INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le mode de réalisation présenté ci-dessus a été présenté pour le cas de deux modes : un mode utilisateur pour les applications et un mode superviseur pour le système d’exploitation. D’où l’appellation de mode « non-privilégié » pour le mode utilisateur et de mode « privilégié » pour le mode superviseur.
Cependant, dans les architectures actuelles, le nombre de modes d’un processeur est souvent supérieur à deux. Par exemple, un processeur peut présenter un mode utilisateur, un mode superviseur, un mode hyperviseur et un mode moniteur.
De plus, il peut exister une hiérarchie entre les modes. Par exemple, les privilèges et les droits de l’hyperviseur incluent ceux du superviseur, qui eux-mêmes incluent ceux de l’utilisateur. Mais ceci n’est pas obligatoire et l’on peut rencontrer le cas de deux modes d’exécution de privilèges et droits disjoints, qui ne s’incluent pas.
Ainsi, la présente invention s’applique plus largement à tout code appelant exécuté dans un premier mode (ou mode appelant) et un code appelé exécuté dans un second mode (mode appelé).
En effet, selon l’invention, le code appelant peut s’exécuter dans un mode autre que le mode utilisateur (ou « non-privilégié ») et le code appelé peut s’exécuter dans un mode autre que le mode superviseur (ou « non-privilégié »).
L’invention s’applique à des codes appelant et appelé compilés séparément et s’exécutant dans des modes d’exécution différents. Mais l’invention s’applique également à des codes appelant et appelé pouvant s’exécuter dans un même mode d’exécution du processeur mais résultant de deux compilation séparées. C’est par exemple le cas d’un pilote (« driver » en anglais) compilé séparément et s’exécutant en mode superviseur qui appelle d’autres fonctions systèmes s’exécutant également en mode superviseur.
Ainsi, le mode appelant peut être un mode utilisateur du processeur et le mode appelé, un mode superviseur du processeur ; ou le mode appelant peut être un mode superviseur du processeur et le mode appelé, un mode hyperviseur du processeur ; ou encore le mode appelant peut être un mode superviseur ou un mode hyperviseur du processeur et le mode appelé, un mode moniteur du processeur.
Ainsi, le fichier appelant peut-être un logiciel applicatif et le fichier appelé, un système d’exploitation ; ou le fichier appelant peut être un système d’exploitation et le fichier appelé un hyperviseur ; ou encore, le fichier appelant peut être un système d’exploitation ou un hyperviseur et le fichier appelé, un moniteur d’environnement d’exécution de confiance (« Trusted Execution Environment »).
Lorsqu’un passage du statut « éteint » ou « désactivé » à un statut « allumé » ou « activé » est détecté [ON] par cette vérification EQ_ST ?, alors la vérification EQ_ST ? émet une commande d’activation bcic_on. La commande d’activation bcic_on comporte éventuellement la liste des paramètres de commande {pc i } i réglables par l’équipement électronique EQt. La commande d’action bcic_on déclenche l’activation BI_ACT d’une reproduction RPR de signaux à reproduire avec des fréquences données distinctes et/ou la recherche de paramètres de commandes CMD_RTV.
Lorsqu’un passage du statut « en veille» à un statut « allumé » ou « activé » est détecté [WK] par cette vérification EQ_ST ?, alors la vérification EQ_ST ? émet une commande de réveil bcic_wk. La commande de réveil bcic_wk comporte éventuellement la liste des paramètres de commande {pc i } i aptes à être régler par l’équipement électronique EQt. La commande de réveil bcic_wk déclenche l’activation BI_ACT d’une reproduction RPR de signaux à reproduire avec des fréquences données distinctes et/ou la recherche de commandes CMD_RTV.
