INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Comme expliqué en introduction, on a : [Maths 1] Δd 1 = c/(2*f 1 ), avec c la célérité de la lumière dans le vide, et f 1 la plus haute fréquence de l’enveloppe du signal impulsionnel émis.
La plus haute fréquence de l’enveloppe du signal impulsionnel émis est par exemple d’environ 500 MHz, soit une marge d’erreur de 15 cm sur la valeur de la distance approximative à la cible.
L’étape b) utilise un suivi de valeurs de déphasage entre le signal impulsionnel retour et le signal impulsionnel émis. Chaque valeur de déphasage se rapporte à la différence entre la phase d’une impulsion du signal impulsionnel retour, à réception par le dispositif d’émission et réception, et la phase de l’impulsion correspondante du signal impulsionnel émis, telle qu’émise par le dispositif d’émission et réception. Chaque valeur de déphasage correspond de préférence à la composante basse fréquence de ladite différence de phase.
La valeur du déphasage entre le signal impulsionnel retour et le signal impulsionnel émis varie de 2π, pour chaque variation de λ 2 sur la distance aller-retour parcourue par l’impulsion, avec λ 2 la longueur d’onde des impulsions du signal impulsionnel émis.
Ainsi, chaque incrément de 2π sur la valeur de ce déphasage correspond à une variation de λ 2 /2 sur la distance aller entre le dispositif d’émission et réception et la cible.
Le premier module d’obtention 110 est configuré pour obtenir un ensemble de données d’entraînement primaire et un ensemble de données d’entraînement secondaire à partir d’une pluralité de paquets réseau, l’ensemble de ces données d’entraînement primaire et secondaire étant associé à un ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant un usage numérique cible.
En outre, le premier module d’application 120 est configuré pour appliquer l’ensemble de données d’entraînement primaire (pour réaliser un entraînement primaire) ou l’ensemble de données d’entraînement secondaire (pour réaliser un entrâinement secondaire) à l’entrée du réseau de neurones artificiels, le réseau de neurones artificiels délivrant en sortie un score de prédiction pour chaque valeur de chaque propriété de la pluralité de propriétés décrivant chaque usage numérique.
De plus, le module de modification 130 est configuré pour modifier au moins un poids du réseau de neurones artificiels en fonction de l’ensemble de valeurs cibles de propriétés et des scores de prédictions obtenus par le premier module d’application 120.
Le premier programme d’ordinateur P1 permet au système d’entraînement 100 de mettre en œuvre un procédé d’entraînement conforme à l’invention.
Ce premier programme d’ordinateur P1 peut ainsi définir des modules fonctionnels et logiciels du système d’entraînement 100, configurés pour mettre en œuvre les étapes d’un procédé d’entraînement conforme à un exemple de mode de réalisation de l’invention. Ces modules fonctionnels s’appuient sur ou commandent les éléments matériels 200, 202, 204, 206 et 208 du système d’entraînement 100 cités précédemment. Ils peuvent comprendre notamment ici le premier module d’obtention 110, le premier module d’application 120 et le module de modification 130 précités.
Le système d’entraînement 100 peut être un terminal 100 (tel qu’une passerelle réseau) comprenant les éléments matériels 200, 202, 204, 206 et 208, ainsi que les modules 110, 120 et 130 précités. En variante, le système d’entraînement peut comprendre plusieurs entités présentant chacune l’architecture conventionnelle d’un ordinateur, telles qu’un terminal et un ou plusieurs serveurs, les modules 110, 120 et 130 précités étant alors répartis entre ces différentes entités.
Dans une étape S310, le premier module d’obtention 110 obtient un premier ensemble de données d’entraînement EDE1 à partir d’une pluralité de paquets réseau, ledit premier ensemble de données d’entraînement EDE1 étant associé à un premier ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant un premier usage numérique cible UNC1.
Dans le mode de réalisation décrit ici, la pluralité de premier ensemble de données d’entraînement EDE1 est destiné à être partitionné, au cours d’une étape S311, en : - un premier ensemble de données d’entraînement primaire EDEP1 obtenu à partir d’un premier sous-ensemble de la pluraluté de paquets réseau ; et - un premier ensemble de données d’entraînement secondaire EDES1 obtenu à partir d’un deuxième sous-ensemble de la pluralité de paquets réseau.
