INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Parfum 1 composition IUPAC % 1-(5,6,7,8-tetrahydro-3,5,5,6,8,8-hexamethyl-2-naphthyl)ethan-1-one 21,9780 1,4-Dioxacycloheptadecane-5,17-dione 10,9890 4-tert-Butylcyclohexyl Acetate 8,7912 3-methyl-4-(2,6,6-trimethylcyclohex-2-en-1-yl)but-3-en-2-one 5,4945 (3aR-(3aalpha,5abeta,9aalpha,9bbeta))-Dodecahydro-3a,6,6,9a- tetramethylnaphtho(2,1-b)furan 4,3956 benzyl acetate 4,3956 3,7-Dimethyl octa-1,6-diene-3-yl acetate 4,3956 oxacyclohexadecan-2-one 4,3956 Tetrahydro-4-methyl-2-(2-methylpropyl)-2H-pyran-4-ol 4,2154 (2E)-2-(phenylmethylidene)octanal 3,7363 benzyl 2-hydroxybenzoate 3,2967 Citrus Aurantium Dulcis Oil 3,2967 2-Phenylethanol 2,1978 2H-1-Benzopyran-2-one 2,1978 4-(4-Hydroxyphenyl)butan-2-one 2,1978 2,2,2-Trichloro-1-phenylethyl Acetate 1,7582 1,2,3-Triethyl 2-hydroxypropane-1,2,3-tricarboxylate 1,5613 4-hydroxy-3-methoxybenzaldehyde 1,0989 2-[(1-hydroxypropan-2-yl)oxy]propan-1-ol 0,9234 2-ethylhexyl 3-(4-methoxyphenyl)acrylate 1-(4-tert-butylphenyl)-3-(4-methoxyphenyl)propane-1,3-dione 2-ethylhexyl salicylate 0,8791 1-phenylethyl acetate 0,8791 3-Ethoxy-4-hydroxybenzaldehyde 0,8791 2-ethyl-3-hydroxypyran-4-one 0,6725 3,7-Dimethyl octa-1,6-diene-3-ol 0,6593 cis-Hex-3-en-1-ol 0,4400 (Z)-Hex-3-enyl acetate 0,4396 4-methyl-2-(2-methylprop-1-en-1-yl)tetrahydro-2H-pyran 0,3328 2-Phenoxyethyl 2-methylpropanoate 0,3297 1,1-Dimethoxy-2-phenylethane 0,2637 2,2,5-Trimethyl-5-pentylcyclopentan-1-one 0,2429 1,2-diethyl benzene-1,2-dicarboxylate 0,2403 6-heptyltetrahydro-2H-pyran-2-one 0,2330 6-Hexyltetrahydro-2H-pyran-2-one 0,2242 4-Hydroxy-2,5-dimethylfuran-2(3H)-one 0,2198 3,7-dimethylocta-2,6-dien-1-yl acetate 0,2198 methyl 2-aminobenzoate 0,2198 methyl (3-oxo-2-pentylcyclopentyl)acetate 0,2154 Pin-2(10)-ene 0,1539 3-(4-isobutyl-2-methylphenyl)propanal 0,1319 Ethyl butanoate 0,1099 n-Butyl acetate 0,1099 (3R-(3alpha,3abeta,6beta,7beta,8aalpha))-Octahydro-6-methoxy-3,6,8,8- tetramethyl-1H-3a,7-methanoazulene 0,1099 2-Buten-1-one, 1-(2,6,6-trimethyl-3-cyclohexen-1-yl)- 0,1099 methyl oct-2-ynoate 0,0879 3,7-Dimethyl-6-octen-1-ol 0,0646 5-heptyldihydrofuran-2(3H)-one 0,0440 (E/Z)-9-hydroxy-5,9-dimethyldec-4-enal 0,0440 GALBEX 183 EB 0,0308 3,4,4a,5,8,8a-Hexahydro-3',7'-dimethylspiro(1,4-methanonaphthalene-2(1H),2'-oxirane) 0,0200 2-methyl-4-propyl-1,3-oxathiane 0,0200 2,4-dimethylcyclohex-3-ene-1-carbaldehyde 0,0169 2,6,6-trimethylbicyclo[3.1.1]hept-2-ene 0,0077 3-hydroxy-2-methyl-4H-pyran-4-one 0,0077 2-(4-Methylthiazol-5-yl)ethanol 0,0066 (4-isopropylcyclohexyl)methanol 0,0044 Methyl 2,4-dihydroxy-3,6-dimethylbenzoate 0,0044 6-pentyltetrahydro-2H-pyran-2-one 0,0039 1-(5,5-Dimethyl-1-cyclohexenyl)pent-4-en-1-one 0,0031 1-{[4-(phenyldiazenyl)phenyl]diazenyl}-2-naphthol 0,0015 Barosma Betulina Leaf Extract is an extract of the leaves of Barosma betulina, Rutaceae 0,0011 Dimethyl sulphide 0,0007 5-methyl-2-(1-methyl-1-sulfanylethyl)cyclohexanone 0,00005
Exemple 2 : Pré complexe Un pré complexe 1 selon l’invention comprenant un solubilisant, un solvant et un opacifiant est préparé selon le tableau ci-dessous
