INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Ce support 19 est relié à une paroi interne du cryostat 17 au moyen de pieds 18 . Typiquement, quatre pieds 18 sont disposés aux quatre angles d’une plaque de support 19 . Pour acheminer les signaux d’alimentation électrique et de retour d’information du détecteur 20 , le cryostat 17 est classiquement traversé par un ensemble de connecteurs, non représentés sur la . Ainsi, lorsque le détecteur 20 est monté sur le support 19, celui-ci peut être alimenté et commandé de manière analogue à son fonctionnement dans les conditions attendues lors de l’exploitation du détecteur 20.
Par exemple, le détecteur 20 peut être destiné à des applications spatiales dans lesquelles le détecteur 20 fonctionne à une température très basse et à des niveaux de vide très poussés. Ainsi, le cryostat comprend des moyens de mise sous vide et des moyens de refroidissement, permettant de placer le détecteur 20 dans ses conditions de fonctionnement attendues.
Les dispositifs d’alimentation et de mesure des performances du détecteur sont classiquement disposés à l’extérieur du cryostat 17 , ainsi que les moyens de refroidissement et de mise sous vide du cryostat 17 .
Autour du détecteur 20 , le cryostat 17 comprend un écran destiné à limiter les rayonnements pouvant atteindre le support 19 dans la gamme de longueurs d’onde du détecteur 20 . Dans l’exemple de la , l’écran est réalisé en deux parties. Une partie parallélépipédique ou cylindrique 12a est fixée sur une paroi interne du cryostat 17 ou au support 19. Plus particulièrement, la partie parallélépipédique ou cylindrique 12a de l’écran s’étend au-dessus de la hauteur du support 19 par rapport à la paroi interne du cryostat sur laquelle les pieds 18 sont fixés. Au-dessus de cette première partie parallélépipédique ou cylindrique 12a, une seconde partie pyramidale ou conique 12b est rapportée au-dessus du détecteur 20. Au sommet de cette partie pyramidale ou conique 12b, l’écran présente une ouverture recevant une première extrémité 14 d’une fibre optique 16. Cette fibre optique 16 passe également par une ouverture 15 du cryostat, disposée en regard de l’ouverture de la portion pyramidale ou conique 12b de l’écran.
Bien entendu, la forme de l’écran peut varier sans changer l’invention. Par exemple, l’écran peut comprendre une première portion cylindrique surmontée d’une portion tronconique ou tout autre forme permettant de ménager une ouverture de faible dimension en regard du détecteur 20 . En effet, l’invention confère deux rôles distincts à l’écran du cryostat 17 : – un premier rôle de blocage des flux lumineux indésirés présents dans le cryostat 17 ; et – un second rôle de positionnement de la première extrémité 14 de la fibre optique 16 en regard du détecteur 20 .
En effet, la première extrémité 14 de la fibre optique 16 doit être disposée de sorte que le flux lumineux sortant de cette première extrémité 14 recouvre principalement le plan focal du détecteur 20 . Pour ce faire, les dimensions du cryostat doivent être adaptées aux besoins de guidage de cette première extrémité 14 de la fibre optique 16 . Par exemple, le volume du cryostat 17 peut être compris entre 250 cm³ et 1 000 cm³. Il s’ensuit que le volume du cryostat 17 peut être trois fois plus grand que celui d’un cryostat de l’état de la technique, et ce volume dépend du type de fibre optique 16 utilisé et de son ouverture numérique au niveau de la première extrémité 14 . L’ouverture numérique caractérise le cône d’acceptance en entrée de la fibre et le cône de propagation en sortie de la fibre. Par exemple, l’ouverture numérique de la fibre optique 16 peut être sélectionnée entre 0,1 et 0,4 dans le régime monomodal.
De préférence, les matériaux de la paroi interne du cryostat 17 , de l’écran 12a et 12b , du support 19 et des pieds 18 sont sélectionnés pour limiter la désorption de molécules lors de la mise sous vide du détecteur 20 . De même, l’ouverture 15 du cryostat 17 est préférentiellement adaptée au diamètre de la fibre optique 16 , de sorte à limiter l’incorporation de flux lumineux parasites dans le cryostat 17 .