Comme cela sera décrit par la suite :- - le premier ensemble de données d’entraînement primaire EDEP1 permet, lors d’un entraînement primaire, d’entraîner le réseau de neurones RN artificiel à identifier le premier usage numérique cible UNC1 ; - le premier ensemble de données d’entraînement secondaire EDES1 permet, lors d’un entraînement secondaire (ou post entraînement) d’identifier des faiblesses du modèle entrainé lors du premier entraînement (c’est-à-dire les valeurs de propriété qui sont mal identifiées par ce modèle) et, en utilisant des données ciblées et un taux d’apprentissage adapté, de renforcer le modèle par un entrainement secondaire.
La illustre un exemple de premier ensemble de valeurs cibles de propriétés décrivant le premier usage numérique cible UNC1, ce premier ensemble comprenant les valeurs suivantes : - la valeur « Videostreaming » pour la propriété « catégorie d’application utilisée », - la valeur « Youtube » pour la propriété « application utilisée », - la valeur « Playcontent » pour la propriété « opération mise en œuvre au niveau de l’application utilisée », - la valeur « 1 » pour la propriété « état d’interaction », - la valeur « ordinateur personnel » pour la propriété « dispositif utilisé », - la valeur « Windows 10 » pour la propriété « système d’exploitation utilisé », - la valeur « Firefox » pour la propriété « navigateur utilisé », - la valeur « supérieur à 1 Mbps » pour la propriété « débit montant », et - la valeur « entre 1 et 10 Mbps » pour la propriété « débit descendant ».
Plus précisément, l’étape S310 comprend une étape S312 d’obtention d’une trace réseau TR comprenant une pluralité de paquets réseau.
La trace réseau TR est typiquement obtenue en utilisant un outil logiciel de capture permettant de capturer les paquets réseaux échangés par le terminal sur lequel est exécuté cet outil logiciel, par exemple l’outil logiciel TShark ou tcpdump.
Chaque paquet réseau obtenu comprend une pluralité de données réseau, telles que par exemple un numéro de paquet, une donnée temporelle d’envoi ou de réception du paquet (absolue ou relative, par rapport à un paquet de référence tel que le premier paquet capturé), une adresse IP de source du paquet (pour « Internet Protocol », en terminologie anglo-saxonne), une adresse IP de destination du paquet, une taille du paquet, un nom de protocole dans le paquet, etc.
Dans une étape S320, la structure du réseau de neurones RN artificiel est définie.
La structure utilisée pour définir le réseau de neurones est par exemple la structure appelée « réseau de neurones à propagation avant ». Le réseau de neurones comprend une couche d’entrée, une couche de sortie et un ou plusieurs couches cachées, chaque couche comprenant une pluralité de nœuds, aussi appelés neurones.
De plus, chaque nœud d’une couche cachée et de la couche de sortie est « relié » à chaque nœud de la couche précédente par un poids, chaque nœud prenant ainsi en entrée le résultat (ou la valeur, pour la couche d’entrée) de chaque nœud de la couche précédente multiplié par le poids associé, i.e. le poids liant ledit nœud audit nœud de la couche précédente.
Le nombre de couches est typiquement défini à l’étape S320, ainsi que les fonctions d’activation et le nombre de nœuds des couches cachées et de sortie.
Le réseau de neurones RN artificiels défini comprend typiquement 4 couches de neurones artificiels, une couche d’entrée CE, une couche de sortie CS, une première couche cachée CC1 et une deuxième couche cachée CC2, la première couche cachée CC1 étant positionnée entre la couche d’entrée CE et la deuxième couche cachée CC2, et la deuxième couche cachée CC2 étant positionnée entre la première couche cachée CC1 et la couche de sortie CS. La représente schématiquement un exemple d’un tel réseau de neurones RN artificiels.
Chaque couche CE, CC1, CC2 et CS comprend une pluralité de nœuds NE, NC1, NC2, NS (neurones). De plus, la première couche cachée CC1, la deuxième couche cachée CC2 et la couche de sortie CS sont chacune associées à une opération mathématique.
La première opération mathématique (ou première fonction d’activation) associée à la première couche intermédiaire CC1 est réalisée au niveau de chaque nœud NC1 de la première couche intermédiaire CC1, chaque opération mathématique au niveau d’un nœud NC1 étant réalisée en fonction de chaque valeur de chaque nœud d’entrée NE, chacune de ses valeurs étant pondérée par un poids P1, pouvant différer d’une valeur à l’autre. L’ensemble des poids P1 affectés aux valeurs des nœuds d’entrée NE est typiquement initialisé au hasard.
