, l'acide citrique, l'acide lactique, l'acide méthyllactique, l'acide glucuronique, l'acide pyruvique, l'acide 2-hydroxybutanoïque, l'acide 2-hydroxypentanoïque, l'acide 2-hydroxyhexanoïque, l'acide 2-hydroxyheptanoïque, l'acide 2-hydroxyoctanoïque, l'acide 2-hydroxynonanoïque, l'acide 2-hydroxydécanoïque, l'acide 2-hydroxyundécanoïque, l'acide 2-hydroxydodécanoïque, l'acide 2-hydroxytétradécanoïque, l'acide 2-hydroxyhexadécanoïque, l'acide 2-hydroxyoctadécanoïque, l'acide 2-hydroxytétracosanoïque, l'acide 2-hydroxyéicosanoïque, l'acide mandélique, l'acide phényllactique, l'acide gluconique, l'acide galacturonique, l'acide aleuritique, l'acide ribonique, l'acide tartronique, l'acide tartrique, l'acide malique, l'acide fumarique.
De préférence, l'acide alpha-hydroxy est choisi parmi l'acide lactique, l'acide glycolique, l'acide tartrique, l'acide mandélique, l'acide citrique et leurs combinaisons.
Plus préférentiellement, l'acide alpha-hydroxy dans la composition est constitué d'acide lactique.
L'acide lactique, ou l’acide 2-hydroxypropanoïque, permet un gommage doux de l'excès de sébum, des résidus et des cellules mortes autour des follicules et donne de l'énergie et du ressort aux racines des cheveux. En outre, l'acide lactique stimule également la production de glycosaminoglycanes (GAG) dans la peau, améliorant ainsi la fonction de barrière et l'hydratation de la peau.
Avantageusement, l'acide alpha-hydroxy est présent dans une quantité allant de 0,3 % en poids à 30 % en poids, de préférence de 1,5 % en poids à 15 % en poids, et plus préférentiellement de 2 % en poids à 8 % en poids, par rapport au poids total de la composition.
Acides bêta-hydroxy Par « acide bêta-hydroxy », on entend, selon la présente invention, un acide carboxylique ayant un groupe fonctionnel hydroxyle et un groupe fonctionnel carboxylique séparés par deux atomes de carbone.
Les acides bêta-hydroxy convenables incluent l'acide salicylique, l'acide propionique, l'acide bêta-hydroybutyrique, l’acide bêta-hydroxy beata-méthylbutyrique, la carnitine, leurs dérivés et leurs combinaisons.
De préférence, l’acide bêta-hydroxy est choisi parmi l'acide salicylique et son dérivé de formule :
dans laquelle R est un groupe aliphatique saturé linéaire, ramifié ou cyclique ou un groupe aliphatique insaturé contenant une ou plusieurs doubles liaisons, qui peuvent être conjuguées ou non, ces groupes contenant de 2 à 22, de préférence 3 à 11 atomes de carbone et pouvant être substitués par exemple par au moins un substituant choisi parmi (a) des atomes d'halogène, (b) le groupe trifluorométhyle, (c) des groupes hydroxyle sous forme libre ou estérifiée par un acide ayant de 1 à 6 atomes de carbone ou (d) une fonction carboxyle libre ou estérifiée par un alcool inférieur ayant de 1 à 6 atomes de carbone ;
R’ est un groupe hydroxyle ou un groupe fonctionnel ester de formule suivante :
dans laquelle R 1 est un groupe aliphatique linéaire ou ramifié, saturé ou insaturé, ayant de 1 à 18 atomes de carbone.
Les dérivés d'acide salicylique préférés incluent l'acide 5-n-octanoyl salicylique (acide capryloyl salicylique), l'acide 5-n-décanoyl salicylique, l'acide 5-n-dodécanoyl salicylique, l'acide 5-n-heptyloxy salicylique et l'acide 4-n-heptyloxy salicylique.
l’intervalle de quantification étant alors égal à l’intervalle [-1 ; 1].
De manière analogue, l’homme du métier comprendra que les poids pour lesquels la valeur a été convertie en une valeur bornée respective via la deuxième fonction de transposition F C S lors du premier apprentissage, puis quantifiée en une valeur quantifiée respective via la fonction de quantification F Q lors du deuxième apprentissage, appartiennent alors à l’ensemble de valeurs quantifiées symétrique EQS, c’est-à-dire que ladite valeur quantifiée respective, obtenue à l’issue du deuxième apprentissage, est incluse dans l’ensemble de valeurs quantifiées symétrique EQS.