Plus particulièrement, la fibre optique 16 est une fibre optique principalement monomodale dans la gamme de longueurs d’onde du détecteur 20 . Ce caractère monomodal de la fibre optique 16 indique que la fibre optique présente préférentiellement une fréquence normalisée comprise entre 1.2 et 3.8 dans la gamme de longueurs d’onde d’intérêt. Par exemple, la fibre optique peut être réalisée avec un cœur en Zblan, en verre de chalcogénure ou en matériau polycristallin. En outre, la fibre optique 16 peut être recouverte d’une gaine spécialement sélectionnée pour limiter le risque de transmission de flux lumineux parasites au détecteur 20 , par exemple une gaine en acrylate. La gaine peut également être formée sur la base du même matériau que la fibre optique 16 , ce matériau est alors associé à des dopants permettant de définir la fenêtre de transmission et donc la bande spectrale sur laquelle la fibre optique 16 peut être utilisée.
En utilisant une fibre optique avec une fréquence normalisée comprise entre 1,2 et 3.8 dans la gamme de longueurs d’onde d’intérêt du détecteur 20 , la fibre optique 16 est particulièrement résistante à l’intégration de flux parasites externes depuis l’une de ses extrémités, puisque ces flux parasites présentent des longueurs d’onde bien distinctes des longueurs d’onde pouvant être couplées avec la fibre optique 16 . En outre, la gaine limite le risque d’intégration de flux parasites en dehors des extrémités de de la fibre optique 16 .
Pour transmettre un flux lumineux à l’intérieur de la fibre optique 16 , une seconde extrémité 22 de la fibre optique 16 est destinée à recevoir un flux lumineux d’une source fibrée 23 , 33 , 43 .
Cette source fibrée est préférentiellement intégrée dans un module de génération d’un flux lumineux utilisé en fonction de la mesure recherchée. Ainsi, le détecteur 20 peut être monté dans le cryostat 17 et la seconde extrémité 22 de la fibre optique peut recevoir différents modules de génération de flux lumineux en fonction des mesures recherchées.
Cette source fibrée destinée à transmettre le flux lumineux dans la seconde extrémité 22 de la fibre optique 16 est par exemple constituée d’une diode électroluminescente, d’une source super-continuum ou d’une source laser.
La deuxième portion longitudinale 30 est ainsi dépourvue de couches radiales réalisées en des matériaux distincts.
Selon le premier mode de réalisation représenté sur la , l’au moins une première portion longitudinale 28 de l’au moins une barre longitudinale 20 est positionnée au centre de la barre longitudinale 20.
En particulier, l’au moins une première portion longitudinale 28 s’étend sur au moins 50 % d’une longueur totale de la barre longitudinale 20.
Deux deuxièmes portions longitudinales 30 de l’au moins une barre longitudinale 20 sont positionnées aux deux extrémités longitudinales 22, 24 de la barre longitudinale 20 de part et d’autre de la première portion longitudinale 28.
De préférence, les deux deuxièmes portions longitudinales 30 sont symétriques par rapport à un plan P divisant le rotor 10 en deux moitiés longitudinales.
Selon un exemple particulier, la première portion longitudinale 28 est réalisée en cuivre, et la deuxième portion longitudinale 30 est réalisée en CuCrZr ou en CuNi2Si.
Avantageusement, chaque barre longitudinale 20 de la pluralité de barres longitudinales 20 comprend au moins une première portion longitudinale 28 réalisée en cuivre ou en un premier alliage de cuivre ayant une première limite élastique, et au moins une deuxième portion longitudinale 30 distincte de la première portion longitudinale 28 réalisée en un deuxième alliage de cuivre ayant une deuxième limite élastique supérieure à la première limite élastique.
Un tel agencement de l’au moins une barre longitudinale 20 en améliore les performances mécaniques en périphérie du rotor 10 où les contraintes sont les plus importantes, tout en maintenant des performances électriques efficaces au cœur du rotor 10 où elles sont nécessaires.
Selon un deuxième mode de réalisation représenté sur la , l’au moins une barre longitudinale 20 de la pluralité de barres longitudinales 20 comprend en outre au moins une troisième portion longitudinale 32 distincte de la première portion longitudinale 28 et de la deuxième portion longitudinale 30, et réalisée en un troisième alliage de cuivre ayant une troisième limite élastique supérieure à la première limite élastique et à la deuxième limite élastique.
La troisième limite élastique est par exemple comprise entre 500 MPa et 1000 MPa après brasage, et comprise entre 800 MPa et 1300 MPa brut avant brasage.
La troisième portion longitudinale 32 s’étend sur la totalité de la section transversale de la barre longitudinale 20.
La troisième portion longitudinale 32 est ainsi dépourvue de couches radiales réalisées en des matériaux distincts.
Le troisième alliage de cuivre présente une troisième résistivité électrique.
La troisième résistivité électrique est par exemple comprise entre 20.10 -9 Ω.m et 40.10 -9 Ω.m.
