INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Il n’existe à l’heure actuelle aucune composition comprenant en combinaison de l’extrait de Caulerpa lentillifera , des protéines de riz hydrolysées, de l’extrait d’ Hibiscus esculentus Moench et de l’extrait de Luffa cylindrica .
L’invention concerne donc une composition cosmétique comprenant à titre de principe actif de l’extrait de Caulerpa lentillifera, des protéines de riz hydrolysées, de l’extrait d’Hibiscus esculentus Moench et de l’extrait de Luffa cylindrica, le reste de la composition comprenant des ingrédients généralement admissibles dans le domaine cosmétique.
Avantageusement, la composition comprend entre 0,05% et 8% en masse d’extrait de Caulerpa lentillifera, entre 0,001% et 1% en masse de protéines de riz hydrolysées, entre 0,05% et 8% en masse d’extrait d’Hibiscus esculentus et entre 0,001% et 5% d’extrait de Luffa cylindrica.
Selon un mode de réalisation de l’invention, la composition comprend également un ou plusieurs agents antioxydants.
Selon un autre mode de réalisation de l’invention, la composition comprend également de l’extrait de feuille de thé.
Avantageusement, la composition comprend entre 1% et 3% d’extrait de feuille de thé.
Selon encore un autre mode de réalisation de l’invention, la composition se présente sous la forme d’une crème, d’un sérum, d’un gel, d’un baume ou d’une lotion.
Un avantage de la présente invention est qu’elle permet de maintenir une bonne homéostasie cutanée.
Un autre avantage encore de la présente invention est qu’elle permet de préserver et de rétablir l’intégrité de la barrière cutanée.
Un autre avantage encore de la présente invention est qu’elle permet d’augmenter la production de dopamine des kératinocytes.
Un autre avantage encore de la présente invention est qu’elle permet d’augmenter l’activité télomérase des kératinocytes.
Un autre avantage encore de la présente invention est qu’elle permet de diminuer les réactions inflammatoires de la peau.
Description détaillée de modes de réalisation Les figures 1 à 8 comprennent un référentiel définissant une direction longitudinale D1, une direction transversale D2 et une direction transversale D3 orthogonales entre elles.
Il est représenté sur la un dispositif conforme à l’invention permettant d’entailler une coquille d’un mollusque bivalve tel qu’une huître ou autre.
De manière générale, ce dispositif comprend une tête 1 et un corps 2 relié l’un à l’autre.
Le dispositif se présente sous la forme d’un objet globalement cylindrique qui s’étend le long de la direction longitudinale D1 et qui présente des dimensions permettant à un utilisateur de le porter d’une seule main par le corps 2.
La tête 1 est représentée séparément sur les figures 2 et 5, respectivement en vue extérieure et en coupe longitudinale montrant ses différents composants. Les figures 3, 4 et 6 montrent différents sous-ensembles de la tête 1 en vue de sa description qui va maintenant être détaillée.
Dans cet exemple non limitatif, la tête 1 comprend un outil de coupe 4, un mécanisme 6 de transmission de mouvement (visible sur les figures 5 et 6), un boîtier 8 (visible sur les figures 2 à 5) et un couvercle 10 (visible sur les figures 2 et 5).
L’outil de coupe 4 est ici une lame en acier inoxydable sensiblement circulaire qui présente un axe de rotation A1 parallèle à la direction D1.
En référence à la , la lame 4 forme, radialement vers l’extérieur, des dents 12 comprenant chacune une surface d’impact 14 destinée à rentrer en contact avec la coquille à entailler lorsque la lame 4 est entraînée dans un sens de rotation S1 autour de l’axe A1.
La lame 4 comprend dans cet exemple huit dents 12 régulièrement répartis autour de l’axe A1.
De manière non limitative, la lame 4 peut avoir une épaisseur comprise entre 1 mm et 2 mm, par exemple 1,5 mm et un diamètre compris entre 40 mm et 60 mm, par exemple 50 mm.
