INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le mélange contenant tous les composants avec l'ADN cible provenant de B. Subtilis est ajusté avec du ddH 2 O à 25 μL et injecté dans la chambre de réaction. En fonction du thermocycleur utilisé, la chambre est caractérisée par les dimensions suivantes : SmartCycler de Cepheid (chambre plastique de 5×5×1 mm, 25 µL) ; thermocycleur plat MasterCycler Nexus d'Eppendorf (chambre de 9×9×0,3 mm, 25 µL (lame de microscope en verre traitée au silane + chambre à joint d'étanchéité de cadre (Bio-Rad) + lamelle couvre-objet en plastique)) ; Chronos (chambre de 10×10×0,25 mm, 25 µL avec une base en Al et un couvercle en copolymère d'oléfine cyclique (COP)). Ici on utilise la machine Chronos.
Le gel formé par la composition thermosensible se forme pendant la PCR, grâce aux cycles entre la température de dénaturation et celle d'élongation. En effet, la température seuil permet au thermo-initiateur de polymériser via les fonctionnalités acryliques du 4 arm-PEG.
La PCR est réalisée par 2 min à 95°C pour la dénaturation initiale, puis 35 cycles de 5s à 95°C pour la dénaturation et 30s à 60°C pour l'élongation.
Les colonies moléculaires d'ADN de B. Subtilis sont visualisées avec le microscope à fluorescence Axiovert 100 (ZEISS, Allemagne) et les photos prises avec l’appareil photo de l’Apple iPhone 11.
La quatrième ligne de la montre deux photos prises avec l’Apple iPhone 11 (10 3 copies et négatif). Le contrôle négatif contient quelques colonies moléculaires du fait de la présence d’impuretés amplifiées par les amorces très sensibles ciblant la région 16S.
EXEMPLE 7 : ARN nu en RT PCR
Le protocole expérimental est celui utilisé dans l'exemple 6, à la différence que la transcriptase inverse WarmStart® LAMP (New England Biolabs) est utilisée pour la transcription inverse, et que le protocole d'amplification comprenait en plus l'étape de transcription inverse pendant 60s à 60°C. Un couple d'amorces conçues sur mesure ciblant MS2 avec une longueur de matrice de 200 pb au lieu de celle utilisée précédemment pour cibler le gène 16S de B. subtilis . Les colonies moléculaires de l'ARN nu MS2 sont visualisées avec la caméra de la machine Chronos. La cinquième ligne de la montre deux photos prises avec la caméra de la machine Chronos(10 3 copies et négatif). Le contrôle négatif contient quelques colonies moléculaires du fait de la présence d’impuretés amplifiées par les amorces très sensibles ciblant la région 16S.
EXEMPLE 8: Virus en RT-PCR
On a représenté sur la un module 100 de stockage d’énergie électrique comportant une pluralité de cellules de batterie 99, et un compartiment 1.
Ce compartiment 1 comporte un logement 2 agencé pour recevoir les équipements électriques, et,ici, quatre poutres 3 formant chacune une paroi latérale 4 de ce logement 2.
Chaque poutre 3 comprend une âme 7 réalisée en matériau composite contenant une matière plastique et des éléments de renfort, ici en fibres de verre ou de carbone.
Le matériau composite comporte des fibres continues de verre ou de carbone qui servent de renfort mécanique. La pultrusion est réalisée dans le sens de ces fibres continues. La matrice plastique du matériau composite est un thermoplastique ou un thermodurcissable. La matrice plastique est choisie parmi : une polyoléfine, un polyamide, un polyester.
Le compartiment comporte une plaque de refroidissement 20.
Le fluide de refroidissement qui circule dans la plaque de refroidissement 20 peut notamment être un réfrigérant liquide à base de dioxyde de carbone, comme du R744 par exemple, du 2, 3, 3, 3-tétrafluoropropène (ou HFO-1234yf) ou du 1, 1, 1, 2-tétrafluoroéthane (ou R-134a). Le liquide de refroidissement peut également être un nanofluide. Le liquide de refroidissement peut encore être de l’eau, incluant éventuellement des additifs.
