INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le serveur principal 310 peut maintenir des états, gérer des événements et lancer des actions de l'exemple de système 300. Comme le montre la , par exemple, le serveur principal 310 peut comprendre une couche de service d'identité pour authentifier les utilisateurs et gérer l'accès aux ressources; une couche de service d'application pour gérer les performances du moteur de santé 360 ; une couche de service de données d'intégration pour incorporer des données provenant de diverses sources ; une couche ETL pour extraire, transformer et charger des données à partir de diverses sources de données ; une couche de service utilitaire pour gérer une logique non liée à l'entreprise ; et une couche de service de communication pour gérer les transferts de données entre le moteur de santé 360 et les composants extérieurs (p. ex., les appareils utilisateur 330). Des composants en nombre plus ou moins élevé que ceux illustrés à la peuvent faire partie du serveur principal 310.
Le serveur principal 310 peut s'interfacer avec la passerelle API 320 pour recevoir des demandes et transmettre des réponses d'appels API. La passerelle API 320 peut exécuter des fonctions pour assurer le traitement correct des demandes et des réponses, telles que l'authentification des machines utilisateur 330 émettant des demandes API ou pour valider des actions avec la plate-forme de commerce électronique 340 (par exemple, l'achat d'articles). Le serveur principal 310 peut également interagir directement avec les appareils utilisateur 330, par exemple via l'utilisation d'une application pour smartphone. Par exemple, comme le montre la , le serveur principal 310 peut transmettre des " notifications push " pour alerter un utilisateur de certaines informations (par exemple, une mise à jour, une alerte ou un message). En outre, le serveur principal 310 peut recevoir d'une machine utilisateur une " Requête de jeton " qui identifie la machine utilisateur 330 comme authentique. En outre, le serveur principal 310 peut émettre des " notifications poussées " à un utilisateur via une machine utilisateur 330 pour aider l'utilisateur à améliorer son état de santé.
Le serveur principal 310 peut obtenir des informations des machines utilisateur 330, par exemple pour obtenir des entrées pour effectuer les opérations décrites ici. De même, le serveur principal 310 ou les appareils utilisateur 330 peuvent s'interfacer avec un ou plusieurs suiveurs de santé 350 pour obtenir des entrées de données utilisateur et d'informations relatives à la santé, telles que des informations cardiaques, le nombre de pas parcourus au cours d'une session (par exemple, le dernier jour, la semaine écoulée ou le mois précédent) et toute autre information capturée ou calculée par les suiveurs de santé 350. Les informations d'identification d'un utilisateur peuvent être nécessaires pour entrer et / ou accéder aux informations du suiveur de santé, comme indiqué dans la .
Le serveur principal 310 peut également être en communication électronique avec le moteur de santé 360, qui peut calculer et générer des sorties de données, y compris des informations relatives à la santé, telles que l'âge biologique et les recommandations, comme décrit plus en détail dans le présent document. À l'instar de l'application de gestion de santé 130 de la , le moteur 360 peut comprendre des algorithmes d'apprentissage automatique (par exemple, un ou plusieurs modèles prédictifs), des algorithmes d'apprentissage non automatique ou une combinaison des deux pour exécuter les fonctions et les opérations décrites ici.
Le serveur principal 310 peut également communiquer avec le gestionnaire de base de données 370. Le gestionnaire de base de données 370 peut stocker des données associées au système 300, telles que des entrées de données (par exemple, des informations fournies par l'utilisateur, etc.), des sorties de données (par exemple, des attributs utilisateur estimés, l'âge biologique, des recommandations, etc.), des modèles d'apprentissage automatique ou d'autres algorithmes, et toute autre donnée. Dans certains modes de réalisation, comme le montre la , le gestionnaire de base de données 370 (ou de bases de données en général) peut être en communication avec le moteur de santé 360. Par exemple, le gestionnaire de base de données 370 peut fournir des modèles d'apprentissage automatique entraînés à appliquer par le moteur de santé 360 pour calculer un âge biologique, générer des recommandations de santé et/ou exécuter d'autres fonctions et opérations du moteur de santé. Le serveur principal 310 peut relayer des informations entre différents composants du système 300 (par exemple, relayer les recommandations du moteur de santé 360 aux appareils utilisateur 330), bien que dans certains modes de réalisation les différents composants puissent communiquer directement.