Le module d’inférence 30 est configuré pour inférer le réseau de neurones RN préalablement entraîné. Selon l’invention, le module d’inférence 30 est de préférence configuré pour effectuer la somme pondérée de valeur(s) d’entrée, puis à appliquer la fonction d’activation à la somme pondérée via des opérateurs entiers et/ou en virgule fixe et des registres entiers et/ou en virgule fixe. Les registres sont typiquement des registres d’au plus 8 bits.
Autrement dit, selon cet aspect préférentiel, l’inférence est effectuée via un calcul en virgule fixe, par exemple à l’aide d’une unité arithmétique et logique en nombres entiers réguliers.
En complément facultatif, le module d’inférence 30 est configuré pour, lors l’inférence du réseau de neurones, multiplier les valeurs quantifiées de poids apprises par un multiple entier égal à , aussi égal à 2 B-1 -1, avec B représentant le nombre prédéfini de bits utilisé pour l’encodage des valeurs quantifiées de poids et représentant la fonction partie entière.
Selon ce complément facultatif, le module d’inférence 30 est par exemple configuré pour appliquer la fonction d’activation selon l’équation suivante :
où A représente une fonction d’activation globale pour la fusion d’une couche de convolution et d’une couche de normalisation de batch subséquente ;
Q sont les poids appartenant à l’intervalle ],
I 1 est un nombre entier égal à 2 Bc -1, avec Bc représentant un nombre prédéfini de bits utilisé pour l’encodage de la couche de normalisation de batch précédente;
I 2 est un nombre entier égal à 2 Bn -1, avec Bn représentant un nombre prédéfini de bits utilisé pour l’encodage de la couche de normalisation de batch courante ;
I w est un nombre entier égal à 2 B w -1, avec Bw représentant un nombre prédéfini de bits utilisé pour l’encodage des poids de la couche convolution ;n est un nombre entier, correspondant à la sortie de l’opération arrondi de la couche précédente ;
β et Y sont des paramètres de la couche de normalisation de batch courante ;
α 1 , α 2 sont des paramètres de la fonction d’activation clip définie ci-après, α 1 étant associé à la fonction d’activation de la couche de normalisation de batch précédente et α 2 à celle de la couche de normalisation de batch courante ;
représente la fonction partie entière ;
et un vecteur de consigne ,
en considérant
un temps , où est une période d’échantillonnage et est un entier positif ; un horizon de prédiction , où est un nombre d’échantillons composant cet horizon ; un temps de calcul , avec , où est un nombre entier minimal de périodes nécessaires pour une optimisation.
Cela permet d’avoir une valeur précise d’optimisation de commande.
Selon une variante, le bloc tampon comprend un moyen de stockage configuré pour stocker, lors d’une optimisation courante du moyen de contrôle prédictif, les commandes et références obtenues à une optimisation précédente.
Cela permet de mettre à profit une optimisation précédente pour une commande suivante.
Selon une variante, le bloc tampon comprend en outre un moyen sélecteur configuré pour appliquer successivement les commandes et références issues du moyen de stockage.
Cela permet d’appliquer des commandes optimisées.
L’invention porte en outre sur un procédé de commande pour système physique de véhicule automobile, le procédé de commande comprenant les étapes suivantes : - déterminer, par contrôle prédictif du type à modèle, un signal de commande et un signal de référence optimaux sur la base d’états prédits d’un modèle embarqué, - mettre en mémoire tampon le signal de commande et le signal de référence, - mettre en œuvre une régulation rétroactive robuste sur la base dudit signal de référence mis en mémoire tampon comparé à un signal de mesure de capteur en sortie du système physique.
Selon une variante, le procédé de commande comprend en outre une étape d’optimisation de commande et de référence sur la base des formules :
avec un vecteur de commande ,
un temps , où est une période d’échantillonnage et est un entier positif ; un horizon de prédiction , où est un nombre d’échantillons composant cet horizon ; un temps de calcul , avec , où est un nombre entier minimal de périodes nécessaires pour une optimisation satisfaisante.