La plaque de refroidissement 20 forme un échangeur de chaleur compris dans un circuit de refroidissement, non représenté, du type comprenant un compresseur et d’autres échangeurs thermiques.
Les cellules de batterie 99 comprennent par exemple une pluralité de batteries au lithium-ion (Li-ion) pour une utilisation dans un véhicule hybride. Dans un autre mode de réalisation, la pluralité de cellules de batterie sont des batteries Li-ion pour une utilisation dans un véhicule électrique à batterie.
Comme visible sur les figures 2 à 5, la plaque de refroidissement 20 comporte un premier élément de plaque 21 en métal, qui est sensiblement plan, et un deuxième élément de plaque 22, ayant des formes concaves 23.
Ces éléments de plaque 21 et 22 sont assemblés ensemble pour former plusieurs canaux d’écoulement 25 pour un fluide caloporteur.
Le terminal ajoute alors le e-coupon dans le panier du joueur, notamment à des fins de paiement de la mise associée.
Lorsque le détaillant confirme le paiement par le joueur du panier d’e-coupons, pour chaque e-coupon à placer, une requête comprenant l’identifiant du coupon électronique sélectionné, par exemple son étiquette, et le jeton d’accès reçu par le dispositif personnel du joueur lors de l’activation du coffre électronique (ou une représentation de ce jeton d’accès), est alors adressée à l’interface frontale de dématérialisation (étape 346). En réponse à cette requête, l’interface frontale de dématérialisation adresse une requête au gestionnaire de dématérialisation (étape 348) pour obtenir des données complémentaires du pari. Après réception de ces données (étape 350), l’interface frontale de dématérialisation adresse au moteur du jeu faisant l’objet du coupon électronique sélectionné, une requête de placement du jeu correspondant à ces données complémentaires de pari (étape 352).
En réponse à cette requête de placement de jeu, le moteur de jeu transmet à l’interface frontale de dématérialisation un message d’acceptation si le jeu a pu être placé ou de rejet de placement dans le cas contraire (étape 354).
Si l’interface frontale de dématérialisation reçoit un message d’acceptation, elle adresse une requête au gestionnaire de dématérialisation (étape 356) pour créer un reçu électronique de pari, faisant référence au pari enregistré dans le moteur de jeu. Un statut associé au reçu électronique est placé dans un état "placé". Le reçu électronique et son statut sont mémorisés dans le coffre électronique du joueur.
Selon des modes de réalisation particuliers, le gestionnaire de dématérialisation transmet le statut et l’identifiant du jeu placé au terminal de paiement, via l’interface frontale de dématérialisation (étapes 358 et 360).
Il est observé ici que le joueur peut placer plusieurs jeux dans un même panier.
Il est également observé que, selon des modes de réalisation particuliers, avant le paiement du panier, un détaillant peut annuler individuellement un pari inclus dans un panier ou annuler tous les paris du panier.
Selon des modes de réalisation particuliers, le terminal imprime, suite à la réception du message de confirmation, un ticket papier qui est remis au joueur. Ce ticket peut par exemple comprendre les éléments suivants ou certains de ces éléments : identifiant du coffre électronique, identifiant du détaillant dont le terminal a été utilisé pour le placement et le paiement, la date et l'heure du paiement du pari, le montant total payé et pour chaque reçu électronique, un nom court du jeu, un identifiant du reçu électronique et le montant des mises.
Il est observé ici qu’il existe d’autres moyens de créer des coupons électroniques et/ou des reçus électroniques, notamment pour faciliter la migration des joueurs d'un processus traditionnel de préparation et de placement des paris vers un processus dématérialisé. La saisie peut par exemple consister à scanner un coupon papier, à dicter les données du pari au détaillant, ou à sélectionner une formule de jeu dans laquelle les données du pari sont déterminées aléatoirement par le terminal ou par le moteur de jeu.