En particulier, le procédé de contrôle d’équipement électronique BEQC comporte, après déclenchement EM de reproduction de signaux à reproduire avec des fréquences données distinctes , une supervision de l’équipement électronique MNT commandant l’équipement électronique EQt au moyen d’une commande cmd(pci(drn)) dont un paramètre de commande pci a été réglé dans une direction de réglage donnée dr n fonction d’une fréquence neuronale captée f ecg provenant d’une interface neuronale directe BI lors de la reproduction RPR de signaux à reproduire avec des fréquences données distinctes par une interface-stimulateur neuronal IS associée à l’équipement électronique EQt.
En particulier, le procédé de contrôle d’équipement électronique BEQC comporte, après déclenchement EM de reproduction de signaux à reproduire avec des fréquences données distinctes et préalablement au réglage dans la direction de réglage donnée dr n du paramètre de commande de l’équipement électronique EQt, notamment de l’émission de la direction de réglage donnée dr n , voire d’une commande dont un paramètre de commande a été réglé en fonction de la direction de réglage donnée cmd(pci(n)) par la supervision de l’équipement électronique MNT, une recherche de commandes données CMDN_RTV en fonction d’une fréquence neuronale captée f ecg provenant d’une interface neuronale directe BI lors de la reproduction RPR d’un signal à reproduire avec une fréquence donnée sr(fn) par une interface-stimulateur neuronal IS associée à l’équipement électronique EQt. La recherche de commande donnée CMDN_RTV est effectuée dans un dispositif de stockage tel que la base de paramètres de commande BDC, par exemple la base de paramètres de commande de la .
En particulier, un procédé d’interaction neuronal BI_INT fournit la fréquence neuronale captée f ecg provenant d’une interface neuronale directe BI lors de la reproduction RPR du signal à reproduire avec une fréquence donnée sr(fn) par une interface-stimulateur neuronal IS associée à l’équipement élec
tronique EQt.
En particulier, une détection de fréquence neuronale ECG_DTC fournit, lors de la reproduction VRPR du signal à reproduire avec une fréquence donnée sr(fn) par une interface-stimulateur neuronal IS associée à l’équipement électronique EQt, la fréquence neuronale captée. La détection de fréquence neuronale est notamment activée par une action de l’utilisateur U de l’interface neuronale directe BI tel que le fait que l’utilisateur U regarde le stimulus st(f n ), st n (f n ) résultant de la reproduction RPR du signal à reproduire avec la fréquence donnée sr(fn), sr n (f n ) parmi les stimuli résultant de la reproduction des signaux à reproduire .
En particulier, une émission de fréquence neuronale captée EM transmet au procédé de contrôle d’équipements électroniques BEQC la fréquence neuronale f ecg captée lors de la reproduction RPR de signaux à reproduire avec des fréquences données distinctes par une interface-stimulateur neuronal IS associée à l’équipement électronique EQt. Notamment, la fréquence neuronale captée f ecg émise par l’émission EM est fournie par la détection de fréquence neuronale ECG_DTC.
En particulier, la direction de réglage donnée dr n déclenche le réglage RG, par l’équipement électronique EQt ou le gestionnaire d’objets GO, d’un paramètre de commande pci dans la direction de réglage donnée dr n , voire l’exécution, par l’équipement électronique EQt, d’un traitement TRT en fonction d’une commande cmd(pci) paramétrable dont le paramètre de commande réglé pci(dr n ) est fourni par le réglage RG : cmd(pci(dr n )).
Dans un mode de réalisation du procédé d’initialisation IIS d’une interface-stimulateur neuronal et/ou du procédé de contrôle BEQC d’un équipement électronique et/ou du procédé de gestion d’objets connectés OCMNGT est un programme comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé d’initialisation d’une interface-stimulateur neuronal connectée et/ou du procédé de contrôle d’un équipement électronique et/ou procédé de gestion d’objets connectés lorsque ledit programme est exécuté par un processeur.
Les figures 5a à 5c illustrent des schémas simplifiés d’une interface-stimulateur neuronal diffusant un nombre donné de stimulus à des fréquences données distinctes associées à différents éléments d’un équipement électronique selon l’invention.
La illustre un schéma simplifié d’une interface-stimulateur neuronal diffusant deux stimulus à des fréquences données distinctes associées à deux positions distinctes d’un bouton physique d’un équipement électronique selon l’invention.
