INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Recherche évolutive Après l’entraînement d’extension et de rétrécissement, une recherche évolutive (ES) est réalisée sur l’espace de recherche. En conformité avec un mode de réalisation, des détails d’une recherche évolutive sont montrés avec la fourniture d’un pseudocode pour un algorithme 1. A la différence de l’ES de base (Real et al. 2019), et sont tous deux utilisés pour l’évaluation et la recherche d’identification.
L’algorithme 1 montre le cas d’une recherche de vitesse, qui échantillonne des modèles avec un seuil de précision et le tri des candidats les plus rapides ; si un seuil de vitesse doit être utilisé à la place, la taille des modèles échantillonnés peut être compressée et les plus précis peuvent être recherchés. A savoir tandis qu’une boucle de lignes 13 à 23, parentes en ligne 15 serait le modèle le plus précis des candidats, la ligne 18 comparerait des valeurs de vitesse et au niveau de la ligne terminale 24, le modèle le plus précis serait renvoyé depuis l’historique d’ensemble comprenant les candidats de modèle les plus précis générés à partir des lignes de boucle 13 à 23.
Une autre différence, dans un mode de réalisation, est la génération d’une population initiale, dont la recherche commence par l’évolution à partir de la base au lieu d’un échantillonnage aléatoire (par exemple via une fonction EVOLVE en ligne 16). Une évolution ultérieure est réalisée sur des sous-modèles les plus rapides (dans un mode de réalisation) qui ont été évolués à partir de la base.
Dans la fonction de EVOLVE, un caractère aléatoire est utilisé pour sélectionner des sous-modèles différents à partir de l’espace de recherche. (Tout comme une mère peut donner naissance à des enfants différents, l’évolution d’un modèle de base aboutit également à des modèles enfants différents. En fait, la probabilité pour deux modèles enfants d’évoluer de manière identique équivaut à celle pour une mère de donner naissance à des jumeaux). En raison de l’objectif de déploiement, la recherche cible des modèles avec à la fois une meilleure efficacité et une plus grande précision. Si un échantillonnage aléatoire a été utilisé, il est difficile de commander les tailles de modèle et de comparer la précision avec la base de manière équitable.
Ensemble de données Un ensemble de données interne (dénommé par « ensemble de données Modi ») a 3 681 images au total. L’ensemble de données Modi a 62 points internes définissant des régions au sein du visage et 3 points de contour pour chaque visage. Pour des scénarios d’application, les poses se distribuent de -30° à 30°. Dans un mode de réalisation, le modèle ESTNet est entraîné séparément sur l’ensemble de données 300W (Sagonas et al. 2013) pour mener une comparaison équitable avec les procédés de pointe. La différence entre les annotations des ensembles de données Modi et 300W est montrée sur les images 600 et 602 des figures 6A et 6B.
Résultats et études d’ablation Entraînement et recherche Il existe des différences évoquées précédemment entre OFA d’origine et les techniques de EST, comme divulgué ici. Les résultats suivants montrent que EST étend le travail bien mieux qu’OFA ne rétrécit la profondeur et le noyau dans l’espace de recherche FAN. Sur la (graphique 500), avec un entraînement de profondeur [2, 3], puis [2, 3, 4], l’erreur descend à 0,031, tandis que l’erreur demeure élevée avec un entraînement à partir de la couche [4] totale en premier lieu. Sur la (graphique 502), l’entraînement commence avec une taille de noyau de 3 ou 5, et le taux d’apprentissage est ajusté pour les matrices de transformation.
Les expériences de rétrécissement se regroupent à une erreur bien plus élevée. Comme évoqué, des expériences ont été menées pour valider des estimateurs de performance. 17 modèles échantillonnés de manière aléatoire ont été évalués en termes de performance effective et leur classement de performance a été comparé aux estimations. Le coefficient de corrélation de Pearson d’échantillon (Freedman, Pisani, et Purves 2007) dans l’équation 1 est appliqué pour évaluer la cohérence d’estimations et d’évaluations effectives.