La illustre un exemple de méthode 400 pour le calcul d'un âge biologique, compatible avec les modes de réalisation de la présente divulgation. L’exemple de méthode 400 peut être mis en œuvre à l'aide d'un ou de plusieurs processeurs ( par exemple, le processeur(s) 230 du dispositif informatique de la ) ou d'un support lisible par ordinateur non volatile, tel qu'un processeur, un FPGA, un ASIC ou toute autre structure de traitement ou support de stockage. Dans certains modes de réalisation, l’exemple de méthode 400 peut être réalisé par le moteur de santé 360 de la . Il est entendu que les étapes indiquées à la ne sont qu’à titre d’exemple que et ne se veulent pas exhaustifs. Des étapes supplémentaires ou moins nombreuses que celles illustrées à la peuvent être effectuées, en fonction de l'application ou du but spécifique.
A titre d'exemple supplémentaire, la pluralité d'attributs associés à la pluralité d'individus peut être reçue par divers moyens appropriés, y compris par tout support électrique tel qu'un ou plusieurs signaux, instructions, appels API, bases de données, mémoires, disques durs, réseaux de données privés, réseaux privés virtuels, réseaux Wi-Fi, réseaux LAN ou WAN, câbles Ethernet, câbles coaxiaux, câbles à paires torsadées, fibres optiques, réseaux téléphoniques publics commutés, réseaux cellulaires sans fil, BLUETOOTH, BLUETOOTH LE (BLE), Wi-Fi, communications en champ proche (NFC) ou tout autre moyen de communication approprié permettant d'échanger des données. Par exemple, au moins un processeur peut recevoir la pluralité d'attributs d’une base de données telle que la base de données illustrée à la en communication avec le gestionnaire de base de données 370.
À l'étape 420, au moins un processeur peut recevoir un premier ensemble d'attributs associés à un individu particulier (par exemple, un premier individu). Le premier ensemble d'attributs de la première personne ou d'une personne particulière peut inclure les mêmes attributs ou des attributs similaires à ceux énumérés ci-dessus pour la pluralité des individus. Par exemple, le premier ensemble d'attributs peut inclure un ou plusieurs attributs liés à la santé métabolique, à la santé cardiovasculaire, à la gestion du poids, à la santé musculaire, à la santé immunitaire et à l'inflammation, à la gestion du poids, à la mobilité et à la santé articulaire, à la santé du foie, à la santé mentale et émotionnelle et à la performance, à la gestion du stress, à la santé gastro-intestinale, à la vision, à l'apparence, au sommeil, au biorythme, à la santé des hommes, à la santé des femmes, à la santé et au fonctionnement sexuels, l'apport en nutriments, les mesures de la qualité de vie et/ou d'autres attributs liés à la santé. En outre, le premier ensemble d'attributs du premier individu peut également être reçu de la même manière ou d'une manière similaire que la pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus. Dans certains modes de réalisation, le premier ensemble d'attributs peut ne pas inclure tous les attributs nécessaires ou préférés pour générer des composants de santé ou des recommandations. C'est-à-dire que le premier ensemble d'attributs du premier individu peut inclure des attributs manquants ou inconnus. En outre, suivant l'exemple de processus de la , l'étape 420 et les autres étapes de la (décrites ci-dessous) peuvent être répétées lorsque les contributions d'un individu sont corrigées ou révisées (par exemple, en cas de saisie incomplète ou incorrecte de ces données) ou mises à jour (par exemple, lorsqu'il y a modifications d'un ou de plusieurs attributs de l'utilisateur) en raison d'une surveillance (par exemple par un suiveur de forme ou un autre appareil) ou en raison d'une intervention et/ou du suivi des recommandations de santé par un utilisateur entraînant l'amélioration de ses attributs).
À l'étape 430, au moins un processeur peut appliquer un modèle prédictif à la pluralité d'attributs et au premier ensemble d'attributs pour estimer un deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu. Le deuxième ensemble d'attributs peut fournir des estimations des attributs manquants ou inconnus du premier individu (c.-à-d. les attributs qui sont nécessaires ou prescrits, mais qui n'ont pas été inclus dans le premier ensemble d'attributs pour le premier individu). Différents types de modèles prédictifs peuvent être utilisés pour générer le deuxième ensemble d'attributs, tels qu'un réseau bayésien, un modèle d'analyse de composantes principales (ACP), un arbre de décision, un classificateur de forêt aléatoire, un classificateur binaire, un classificateur multi classe, un classificateur linéaire, un réseau neuronal, un réseau neuronal profond, une machine à vecteurs de support, un modèle de Markov caché, ou tout autre modèle. Le ou les modèles prédictifs peuvent également être implémentés à l'aide d'algorithmes autres que l'apprentissage automatique, tels qu'un modèle de plus proche voisin, un modèle de régression, un modèle de concentration, un modèle de valeurs aberrantes, un modèle de classification, un modèle d'ajustement des moindres carrés, un modèle de série chronologique ou tout autre modèle. Dans certains modes de réalisation, deux ou plusieurs types de modèles (par exemple, deux modèles d'apprentissage automatique, deux modèles d'apprentissage automatique ou une combinaison de modèles d'apprentissage automatique et de modèles d'apprentissage non automatique) peuvent être utilisés en combinaison les uns avec les autres, comme cela sera apprécié par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation.