En particulier, le troisième alliage de cuivre comprend au moins 98 % de CuNi2Si, ou au moins 98 % de CuCrZr.
Selon le deuxième mode de réalisation, l’au moins une première portion longitudinale 28 de l’au moins une barre longitudinale 20 est positionnée au centre de la barre longitudinale 20.
[Expression 5]
Un procédé d’identification d’une empreinte à l’aide de la mesure de comparaison décrite ci-dessus sera décrit ci-dessous. Tout d’abord, le procédé inclut un processus de prétraitement d’image consistant à reconnaître une partie ou la totalité d’images capturées à l’aide de la caméra du serveur d’autorité certifiée 500 et à découper et convertir les images capturées reconnues en une résolution d’une certaine taille. Dans le processus de capture de l’image pour l’image d’entrée qui est entrée dans la première opération d’identification, on confirme s’il y a une déformation due à du bruit telle qu’un flou provoqué par un déplacement, et lorsqu’il est déterminé que l’image est déformée, un message de re-photographie est transmis à un utilisateur. Lorsqu’il n’y a pas d’image floue en raison d’un déplacement, un enregistrement d’histogramme est effectué sur la base de l’image originale stockée dans le serveur de fourniture de service d’authentification 300. Puis, en utilisant l’image obtenue, une valeur de différence absolue moyenne optimale avec une image originale est trouvée. Ici, lorsqu’on produit est déterminé comme produit véritable ou comme contrefaçon par le biais d’une différenciation primaire à l’aide de la différence absolue moyenne optimale obtenue, selon le résultat de détermination, un message de différenciation est transmis à un employé dans une autorité certifiée.
Ensuite, l’image non différenciée lors de la différenciation primaire est soumise à une identification secondaire. Après avoir obtenu un score de la MAD pour l’image non reconnue, un score est donné à l’aide du nombre de pixels de grande erreur et de la valeur de SSIM. La distance entre la valeur de pixel de grande erreur normalisée du produit véritable ou de la contrefaçon photographié, la valeur de SSIM et le nombre de pixels de grande erreur normalisé de l’image indéterminée, et une coordonnée de centre avec la valeur de SSIM en tant que coordonnées (x,y) sont obtenus. En fonction de la distance depuis les coordonnées de centre, des notes sont données différentiellement de -5 à 5. En utilisant le score obtenu à l’aide de la MAD, du nombre de pixels à grandes erreurs, et de la SSIM, si le score est de 4 ou plus et que le message « véritable » est -4 ou moins, lorsque le message « faux » a une valeur entre -4 et 4, le message de re-photographie peut être transmis à l’employé de l’autorité certifiée. Bien sûr, il est également possible d’utiliser un procédé manuel pour confirmer, par chaque employé, si un produit est véritable sans utiliser le procédé automatisé décrit ci-dessus.
L’unité d’enregistrement 320 peut conditionner les informations d’authentification stockées dans la base de données d’informations d’authentification dans le NFT puis enregistrer les informations d’authentification de NFT dans la chaîne de blocs. Lorsque l’unité d’enregistrement 320 peut conditionner les informations d’authentification stockées dans la base de données d’informations d’authentification dans le NFT puis enregistrer les informations d’authentification de NFT dans la chaîne de blocs, l’unité d’enregistrement 320 peut enregistrer le NFT, incluant une clé publique dans la chaîne de blocs. Dans ce cas, un algorithme de consensus utilisé pour le NFT utilise normalement une preuve d’autorité (PoA). Un algorithme de PoA augmente une valeur d’autorité de nœud pour permettre à toute entité de confiance d’atteindre un consensus. Dans ce cas, la PoA a une vitesse de traitement et d’expansion de système rapide parce que le consensus est réalisé par un vérificateur d’un bloc limité, mais présente un inconvénient selon lequel des influences par des menaces de l’extérieur peuvent être appliquées parce que le vérificateur est ouvert à quiconque. En conséquence, selon un mode de réalisation de la présente invention, un algorithme de consensus dans lequel un processus de chiffrement pour l’identité d’un vérificateur est ajouté peut être utilisé comme procédé de maintien de sécurité de transaction même lors de fréquentes transactions durant des transactions d’actif réel par le biais d’un NFT et de protection d’informations d’un demandeur de transaction. Par exemple, lorsque l’algorithme de consensus est transmis à un nœud après traitement chez un client, dans un algorithme de consensus général, lorsqu’il passe par un processus de [réponse-preuve-en-tête (nœud)], un processus de [réponse-preuve-re-preuve-en-tête (nœud)] peut être effectué.