Sur la , le graphique 400 montre le temps d’inférence effectif et sur la le graphique 402 montre l’estimation de temps réalisée par une moyenne pondérée de FLOPS, Params et Memory Read & Write. A l’aide de l’équation 1, on a une corrélation forte de 0,677 qui valide l’estimateur.
Les graphiques 404 et 406 des figures 4C et 4D montrent la comparaison de deux stratégies d’entraînement de super-modèle, un entraînement naïf et un entraînement d’extension et de rétrécissement. Sur la , les modèles sont chargés avec des poids pré-entraînés de manière naïve et entraînés pour 2 et 25 époques.
La corrélation de classement de précision après adaptation d’époques différentes est de seulement 0,151. Par conséquent, l’approche naïve ne fournit pas une bonne estimation de précision.
A l’inverse, la utilise le super-modèle pré-entraîné à partir de la stratégie d’entraînement d’extension et de rétrécissement décrite ci-dessus. Les mêmes modèles sont entraînés pour 2, 25 et 60 époques, et la cohérence de classements de précision de modèle est très forte : les coefficients de corrélation pour (2, 25), (25, 60), (2, 60) sont de 0,667, 0,916 et 0,819 de manière correspondante. Cela prouve l’efficacité de EST, et qu’une adaptation de modèles pour 2 époques est suffisante pour estimer la performance de précision.
En comparaison avec l’approche naïve, EST fournit une estimation de précision bien meilleure sans dépenser beaucoup plus de temps. Dans un V-100 de Tesla™ (une GPU de cœur de tenseur de NVIDIA Corporation, Santa Clara, Californie), l’entraînement d’extension et de rétrécissement demande 40 heures, alors que l’entraînement naïf demande également 36 heures pour se terminer.
Pour résumer, cette section prouve l’efficacité à la fois des estimateurs de temps et de précision. Elle montre également les avantages de EST par rapport à l’approche naïve.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif comprend une interface Homme-Machine agencée pour permettre à une personne de communiquer avec le dispositif.
la illustre schématiquement un dispositif de protection de données personnelles selon un mode de réalisation non limitatif de l’invention,
la illustre différentes étapes de sauvegarde d’une information sur le consentement de la personne,
la illustre schématiquement un masque de points de mesure posé sur le visage de la personne,
la illustre des étapes du procédé de protection selon l’invention.
On a représenté sur la un dispositif 1 de protection de données personnelles comprenant : un système de stockage de données 70 tel qu’un nuage informatique ou Cloud en anglais, agencé pour stocker une pluralité de clés d’identification K, au moins l’une des clés K étant formée par un ensemble de données d’identification parcellaires DIP basées sur des caractéristiques corporelles et/ou physiologiques d’une personne P, chaque clé d’identification K étant associée à un ensemble de données personnelles d’une personne stockées dans ce système de stockage 70, les clés K et les données personnelles DP étant en soi anonymes, un système de mesure 2 de caractéristiques corporelles et/ou physiologiques d’une personne, une unité de traitement de données 50 agencée pour: obtenir, à l’aide du système de mesure 2, des données mesurées de caractéristiques corporelles et/ou physiologiques sur une personne, vérifier si ces données mesurées et éventuellement des données supplémentaires requises correspondent à l’ensemble de données d’identification parcellaires DIP de l’une des clés d’identification K, en cas de correspondance avec l’une des clés d’identification DIP, autoriser l’accès aux données personnelles DP associées à cette clé d’identification K.
Le système de mesure 2 comporte un capteur qui est un radar 5, ici un radar fonctionnant à 120 GHz ou 130 GHz, et ce radar est contrôlé par l’unité de traitement 50.