Pré Complexe 1 Fonction IUPAC % SOLUBILISANT Sorbitan monolaurate, ethoxylated 40 SOLVANT 2-[(1-hydroxypropan-2-yl)oxy]propan-1-ol 20 OPACIFIANT D-Glucopyranose, oligomeric, C8-16-alkyl glycosides, methacrylic acid-styrene polymer 40
Exemple 3 : Complexes parfumants Des complexes parfumants ont été préparés selon le tableau ci-dessous. Leur stabilité a ensuite été testée par des tests de centrifugation durant 12 minutes à une vitesse de 5000 tours/min réalisés à l’aide d’une centrifugeuse de marque SIGMA modèle 2-16 K ou équivalent pour créer une cristallisation / solidification du complexe parfumant.
Formule instable Formule stable FONCTION IUPAC Complexe parfumant 1 g Complexe parfumant 2 g PARFUM Parfum 1 0,455 0,455 VISCOSANT Octahydro-4,7-methano-1h-indene-5-dimethanol 0,707 0,707 SOLUBILISANT, SOLVANT, OPACIFIANT Pré – complexe 1 0,238 0,238 SOLVANT 2-[(1-hydroxypropan-2-yl)oxy]propan-1-ol 0,25 TOTAL en g 1,4 1,650 Une cristallisation / solidification du complexe parfumant a été observée pour le complexe parfumant 1. Alors que le complexe parfumant 2 comprenant au moins 15% de solvant en poids du poids total du complexe parfumant, notamment le dipropylène glycol, ne présente pas ce phénomène.
Exemple 4 : Complexes parfumants Des complexes parfumants ont été préparés selon le tableau ci-dessous. Dans le complexe parfumant 4, il y a le parfum, le viscosant, le solvant et l’opacifiant mais pas de solubilisant. Le complexe parfumant 3 est lui formulé avec le pré-complexe 1 associé au parfum, au viscosant et à un complément de solvant. Leur stabilité a été testée par des tests de centrifugation durant 12 minutes à une vitesse de 5000 tours/min réalisés à l’aide d’une centrifugeuse de marque SIGMA modèle 2-16 K ou équivalent pour créer une cristallisation / solidification du complexe parfumant.
Formule instable Formule stable FONCTION IUPAC Complexe parfumant 4 g Complexe parfumant 3 g PARFUM Parfum 1 0,455 0,455 VISCOSANT Octahydro-4,7-methano-1h-indene-5-dimethanol 0,7071 0,7071 SOLUBILISANT, SOLVANT, OPACIFIANT Pré complexe 1 0,238 SOLVANT 2-[(1-hydroxypropan-2-yl)oxy]propan-1-ol 0,1976 0,15 OPACIFIANT D-Glucopyranose, oligomeric, C8-16-alkyl glycosides, methacrylic acid-styrene polymer 0,0952 TOTAL en g 1.455 1.5501
Une cristallisation / solidification du complexe parfumant a été observée pour le complexe parfumant 4. Alors que le complexe parfumant 3 comprenant le solubilisant ne présente pas ce phénomène.
Procédé de fabrication d’une composition cosmétique permettant la réalisation d’un masque de beauté auto-gélifiant à texture crémeuse. L’invention porte sur un procédé de fabrication d’une composition cosmétique pour un masque de beauté à texture crémeuse mise en œuvre par le mélange d’une émulsion avec une poudre, la phase aqueuse de l’émulsion comportant des sels d’alginates solubles et sa phase huileuse permettant l’obtention d’une texture crémeuse, la poudre comportant les sels nécessaires au contrôle de la cinétique de gélification des sels d’alginates contenus dans l’émulsion.