D’autres types de caractérisation sont envisageables. Ainsi, une caractérisation peut être, de façon non limitative, une identification, une reconnaissance (reconnaissance d’image, reconnaissance de son), une classification parmi des classes prédéterminées, une détermination d’une probabilité d’appartenance à une classe, ou une estimation d’un paramètre duquel dépend la grandeur physique mesurée.
La schématise une architecture d’un algorithme d’analyse 2 exécuté par l’unité de traitement 12. L’image acquise par le détecteur 10 forme une donnée d’entrée IN de l’algorithme d’analyse 2 mis en œuvre par ordinateur.
L’algorithme d’analyse 2 comporte un réseau de neurones NN. Un aspect important de l’invention est que le réseau de neurones comporte plusieurs perceptrons multicouches, chaque perceptron multicouches fonctionnant en parallèle. Dans l’exemple décrit, le réseau de neurones comporte trois perceptrons multicouches 31, 32, 33. Chaque perceptron multicouches s’étend à partir d’une première couche L 1, L 2 et L 3 , comme décrit en lien avec la . Chaque première couche peut former une couche d’entrée du réseau de neurones. C’est notamment le cas lorsque la donnée d’entrée est un vecteur. Dans cet exemple, la couche d’entrée de chaque perceptron multicouches est alimentée à un bloc d’extraction, ce dernier étant configuré pour extraire des caractéristiques de l’image formant la donnée d’entrée. Ainsi, le réseau de neurones NN comporte trois blocs d’extraction 21, 22, 23, chaque bloc d’extraction étant configuré pour extraire des caractéristiques de l’image formant la donnée d’entrée. Chaque bloc d’extraction est disposé en amont d’un perceptron multicouches, de façon que les caractéristiques de l’image extraites par un bloc d’extraction forment la première couche d’un perceptron multicouches.
D’une façon générale, le réseau de neurones NN est formé de plusieurs réseaux de neurones élémentaires fonctionnant en parallèle, par exemple NN 1 , NN 2 , NN 3 dans le cas de trois réseaux de neurones élémentaires. Chaque réseau de neurones élémentaire comporte un perceptron multicouches 31, 32, 33. Chaque réseau de neurones élémentaire peut comporter un bloc d’extraction de caractéristiques 21, 22, 23 alimentant le perceptron multicouches 31, 32, 33. Dans l’exemple décrit, le réseau de neurones comporte trois réseaux de neurones élémentaires. Par fonctionnant en parallèle, on entend que chaque réseau de neurones élémentaire utilise la même donnée d’entrée et effectue un traitement, indépendamment d’un autre réseau de neurones élémentaire, pour aboutir à une donnée de sortie. Les données de sortie respectives de chaque réseau de neurones élémentaires peuvent être combinées de façon à former la donnée de sortie du réseau de neurones.
Sur la , on a schématisé le bloc d’extraction 21 du premier réseau de neurones élémentaire NN 1 , sachant que les blocs d’extraction 22 et 23 ont une structure similaire. Le bloc d’extraction 21 s’étend entre une couche d’entrée 21 in , qui correspond à l’entrée IN du réseau de neurones, et une couche de sortie 21 out . Le bloc d’extraction 21 comporte M couches de convolution successives C 1 ….C m …C M . Lorsque m > 1, chaque couche de convolution C m est obtenue par convolution d’une couche précédente par un filtre de convolution, par exemple un filtre de convolution de dimension 5x5. Le nombre M de couches de convolution C m peut par exemple être égal à 2. La couche de sortie 21 out est usuellement formée par une concaténation des données de la dernière couche de convolution, formant un vecteur de caractéristiques. Le contenu de la couche de sortie 21 out forme les caractéristiques extraites de la donnée d’entrée.