A titre d’illustration, les étapes suivantes peuvent être mises en œuvre : le détaillant obtient un code du joueur tel que le jeton d’accès reçu suite à l’activation d’un coffre électronique, par exemple en scannant un QR code correspondant à ce jeton d’accès sur le dispositif personnel du joueur, mais ne sélectionne pas de coupons électroniques dans la liste affichée sur son terminal, liste qui peut être vide, le joueur remet au détaillant un bulletin papier avec ses données de pari et le détaillant procède à la lecture de ce bulletin par le terminal, si le terminal valide que le bulletin a été correctement rempli, une requête est adressée au gestionnaire de dématérialisation via l’interface frontale de dématérialisation, avec les données de jeu et le jeton d'accès obtenu, le gestionnaire de dématérialisation crée un coupon électronique et confirme son enregistrement au terminal du détaillant via l’interface frontale de dématérialisation et en réponse à la réception de ces données, le terminal ajoute la participation au jeu au panier du joueur.
Le processus est ensuite identique à celui décrit précédemment lorsque les paris sont placés à partir de e-coupons.
Naturellement, d’autres séquences d’étapes peuvent être mises en œuvre.
Selon des modes de réalisation particuliers, un joueur peut utiliser son dispositif personnel et une application mobile de jeu pour consulter la liste des reçus électroniques mémorisés en lien avec le coffre électronique associé à son dispositif électronique, par exemple pour consulter leur statut et éventuellement des gains associés. De même, il peut, de préférence, consulter les détails du jeu auquel un reçu électronique fait référence, par exemple les données d’un pari, les résultats du jeu et les détails des gains. Toujours selon certains modes de réalisation particuliers, seuls les reçus électroniques actifs, c’est-à-dire les reçus électroniques qui participent à des tirages ou des événements à venir, ou inversement qui ont été évalués ou payés, sont affichés.
Comme illustré sur la par l’ensemble d’étapes 400, une requête peut être adressée par l’application mobile de jeu mise en œuvre sur un dispositif personnel d’un joueur au gestionnaire de dématérialisation, via l’interface frontale de dématérialisation, pour obtenir la liste des reçus électroniques mémorisés dans le coffre électronique associé à ce dispositif électronique (étapes 402 et 404). Cette requête comprend un code du joueur tel que le jeton d’accès reçu suite à l’activation du coffre électronique (ou une représentation de ce jeton d’accès). En réponse, le gestionnaire de dématérialisation transmet la liste des reçus électroniques à l’application mobile de jeu, via l’interface frontale de dématérialisation (étapes 406 et 408).
De façon similaire, comme illustré par l’ensemble d’étapes 410, une requête peut être adressée par l’application mobile de jeu mise en œuvre sur un dispositif personnel d’un joueur à un moteur de jeu pour obtenir des informations relatives à un reçu électronique particulier. A ces fins, une requête comprenant un identifiant de reçu électronique est adressée au moteur de jeu auquel se rapporte le reçu électronique (étape 412). En réponse à cette requête, des informations telles qu’une mise et/ou un gain, sont transmises à l’application mobile de jeu (étape 414).
Ainsi, selon l’exemple illustré, la liste des reçus électroniques est fournie par le gestionnaire de dématérialisation, via l’interface frontale de dématérialisation tandis que les détails d'un jeu sont obtenus par l'application mobile en appelant le moteur de jeu.
Le but de la mise au point est de déterminer l’ensemble des coefficients de chacune des matrices. Il y en a un total de dans la matrice . D’autres paramètres libres peuvent aussi intervenir, on les note
La réunion des ensembles et de forme l’ensemble des paramètres θ qui correspondent aux paramètres du réseau de neurones. Celui-ci peut ainsi s’interpréter comme une fonction paramétrée par θ qui a une entrée X associe une prédiction .
Dans la suite, fait référence seulement au sous-ensemble des matrices des différentes couches récurrentes du réseau de neurones.
Lors de l’étape de choix E10, un rang de référence , utilisé dans la suite pour l’apprentissage, est choisi en fonction des dimensions des différentes matrices .