Le NFT peut également être basé sur Hyperledger Composer et Hyperledger Fabric. NFTracer est une preuve de concept de suivi de NFT basé sur une chaîne de blocs. NFTracer peut être utilisé pour construire une vente aux enchères d’œuvre d’art décentralisée et une vente aux enchères d’immobilier qui résolvent les problèmes d’un système centralisé. Durant un transfert de propriété d’art, il est mis en œuvre en tant que jeton pour confirmer l’authenticité en fonction d’une signature cryptographique et d’une estampille temporelle, et la transaction de celui-ci est traitée en tant que contrat intelligent. Les enregistrements d’art et transactions d’art peuvent être téléchargées sur Ethereum, et les données restantes peuvent être téléchargées sur Swarm, qui est du stockage de données p2p hors-chaîne. Cependant, Ethereum n’est pas convivial comme il met en œuvre des portefeuilles de cryptomonnaie par le biais de clés publiques et privées complexes. Selon un mode de réalisation de la présente invention, l’Ethereum décrit ci-dessus peut être utilisé, mais en outre, Klaytn développé pour utiliser une adresse de courrier électronique ou un ID personnel pour les utilisateurs non familiers avec un tel système peut être utilisé. De plus, il est possible de trouver automatiquement des images qui violent les droits d’auteur en tentant la convergence d’une chaîne de blocs et d’un apprentissage profond pour résoudre les problèmes de droits de propriété intellectuelle tels que les droits d’auteur, les marques, les brevets et les droits de conception d’un NFT.
Un système de détection de copie d’image basé sur un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) a déjà été développé, lequel détecte également des images de reproduction par rotation, mise à l’échelle, et autres manipulations de contenu. Afin d’obtenir l’ensemble de données d’image numériques étendu, les images sont d’abord converties en 44 formats différents, incluant l’image originale, durant un prétraitement d’image. Puis, sur la base d’Inception V3, le modèle de détection de copie d’image est formé en extrayant automatiquement des valeurs de forme de chaque image. Inception V3 montre de meilleurs résultats en termes de temps de formation et de précision que ResNet_v2, MobileNet_v2 et NASNet Large. Cependant, ce modèle présente un inconvénient en ce qu’il peut ne pas détecter des images qui ont été déformées par le Crayon Effect. En conséquence, dans le procédé selon le mode de réalisation de la présente invention, un procédé d’amélioration de la performance de détection d’un CNN par rapport au Crayon Effect, comme la modification de données de formation, peut être utilisé.
En plus du procédé de vérification qu’un produit est véritable dans le serveur d’autorité certifiée 500 décrit ci-dessus, il est possible de d’abord analyser une similitude avec une image de produit véritable pour un actif réel en utilisant l’apprentissage profond, et l’analyse de similitude peut utiliser un modèle de CNN d’apprentissage profond. EN émettant des NFT pour des produits qui sont des actifs réels qui sont réussi le test de similitude, les produits qui sont certifiés avec le NFT peuvent faire l’objet d’une transaction.
Pour construire un modèle d’apprentissage profond pour détecter des conceptions similaires, le modèle VGG-16 et le modèle AlexNet, qui sont modifiés à partir du modèle de CNN, peuvent être utilisés pour extraire des caractéristiques d’images et analyser la similitude. En se référant au modèle d’analyse d’image, il est possible de construire un modèle qui détecte des caractéristiques d’une image qui est transformée depuis un modèle de CNN et un modèle de réseau totalement convolutif (FCN). La similitude de chaque élément d’informations de caractéristiques d’image dans le modèle de CNN construit est analysée. Afin de quantifier la similitude des informations de caractéristiques d’image, un coefficient de corrélation de Spearman peut être utilisé. Après formation du modèle de CNN construit avec un ensemble de formation (ensemble de données de formation), diverses techniques peuvent être appliquées dans la direction d’augmentation de précision.
Lorsque l’utilisateur du terminal utilisateur 100 veut vendre son produit, il demande l’émission du NFT. Le terminal utilisateur 100 crée un contrat intelligent contenant un contenu lié à sa propre transaction de NFT. Dans ce cas, le contrat intelligent peut être modifié sans limite selon les conditions de vente d’un utilisateur et n’inclut pas d’informations de sécurité telles que des informations d’identité ou un mot de passe de compte. Après cela, le contrat intelligent créé est distribué sur un réseau de chaîne de blocs. Des actifs virtuels sont transmis par le biais de contrats intelligents et la propriété de NFT peut être soumise à une transaction. Lorsqu’un acheteur souhaite une transaction de NFT, la transaction passe par le contrat intelligent distribué sur la chaîne de blocs. Lorsque les conditions de transaction, qui sont le contenu du contrat intelligent, sont satisfaites, le contrat est automatiquement conclu, ainsi les actifs virtuels de la chaîne de blocs sont transmis et le NFT de l’utilisateur est transmis à l’acheteur. Après la création du contrat intelligent, le contrat intelligent peut être distribué sur le réseau de chaîne de blocs pour confirmer si la transaction de NFT se déroule sans difficultés. Dans ce cas, le système NFTracer décrit ci-dessus peut être appliqué, et le NFTracer peut améliorer la transparence en fournissant un enregistrement de propriété immuable.