Comme connu en soi, à chaque neurone artificiel 22 est associée une opération, c’est-à-dire un type de traitement, à effectuer par ledit neurone artificiel 22 au sein de la couche de traitement correspondante. Chaque neurone artificiel 22 est typiquement apte à effectuer une somme pondérée de valeur(s) d’entrée, puis à appliquer une fonction d’activation à la somme pondérée pour délivrer une valeur de sortie, chaque valeur d’entrée étant reçue de la part d’un élément respectif connecté en entrée dudit neurone 22 et multiplié par un poids synaptique associé à la connexion entre ledit neurone 22 et l’élément respectif. L’élément respectif connecté en entrée dudit neurone 22 est une variable d’entrée du réseau de neurones RN lorsque ledit neurone appartient à une première couche, également appelée couche d’entrée, dudit réseau de neurones RN ; ou bien est un neurone d’une couche précédente du réseau de neurones RN lorsque ledit neurone appartient à une couche intermédiaire ou encore à une dernière couche, également appelée couche de sortie, du réseau de neurones RN. Comme connu en soi, la fonction d’activation, également appelée fonction de seuillage ou encore fonction de transfert, permet d’introduire une non-linéarité dans le traitement effectué par chaque neurone artificiel. Des exemples classiques d’une telle fonction d’activation sont la fonction sigmoïde, la fonction tangente hyperbolique, et la fonction de Heaviside, et la fonction d’unité de rectification linéaire, également appelée ReLU (de l’anglais Rectified Linear Unit ). En complément facultatif, le neurone artificiel 22 est également apte à appliquer en outre un biais, à la sortie de la fonction d’activation, et la valeur délivrée au(x) élément(s) connecté(s) en sortie est alors le produit de la valeur de biais et de la valeur en sortie de la fonction d’activation.
Le réseau de neurones RN est par exemple un réseau de neurones convolutifs, et les couches de traitement CT1, CT2, CT3 sont alors typiquement chacune choisies parmi le groupe consistant en : une couche de convolution, une couche de normalisation de batch, une couche de mise en commun, une couche de correction et une couche entièrement connectée (de l’anglais fully connected ).
Dans l’exemple de la , un module d’apprentissage 25, externe au calculateur 20, est configuré pour effectuer un apprentissage, également appelé entrainement, du réseau de neurones RN.
Dans l’exemple de la , le calculateur 20 comprend alors seulement un module d’inférence 30 configuré pour inférer le réseau de neurones RN préalablement entraîné, pour le traitement, notamment la classification, de données reçues en entrée du calculateur 20. Le calculateur 20 est alors configuré pour utiliser le réseau de neurones RN, préalablement entraîné, afin de calculer de nouvelles valeurs de sortie à partir de nouvelles valeurs d’entrée. En d’autres termes, il est configuré pour effectuer seulement l’inférence du réseau de neurones RN.
Le calculateur 20 est de préférence un calculateur embarqué, et est typiquement réalisé sous forme d’un processeur ou d’un microcontrôleur.
Le calculateur 20 comporte de préférence des opérateurs entiers et des registres entiers pour l’inférence dudit réseau de neurones RN.
Dans l’exemple de la , le module d’apprentissage 25 est réalisé sous forme d’un logiciel, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur. Il est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple un médium apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non volatile (par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, NVRAM), une carte magnétique ou une carte optique. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles.
Dans l’exemple de la , le module d’inférence 30 est réalisé sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore sous forme d’un circuit intégré dédié, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ).
En variante, non représentée, le calculateur 20 comprend à la fois le module d’apprentissage 25 et le module d’inférence 30. Selon cette variante, le module d’apprentissage 25 et le module d’inférence 30 sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA, ou encore sous forme d’un circuit intégré dédié, tel qu’un ASIC. Selon cette variante, le calculateur 20 est alors configuré pour effectuer à la fois l’apprentissage et l’inférence du réseau de neurones RN. Selon cette variante, seul le module d’inférence 30 comporte de préférence des opérateurs entiers et des registres entiers. Selon cette variante, le module d’apprentissage 25 comporte alors de préférence des opérateurs en virgule flottante et des registres en virgule flottante.
Le module d’apprentissage 25 est configuré pour effectuer l’apprentissage du réseau de neurones RN, notamment des valeurs de poids synaptique d’au moins une couche CT1, CT2, CT3 du réseau de neurones RN, et de préférence de chaque couche CT1, CT2, CT3 dudit réseau de neurones RN.
Le module d’apprentissage 25 est configuré pour effectuer l’apprentissage desdites valeurs de poids synaptique à partir de données d’apprentissage, chaque valeur de poids issue dudit apprentissage étant une valeur quantifiée de poids appartenant à un ensemble EQA, EQS de valeurs quantifiées.
Selon l’état de la technique, en particulier selon l’algorithme de quantification DoReFa utilisé par la méthode SAT, et comme représenté sur la , l’ensemble de valeurs quantifiées est constitué de valeurs encodées avec un nombre prédéfini B de bits, et avec un pas de quantification P ANT entre deux valeurs quantifiées successives vérifiant l’équation suivante :
les valeurs quantifiées étant en outre comprises dans un intervalle prédéfini, dit de quantification, égal à [-1 ; 1].