La première opération mathématique réalisée est typiquement l’application de la fonction tangente hyperbolique à la somme de chaque valeur pondérée de chaque nœud d’entrée NE, la fonction tangente hyperbolique étant notée tanh, et pouvant être définie par la formule mathématique suivante, pour le nœud NC1 j de la première couche cachée CC1, j appartenant à l’intervalle [1, Q], où Q est le nombre de nœuds de la première couche cachée CC1, par exemple égal à 2500 :
où y j représente la somme des valeurs pondérées des nœuds d’entrée NE, avec :
où i appartient à l’intervalle [1, P], P étant le nombre de nœuds de la couche d’entrée CE, P1 ij étant ainsi le poids P1 liant le nœud NE i de la couche d’entrée au nœud NC1 j de la première couche cachée CC1.
De plus, la deuxième opération mathématique (ou deuxième fonction d’activation) associée à la deuxième couche intermédiaire CC2 est réalisée au niveau de chaque nœud NC2 de la deuxième couche intermédiaire CC2, chaque opération mathématique au niveau d’un nœud NC2 étant réalisée en fonction du résultat de chaque première opération effectuée au niveau de chaque nœud NC1 de la première couche intermédiaire CC1, chacun de ses résultats étant pondéré par un poids P2, pouvant différer d’une valeur à l’autre. L’ensemble des poids P2 affectés aux résultats des nœuds NC1 de la première couche cachée CC1 est typiquement initialisé au hasard.
La deuxième opération mathématique réalisée est typiquement l’application de la fonction Unité Linéaire Rectifiée à la somme de chaque résultat pondéré de chaque nœud NC1de la première couche intermédiaire CC1, la fonction Unité Linéaire Rectifiée étant notée ReLu (pour Rectified Linear Unit, en terminologie anglo-saxonne), et pouvant être définie par la formule mathématique suivante, pour le nœud NC2 k de la deuxième couche cachée CC2, k appartenant à l’intervalle [1, R], où R est le nombre de nœuds de la première couche cachée, par exemple égal à 750 :
où z k représente la somme des résultats pondérés des nœuds NC1 de la première couche intermédiaire CC1, avec :
où j appartient à l’intervalle [1, Q], Q étant le nombre de nœuds de la première couche cachée CC1, P2 j k étant ainsi le poids P2 liant le nœud NC1 j de la première couche cachée CC1 au nœud NC2 k de la deuxième couche cachée CC2.
En outre, la troisième opération mathématique (ou troisième fonction d’activation) associée à la couche de sortie CS est réalisée au niveau de chaque nœud NS de la couche de sortie CS, chaque opération mathématique au niveau d’un nœud NS étant réalisée en fonction du résultat de chaque deuxième opération effectuée au niveau de chaque nœud NC2 de la deuxième couche intermédiaire CC2, chacun de ses résultats étant pondéré par un poids P3, pouvant différer d’une valeur à l’autre. L’ensemble des poids P3 affectés aux résultats des nœuds NC2 de la deuxième couche intermédiaire CC2 est typiquement initialisé au hasard.
On décrit maintenant en référence aux figures 5A à 5C, ensemble la , trois modes de réalisation différents de mise en œuvre du procédé d’établissement d’une transaction tel que décrit ci-dessus.
La représente un système d’établissement d’une transaction selon un premier mode de réalisation, pour lequel la transaction est de type bancaire.
Dans cet exemple, l’objet communicant OC est par exemple un véhicule, ici une voiture électrique connectée. A ce titre, la voiture OC est dotée nativement d’une pluralité de capteurs/détecteurs tels que par exemple une caméra, un capteur qui détecte le niveau de la charge de la batterie, un capteur de vitesse, un dispositif de géolocalisation de type GPS (« Global Positioning System » en anglais), un capteur d’empreinte digitale, etc…
Selon l’invention, la voiture connectée OC est dotée :
- d’un lecteur LECT qui, dans l’exemple représenté, est configuré pour lire des données d’identification d’une carte de paiement MAST qu’elle soit physique ou dématérialisée.