Dans ce cas, lors de l’achat d’un produit, qui est un actif réel, la connexion avec le NFT est possible avec le processus décrit ci-dessus de la présente invention. Lorsque le produit exact est perdu ou transmis à une autre personne, l’enregistrement précédent peut être immédiatement appliqué à la chaîne de blocs par une gestion d’historique, qui sera décrit ci-après. Une app décentralisée (dApp) de transaction de propriété basée sur Ethereum peut être mise en œuvre. Lorsque le terminal utilisateur 100 est un utilisateur qui utilise une application pour la première fois, l’utilisateur a besoin de s’inscrire comme membre. Ensuite, l’utilisateur peut utiliser l’application en se connectant. Un acheteur du terminal acheteur 400 peut également s’inscrire comme membre par le biais du même processus, et voir un produit certifié avec le NFT téléchargé par classement d’intérêt, classement de prix et catégorie. De plus, lorsqu’il est possible de déterminer si un produit de l’utilisateur est véritable par le biais d’un test de similitude, il est possible d’enregistrer des informations d’authentification pour le produit en émettant un NFT.
Pour la collecte de données, les données peuvent être collectées par l’exploration web d’images de sites web qui fournissent des photos gratuitement sans droits d’auteur. Environ 70 % des images collectées sont un ensemble de formation et les 30 % restants de celles-ci sont utilisés comme ensemble de test. Afin de créer un index d’analyse d’image similaire basé sur les images collectées, il est possible de créer une image en donnant des variables telles que la rotation et un changement de couleur d’une image originale. Dans ce cas, par exemple, on suppose qu’un NFT est émis en utilisant un jeton KIP-17 fourni par une plateforme Kakao Klaytn. Le contrat intelligent pour la transaction de NFT peut être mis en œuvre par le biais du langage Solidity, et le contrat créé peut être testé et distribué à l’aide d’un compilateur basé sur le navigateur fourni par Kakao Klaytn.
En téléchargeant les photos de produit à certifier avec le NFT dans la base de données, il est possible de tester l’enregistrement et la transaction de produit pour des photos réellement photographiées par le biais de l’application achevée. En analysant la similitude entre un produit à enregistrer avec un NFT et une photo déjà enregistrée en tant que photo véritable, on détermine si la photo est une photo obtenue en photographiant une contrefaçon. Pour les photos déterminées comme état similaires, l’émission de NFT peut être bloquée, et les jetons KIP-17 peuvent être émis pour les photos qui ont réussi le test. Le test de transaction de NFT peut se dérouler en créant un compte Klaytn par le biais du portefeuille Baobab Klaytn. Le Klay payé est transmis au compte Klaytn par le biais d’un réseau de test et Faucet qui fournissent de manière aléatoire le Klay. Les négociateurs qui veulent la propriété du NFT accèdent au NFT par le biais du contrat intelligent, et lorsque la transaction réussit, le test est considéré comme réussi.
Un mode de réalisation de la présente invention fournit une plateforme pour enregistrer et effectuer des transactions de produits sur la base du NFT après analyse de la similitude à l’aide de l’apprentissage profond pour bloquer le risque d’enregistrer un NFT pour une contrefaçon ou un faux. Le modèle d’analyse de similitude d’image peut être construit à l’aide du modèle de CNN par apprentissage profond, et le NFT peut être mis en œuvre par le biais de la plateforme Klaytn fournie par Kakao, mais la plateforme ne se limite pas à celle de Kakao Corp.
L’unité de distribution 330 peut transmettre le NFT au terminal utilisateur 100 de l’utilisateur qui est le propriétaire du produit, télécharger le NFT depuis le terminal utilisateur 100 vers la plateforme de transaction de NFT, comparer le NFT téléchargé par le terminal utilisateur 100 au NFT enregistré dans la chaîne de blocs dans le terminal acheteur 400 qui souhaite acheter le NFT, puis transmettre le résultat de comparaison au terminal acheteur 400. La plateforme de transaction de NFT peut être un centre commercial en ligne prenant en charge l’authentification de NFT.