Le mécanisme 6 permet d’entraîner la lame 4 en rotation autour de l’axe A1, en particulier dans le sens S1, sous l’action d’un organe de motorisation (non représenté) qui est dans cet exemple abrité par le corps 2 de la (voir plus loin ci-dessous).
Dans cet exemple, le mécanisme 6 est formé d’un arbre 16 qui s’étend le long de l’axe A1 en définissant, de l’une à l’autre de ses extrémités longitudinales, quatre tronçons 16A, 16B, 16C et 16D (voir figures 5 et 6).
Les tronçons 16A-16C présentent une section circulaire, le tronçon 16B ayant un diamètre supérieur à celui de chacun des tronçons 16A et 16C de manière à former un épaulement à l’égard de chacun des tronçons 16A et 16C.
Le tronçon 16D présente une section sensiblement circulaire qui définit sur sa périphérie, radialement vers l’extérieur, quatre cannelures 18 s’étendant chacune parallèlement à l’axe A1 et étant régulièrement espacées autour de l’axe A1 (voir figures 4 et 6).
En référence à la , le mécanisme 6 comprend par ailleurs un organe de guidage 20, dans cet exemple un roulement à billes, ainsi qu’un organe de positionnement 22 constitué dans cet exemple d’une entretoise.
Toujours en référence à la , le boîtier 8 comprend une paroi interne 24 de section globalement circulaire formant un manchon qui s’étend le long de l’axe A1 et qui présente, au niveau de l’une de ses extrémités longitudinales, en l’occurrence son extrémité avant, un épaulement 26.
Température Valeur seuil - 40°C à -30°C 1,5 A/ms - 30°C à -20°C 10 A/ms - 20°C à 0°C 10 A/ms 0°C à 120°C 10 A/ms
Pour une valeur mesurée ou estimée de tension aux bornes de la batterie 31 de 52V, le dispositif de commande 45 stocke la table suivante associant :
Température Valeur seuil - 40°C à -30°C 0,8 A/ms - 30°C à -20°C 10 A/ms - 20°C à 0°C 10 A/ms 0°C à 120°C 10 A/ms
Comme on peut le voir ci-dessus, le rapport entre la valeur seuil la plus élevée et la moins élevée peut être comprise entre 5 et 15.
En variante, le dispositif de commande 45 peut stocker une table dans laquelle la température des transistors de l’onduleur/redresseur 9 est, selon sa valeur, associée à une valeur seuil formant une borne maximale pour la dérivée temporelle du courant de phase dans l’enroulement électrique de stator.
L’intervalle de température de ces transistors compris entre -40°C et 120°C est par exemple découpé en plusieurs plages de température prédéfinies, et la borne maximale pour la dérivée temporelle du courant de phase dans l’enroulement électrique de stator peut être différente d’une plage de température prédéfinie à l’autre. La valeur seuil constituant une borne maximale pour la dérivée temporelle peut augmenter avec la température.
- la température des transistors de l’onduleur/redresseur 9, et
Température Valeur seuil - 40°C à -30°C 1,15 A/ms - 30°C à -20°C 10 A/ms - 20°C à 0°C 10 A/ms 0°C à 120°C 10 A/ms
Pour une valeur estimée ou mesurée de tension aux bornes de la batterie 31 de 52V, le dispositif de commande 45 stocke la table suivante associant :
- la valeur seuil constituant une borne maximale pour la dérivée temporelle du courant de phase dans l’enroulement électrique de stator.