Par exemple, . Dans cette équation la fonction donne le plus petit nombre entier supérieur au nombre .
Lors de l’étape de réception E20, le calculateur reçoit une base de données pour laquelle la valeur à prédire de la grandeur physique est connue a priori pour chaque donnée du signal d’entrée.
La base de données est ainsi un jeu de donnée d’apprentissage pour la tâche de prédiction.
Ce jeu de donnée correspond à des paires où est une donnée issue d’un signal de capteur et est la valeur qui doit être prédite à partir de la donnée .
Au préalable, cette base de données est séparée en trois bases distinctes : base d’entraînement, base de validation et base de test. La proportion du nombre d’éléments de chacune des bases précédentes par rapport au nombre total d’éléments de la base de données reçue est, par exemple, 70%, 15% et 15%.
Lors de l’étape d’entraînement E30, le réseau de neurones possédant des couches récurrentes du dispositif de prédiction 14 est appris.
Lors d’un apprentissage (ou entraînement) d’un réseau de neurones, le réseau de neurones est appris à partir de la base d’entraînement et de la base de validation. De manière connue, un réseau de neurones est dit appris quand l’ensemble de ses paramètres libres est ajusté dans une procédure dite d’apprentissage pour résoudre au mieux le problème posé, selon un critère défini, sur un ensemble de données dites d’entraînement pour lesquels le résultat désiré en sortie du réseau de neurones peut être connu (dans le cas d’un apprentissage supervisé).
Lors de cet apprentissage, les différents paramètres libres du réseau sont ainsi déterminés.
L’entraînement est mené itérativement, chaque itération étant ici appelée « époque ».
Dans l’exemple décrit, il est communément, mais non obligatoirement, décidé au préalable d’un nombre maximum d’époques, en fonction d’un budget en temps. Une époque est définie par l’utilisation de toutes les données différentes de l’ensemble de la base d’entraînement. On note le nombre d’époques, qui est un nombre grand, par exemple .
Ici, l’entraînement est mis en œuvre avec la base d’entrainement de la base de données reçue.
Pour chaque époque, les données d’entrainement sont regroupées en différents ensembles de manière aléatoire pour former ce qui est appelé des lots de données ou plus communément des « batchs » de données selon la dénomination anglaise correspondante. Chaque époque inclut ainsi des sous-itérations sur des sous-ensembles de données regroupées en lots.
Chaque perceptron multicouches 31, 32, 33 de chaque réseau de neurones élémentaire NN 1 , NN 2 , NN 3 a de préférence le même nombre de couches et le même nombre de nœuds par couche. Au moins une matrice de connexion reliant deux couches successives de rangs est différente pour chaque perceptron multicouches.
Les sorties respectives OUT 1 , OUT 2 , OUT 3 de chaque perceptron multicouches constituent également les sorties respectives de chaque réseau de neurones élémentaire NN 1 , NN 2 , NN 3 . Elles peuvent être combinées dans une couche de combinaison 40, de façon à former une sortie OUT du réseau de neurones 2. La couche de sortie OUT correspond ainsi à une combinaison des sorties de chaque réseau de neurones élémentaire. La combinaison peut être obtenue par une moyenne ou une médiane des sorties des perceptrons multicouches, ou d’autres types de combinaison, par exemple un vote majoritaire, tel que décrit par la suite.
Une particularité d’au moins un perceptron multicouches, et de préférence de chaque perceptron multicouches, est qu’entre au moins deux couches de rangs successifs , , plus de 50%, voire plus de 80%, et même plus de 90% des coefficients de connexion sont nuls. La connexion entre les deux couches successives peut être représentée par une matrice de connexion , de dimension ( ), dont chaque terme est le coefficient de connexion entre le nœud d’ordre de la couche de rang et le nœud d’ordre de la couche de rang . Chaque terme représente une contribution du nœud dans le nœud . La matrice de connexion est une matrice creuse, au sens ou plus de 50%, voire plus de 80%, voire plus de 90% ou 95% sont nuls. Par nul, il est entendu égal à zéro où pouvant être considérés comme nuls. Les termes pouvant être considérés comme nuls sont les termes dont la valeur est au moins 10 fois inférieure à au moins un autre terme de la matrice. Les termes de la matrice de connexion sont positifs ou nuls.