Par exemple, le ou les modèles prédictifs peuvent inclure un ou plusieurs modèles de score et/ou modèles génératifs. A titre d'exemple supplémentaire, un ou plusieurs modèles prédictifs peuvent inclure un ou plusieurs modèles d'analyse de composantes principales. A titre d'exemple encore, un ou plusieurs modèles prédictifs peuvent inclure un ou plusieurs réseaux bayésiens. Dans certains modes de réalisation, le(s) modèle(s) génératif(s) peut (peuvent) être utilisé(s) pour générer un groupe synthétique ou artificiel d'individus (par exemple, un groupe de pairs basé sur des données démographiques) qui satisfont ou correspondent à un individu particulier. Le ou les modèles génératifs peuvent également estimer l'incertitude pour les données de santé manquantes du participant. Un ou plusieurs réseaux bayésiens ou modèles statistiques peuvent générer un ensemble significativement large d'échantillons pour tout type d'individu et reproduire fidèlement la distribution des données réelles. Dans certains modes de réalisation, le(s) modèle(s) de score peut également être utilisé(s) pour générer des scores pour les données d'un individu particulier. Les modèles de composantes principales ou des modèles semblables peuvent appliquer des rangs pondérés pour les composantes de la santé, p. ex. du métabolisme sain au métabolisme faible sur une échelle continue. Des scores des groupes de pairs peuvent être générés qui montrent la relation d'une personne avec son groupe de pairs par rapport au métabolisme et / ou à d'autres composantes de la santé. Cette notation peut être exprimée en termes d'échelle (p. ex., au-dessus de la moyenne, moyenne, inférieure à la moyenne) ou en unité de temps (p. ex., années par rapport à l'âge chronologique de la personne). Comme il est indiqué plus en détail dans le présent document, les scores recommandés peuvent également être générés pour montrer les composantes de la santé d'une personne par rapport aux directives ou à des seuils prédéterminés pour son âge chronologique. Ces scores peuvent également être exprimés et affichés à un utilisateur par rapport à une échelle ou une unité de temps. Les seuils peuvent être dérivés d'une ou de plusieurs sources de directives ou de recommandations d'experts, telles que des sources de directives ou de recommandations en matière de santé telles que les National Institutes of Health (NIH) ou l'Organisation mondiale de la santé (OMS).
À titre d'exemple supplémentaire, un ou plusieurs réseaux bayésiens (ou d’autres modèles statistiques) peuvent être appliqués à la pluralité d'attributs associés à la pluralité d'individus pour générer une pluralité d'attributs artificiels associés à une pluralité d'individus artificiels. Dans certains modes de réalisation, les individus artificiels peuvent être générés ou identifiés de manière à correspondre au premier individu sur la base du premier ensemble d'attributs, par exemple par l'utilisation de seuil(s) ou d'autres moyens appropriés liés à un ou plusieurs attributs (par exemple, âge, sexe, ethnicité, etc.). Une collection de tels attributs artificiels générés selon les processus décrits dans le présent document peut être associée aux individus synthétiques ou artificiels. Avec le groupe apparié d'individus artificiels et d'attributs, le ou les modèles prédictifs peuvent estimer les attributs manquants ou inconnus du premier individu, de manière à générer un deuxième ensemble d'attributs associés au premier individu. Dans certains modes de réalisation, le deuxième ensemble d'attributs généré peut être plus grand que le premier ensemble d'attributs. De plus, dans certains modes de réalisation, le(s) modèle(s) prédictif(s) peut (peuvent) produire un score de confiance associé aux attributs artificiels générés et/ou au deuxième ensemble d'attributs.