Sur la , le pas de quantification P ANT correspond à 2/a, avec a alors égal à 2 B -1.
Selon l’invention et comme représenté sur la , l’ensemble de valeurs quantifiées EQA, EQS est constitué de valeurs encodées avec un nombre prédéfini B de bits, et avec un pas de quantification P entre deux valeurs quantifiées successives vérifiant l’équation suivante :
25 µg de MDP ont été resuspendus dans 30 µL de composition placebo pour obtenir la composition A à une concentration finale en MDP de 25 µg/ 30 µL.
28 µg de Murabutide ont été resuspendus dans 30 µL de composition placebo pour la composition B à une concentration finale en murabutide de 28 µg/ 30 µL (isomolaire de 25 µg/ 30 µL de MDP).
1.2 Préparation des animaux Des souris de laboratoire C57Bl/6j conventionnelles ont été élevées au Laboratoire de Gnotobiologie pendant plus de 10 générations. Les souris ont été maintenues dans des cages IVC (Tecniplast, Italie), exposées à des cycles lumière-obscurité de 12:12 heures, alimentées en eau du robinet et nourries ad libitum avec le régime alimentaire stérile V1124-300 (Ssniff Spezialdiäten GmbH) (irradié ~25 kGy, Bioster, République Tchèque). Les souris ont été accouplées et après l'accouchement, la taille de la portée a été réduite à 6 petits par mère. Au 21 ème jour, les souris mâles ont été sevrées avec le régime expérimental pauvre en protéines et en graisses (3,5 kcal/gramme, protéines : 4,1 % en poids, glucides : 78% en poids, Graisse : 2% en poids) et suivies régulièrement jusqu'à 56 jours après la naissance. Les souris sevrées avec le régime pauvre en protéines et en graisses ont été traitées 5 fois par semaine par le placébo, la composition A comprenant du MDP ou la composition B comprenant du Murabutide. A la fin de l'expérience, la nourriture et la litière ont été retirées à 8 heures du matin et les souris ont été sacrifiées après 5 heures de jeûne par inhalation d'isoflurane et dislocation cervicale. Tous les animaux ont été sacrifiés dans l'heure entre 13 et 14 heures.
1.3 Administration des compositions La dose quotidienne de traitement était de 30 µL de placebo ou pour le MDP de 25 µg dans 30 µL de placebo et pour le murabutide de 28 µg dans 30 µL de placebo. Chacune des compositions a été administrée à la pipette sur la langue de la souris. La souris a été maintenue jusqu'à ce que la composition ait été avalée en totalité.
1.4 Description des tests effectués Pour la mesure de la longueur du corps, les souris ont été brièvement anesthésiées à l'isoflurane (Piramal Healthcare, UK). La souris anesthésiée a été tenue par la queue et la longueur nez-anus a été mesurée à l'aide d'une règle. La longueur relative a été calculée comme un gain de longueur en %, où la longueur corporelle au jour 21 (sevrage) a été fixée à 100 %. Le taux de croissance de la longueur a été calculé en divisant le gain de longueur absolu du jour 21 au jour 56 par le nombre de jours (c'est-à-dire 35). Les os du fémur et du tibia ont été disséqués au moment du sacrifice, fixés dans du paraformaldéhyde à 4% - PBS pendant une nuit à 4°C, lavés avec du PBS et conservés dans de l'éthanol à 70%. La longueur des os a été mesurée par un pied à coulisse numérique (Festa).
A la fin de l'expérience, le sang a été collecté et laissé à coaguler à température ambiante pendant 2 heures. Les sérums ont été séparés par centrifugation (2 000 x g pendant 5 minutes, 4 °C) et conservés à -80 °C jusqu'à leur utilisation. Les niveaux d'IGF-1 ont été mesurés à l’aide du kit Mouse/Rat IGF-1 Quantikine ELISA (R&D systems) selon les instructions du fabricant.
Les données ont été analysées à l’aide du test statistique suivant: One way ANOVA avec Tukey’s multiple comparisons test.
1.5 Résultats Les résultats obtenus sont présentés sur les Figures 1 à 6 annexées.
La représente l’évolution de la taille (en cm) en fonction du nombre de jours après la naissance pour chacune des compositions testées : composition A avec le MDP : courbe avec les carrés vides, composition B avec le murabutide : ronds vides et courbe avec les croix : composition placebo. La représente l’évolution de la croissance relative (% de changement) en fonction du nombre de jours après la naissance pour chacune des compositions testées et en utilisant les mêmes symboles que pour la . La représente l’évolution du taux de croissance (en cm/jour) pour chacune des compositions testées. La représente la taille du fémur (en mm) pour chacune des compositions testées. La représente la taille du tibia (en mm) pour chacune des compositions testées. La représente le taux d’IGF-1 dans le sang (en ng/ml) pour chacune des compositions testées.