Au moins un perceptron multicouches, et de préférence chaque perceptron multicouches, est établi de telle sorte qu’au moins une matrice de connexion définissant les connexions entre deux couches successives, voire chaque matrice de connexion, soit une matrice creuse telle que définie dans le paragraphe précédent. Chaque matrice de connexion peut être définie, préalablement à la phase d’apprentissage, par tirage aléatoire.
Le recours à un perceptron multicouches présentant au moins une matrice de connexion creuse améliore la diversité d’apprentissage, lorsque l’apprentissage est effectué selon une approche en multi-réseaux fonctionnant en parallèle. Selon une telle approche, plusieurs réseaux de neurones élémentaires, de structure identique, mais dont les matrices de connexions sont différentes, sont mis en œuvre en parallèle. Cela permet une amélioration des performances d’analyse.
L’utilisation d’une matrice de connexion creuse entre deux couches consécutives (couche amont – couche aval ) s’accompagne de préférence d’une structuration de la couche de rang le plus élevé (couche aval) en groupes, ou clusters. Chaque cluster d’une couche de rang est assigné d’un ordre . Chaque cluster regroupe plusieurs nœuds de la couche aval. Le nombre de nœuds par cluster peut par exemple être compris entre 2 et 10. La couche aval de rang est ainsi segmentée en différents clusters, quine se recouvrent pas. Ainsi, de préférence, un nœud ne peut appartenir qu’à un seul cluster .
La illustre les principes de mise en œuvre du système de mesure décrit en lien avec la . Au cours d’une étape 100, le détecteur détecte une grandeur physique et génère un signal d’entrée, par exemple une image. D’une façon générale, le signal d’entrée peut être exprimé sous une forme vectorielle, ou matricielle, ou sous la forme de plusieurs matrices. Au cours d’une étape 110, le signal d’entrée est transmis à l’unité de traitement 12. Au cours d’une étape 120, on forme une donnée d’entrée du réseau de neurones NN à l’aide du signal d’entrée. Au cours d’une étape 130, le réseau de neurones NN est mis en œuvre, le résultat de l’analyse du signal d’entrée étant obtenu au niveau de la couche de sortie OUT.
Avantageusement, la structuration des nœuds d’une couche en clusters s’accompagne d’un processus de sélection d’un nœud ou plusieurs nœuds de chaque couche segmentée en clusters comme décrit par la suite, en lien avec les figures 3B à 3E. La figure 3B illustre le processus de sélection tel qu’il est effectué pour chaque cluster. Sur la figure 3C, on a extrait un détail de la figure 2C, qui montre les connexions des nœuds du premier cluster . Dans cet exemple, = 2 et = 1. Le cluster comporte trois nœuds , . Les nœuds sont activés par des nœuds de la couche amont , de rang -1. Chaque nœud de la couche reçoit un signal d’activation de la couche amont, comme décrit en lien avec (1). Lorsque le nœud est connecté à un seul nœud de la couche amont, le signal correspond au signal de connexion généré par ledit nœud, d’ordre p’, de la couche amont. Lorsque le nœud est connecté à plusieurs nœuds de la couche amont, le signal correspond à la somme des signaux de connexion signal générés par lesdits nœuds de la couche amont.
Au cours d’une l’étape 131, on prend en compte les signaux d’activation de chaque nœud du cluster.
De préférence, au cours d’une étape 132, les signaux d’activation de chaque nœud sont normalisés, de façon à être compris entre une valeur minimale et une valeur maximale prédéterminées. De préférence, les signaux sont normalisés de façon à être homogène à une probabilité, en étant compris entre la valeur minimale 0 et la valeur maximale 1. La normalisation peut être effectuée selon :
où correspond à la somme des signaux d’activation des nœuds du cluster d’ordre de la couche et correspond au signal d’activation normalisé de chaque nœud d’ordre du cluster d’ordre . L’étape 132 est optionnelle.