Les produits tels que les masques de beauté sont bien connus de l’homme de l’art dans le domaine cosmétique et se présentent sous la forme de gel, d’émulsion ou de pâte. Il existe notamment des masques de beauté gélifiables pouvant se retirer à la main quasiment d’une seule pièce, couramment appelés « peel-off ». Parmi ceux-ci, les masques à base de d’un sel soluble d’alginate (l’alginate de sodium) comprennent notamment une source de calcium peu soluble comme le sulfate de calcium, un agent séquestrant comme le pyrophosphate tétrasodique et un agent de contrôle du pH comme l’oxyde de magnésium (Les alginates, comment les gélifier ? Kelco International Ltd, London, 1989, Intégralité du document).
Ce document rapporte également l’utilisation d’alternatives, telles que l’utilisation phosphate dicalcique comme source de calcium et mentionne comme séquestrants l’hexamétaphosphate de sodium, le phosphate disodique, le citrate trisodique ou encore le gluconodeltalactone. La poudre constituant ces masques est mélangée à une phase aqueuse par l’utilisateur grâce à du matériel spécifique, formant ainsi une pâte pouvant être appliquée de manière uniforme sur la peau. Après application, la pâte se gélifie en formant un film qu’il est possible de retirer par pelage et quasiment d’une seule pièce.
Selon une variante de l’invention, le premier réseau de neurones comprend une couche d’entrée et une couche de sortie comprenant le premier résultat (i.e. : le procédé d’analyse comprend ainsi une étape de calcul de la couche de sortie à partir de la couche d’entrée par le premier réseau de neurones durant la première analyse), une dernière couche (entre la couche d’entrée et la couche de sortie) connectée directement à la couche de sortie, la deuxième analyse comprenant les deux étapes suivantes :
Modification de la dernière couche de manière à réduire l’incertitude, à partir de la couche de sortie, (puis) Calcul de la couche de sortie (c’est-à-dire le deuxième résultat) à partir de la dernière couche modifiée.
Selon un mode de réalisation, ces deux étapes peuvent être répétées jusqu’à la durée d’analyse soit expirée. En variante, ces étapes peuvent être répétées un nombre prédéterminé de fois.
Par exemple, la dernière couche peut être modifiée par une méthode de descente en gradient.
Par exemple, la modification de la dernière couche s’écrit :
x t est (i.e. : un vecteur représentant) la valeur de la dernière couche, x t+1 est (i.e. : un vecteur représentant) la valeur de la dernière couche modifiée, M est une matrice tel que x t .M ou x t+1 .M est la couche de sortie, La matrice M est modifiée aléatoirement n fois en une matrice M i , i variant de 1 à n, en mettant à zéro un élément de cette matrice. M i T est la transposée de la matrice Mi. α est une constante représentant un pas de descente en gradient de x t de manière à réduire l’incertitude, y i est la valeur du neurone numéro i dans la couche de sortie, est la moyenne des y i .
Cette modification de la dernière couche est particulièrement adaptée lorsque l’incertitude est obtenue par une méthode d’abandon de Monté-carlo ( en Anglais « Monté-Carlo dropout »).
D’autres modifications de la dernière couche sont possibles, notamment en fonction de la méthode d’évaluation de l’incertitude.
Selon un mode de réalisation, le premier réseau de neurones prend en entrée (c’est-à-dire, en couche d’entrée) une image d’un conducteur de l’égo véhicule lorsqu’il conduit l’égo véhicule et produit comme premier résultat une information selon laquelle le conducteur est distrait ou pas.
Le premier réseau de neurones est dans ce cas par exemple un réseau de neurones classifieur, par exemple tel qu’enseigné dans l’article suivant :
He, Zhang, Ren, Sun (2016) Deep Residual Learning for Image Recognition. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
Dans un mode de réalisation, la composition de maquillage pour les yeux selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane en C≤10 linéaire est compris entre 1 et 20% par rapport à la masse totale du dit mélange volatil d’alcanes.
Dans un mode de réalisation, la composition de maquillage pour les yeux selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane en C≤10 linéaire est compris entre 10 et 30% par rapport à la masse totale du dit mélange volatil d’alcanes.