Dans l’exemple décrit, le système de mesure 2 comprend en outre : un capteur de température 7 opérant dans l'infrarouge et agencé pour mesurer une température de la peau de la personne, sur une pluralité de points remarquables du visage de la personne, ce capteur 7 étant une caméra infrarouge, deux caméras 8, ici des caméras Rouge Vert Bleu, ou caméras RGB en anglais, agencées pour définir sur le visage de la personne, les points remarquables de mesure de température, pour le capteur de température.
Le système 2 comprend en outre un microphone 10 pour enregistrer un souffle, des battements de cœur de la personne, un son produit par le corps ou des réponses vocales de la personne.
Dans l’exemple décrit, l’une des caméras 8, ici celle qui est au-dessus du capteur 7, présente une direction de visée 25 faisant un angle A1 non nul avec la direction de visée 26 du capteur 7 pour tenir compte de l’effet de parallaxe.
Les figures 41 et 42 montrent différents processus pour regrouper des cartouches de cosmétiques dans un seul emballage sur la base des résultats d’un défi de conception.
La montre un écran affiché à la fin d’un défi de conception qui permet à un utilisateur d’acheter les emballages groupés de cartouches sur la base des résultats du défi.
description détaillée des modes de réalisation Sur les dessins, des références numériques similaires désignent des parties identiques ou correspondantes dans la pluralité de vues. En outre, tels qu’utilisés ici, les mots « un », « une » et similaires ont généralement le sens de « un ou plusieurs », sauf indication contraire.
On se réfère à présent aux dessins, sur lesquels des références numériques similaires désignent des parties identiques ou correspondantes dans la pluralité de vues.
La sélection de formulations cosmétiques et de matériaux cosmétiques constitutifs pour formuler des formulations cosmétiques est une activité courante qui repose souvent sur une prise de décision subjective et une entrée manuelle. Il existe une grande variété de matériaux cosmétiques disponibles, et d’innombrables combinaisons et permutations de formulations cosmétiques possibles.
À chaque occasion où des formulations cosmétiques sont utilisées, des décisions subjectives sont souvent prises par un utilisateur final de cosmétiques pour produire des formulations cosmétiques satisfaisantes. Les résultats sont généralement le fruit de l’expérimentation, nécessitant peut-être de multiples itérations pour obtenir un résultat satisfaisant. En partie à cause de la connaissance limitée des caractéristiques spécifiques des matériaux cosmétiques de base et des proportions nécessaires, les formulations cosmétiques résultantes peuvent manquer de précision. La répétabilité de la production d’une formulation cosmétique spécifique est donc difficile à obtenir. Les modes de réalisation ci-dessous abordent ces problèmes dans l’art conventionnel.
Spécifiquement, la description ci-dessous concerne un éco-système permettant de personnaliser le soin de la peau et de fabriquer un système de personnalisation de formule pour une utilisation à domicile, qui est basé sur un dispositif de distribution spécialisé permettant de mélanger instantanément des ingrédients d’un produit cosmétique pour obtenir le résultat final désiré par l’utilisateur, puis de le transporter de manière commode pour portabilité.
Le système montré ci-dessous est un dispositif 3 en 1 alimenté par l’IA, le premier du genre, qui permet de personnaliser à domicile le soin de la peau, le fond de teint et le rouge à lèvres liquide. Le dispositif et son appli correspondante évaluent la peau individuelle des utilisateurs et les données environnementales locales pour créer et fournir des formules de soin de la peau et cosmétiques personnalisées, sur place, qui optimisent les niveaux de personnalisation au fil du temps.
L’écosystème global est doté d’un système de cartouche motorisé activé par l’IA, tel que décrit ci-dessus, qui crée des formules de soin de la peau et cosmétiques personnalisées en quatre étapes. Le dispositif crée des sérums personnalisés pour la peau selon le processus suivant :
1. Analyse personnelle de la peau : L’utilisateur prend une photo avec l’appareil photo d’un téléphone intelligent et ouvre une appli sur le téléphone intelligent. L’appli utilise l’IA pour analyser la condition globale de la peau de l’utilisateur, en évaluant les rides profondes, les ridules, les taches sombres, le manque de fermeté, la visibilité des pores et le manque d’éclat.