Ces résultats indiquent, une croissance relative, une taille totale et un taux de croissance significativement augmentés chez les souris ayant reçu la composition A comprenant du MDP ou la composition B comprenant du Murabutide par rapport aux souris ayant reçu la composition placebo. En particulier, le fémur des animaux traités par la composition A au MDP est significativement plus grand que celui des animaux traités avec la composition placebo avec une tendance positive du traitement murabutide qui n’atteint pas la significativité du test statistique. La longueur du tibia présente aussi une tendance positive de croissance accrue suite aux traitements MDP et murabutide par rapport aux traitements placebo mais qui n’atteint pas la significativité du test statistique. Enfin le taux circulant d’IGF1 est significativement augmenté chez les animaux ayant été traités au murabutide, et une tendance positive mais non significative est observée chez les animaux traités au MDP par rapport aux animaux traités au placebo.
EXEMPLE 2 : Mise en évidence des effets de l’administration de mifamurtide dans un modèle de souris en sous-nutrition chronique
Dans cet exemple, on a testé les effets d’une composition conforme à la présente invention comprenant des quantités isomolaires d’un muramyl peptide le mifamurtide (Mw = 1237,50 g/mole) dans un modèle de souris en sous-nutrition chronique, à savoir : Mifamurtide 62,5 µg/jour dans 30 µL de placebo.
Cette composition a été comparée à une composition placebo renfermant uniquement de la maltodextrine (cryoprotectant) resuspendue dans 28,75 µL de tampon salin et 1,25 µL de DMSO.
1.1 Préparation des compositions 15 µg de cryoprotectant ont été dissous dans 1,25 µL de DMSO et 28,75 µL de tampon salin stérile pour générer une dose de composition placebo.
10 mg de Mifamurtide ont été resuspendus dans 200 µL de DMSO afin d’obtenir une solution à 50 µg/µL de Mifamurtide. 1,25 µL de cette solution ont été resuspendus dans 28,75 µL de composition placebo pour obtenir une composition ayant une concentration finale en Mifamurtide de 62,5 µg/ 30 µL (isomolaire de 25 µg/ 30 µL de MDP).
1.2 Préparation des animaux Des souris de laboratoire C57Bl/6j conventionnelles ont été élevées au Laboratoire de Gnotobiologie pendant plus de 10 générations. Les souris ont été maintenues dans des cages IVC (Tecniplast, Italie), exposées à des cycles lumière-obscurité de 12:12 heures, alimentées en eau du robinet et nourries ad libitum avec le régime alimentaire stérile V1124-300 (Ssniff Spezialdiäten GmbH) (irradié ~25 kGy, Bioster, République Tchèque). Les souris ont été accouplées et après l'accouchement, la taille de la portée a été réduite à 6 petits par mère. Au 21 ème jour, les souris mâles ont été sevrées avec le régime expérimental pauvre en protéines et en graisses (3,5 kcal/gramme, protéines : 4,1 % en poids, glucides : 78% en poids, Graisse : 2% en poids) et suivies régulièrement jusqu'à 56 jours après la naissance. Les souris sevrées avec le régime pauvre en protéines et en graisses ont été traitées 5 fois par semaine soit par la composition placebo, soit par la composition comprenant du mifamurtide telle que préparée ci-dessus au point 1.1 ci-dessus. A la fin de l'expérience, la nourriture et la litière ont été retirées à 8 heures du matin et les souris ont été sacrifiées après 5 heures de jeûne par inhalation d'isoflurane et dislocation cervicale. Tous les animaux ont été sacrifiés dans l'heure entre 13 et 14 heures.
L’invention concerne par ailleurs un véhicule équipé d’une plateforme mobile comprenant un système d’assistance au stationnement tel que décrit précédemment.
Selon un aspect particulier de l’invention, la plateforme mobile est un hayon élévateur arrière, un hayon élévateur latéral, ou une rampe d’accès pour véhicule PMR.
L’invention concerne également un procédé d’assistance au stationnement d’un véhicule équipé d’une plateforme mobile comprenant au moins un dispositif de prise de vues orienté vers la zone de déploiement de la plateforme mobile et des moyens de traitement d’images instantanées acquises successivement par ledit au moins un dispositif de prise de vues en phase de stationnement du véhicule, ledit procédé de traitement comprenant les étapes :