Température Valeur seuil - 40°C à -30°C 0,7 A/ms - 30°C à -20°C 10 A/ms - 20°C à 0°C 10 A/ms 0°C à 120°C 10 A/ms
La prévision du débit véhiculaire est un sujet fondamental pour l’opération et la gestion en temps réel des systèmes de transport. L’application peut aller de la surveillance du réseau routier, à la détection d’incidents, ou encore au calcul des émissions et de la qualité de l’air. Un grand nombre d’études dans la littérature proposent l’estimation du débit de trafic à partir de mesures de boucles de comptage. Ils exploitent donc des historiques de séries temporelles afin de prédire le débit trafic sur un certain horizon temporel (extrapolations temporelles). Les modèles proposés pour résoudre cette problématique sont assez larges et varient de modèles statistiques autorégressifs à des modèles de « machine learning » (apprentissage automatique en français) de type réseaux de neurones, machine à vecteurs de support (SVM), ou des forêts aléatoires. Des approches de type « deep learning » (pouvant être traduit par apprentissage profond) ont aussi été explorées dans la littérature. Ces approches amènent souvent à une meilleure prise en compte des corrélations temporelles par rapport aux approches d’apprentissage automatique. Ces méthodes se limitent toutefois aux prévisions temporelles sans étudier forcément l’extrapolation spatiale. Il est donc impossible avec ces méthodes de prédire des débits sur des brins routiers ne disposant pas de mesures.
D’autres méthodes ont proposé d’estimer le débit de trafic à partir d’autres capteurs. Une première méthode développée consiste en une estimation du débit de trafic routier à partir de données provenant de vidéos de surveillance. D’autres solutions concernent des approches statistiques et des approches d‘apprentissage supervisé de type CNN (« Convolutional Neural Network » pouvant être traduit par réseau de neurones convolutif), GMM (« Gaussian Mixture Model » pouvant être traduit par modèle de mélange gaussien), ou des filtres de Kalman afin d’estimer le nombre et la direction des véhicules. D’autres méthodes se basent sur l'estimation du débit de trafic routier à partir de mesures de bruit provenant de balises acoustiques. L’approche consiste à extraire des caractéristiques du signal acoustique et de les corréler aux mesures de trafic routier avec des méthodes d’apprentissage supervisé. L’exploitation de la méthode requiert toutefois la présence continue d’un signal acoustique avec un capteur qui soit présent à côté d’un segment routier pour ne pas avoir de bruit de fond. Les données cellulaires ont aussi été exploitées dans la littérature pour l’estimation du débit de trafic. Ces types d’approches sont toutefois limités en précision qui dépend du taux de pénétration des mesures et de leurs disponibilités. Aussi, il serait donc impossible d’estimer le débit de véhicules sur un brin routier qui n’est pas couvert par ces mesures.
D’autres auteurs ont proposé des méthodes d’estimation de débit routier à partir d’un mixte de données et de capteurs présents sur un réseau routier. Certaines méthodes proposées exploitent des données FCD et des données de vidéos de surveillance et ou de mesure de boucles de comptage afin d’estimer le débit sur un réseau routier complet. Les approches peuvent aller d’apprentissage semi-supervisés de type graphe à des complétions de matrices géométriques et des filtres spatiaux temporelles. Ce type d’approche permet donc d’estimer le débit sur des brins routiers même sans mesure. Cela requiert toutefois, une pénétration plus ou moins importante des mesures sur les brins routiers avec une mise à jour continue des mesures. Ces approches sont aussi souvent lourdes en temps de calcul avec des matrices qui croient exponentiellement avec la taille du le réseau routier. Leur exploitation sur un large réseau routier peut donc être limitée.
Par exemple, la demande de brevet WO20211953 décrit un procédé qui se base sur une exploitation d’une ou plusieurs mesures de capteurs sur un brin routier afin d’estimer le débit routier correspondant. Cette méthode peut donc être coûteuse si on souhaite généraliser cette approche sur un large réseau routier. En effet, cette méthode nécessiterait une grande campagne d’instrumentation. De plus, son extrapolation pour une réseau routier ou un brin routier ne disposant pas de capteurs n’est pas possible. En outre, aucune prévision de l’évolution temporelle du débit, ni aucune détermination du débit maximal ne sont permises par cette méthode.