2. Évaluation de l’environnement : L’appli (et/ou une plateforme informatique en nuage distincte) évalue les conditions environnementales locales qui peuvent influencer l’état de la peau de l’utilisateur, y compris la météo, la température, l’humidité, l’indice UV, la qualité de l’air et le pollen.
3. Préférence de produit : L’utilisateur entre ensuite dans l’appli ses préoccupations spécifiques en matière de soin de la peau, comme les ridules, les rides, les taches sombres, la texture rêche de la peau et son aspect terne.
Le système de moteur, situé en haut du dispositif, déplace et comprime la formule des cartouches à la base de l’appareil dans un mouvement ascendant vers le plateau de distribution au-dessus pour une application propre.
Avec une utilisation régulière, la plateforme d’IA peut évaluer l’aspect de la peau d’un utilisateur au fil du temps, ce qui aide les utilisateurs à identifier ce qui fonctionne et à calibrer les futures formules. Le système alimenté par l’IA peut optimiser l’efficacité des formules personnalisées. En prenant régulièrement des photos, les utilisateurs permettent au système intelligent de reconnaître les effets des formules, et d’ajuster le dosage des ingrédients actifs en conséquence. Cela dit, l’utilisateur peut passer outre les recommandations du système s’il souhaite, par exemple, un hydratant supplémentaire.
Le système de soin de la peau contient des ingrédients actifs tels que les AHA, les vitamines C et E, l’acide hyaluronique, l’acide férulique, le rétinol, le concombre, le thym et la mûre.
En cas d’égalité, i.e. dans le cas où deux branches voient le même nombre Nb_max de branches, la branche avec le meilleur score ACS ou celle dont l’adresse MAC du nœud coordinateur est la plus petite (respectivement la plus grande) impose au groupe ses canaux opérationnels, i.e. ceux sélectionnés à l’étape S100. L’utilisation de l’adresse MAC du nœud coordinateur permet d'avoir un mécanisme déterministe de sélection des canaux opérationnels par groupe évitant ainsi des échanges supplémentaires entre les branches pour se coordonner. Cette approche permet à chaque branche de chaque groupe d’effectuer la détermination des canaux opérationnels à appliquer sans avoir à échanger d’autres informations que celles déjà échangées précédemment.
Lors d’une étape S110, les branches appliquent la sélection de canaux opérationnels faite à l’étape de négociation S108, i.e. qu’elles utilisent le ou les canaux opérationnels sélectionnés par groupe notamment pour envoyer des trames de balise. C’est le cas des branches B0 et B1 sur la .
Dans un mode de réalisation particulier, la sélection est faite par un dispositif de sélection de canaux opérationnel dédié qui est notamment configuré pour mettre en œuvre les étapes S104 à S108. Ce dispositif configure, pour chaque groupe de branches, le canal opérationnel à appliquer avec le au moins un canal opérationnel sélectionné pour ledit groupe. Lors de l’étape S110, les branches appliquent les canaux opérationnels ainsi configurés.
Déterminer des chevauchements entre les branches et la visibilité d’un point de vue propagation radio d’une branche par une autre branche en vue d’identifier un ou des groupes de branches et déterminer si un réalignement des sélections de canaux opérationnels effectuées indépendamment par branche à l’étape S100 est nécessaire au sein de chaque groupe de branches permettent d’améliorer la communication. En particulier, le réalignement, pour les branches d’un même groupe de branches, des sélections de canaux opérationnels effectuées indépendamment par branche à l’étape S100 permet à chaque radio de ces dites branches de bénéficier des mécanismes de détection d’énergie et de détection de signal Wi-Fi sur le canal primaire et ainsi de mieux partager le medium en évitant au moins en partie les collisions.