Le bloc d’extraction 21 est configuré pour extraire des caractéristiques pertinentes de l’image, ces dernières formant une donnée d’entrée d’un perceptron multicouches, décrit par la suite. On peut utiliser un bloc d’extraction 21 préprogrammé pour extraire des caractéristiques d’une image. De façon alternative, ou complémentaire, le bloc d’extraction 21 fait l'objet d'un apprentissage, conjointement avec le perceptron multicouches qu’il alimente, de façon à déterminer les paramètres des filtres de convolution mis en œuvre dans les couches de convolution C m .
Les caractéristique extraites par le bloc d’extraction 21 sont ensuite analysées par un perceptron multicouches 31.
Un aspect important de l’invention est que le réseau de neurones comporte différents réseaux de neurones élémentaires. Dans l’exemple représenté sur la , le réseau de neurones NN comporte trois réseaux de neurones élémentaires. Le nombre de réseaux de neurones élémentaires peut être compris entre 2 et 10.
La représente une architecture d’un perceptron multicouches 31 d’un réseau de neurones élémentaire NN 1 , sachant que chaque perceptron multicouches de chaque réseau de neurones élémentaire présente une architecture similaire.
Dans l’exemple représenté le perceptron multicouches 31 comporte trois couches L 1 , L 2 et L 3 . De façon connue dans ce type d’architecture de réseau de neurones, chaque couche comporte des nœuds . Sur la figure 2A, chaque nœud a été schématisé par un cercle. A chaque couche est assigné un rang . Le rang de la couche est d’autant plus élevé que la couche est proche de la couche de sortie OUT 1 du perceptron multicouches 31. Dans cet exemple, la couche de sortie OUT 1 est la couche L 3 . La couche L 1 est une couche de rang 1, la couche L 2 est une couche de rang 2 et la couche L 3 est une couche de rang 3. D’une façon générale, chaque perceptron multicouches comporte au moins deux couches : la couche d’entrée et la couche de sortie. Il peut comporter plusieurs couches intermédiaires entre la couche d’entrée et la couche de sortie.
Dans chaque couche de rang , à chaque nœud est assigné un ordre . Le nombre de nœuds dans une couche de rang est . est par exemple compris entre quelques dizaines et quelques milliers. Les nombres de nœuds respectifs de deux couches différentes peuvent être différents.
Le fonctionnement d’un réseau de neurones de type perceptron multicouches est connu de l’homme du métier. Si l’on considère deux couches successives, i-e de rangs respectifs successifs , , chaque nœud de la couche de rang , dite couche aval, reçoit un signal d’activation correspondant à une combinaison linéaire du signal de connexion d’un ou plusieurs noeuds de la couche du rang , dite couche amont. Ainsi, la valeur du signal d’activation de chaque nœud d’une couche est telle que:
est le signal de connexion adressé par chaque nœud d’ordre de la couche de rang vers le nœud d’ordre de la couche de rang ; est un biais associé à chaque nœud de la couche de rang -1. est une fonction d'activation associée au nœud d’ordre de la couche de rang ; est un coefficient de connexion entre chaque noeud de la couche précédente et le nœud d’ordre de couche de rang n.
La forme de chaque fonction d'activation est déterminée par l'homme du métier. Il peut par exemple s'agir d'une fonction de type tangente hyperbolique ou sigmoïde.
La valeur des nœuds de la première couche dépend de la dernière couche du bloc d’extraction. Pour les couches avec > 1, les paramètres liés à chaque nœud , c'est-à-dire les termes, , et définis en lien avec l'expression (1) peuvent être déterminés lors de l’apprentissage.
montre une figure de principe d’une deuxième étape d’incubation d’un échantillon biologique comportant des molécules interférentes avec des deuxièmes particules magnétiques selon l’invention ;
montre un graphe de la densité optique en fonction d’une concentration en antigène spécifique de la prostate (PSA) dans un premier exemple de réalisation ;
montre un graphe de la densité optique en fonction d’une concentration en anticorps (Ac) d’un deuxième exemple de réalisation ;
montre un graphe de la densité optique en fonction d’une concentration en anticorps (Ac) du deuxième exemple de réalisation ;
montre un graphe de la densité optique en fonction d’une concentration en anticorps anti-PCT (procalcitonine) d’un troisième exemple de réalisation ;
montre un graphe de la densité optique en fonction d’une concentration en antigène spécifique de la prostate (PSA) d’un sixième exemple (non selon l’invention) ; et
montre un graphe de la densité optique en fonction d’une concentration en antigène spécifique de la prostate (PSA) d’un septième exemple (selon l’invention).