La demande de brevet JP2012198839 décrit une prédiction temporelle du débit routier, en se basant sur un historique de mesure. Cette approche peut donc uniquement être appliquée aux brins de réseau routier disposant d’un capteur, et ne peut donc pas être exploitée sur un large réseau routier. En outre, cette demande de brevet ne permet pas la détermination du débit maximal.
La demande de brevet US2014100766 décrit une extrapolation spatiale du débit routier afin d’estimer le débit sur les brins routiers ne disposant pas de mesure. Toutefois, cette méthode ne prévoit pas l’évolution journalière du débit, ni la détermination du débit maximal d’un brin routier. L’exploitation de cette méthode est aussi limitée par le taux de pénétration de capteurs et par leurs disponibilités : en effet, pour un instant sans mesure, il n’est pas possible de réaliser l’extrapolation.
La présente invention a pour but de déterminer de manière précise et rapide le débit maximal et/ou le débit journalier (donc variable en fonction du jour et de l’heure de la journée) de véhicules sur un brin routier, y compris pour un brin routier non équipé de capteur. Dans ce but, la présente invention concerne un procédé de détermination d’un débit maximal de véhicules sur au moins un brin d’un réseau routier. Pour ce procédé, on réalise des mesures de débit, par au moins un capteur fixe, en au moins un point de mesure d’un réseau routier d’apprentissage. Et on construit, par apprentissage automatique, un modèle de débit maximal de véhicules au moyen de données macroscopiques du réseau routier d’apprentissage et des mesures. Puis, on applique ce modèle au brin de réseau routier considéré. Grâce à l’utilisation seulement de données macroscopiques, un tel modèle permet de prendre en compte l’infrastructure réelle d’un réseau routier, et peut facilement être déployé sur tout réseau routier même sans capteur. En outre, le temps de calcul et la mémoire informatique nécessaire pour mettre en œuvre le procédé sont limités, grâce à la construction préalable du modèle.
En outre, la présente invention concerne un procédé de détermination d’un débit journalier de véhicules sur au moins un brin d’un réseau routier. Pour ce procédé, on réalise des mesures de débit et/ou de vitesse en au moins un point de mesure d’un réseau routier d’apprentissage. Et on construit, dans un premier temps, par apprentissage automatique, un modèle de débit maximal et un modèle de vitesse de trafic. Puis, dans un deuxième temps, on construit, par apprentissage automatique, un modèle de débit journalier moyen et un modèle de variation journalière du débit, qu’on combine pour former un modèle global de débit. Puis, on peut appliquer ce modèle global au brin de réseau routier considéré. Grâce à l’utilisation seulement de données macroscopiques, un tel modèle permet de prendre en compte l’infrastructure réelle d’un réseau routier, et peut facilement être déployé sur tout réseau routier même sans capteur. En outre, les modèles de débit journalier et de variation journalière de débit dépendent de paramètres temporels (date ou instant de la journée), ce qui permet de prendre en compte les variations du débit en fonction des saisons, des mois, des jours ouvrés ou fériés, des vacances, etc., ainsi que heures de pointe. De plus, les modèles de débit journalier et de variation journalière de débit dépendent de données de population d’une zone englobant le brin routier, ce qui permet d’adapter avec précision la détermination du débit au réseau routier considéré. En outre, le temps de calcul et la mémoire informatique nécessaire pour mettre en œuvre le procédé sont limités, grâce à la construction préalable de modèles. La construction du modèle global de débit au moyen de modèles « intermédiaires » (débit maximal, vitesse de trafic, débit journalier moyen, variation journalière de débit) permet une meilleure représentativité physique du modèle global de débit.