Dans tous les modes de réalisation décrits précédemment, l'amplificateur AMP1 est de préférence utilisé comme amplificateur à transimpédance. Toutefois, l'amplificateur AMP1 peut également être utilisé comme comparateur. Dans ce dernier cas, lorsque les transistors M2 des dispositifs 1041 et 1061 sont polarisés chacun par un circuit correspondant 200 comprenant le transistor M1, une fonctionnalité d'hystérésis peut être mise en œuvre, par exemple, en ajoutant deux transistors MOS supplémentaires ayant le même type de canal que celui du transistor M1, un premier de ces deux transistors supplémentaires ayant une source reliée, de préférence connectée au nœud 108, une grille connectée à la grille du transistor M2 du dispositif 1041 et un drain relié, de préférence connecté, au nœud 1061i, un deuxième de ces deux transistors supplémentaires ayant une source reliée, de préférence connectée au nœud 108, une grille connectée à la grille du transistor M2 du dispositif 1061 et un drain relié, de préférence connecté, au nœud 1041i.
En outre, bien que les dispositifs 1041 et 1061 aient été décrits comme faisant partie de l'amplificateur AMP1, chacun des dispositifs 1041 et 1061 peut être utilisé pour mettre en œuvre un miroir de courant dans des circuits autres qu'un amplificateur à transconductance, en particulier lorsque la grille du transistor M2 du dispositif est polarisée par un circuit 200.
En outre, bien que le circuit 114 de l'amplificateur AMP1 puisse être un miroir de courant connu, il pourrait également être mis en œuvre par un dispositif similaire au dispositif 1041 décrit précédemment dans lequel le nœud 108 est remplacé par le nœud 102 et les transistors du dispositif sont des transistors PMOS.
Divers modes de réalisation et variantes ont été décrits. La personne du métier comprendra que certaines caractéristiques de ces divers modes de réalisation et variantes pourraient être combinées, et d’autres variantes apparaîtront à la personne du métier. En particulier, dans l'exemple décrit précédemment, la tension VDD sur le nœud 102 est supérieure à la tension VSS sur le nœud 108. Dans d'autres exemples (non représentés), la tension VDD sur le nœud 102 est inférieure à la tension VSS sur le nœud 108, et le type de canal de tous les transistors décrits est inversé, les transistors à canal de type P devenant des transistors à canal de type N et les transistors à canal de type N devenant des transistors à canal de type P. Plus généralement, lorsque les tensions sur les nœuds 1041i et 1041o, respectivement 1061i et 1061o, du dispositif 1041, respectivement 1061, sont inférieures à la tension VSS sur le nœud 108, les transistors du dispositif 1041, respectivement 1061, sont des transistors PMOS au lieu des transistors NMOS comme dans les exemples précédemment décrits.
Enfin, la mise en oeuvre pratique des modes de réalisation et variantes décrits est à la portée de la personne du métier à partir des indications fonctionnelles données ci-dessus. En particulier, les valeurs des courants fournies par les sources de courant 502 et 600 ne sont pas limitées aux exemples exposés précédemment, et la personne du métier saura mettre en œuvre les circuits de polarisation 201 et 500 avec d'autres valeurs de courant.
GRILLE DE HAUT-PARLEUR AVEC FONCTION DE DIRECTIVITE SONORE La présente invention concerne le domaine des véhicules automobiles, plus particulièrement le domaine des haut-parleurs des véhicules automobiles.
Les véhicules automobiles actuels sont équipés de haut-parleurs généralement intégrés dans des compartiments de l’habitacle, tel que les panneaux de portes, le tableau de bord et les appuis-tête et/ou les dossiers des sièges. A cet égard, il est connu d’utiliser des grilles de protection comprenant habituellement plusieurs trous dimensionnés de manière à permettre une diffusion d’un champ acoustique.
L’agencement des haut-parleurs dans l’habitacle du véhicule automobile présente plusieurs contraintes, par exemple un problème d’encombrement, le respect de l’esthétisme, la complexité des branchements électriques, etc., rendant l’orientabilité desdits haut-parleurs vers les passagers difficile. A cet effet, le son diffusé vers les passagers est moins immersif.
Les grilles de protection connues des haut-parleurs actuels ne présentent aucune fonction acoustique. En effet, de telles grilles ne permettent pas d’assurer un contrôle directif du champ acoustique rayonné.
Afin d’assurer une directivité du champ acoustique rayonné par les haut-parleurs, une solution consiste à réaliser un contrôle de la directivité en agençant dans l’habitacle du véhicule automobile différentes sources pilotées indépendamment. Toutefois, une telle solution peut s’avérer très onéreuse et difficile à mettre en œuvre.
Le document de brevet publié JP 07225588 A divulgue un système de sonorisation comprenant une pluralité de haut-parleurs fixés aux portes d’un véhicule automobile, chacun desdits haut-parleurs comprenant une grille de protection ayant des fentes disposées de manière particulière afin d’orienter le son vers les passagers du véhicule automobile.