Au cours d’une étape 133, les signaux d’activation du cluster sont traités par une fonction de sélection . La fonction de sélection est de préférence une fonction continue et monotone. La fonction de sélection est ou comporte préférentiellement une fonction sigmoïde, telle que schématisée sur la figure 3D, ou une fonction approchant une fonction sigmoïde. De façon alternative, la fonction de sélection peut être une fonction linéaire par morceaux, comme représenté sur la figure 3E. La fonction de sélection permet d’accentuer la discrimination entre les valeurs des signaux d’activation normalisés . Les signaux d’activation traités par le fonction de sélection sont des signaux de comparaison, destinés à être comparés les uns par rapport aux autres, ou par rapport à un seuil. C’est l’objet d’une étape de comparaison 134.
Au cours de la comparaison, selon une première possibilité, on sélectionne le signal de comparaison le plus élevé. Selon une autre possibilité, on sélectionne chaque signal de comparaison dépassant une valeur seuil prédéterminée.
Suite à la comparaison :
les nœuds du cluster correspondant aux signaux de comparaison sélectionnés sont activés. les nœuds du cluster correspondant aux signaux de comparaison non sélectionnés sont désactivés.
Ainsi, au cours d’une étape 135, on active ou on désactive les nœuds du cluster en fonction de la comparaison. Les nœuds activés reçoivent les signaux d’activation provenant de la couche amont. Ils génèrent, le cas échéant, un signal de connexion à destination d’un ou plusieurs nœuds de la couche suivante. Les nœuds non activés ne génèrent pas de signal de connexion pour la couche suivante. Si la couche comportant les nœuds est la dernière couche du perceptron, les nœuds non activés sont ignorés pour la suite du traitement.
Le plateau 100 est utilisé notamment lors de la mise en œuvre d’un procédé de dépôt de matériau sur les bords 105 d’une face d’au moins un substrat 106, le procédé comportant au moins la mise en œuvre des étapes suivantes :
- disposition du substrat 106 sur le plateau 100 ;
- mise en place du plateau 100 dans une chambre de dépôt d’un équipement de dépôt par exemple de type PVD, PECVD ou ALD ;
- dépôt du ou des matériaux sur les bords 105 de la face principale du substrat 106 qui ne sont pas en contact avec la surface 102.
Le plateau 100 est avantageusement utilisé pour déposer un ou plusieurs matériaux sur des substrats 106 destinés à former des cellules photovoltaïques, par exemple de type à contacts passivés. Le substrat 106 peut notamment correspondre à une plaquette, ou wafer, de silicium, et le matériau déposé sur les bords 105 du substrat 106 peut notamment correspondre à un matériau antireflet, ou plus généralement une ou plusieurs couches minces de matériau(x).
La représente une vue de profil du substrat 106 disposé sur la surface 102 lors de la mise en œuvre du dépôt de matériau sur les bords 105 du substrat 106. Les flèches portant la référence 112 représentent le matériau à déposer sur les bords 105 et envoyé vers la face principale du substrat 106 disposée contre la surface 102 et qui inclut les bords 105.
Un plateau 100 de maintien de substrat selon un deuxième mode de réalisation est décrit ci-dessous en lien avec les figures 4 et 5. La représente une vue de dessus d’une surface de maintien pleine 102 et d’éléments de liaison 104 du plateau 100 selon le deuxième mode de réalisation. La représente une vue de dessus d’une partie du plateau 100 selon le deuxième mode de réalisation.
Par rapport au premier mode de réalisation précédemment décrit, les éléments de liaison 104 s’étendent depuis des côtés 114 de la surface de maintien pleine. Les autres caractéristiques du plateau 100 selon ce deuxième mode de réalisation sont similaires à celles précédemment décrites pour le premier mode de réalisation.