L’invention concerne un procédé de détermination d’un débit maximal de véhicules sur au moins un brin d’un réseau routier considéré, au moyen d’au moins un capteur fixe de mesure de trafic disposé en au moins un point de mesure agencé sur un réseau routier d’apprentissage. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes :
On mesure un débit de véhicules audit au moins un point de mesure au moyen dudit au moins un capteur ; On construit une première base d’apprentissage à partir desdites mesures de débit audit au moins un point de mesure et de données macroscopiques dudit réseau routier d’apprentissage ; On construit un modèle de débit maximal de véhicules au moyen d’une première méthode d’apprentissage automatique entraînée sur ladite première base d’apprentissage construite, ledit modèle de débit maximal de véhicules associant à au moins un brin d’un réseau routier un débit maximal de véhicules en fonction de données macroscopiques dudit au moins un brin du réseau routier ; et On détermine un débit maximal de véhicules sur ledit au moins un brin dudit réseau routier considéré en appliquant ledit modèle de débit maximal à des données macroscopiques dudit brin de réseau routier considéré.
Selon un mode de réalisation de l’invention, lesdites données macroscopiques d’un réseau routier sont choisies parmi la topologie du brin du réseau routier, le nombre de voies du brin du réseau routier, la vitesse maximale autorisée du brin du réseau routier, la pente du brin du réseau routier, la signalisation du brin du réseau routier, la longueur du brin du réseau routier, de préférence lesdites données macroscopiques dudit réseau routier étant fournies par un système d’information géographique.
Conformément à une mise en œuvre, ladite première méthode d’apprentissage automatique est un apprentissage automatique supervisé de régression, de préférence ledit apprentissage automatique est choisi parmi une machine à vecteurs de support, un réseau de neurones, une forêt aléatoire ou une combinaison de ces méthodes.
En outre, l’invention concerne un procédé de détermination d’un débit journalier de véhicules sur au moins un brin d’un réseau routier considéré, au moyen d’au moins un capteur fixe de mesure de trafic disposé en au moins un point de mesure d’un réseau routier d’apprentissage. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes :
On mesure un débit et éventuellement une vitesse de véhicules audit au moins un point de mesure au moyen dudit au moins un capteur ; On construit une première base d’apprentissage à partir desdites mesures de débit et éventuellement de vitesse audit au moins un point de mesure et de données macroscopiques dudit réseau routier d’apprentissage ; On construit un modèle de débit maximal de véhicules au moyen d’une première méthode d’apprentissage automatique entraînée sur ladite première base d’apprentissage construite, ledit modèle de débit maximal de véhicules associant à au moins un brin d’un réseau routier un débit maximal de véhicules en fonction de données macroscopiques dudit au moins un brin du réseau routier ; On construit un modèle de vitesse du trafic de véhicules au moyen d’une deuxième méthode d’apprentissage automatique entraînée sur ladite première base d’apprentissage construite, ledit modèle de vitesse du trafic de véhicules associant à au moins un brin d’un réseau routier une vitesse du trafic de véhicule en fonction de données macroscopiques dudit au moins un brin du réseau routier ; On construit une deuxième base d’apprentissage à partir desdites mesures de débit et éventuellement de vitesse audit au moins un point de mesure, desdites données macroscopiques dudit réseau routier d’apprentissage, de données d’urbanisme dudit réseau routier d’apprentissage, de paramètres temporels, du débit maximal de véhicules sur ledit réseau routier d’apprentissage déterminé par ledit modèle de débit maximal, et de la vitesse du trafic de véhicules sur ledit réseau routier d’apprentissage déterminée par ledit modèle de vitesse du trafic de véhicules ; On construit un modèle de débit journalier moyen de véhicules au moyen d’une troisième méthode d’apprentissage automatique entraînée sur ladite deuxième base d’apprentissage construite, ledit modèle de débit journalier moyen de véhicules associant à au moins un brin d’un réseau routier un débit moyen journalier en fonction de données macroscopiques dudit réseau routier, de données d’urbanisme dudit réseau routier, et d’une date ; On construit un modèle de variation journalière du débit de véhicules au moyen d’une quatrième méthode d’apprentissage automatique entraînée sur ladite deuxième base d’apprentissage construite, ledit modèle de variation journalière du débit associant à au moins un brin d’un réseau routier une variation journalière du débit de véhicules en fonction de données macroscopiques dudit réseau routier, de données d’urbanisme dudit réseau routier, et d’un instant dans une journée ; On construit un modèle global de débit de véhicules au moyen dudit modèle de débit journalier moyen et dudit modèle de variation journalière ; et On détermine le débit journalier de véhicules sur ledit au moins un brin dudit réseau routier considéré en appliquant ledit modèle global de débit à des données macroscopiques dudit brin de réseau routier considéré, à des données d’urbanisme dudit réseau routier considéré et à des paramètres temporels.