Le lecteur LECT est embarqué dans le véhicule connecté OC. Sa partie matérielle HARD est partie intégrante de l'habitacle (zone matérialisée sur la planche de bord par exemple), ou ajoutée au véhicule (équipement en seconde monte). La partie HARD peut être aussi un équipement indépendant apporté par l’utilisateur UT et appairé avec le système d’information du véhicule. La partie logicielle SOFT est quant à elle mise en œuvre au sein de l'infrastructure de traitement informatique déployée dans le véhicule (système d'exploitation automobile et applications déployées sur celui-ci). Cette infrastructure offre les performances et la sécurité compatibles avec la norme de sécurité de l'industrie des cartes de paiement PCI DSS (« Payment Card Industry Data Security Standard » en anglais).
Le lecteur LECT peut exploiter l’interface utilisateur IU du système d’information du véhicule, par exemple utiliser l’écran de console intégré au tableau de bord, ainsi que les moyens de saisie offerts à l’utilisateur (écran tactile, molette pour interagir avec l’écran, commande vocale, etc…).
Dans l’exemple de la , le dispositif DF de fourniture de bien(s) ou de service(s) est une borne de recharge parmi d’autres disponibles d’une station de recharge pour véhicules électriques. Dans l’exemple représenté, la borne de recharge porte le numéro 3.
Bien entendu, cet exemple n‘a rien d’exhaustif. En particulier, le dispositif DF de fourniture de bien(s) ou de service(s) varie en fonction du contexte d’utilisation de la voiture connectée OC. A cet effet, le dispositif de fourniture de bien(s) ou de service(s) DF pourrait être alternativement :
La borne de recharge DF communique dans l’environnement EVF de fourniture de bien(s) ou de service(s), via tout moyen de communication adapté, avec :
Dans une quatrième opération, la clé C est transmise aux dispositifs du réseau de communication distribué NET3 qui ont le droit d’accéder aux données de ce bloc B de données et au dispositif récepteur R.
Dans une cinquième opération, la demande de transaction de données est validée par les dispositifs S11 et S12 et par les dispositifs S21 et S22.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la demande de transaction est validée si un pourcentage des dispositifs du réseau de communication distribué NET3 validant la demande de transaction de données est supérieur à une valeur seuil.
Par exemple, une demande de transaction est validée si au minimum 80% du nombre total des dispositifs du réseau de communication distribuée NET3 valident la demande de transaction de données.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la demande de transaction de données est validée à partir d’une signature du dispositif émetteur E.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la signature du dispositif émetteur E comporte une clé privée accessible uniquement par le dispositif émetteur E et une clé publique dont dispose tous les dispositifs du réseau de communication distribuée NET3. Les clés privée et publique sont cryptées et reliées mathématiquement. Les dispositifs S11 et S12 authentifient alors le dispositif émetteur de la demande de transaction comme étant le dispositif E à partir de la clé publique et valident alors la demande de transaction.
Dans une sixième opération, si la demande de transaction est validée, les données à transmettre et la signature du dispositif émetteur E sont ajoutées au bloc B de données, et, dans une septième opération, le bloc B de données est ajouté à une chaîne de blocs stockée sur chaque dispositif S11, S12, S21 et S22. Les adresses cryptées des dispositifs S21 et S22 sont obtenues à partir de la clé publique.
Les données de la transaction de données sont alors obtenues par le dispositif récepteur R via les dispositifs S21 et S22 auxquels il est associé.
Ces opérations sont répétées pour chaque transaction de données entre les dispositifs émetteur E et récepteur R.
Dans une huitième opération, optionnelle, un historique des transactions de données effectuées entre les dispositifs émetteur E et récepteur R est stocké sur chaque dispositif S11, S12, S21 et S22 et, dans une neuvième opération, optionnelle, l’historique est mis à jour après chaque transaction de données entre les dispositifs émetteur E et récepteur R.
illustre schématiquement un dispositif 2 de communication de données relatives à au moins une partie d’un véhicule entre un premier dispositif d’un réseau de communication centralisé et un deuxième dispositif d’un autre réseau de communication centralisé, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.
Le dispositif 2 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard la et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 2 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique éventuellement embarqué d’un tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable ou non. Les éléments du dispositif 2, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 2 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels.
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend un bloc 22 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou un nuage d’unités. Les éléments d’interface du bloc 22 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes :
Les essais de stabilité au stockage pendant 10 jours ont montré que l’exemple 1 selon l’invention comprenant le niacinamide, l’isododécane et une dimethicone volatile (5cst) est restée stable et homogène contrairement à l’exemple 1b.
SYSTÈME DE NÉBULISATION PAR MASQUE FACIAL DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne un système d’inhalation et son utilisation pour administrer un principe actif dans les voies respiratoires d’un utilisateur.