Dans un mode de réalisation, la composition de maquillage pour les yeux selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane en C≤10 linéaire est compris entre 5 et 15% par rapport à la masse totale du dit mélange volatil d’alcanes.
Dans un mode de réalisation, la composition de maquillage pour les yeux selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane en C≤10 linéaire est compris entre 10 et 20% par rapport à la masse totale du dit mélange volatil d’alcanes.
Dans un mode de réalisation, la composition de maquillage pour les yeux selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane en C≤10 linéaire est compris entre 20 et 30% par rapport à la masse totale du dit mélange volatil d’alcanes.
Dans un mode de réalisation, la composition de maquillage pour les yeux selon l’invention est caractérisée en ce que le mélange volatil d’alcanes comprenant une fraction A, une fraction B et une fraction C tel que défini précédemment a un point éclair inférieur à 55°C selon la norme ASTM D93.
Dans un mode de réalisation, la composition de maquillage pour les yeux selon l’invention est caractérisée en ce que le mélange volatil d’alcanes comprenant une fraction A, une fraction B et une fraction C tel que défini précédemment a un point éclair compris entre 45 et 54°C.
Dans un mode de réalisation, la composition de maquillage pour les yeux selon l’invention est caractérisée en ce que le mélange volatil d’alcanes comprenant une fraction A, une fraction B et une fraction C tel que défini précédemment a un point éclair compris entre 45 et 50°C.
Dans un mode de réalisation, la composition de maquillage pour les yeux selon l’invention est caractérisée en ce que le mélange volatil d’alcanes comprenant une fraction A, une fraction B et une fraction C tel que défini précédemment a un point éclair compris entre 50 et 54°C.
Dans le cadre de la présente demande, la composition de maquillage pour les yeux est caractérisée en ce qu’elle comprend au moins une huile non volatile.
Egalement par souci de concision, on appellera valeur d’une dérivée partielle de la grandeur par rapport à une mesure l’ensemble des valeurs que comprend le gradient de la grandeur selon le vecteur représentant cette mesure.
Précisons également que dans la présente demande, la valeur d’une dérivée partielle d’une grandeur par rapport à une première matrice (par exemple une matrice représentant des incertitudes sur une mesure) correspond à une deuxième matrice dont les composants sont égaux aux valeurs de dérivées partielles de cette grandeur par rapport à chacun des composants de la première matrice.
Dans la présente demande, si une somme entre deux vecteurs (par exemple deux dérivées partielles sous la forme de vecteurs) est invoquée, cette somme correspond à un vecteur égal à la somme élément par élément de ces deux vecteurs.
L’évaluation de ces dérivées partielles permet avantageusement de fournir des informations importantes sur la robustesse de l’estimation d’une grandeur nécessaire à la mise en œuvre d’une manœuvre de navigation, en particulier en permettant de quantifier la criticité des différentes mesures dans cette estimation.
Les informations obtenues sur la robustesse de l’estimation de la grandeur indiquent s’il est pertinent ou non de rajouter une mesure pour estimer la grandeur, parmi l’ensemble des mesures disponibles, ou d’appliquer une commande de contrôle, qui correspond par exemple à l’annulation de la manœuvre envisagée.
En effet, d’une part, une ou des dérivées partielles d’une grandeur par rapport à une mesure effectuée à un instant donné, ou par rapport à des mesures effectuées lors d’une plage de temps donnée, permet d’évaluer l’influence des mesures sur l’estimation de la grandeur au cours du temps.
Par exemple, si une dérivée partielle par rapport à une mesure prend une grande valeur pour la mesure effectuée à l’instant précédent l’estimation de la grandeur, mais prend des valeurs proches de zéro pour la mesure effectuée aux instants antérieurs, cela signifie que seule la mesure effectuée à l’instant précédent l’estimation est prise en compte de manière significative dans cette estimation.
Ce cas de figure peut dénoter un manque de robustesse de l’estimation, dans le cas où une estimation robuste nécessite la prise en compte de plusieurs mesures successives.
Dans cet exemple, l’estimation peut être améliorée en augmentant la fréquence des mesures prises au cours du temps.
Ainsi, selon un mode de mise en œuvre du procédé de contrôle : - des mesures effectuées successivement sont obtenues, et - au cours de ladite étape de détermination, pour chacune de ces mesures, une valeur de dérivée partielle de la grandeur est déterminée par rapport à cette mesure.