Selon un aspect, ledit modèle global de débit de véhicules comporte en outre une correction du débit journalier pour assurer la connectivité des brins dudit réseau routier, ladite correction étant mise en œuvre par une optimisation sous contrainte du débit journalier.
Avantageusement, ladite troisième et/ou ladite quatrième méthode d’apprentissage automatique est un apprentissage automatique supervisé de régression, de préférence ledit apprentissage automatique est choisi parmi une machine à vecteurs de support, un réseau de neurones, une forêt aléatoire ou une combinaison de ces méthodes.
En effet, en ventilation normale ou lors d’un débranchement du patient, la pente de pression est positive ou nulle. Lorsque le patient demande plus que le réglage du ventilateur, par exemple lorsqu’il fait un soupir ou un profond appel de gaz, de type « grosse » inspiration ou inspiration d’un volume gazeux anormalement élevé, la pente de pression devient négative (car elle décroit en fonction du temps) sans pour autant, signifier un débranchement du circuit. De manière analogue, la pente de débit peut devenir positive sans pour autant, signifier un débranchement du circuit.
Dans ce cas, malgré l’augmentation importante de la compliance mesurée, le processeur est configuré pour ne pas déclencher l’alarme de débranchement en compliance.
Par ailleurs, le processeur peut être aussi configuré pour détecter un rebranchement en compliance lorsqu’il détermine que C(t) < Cmax. Le processeur considère alors que le circuit est rebranché selon le critère de compliance. En réponse à cette détection du rebranchement, le processeur va stopper l’alarme que le processeur a déclenché après détection du débranchement.
D’une façon générale, un ventilateur médical selon l’invention permet de délivrer une aide respiratoire, c'est-à-dire une ventilation artificielle, à un patient souffrant de troubles ou insuffisances respiratoires plus ou moins sévères, pouvant résulter de différentes pathologies ou analogues, en particulier à un patient ventilé en milieu hospitalier, pendant plusieurs jours, même plusieurs semaines ou plusieurs mois.
Détection du débranchement du circuit patient d’un ventilateur médical à partir de la résistance L’invention concerne une détection du débranchement du circuit patient d’un ventilateur médical alimentant un patient en gaz respiratoire basée sur une estimation de la résistance.
La solution de l’invention porte alors sur un ventilateur médical, c'est-à-dire un appareil d’assistance respiratoire, comprenant :
a) disposition d’un dispositif selon le premier objet de l’invention face à un objet émettant le rayonnement ; b) à l’aide de l’unité de commande, déplacement périodique du modulateur par rapport au détecteur ; c) durant l’étape b), acquisition de signaux de détection, générés par le détecteur en différents instants durant au moins une période du déplacement du modulateur ; d) à l’aide de l’unité de traitement, i) mémorisation des signaux de détection générés par le détecteur lors de l’étape c) ii) calcul d’une fonction d’autocorrélation du signal de détection, la fonction d’autocorrélation étant périodique ; iii) détermination d’une amplitude d’oscillation de la fonction d’autocorrélation durant au moins une période et estimation de l’intensité du rayonnement incident du dispositif de détection.