Cependant, la solution proposée par le document présente une marge d’amélioration afin de garantir une meilleure directivité du champ acoustique rayonné et de pallier efficacement le problème susmentionné.
La présente invention a pour objectif de pallier au moins un des inconvénients de l’état de la technique susmentionné. Plus particulièrement, l’invention a pour objectif de proposer une grille en métamatériaux pour haut-parleur assurant des fonctions de directivité et de modification du champ acoustique émis par ledit haut-parleur, de manière simple et économique.
À cet effet, l’invention a pour objet une grille pour haut-parleur, comprenant une paroi avec une face arrière et une face avant, et pourvue de fentes formant des passages entre la face arrière et la face avant, remarquable en ce que la paroi comprend des résonateurs débouchant sur une face latérale d’au moins une des fentes, de manière à ralentir la propagation d’ondes acoustiques au travers de ladite au moins une fente.
Les résonateurs correspondent à un volume d’évidement dans la paroi, chacun desdits résonateurs étant apte à produire un phénomène de résonance à un champ acoustique émis par le haut-parleur. Avantageusement, chaque résonateur agit comme une impédance acoustique.
Préférentiellement, les résonateurs correspondent à des résonateurs de Helmholtz et/ou à des cavités cylindriques et/ou à des tubes ¼ d’ondes et/ou des cavités de tailles variables interconnectées.
En pratique, les fonctions de commande COM et de surveillance MON sont réalisées de manière indépendante. En particulier, elles sont mises en œuvre dans des zones du calculateur 100 séparées physiquement l’une de l’autre et basées sur des logiciels différents. Les données de commande et de surveillance sont en outre transmises entre le calculateur 100 et l’actionneur 200 via des lignes 700, 800 différentes. Ceci permet de respecter les principes de ségrégation et de dissimilarité pour garantir un haut niveau de sécurité à bord, notamment en cas de défaillance et/ou de panne.
De manière connue, comme illustré sur la , il a été proposé dans le cadre de calculateurs 100 à interface numérique de déporter les fonctions de commande COM et de surveillance MON de manière interne dans l’actionneur 210. Ainsi, l’actionneur 210 reçoit directement un ordre numérique O « ouverture volet » en provenance du calculateur 100 et lui fournit directement un état numérique E « volet ouvert ».
Les principes de ségrégation et de dissimilarité imposent d’intégrer dans l’actionneur 200 deux organes de calcul 500, 600 qui sont éloignés physiquement, l’un hébergeant la fonction de commande COM et l’autre la fonction de surveillance MON. Les organes de calcul 500,600 sont en outre de préférence de natures différentes.
Une telle solution présente l’inconvénient d’augmenter fortement la masse et l’encombrement des actionneurs 200, ainsi que leur complexité et leur consommation d’énergie.
L’invention vise ainsi à éliminer au moins certains de ces inconvénients tout en respectant les impératifs de ségrégation et dissimilarité.
PRESENTATION DE L’INVENTION L’invention concerne un système de pilotage d’actionneurs dans un aéronef, ledit système de pilotage comprenant au moins un premier actionneur et un deuxième actionneur physiquement distants l’un de l’autre, chaque actionneur comprenant : un organe de déplacement, au moins un capteur de mesure d’au moins un paramètre physique de l’organe de déplacement sous la forme d’une mesure analogique, et un organe de calcul relié de manière interne à l’organe de déplacement et configuré pour être relié à au moins un calculateur électronique de l’aéronef, ledit organe de calcul comportant une fonction de commande de l’organe de déplacement, configurée pour transmettre une consigne analogique à l’organe de déplacement à partir d’un ordre numérique provenant du calculateur électronique.
L’invention est remarquable en ce que le capteur de mesure du premier actionneur est relié de manière externe à l’organe de calcul du deuxième actionneur, ledit organe de calcul du deuxième actionneur comportant également une fonction de surveillance de l’organe de déplacement du premier actionneur, configurée pour transmettre un état numérique de l’organe de déplacement du premier actionneur au calculateur électronique à partir de la mesure analogique du capteur de mesure du premier actionneur.
L’invention propose avantageusement de distribuer le pilotage d’un actionneur de manière innovante afin de pouvoir intégrer un unique organe de calcul dans l’actionneur, au lieu des deux organes de calcul distincts physiquement requis dans l’art antérieur, et pouvant être de natures différentes. L’intégration d’un unique organe de calcul permet avantageusement un gain de masse, de volume et de coût importants dans l’actionneur.