Dans ce mode de réalisation, le calcul de dérivées partielles est réalisé a posteriori. Autrement dit, la grandeur est obtenue après l’obtention des mesures par rapport auxquelles les valeurs de dérivée partielle de la grandeur sont calculées.
Par exemple, les dérivées partielles d’une estimation x n|n à l’instant n sont calculées par rapport à la série de mesures prise en compte entre les instants 0 et n ; ainsi, le calcul de ces dérivées partielles est réalisé suite à l’obtention de l’estimation x n|n .
D’autre part une ou des dérivées partielles d’une grandeur par rapport à une mesure effectuée par un capteur donné, ou par rapport à des mesures effectuées par un ensemble de capteurs donnés, permettent d’évaluer l’influence du capteur ou de l’ensemble des capteurs sur l’estimation.
Par exemple, si une dérivée partielle par rapport à une mesure prend une valeur faible alors que les connaissances de l’homme du métier indiquent que la grandeur estimée est généralement très influencée par cette mesure (par exemple, l’estimation de la vitesse d’un véhicule est très influencée par la mesure de son accélération), alors cela indique que l’estimation n’est pas robuste.
Selon un mode de mise en œuvre du procédé de contrôle, pour au moins un instant donné, une dite valeur de dérivée partielle est déterminée au cours de ladite étape de détermination, par rapport à une mesure, cette mesure comportant au moins deux mesures effectuées chacune par des capteurs distincts à cet instant donné.
Rappelons que, comme expliqué ci-avant, une mesure peut correspondre à un vecteur dont les composantes sont des mesures de différents états. Par exemple, une dite mesure à un instant donné peut par exemple comporter une mesure de l’accélération du véhicule à cet instant donné ainsi qu’une mesure de la vitesse du véhicule à cet instant donné.
La séquence d’entraînement formée par la suite d’itération permet d’améliorer la précision des corrections et ainsi d’augmenter la qualité de la segmentation à chaque itération.
La mise à jour des poids est par exemple mise en œuvre par un algorithme de minimisation de la fonction de perte, dont le gradient est par exemple calculé par rétropropagation. La mise à jour des poids peut être mise en œuvre à chaque itération, notamment à chaque fois que des données de sorties sont produites par le réseau neuronal, ou seulement à la fin de toutes les itérations pour que la mise à jour des poids ne s’effectue qu’à partir de la meilleure segmentation obtenue.
Le masque d’initialisation est par exemple un masque trivial, un masque vide, un masque obtenu par une pré-segmentation automatique ou un masque dérivé de la vérité terrain, par exemple en simulant des interactions utilisateurs à partir de cette vérité terrain.
Lors des itérations suivantes, le masque d’initialisation est ajouté au masque utilisateur qui indique les erreurs entre le masque de segmentation obtenu en sortie du réseau neuronal et le résultat souhaité par l’utilisateur.
Chaque jeu de données peut comprendre une ou plusieurs images, différentes ou non. Même si deux jeux de données comprennent les mêmes images, le procédé d’entraînement traitera deux images identiques de façon différente grâce aux interactions utilisateur simulées qui permettent des modifications dans l’entraînement.
Les interactions utilisateurs simulées sont obtenues à partir d’une vérité terrain. La vérité terrain est formée par des données labellisées prédéfinies et à partir desquelles est déterminée l’erreur entre le masque de segmentation obtenu en sortie du réseau neuronal avec le résultat souhaité. L’entraînement est ainsi supervisé grâce à des données préalablement segmentées, pour lesquelles les régions de l’image ont des labels qui leurs sont attribués. La vérité terrain est plus communément appelée « ground truth » en anglais.
Dans les procédés de segmentation de l’art antérieur, l’entraînement est généralement effectué uniquement à partir de ces données labellisées qui ne suffisent pas puisque l’utilisateur et les masques de segmentation de l’itération précédente ne sont pas pris en compte dans l’entraînement. En outre, le procédé d’entraînement selon l’invention permet de fournir des interactions d’utilisateur simulées différentes pour la même image, comme ce serait le cas avec un utilisateur réel qui ne fournira jamais le même masque utilisateur pour une même image.
Avantageusement et selon l’invention le nombre prédéterminé d’itérations est variable pour chaque image à segmenter et pour chaque jeu de donnée.