En effet, avant de transmettre des données utiles sur le ou les canaux opérationnels sélectionnés, un nœud met en œuvre des mécanismes d’accès au média afin de vérifier la disponibilité dudit media. Par exemple, avant d’accéder au média, un nœud détecte sur tous les canaux opérationnels, i.e. le canal primaire et les canaux secondaires, qu’il n’y a pas d’énergie ou que celle-ci est inférieure à une valeur de seuil. En outre, sur le canal primaire uniquement, il détecte par le biais d’un décodage du signal Wi-Fi qu’il n’y a pas de transmission Wi-Fi en cours.
Ainsi, dans le cas où le canal primaire de la branche B0 est aligné avec le canal primaire de la branche B1 à l’issue de l’étape S108, un nœud N0 de la branche B0, avant d’accéder au média, fait une détection d’énergie et une détection de signal sur leur canal primaire commun ce qui permet de mieux détecter et donc partager le médium. En effet, si un réalignement n’est pas effectué et que, par exemple, le canal primaire de B1 corresponde au canal secondaire de B0, le nœud N0 de la branche B0 n’applique qu’une détection d’énergie sur le canal primaire de B1, i.e. pas de détection de signal. En ne faisant qu’une détection d’énergie, il se peut que le nœud N0 considère le média comme disponible alors qu’il ne l’est pas ce qui augmente le risque de collision.
Dans les cas où des branches sont suffisamment éloignées les unes des autres afin que leurs transmissions, même avec des canaux primaires différents, ne se gênent pas mutuellement, aucun réalignement des décisions des ACS n’est engagé. C’est le cas du nœud B2 sur la .
La illustre en détails l’étape S106 selon un mode particulier de réalisation.
Lors d’une étape S106-1, chaque branche détecte les autres branches visibles d’un point de vue propagation radio. Une branche Bj est visible d’une branche Bi si un nœud Nk de Bi voit au moins un nœud Nl de Bj avec un niveau de signal supérieur à un seuil S.
Le nœud Nk de Bi voit le nœud Nl de Bj si le niveau de signal reçu par Nk en provenance de Nl est supérieur à la valeur de seuil S.
A cet effet, chaque branche utilise le ou les canaux opérationnels de sa sélection, i.e. celui ou ceux déterminés à l’étape S100, e.g. pour envoyer des trames de balise (« beacon frames » en anglais). La détection des branches visibles d’un point de vue propagation radio peut alors se faire par exemple par la détection (« scan » en anglais) par les nœuds d’une branche donnée des trames de balise émises par les nœuds des autres branches. Plus précisément, un nœud N k qui décode une trame (e.g. « beacon ») émise par un autre nœud N l est capable d’estimer une valeur représentative de la puissance avec laquelle il reçoit ou décode ladite trame. Cette valeur est comparée au seuil S, e.g. S=-82 dBm. Si cette valeur est plus grande que S, alors le Noeud N k voit d’un point de vue propagation radio le nœud N l , sinon on considère qu’il ne le voit pas même s’il parvient à décoder la trame.
En variante, des équipements tiers (e.g. nœuds utilisateurs) associés à une branche peuvent se charger de cette détection. Dans l’exemple de la , on suppose comme pour la que B0 voit B1 et que B1 et B2 ne voient aucune autre branche.
Lors d’une étape S106-2, les groupes de branches sont identifiés. A cet effet, les résultats des détections de S106-1 sont partagés entre les branches entrées en phase de négociation, i.e. B0, B1 et B2 sur la , afin de former les groupes de branches. Si une branche n’a été vue par aucune autre branche, alors elle sort de la phase de négociation. Par exemple sur la , la branche B2 qui n’est vue par aucune autre branche continue d’utiliser le ou les canaux opérationnels de sa sélection initiale faite à l’étape S100.
Si une branche Bj a été vue par au moins une branche Bi, alors ces deux branches appartiennent à un même groupe de branches. Au sein de ce groupe, qui peut comporter plus de deux branches, au moins une branche en voit une autre. Par exemple, les branches B0 et B1 appartiennent au même groupe car B0 a vu B1, même si B1 n’a pas vu B0.