D’une manière générale, la présente invention concerne l’identification d’un analyte dans un échantillon biologique liquide. L’échantillon peut être de tout type adapté, tel que par exemple un échantillon de moelle osseuse, de liquide céphalorachidien, de lymphe, d’urine, ou de préférence un échantillon de sang total. L’analyte cible peut être par exemple une protéine, un acide nucléique ou toute autre molécule d’intérêt présente dans l’échantillon. L’analyte cible est présent en une quantité plus ou moins grande dans l’échantillon. Ainsi, un échantillon peut comprendre une molécule cible présente en un nombre d’exemplaires plus ou moins élevé. Autrement dit, la concentration en analyte cible peut être plus ou moins importante dans l’échantillon. Ceci s’applique également à tout autre analyte non-cible potentiellement présent dans l’échantillon.
L’invention utilise une technique de capture du ou des analytes cibles par des particules magnétiques qui ont été fonctionnalisées en surface avec des ligands spécifiques à chaque analyte cible. Il peut s’agir de particules du type décrit plus haut. Le diamètre des particules magnétiques employées est généralement compris entre 5 nm et 10000 nm, préférentiellement entre 100 nm et 500 nm.
Dans le procédé de dosage de l’invention, une première étape a. comporte la mise en contact de l’échantillon biologique avec des premières particules magnétiques
La montre un schéma de principe de l’invention.
Ainsi ce schéma montre de manière générale un mode de réalisation de la mise en œuvre du procédé de l’invention. Dans une première étape a. on mélange des premières particules magnétiques avec un échantillon biologique liquide dans lequel se trouve ou pas un analyte cible à doser en présence d’un tampon. L’échantillon biologique peut en outre, mais pas nécessairement, comporter un analyte interférent.
Dans un premier temps, on procède à la mise en contact de l’échantillon biologique avec de premières particules magnétiques. Chaque particule magnétique porte un récepteur spécifique à un premier site d’attache de l’analyte cible de sorte à former de premiers complexes par la liaison de premières particules magnétiques avec l’analyte cible lorsque ce dernier se trouve dans l’échantillon biologique. Cette mise en contact s’accompagne lorsqu’un analyte interférent est présent dans l’échantillon, de la formation de complexes interférents par la liaison non-spécifique de l’analyte interférent aux premières particules magnétiques. Logiquement, lorsqu’il n’existe pas d’analyte interférent dans l’échantillon biologique, il ne se forme pas de complexes interférents.
La montre un échantillon biologique comportant un milieu liquide contenant des molécules. La montre des premières particules magnétiques 10 ou PM1 portant des récepteurs spécifiques, appelés ici premiers récepteurs 101. Ces premières particules magnétiques 10 sont mises en contact avec la molécule à doser présente dans l’échantillon biologique. La molécule à doser se qualifie d’analyte cible 20. L’échantillon biologique comporte en outre d’autres espèces ou molécules 40, 50 qui peuvent être par exemple des molécules solubles, des cellules ou des particules (ou des molécules interférentes 30 comme on le verra plus loin).
Cette mise en contact de l’étape a. a pour conséquence que la molécule 20 est capturée par les premiers récepteurs 101. Pour cela les premiers récepteurs 101 sont spécifiques à l’analyte cible 20. Pour une bonne spécificité on utilise notamment des anticorps monoclonaux ou des parties d’anticorps en tant que récepteurs. La liaison entre chaque récepteur et chaque analyte cible a pour conséquence la formation de complexes, que l’on qualifie ici de premiers complexes C1. Les complexes sont donc formés par les premières particules magnétiques 10 associées aux analytes cibles 20. Ces complexes sont dispersés dans le milieu liquide.