Selon cet aspect de l’invention, le nombre d’itérations est prédéterminé lors du traitement d’un jeu de données ou d’une image à segmenter mais peut être modifié au cours du temps afin de reproduire le comportement d’un utilisateur réel qui n’effectuera pas systématiquement le même nombre de corrections. Un nombre maximal d’itérations peut être fixé pour éviter que l’entraînement soit trop long.
L’invention concerne également un procédé de segmentation d’image semi-automatique comprenant à chaque itération une étape de traitement de données d’entrées comprenant chaque image à segmenter par un réseau neuronal pour fournir des données de sortie comprenant au moins un masque de segmentation de chaque image,
caractérisé en ce que chaque itération comprend en outre :
une étape de réception d’un masque utilisateur représentatif d’une interaction d’un utilisateur réel sur chaque masque de segmentation, une étape de transmission, en tant que données d’entrée du réseau neuronal à l’itération suivante, de chaque masque de segmentation fourni par ledit réseau neuronal, et du masque utilisateur
Selon cet aspect de l’invention, le procédé de segmentation d’image permet la prise en compte des interactions de l’utilisateur autant de fois que nécessaire jusqu’à ce que l’utilisateur considère que la qualité de la segmentation de l’image est conforme à ses attentes. Si la qualité n’est pas suffisante, les interactions de l’utilisateur et le masque de segmentation sont transmises en tant que données d’entrée pour fournir un nouveau masque de segmentation.
Avantageusement, le système de segmentation d’image selon l’invention est configuré pour mettre en œuvre le procédé de segmentation d’image selon l’invention.
Avantageusement, le procédé de segmentation d’image selon l’invention est mis en œuvre par un système de segmentation d’image selon l’invention.
L’invention concerne également un produit programme d’ordinateur d’entraînement d’un système de segmentation d’image selon l’invention ledit produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution, lorsque ledit produit programme d’ordinateur est exécuté sur un ordinateur, des étapes du procédé d’entraînement selon l’invention.
- d'une valeur codée par des bits associés à l'adresse de la donnée à masquer, ces bits étant différents des bits codant l'adresse de la donnée à masquer.
3) Le procédé comporte :
- juste avant l'enregistrement d'une donnée sur le support de stockage d'informations :
- l'exécution de l'étape b) pour démasquer la donnée masquée contenue dans le mot qui a transité par l'intermédiaire du bus interne de données et ainsi obtenir une donnée démasquée, et
- le chiffrement de la donnée démasquée, pour obtenir une donnée chiffrée, puis
- l'enregistrement, sur le support de stockage d'informations, de cette donnée chiffrée sans enregistrer sur ce support le vecteur d'initialisation utilisé pour démasquer cette donnée, puis ultérieurement
- après le chargement de la donnée chiffrée à partir du support de stockage d'information et avant le déplacement de cette donnée par l'intermédiaire du bus interne de données :
- le déchiffrement de la donnée chiffrée enregistrée sur le support de stockage d'informations, pour obtenir une donnée déchiffrée, et
- le masquage de la donnée déchiffrée, ce masquage comportant :
- la génération d'un nouveau vecteur d'initialisation dont la taille, en nombre de bits, est deux fois inférieure au nombre de bits de la donnée déchiffrée, puis
- la production d'un nouveau masque à partir du nouveau vecteur d'initialisation généré et à partir de la même clef secrète et en exécutant la même fonction cryptographique que celles utilisées lors de l'étape a), puis
- le masquage de la donnée déchiffrée à l'aide du nouveau masque produit pour obtenir une donnée masquée, puis
- le déplacement, par l'intermédiaire du bus interne de données, d'un mot contenant la donnée masquée et le vecteur d'initialisation à l'aide duquel cette donnée masquée a été obtenue, puis
- l'enregistrement, dans la mémoire cache interne, de ce mot déplacé contenant la donnée masquée et le vecteur d'initialisation à l'aide duquel cette donnée masquée a été obtenue.
4) Le procédé comporte :
- la lecture, par l'unité centrale de traitement, d'une donnée dans un mot de la mémoire cache interne, et
la est une vue schématique, selon l’axe de rotation de la roue, de l’agencement des aimants sur le stator ;
la est une vue analogue à celle de la d’un dispositif de roulage selon une variante du premier mode de réalisation ;