A l’issue de l’étape S106-2, chaque branche au sein d’un groupe peut être perturbée par les autres branches du même groupe. En revanche, les branches d’un groupe ne peuvent pas être perturbées par les branches d’un autre groupe car elles ne sont pas visibles l’une de l’autre.
Lors de l’étape S108, une liste de canaux opérationnels est sélectionnée au sein de chaque groupe identifié grâce à un réalignement des sélections ACS effectuées à l’étape S100 par branche. La sélection pour un groupe donné est effectuée indépendamment des autres groupes. Chaque groupe de branches sélectionne ainsi des canaux opérationnels applicables à toutes les branches du groupe.
Le module de communication 10 est relié au processeur 4 de manière à permettre au processeur 4 de recevoir des données en provenance d’un autre dispositif électronique (non représenté) et/ou d’émettre des données à destination d’un autre dispositif électronique (non représenté). Dans certains modes de réalisation, le processeur 4 peut ainsi recevoir une donnée m de l’autre dispositif électronique et /ou émettre d’autres données, par exemple un résultat d’au moins un des procédés décrits en référence aux figures 3 et 4, typiquement la signature de la donnée m, à destination de l’autre entité électronique.
Chaque figure parmi les figures 3 et 4, représente un procédé de signature cryptographique d’une donnée conforme à l’invention.
Chacun de ces procédés de traitement cryptographique est ici mis en œuvre par le dispositif électronique 2 (du fait de l’exécution des instructions de programme d’ordinateur mémorisées dans le module de mémorisation 6 comme indiqué ci-dessus).
Chacun de ces procédés met en œuvre des opérations dans un groupe Gr fini d’ordre n de points d’une courbe elliptique E. Ce groupe Gr est muni d’une opération d’addition de deux points de la courbe elliptique E, ci-après évoquée en tant qu’opération. La courbe elliptique E est définie par un ensemble de paramètres comprenant un point du groupe Gr appelé point générateur G. Ce point générateur est donc prédéterminé et peut être en pratique mémorisé dans le dispositif électronique 2, par exemple dans son module de mémorisation 6. Tout point du groupe Gr peut être associé de façon univoque à un ensemble de c coordonnées affines dans un repère d’un espace de dimension c.
En outre, chacun de ces procédés met en œuvre des opérations algébriques (addition, multiplication, soustraction) sur des scalaires, ci-après évoquées en tant qu’addition, produit et soustraction.
La représente un exemple de courbe elliptique E dans un repère affine de dimension 2, et un exemple d’un groupe Gr de points de la courbe elliptique E définie sur un corps K.
L’invention ne se limite pas à cet exemple de courbe elliptique et de groupe Gr. Selon d’autres exemples, la courbe elliptique E peut avoir une autre forme dans ce repère, ou la courbe elliptique E peut être définie dans un autre repère et/ou un autre espace, notamment de dimension supérieure à 2.
La montre les étapes principales d’un procédé de signature cryptographique d’une donnée selon un premier mode d’implémentation de l’invention.
Le procédé de la vise à déterminer la signature d’une donnée m, par exemple reçue via le module de communication 10, au moyen d’une clé privée d et d’un algorithme de type ECDSA.
Selon une étape d’initialisation E2, le processeur 4 détermine un premier scalaire de dérivation t 1 et un deuxième scalaire de dérivation t 0 . Le premier scalaire de dérivation t 1 et le deuxième scalaire de dérivation t 0 peuvent être chacun déterminé par tirage aléatoire, par application d’un algorithme pseudo aléatoire, par exemple à la donnée m, ou par lecture d’une mémoire du dispositif électronique 2, par exemple si le premier scalaire de dérivation t 1 et/ou le deuxième scalaire de dérivation t 0 ont été préalablement déterminés puis mémorisés dans le module de mémorisation 6.
Le deuxième scalaire de dérivation t 0 a de préférence une valeur modulo l’ordre n du groupe Gr, qui est strictement supérieure à un.