Le mode de réalisation de la correspond à une combinaison des caractéristiques du mode de réalisation de la et de celles du mode de réalisation de la . En effet, dans ce mode, les parois latérales 18 de l’encoche 14 et les surfaces latérales 24 de la dent 15 sont inclinés d’un angle de 10° dans l’exemple représenté. Ainsi, chaque surface latérale 24 est parallèle à une paroi latérale 18.
L’inclinaison des parois latérales 18 et/ou l’inclinaison des surfaces latérales 24 permet de garantir un contact entre l’encoche 14 et la dent 15 de part et d’autre de l’encoche 14, sans se soucier d’un éventuel jeu. Cela permet ainsi d’augmenter la précision du calibrage.
De plus, avantageusement, la paroi radialement externe 19 présente la forme d’un secteur angulaire d’un tronc de cône de révolution autour de l’axe central C et ayant un demi-angle au sommet non nul, par exemple de 10°. L’inclinaison de la paroi radialement externe19 est réalisée de sorte que l’encoche 14 ait une dimension radiale se rétrécissant en allant vers la paroi de fond 17.
De la même manière, avantageusement, la surface radialement externe 23 présente la forme d’un secteur angulaire d’un tronc de cône de révolution autour de l’axe central C’ et ayant un demi-angle au sommet non nul, par exemple de 10°. L’inclinaison de la surface radialement externe 23 est réalisée de sorte que la dent 15 ait une dimension radiale se rétrécissant en allant vers la surface d’extrémité axiale 22.
L’inclinaison de la paroi radialement externe 19 et/ou de la surface radialement externe 23, due à la forme tronconique, de l’encoche 14 et/ou de la dent 15 permet de garantir un contact entre l’encoche 14 et la dent 15, sans se soucier d’un éventuel jeu. Cela permet ainsi d’augmenter la précision du calibrage.
dispositif de mesure de débit d’air et procédé La présente invention concerne les dispositifs et méthodes de mesure de débit d’air sur des réseaux de ventilation, notamment dans les bâtiments d’habitation, tertiaires ou industriels.
Les réseaux de ventilation dans les bâtiments sont généralement constitués de gaines souples et/ou métalliques. Ils ont à souffrir de nœuds et d’angles de courbure serrée, non aérauliques, d’éventuels écrasements ou autres brisures de l’écoulement d’air compte tenu des trop faibles volumes qui leur sont parfois réservés dans les gaines techniques, les soupentes ou les combles.
Il est connu d’utiliser un organe déprimogène pour mesurer le débit d’un écoulement fluidique dans une conduite fermée. L’organe déprimogène, tel qu’un diaphragme, est inséré dans la conduite afin d’introduire une restriction de la section de passage du fluide, ce qui engendre une perte de charge. La mesure de la pression différentielle aux bornes de l’organe déprimogène permet alors de calculer le débit de l’écoulement dans la conduite.
Ce type de capteur fait l’objet de certaines normes de dimensionnement, telle que la norme NF EN ISO 5167-2 relative au calcul du débit et des incertitudes de mesure associées. Pour obtenir des mesures de débit fiables, la norme NF EN ISO 5167-2 préconise ainsi des longueurs droites en amont et en aval du diaphragme qui tiennent compte de la nature des accidents situés sur le réseau amont et du rapport des diamètres de la conduite et du diaphragme.
Ces longueurs droites amont et aval, aussi appelées « longueurs de tranquillisation », permettent de stabiliser l’écoulement dans le réseau pour la mesure. Toutefois, cette mise en œuvre est difficile à respecter dans la pratique, de par l’encombrement que cela implique.
Il existe un besoin pour perfectionner encore les dispositifs de mesure de débit d’air dans des conduits de ventilation, afin de disposer d’un dispositif d’encombrement réduit, de réalisation relativement simple et permettant des mesures fiables.