Plus précisément, la présente invention concerne un système d’inhalation d’un aérosol produit par un nébuliseur à tamis.
ÉTAT DE LA TECHNIQUE L’aérosolthérapie consiste en l’administration d’un aérosol dans les voies respiratoires (ou voies aériennes) d’un utilisateur. Cette technique peut être utilisée à différentes fins comme, par exemple, l’administration de principes actifs qui vont agir localement sur les voies respiratoires, l’humidification les voies respiratoires pour fluidifier les sécrétions bronchiques ou encore l’administration d’un pathogène ou d’un marqueur dans le cadre de tests cliniques ou de recherche. L’aérosol est produit par un nébuliseur qui transforme le liquide en fines gouttelettes (aérosol) qui sont injectées dans un masque (nasal, facial, buccal ou narinaire) afin d’être respirées par l’utilisateur.
Cependant, les systèmes d’inhalation connus ne sont pas satisfaisants.
En effet, le dépôt de l’aérosol dans les poumons de l’utilisateur est peu efficace lors de l’utilisation des systèmes connus car, durant la phase expiratoire, une proportion non négligeable de gouttelettes est perdue dans l’air ambiant. De plus, le volume du masque comprend un volume mort limitant la pénétration de l’aérosol dans les voies respiratoires de l’utilisateur ce qui implique un dépôt de l’aérosol principalement dans les voies respiratoires supérieures et, pour une faible partie, dans les poumons. Cet effet est particulièrement remarqué chez les jeunes enfants qui possèdent un volume d’inspiration beaucoup plus faible que les adultes et dans certains cas, plus faible que le volume du masque.
Cette faible efficacité du dépôt de l’aérosol dans les poumons peut aussi être causée par le type de nébuliseur utilisé. En effet, la plupart des nébuliseurs connus possèdent un rendement faible impliquant la présence d’une forte proportion (jusqu’à 50%) de liquide résiduel dans le nébuliseur en fin de séance.
Certains systèmes sont munis d’un nébuliseur à tamis connecté sur une pièce en « T » munie de deux ouvertures dont l’une d’elle est connectée à un masque et l’autre est laissée libre à l’air ambiant. Ainsi, en phase expiratoire, l’air expiré par le patient sort par l’ouverture laissée libre et entraine l’aérosol produit par le nébuliseur vers l’air extérieur générant ainsi des pertes d’aérosols. Durant la phase inspiratoire, l’air extérieur entre par l’ouverture laissée libre et entraine l’aérosol produit par le nébuliseur vers le masque jusqu’au patient. L’intérieur du masque étant dépourvu d’aérosol durant le début de l’inhalation, une partie de l’air inspiré ne contient pas d’aérosol. Cela réduit donc la quantité d’aérosol qui pénètre dans les voies respiratoires.
De plus, certains systèmes, tels que ceux décrits dans les demandes de brevets français FR2985909 et FR2879465, sont équipés de valves – éventuellement unidirectionnelles – permettant l’entrée d’air ou d’aérosol dans le masque par une ouverture différente de la sortie d’air. Cependant, l’ouverture de ces valves n’est pas déclenchée instantanément au début de chaque phase inspiratoire à cause de la propriété de détente des gaz dans le masque, en particulier pour les petits volumes respiratoires. Cet effet contribue à une diminution de l’administration de l’aérosol dans le masque et donc aussi à une réduction de l’efficacité de ces systèmes. Par ailleurs, dans ce type de système, le volume du masque représente toujours un espace mort réduisant la quantité d’aérosol inhalée par le patient.
En outre, les systèmes connus conduisent au dépôt de l’aérosol sur les parois internes du masque à cause de l’effet de coalescence qui provoque l’agglomération des gouttelettes entre elles et de l’effet de condensation. Les gouttelettes de l’aérosol ainsi déposées et perdues ne contribueront donc pas au dépôt de l’aérosol dans les poumons.
Finalement, l’étanchéité des systèmes connus n’est pas optimale impliquant une expulsion de l’aérosol en dehors du masque lors de l’expiration ce qui entraîne un risque de contamination de l’air ambiant.
Le but de l’invention est de fournir un système qui permet d’éviter un ou plusieurs de ces problèmes en favorisant l’inhalation d’aérosol avec une plus grande efficacité de dépôt dans les voies respiratoires inférieures (les poumons) ou en diminuant la contamination de l’air extérieur ou le dépôt sur les parois du masque.