INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Un procédé selon le premier aspect permet de contextualiser, de manière standardisée, les données de capteurs d’un procédé de production en fonction du suivi de production (traçabilité et généalogie) pour simplifier et faciliter le suivi, le pilotage et l’optimisation de ce procédé et des équipements associés.
Un tel procédé permet de réduire le temps, les efforts et les coûts nécessaires pour améliorer la performance des installations industrielles telles que présentes, par exemple dans les usines. Il permet en outre d’accélérer l’analyse des données en temps réel et en temps différé afin d’identifier la cause profonde des inefficacités des procédés.
Les modes de réalisation de l’invention offrent un outil industriel d’ingénierie des procédés. Les modes de réalisation permettent de suivre, piloter et optimiser, de façon concrète le comportement de procédés industriels. Il est ainsi possible d’orienter leur amélioration avec une précision suffisante, et dans des temps et des coûts raisonnables.
Les modes de réalisation de l’invention offrent ainsi l’outil industriel manquant aujourd’hui dans le développement des installations industrielles. Un traitement purement intellectuel des données issues des capteurs n’est pas possible. Il est en pratique impossible de réaliser les calculs nécessaires pour arriver à des résultats suffisamment précis et significatifs permettant de prendre les décisions industrielles nécessaires, dans un temps industriellement raisonnable.
Par exemple, la génération des données d’opération comporte l’application d’une fenêtre temporelle relative à ladite phase de ladite opération.
Notamment, le système de contrôle 20 est en communication avec les différents composants de l’ensemble 12.
Le véhicule 10 comporte un circuit d’alimentation 22 et un circuit de distribution 24.
Le circuit d’alimentation 22 est un circuit d’alimentation en combustible alimentant la pile à combustible 16.
Le circuit d’alimentation 22 est, selon l’exemple décrit, un ensemble de conduits propres à transporter du gaz.
Le circuit de distribution 24 est un circuit de distribution électrique.
Le circuit de distribution 24 sert ainsi à alimenter l’ensemble des éléments du véhicule 10 ayant besoin d’électricité pour fonctionner.
Le circuit de distribution 24 est alimenté par la pile à combustible 16.
Le circuit de distribution 24 est, selon l’exemple décrit, un circuit continu délivrant une tension de plus de 100 V.
Dans certains modes de réalisation, le circuit de distribution 24 est, en outre, alimenté par d’autres sources d’alimentation, telles qu’une batterie ou qu’un superconducteur.
Le véhicule 10 comporte, en outre, une entrée d’insertion 26 et une sortie électrique 28.
L’entrée d’insertion 26 est une entrée d’insertion du combustible.
A ce titre, l’entrée d’insertion 26 est connectée au circuit d’alimentation 22.
L’entrée d’insertion 26 est une entrée spécifique dédiée pour l’utilisation en groupe électrogène.
L’entrée d’insertion 26 est destinée à être alimentée depuis l’extérieur du véhicule 10.
La sortie électrique 28 est une sortie connectée au circuit de distribution du véhicule 10.
La sortie électrique 28 est ainsi connectée à la sortie de la pile à combustible 16.
Au bloc 560, au moins un processeur peut calculer un ou plusieurs scores de groupe à partir de la pluralité d'attributs artificiels et/ou non artificiels. Un " score ", tel qu'il est utilisé dans le présent document, peut représenter un écart d'un attribut par rapport à une valeur de référence, qui peut être une valeur moyenne (p. ex., parmi un groupe de pairs), une valeur recommandée (p. ex., d'une directive médicale), une valeur suggérée (p. ex., basée sur des recommandations de santé personnalisées) ou une autre valeur. Dans certains modes de réalisation, par exemple, au moins un processeur peut recevoir une sélection d'un groupe d'individus ayant un ou plusieurs attributs de groupe, par exemple en permettant à un utilisateur de sélectionner un groupe à comparer qui peut être basé sur l'âge, l'origine ethnique ou tout autre attribut. Au moins un processeur peut calculer un score en utilisant un ou plusieurs attributs de groupe, et il peut calculer un âge biologique en utilisant le score, comme expliqué ici. Dans d'autres modes de réalisation, par exemple, au moins un processeur peut être configuré pour recevoir une valeur recommandée associée à une ou plusieurs directives médicales pour chaque attribut. Au moins un processeur peut ensuite calculer une différence entre chaque attribut et la valeur recommandée correspondante. La différence peut être traitée plus avant pour obtenir un score plus significatif pour une application particulière, par exemple en multipliant chaque score par un facteur d'échelle ou de pondération adapté à un attribut particulier ou à l'individu particulier. De plus, dans certains modes de réalisation, les scores de chaque attribut peuvent être combinés en un seul score. Par exemple, une moyenne ou une moyenne peut être calculée parmi les scores pour les attributs, bien que toute autre formule mathématique puisse être utilisée. D'autres procédés ou méthodes pour arriver à un score de groupe peuvent être utilisés, car ils seront appréciés par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation.
Au bloc 570, au moins un processeur peut calculer un ou plusieurs scores personnalisés à partir des attributs reçus et/ou estimés pour l'individu particulier. Comme indiqué dans le présent document, la personne peut être un utilisateur de l'application de gestion de santé 130 de la . Dans certains modes de réalisation, le score personnalisé peut être calculé de la même manière ou d'une manière similaire que le score de groupe. Dans certains autres modes de réalisation, le(s) score(s) personnalisé(s) peut (peuvent) être calculé(s) au moins en partie sur la base du ou des score(s) de groupe. Par exemple, une moyenne ou une moyenne peut être calculée à partir d’un ou de plusieurs scores associés à un ou plusieurs attributs artificiels et/ou non artificiels, qui peuvent ensuite être utilisés comme score estimé pour tout attribut reçu et/ou estimé pour l'individu particulier. Le score estimé peut être multiplié par un facteur d'échelle ou de pondération adapté à un attribut particulier ou pour que l'individu particulier arrive à un score estimé plus personnalisé. D'autres processus ou méthodes pour arriver à un score personnalisé peuvent être utilisés, car ils seront appréciés par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation.
Au bloc 580, au moins un processeur peut calculer un âge biologique personnalisé pour l'individu en question. Diverses méthodes ou procédés de calcul d'un âge biologique peuvent être utilisés, comme indiqué ci-dessus. Par exemple, tous les scores personnalisés calculés à l'aide des attributs reçus et/ou estimés, ainsi que les coefficients de pondération, peuvent être utilisés pour calculer un âge biologique personnalisé. D'autres méthodes ou procédés peuvent toutefois être utilisés. Dans certains modes de réalisation, un âge biologique de groupe peut être calculé pour une pluralité d’individus artificiels ou non artificiels. Par exemple, le(s) score(s) de groupe peut être utilisé(s) pour calculer un ou plusieurs âges biologiques de groupe, de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite précédemment. Le ou les âges biologiques du groupe peuvent ensuite être utilisés pour calculer l'âge biologique personnalisé pour l'individu particulier. Par exemple, un âge biologique moyen ou médian peut être calculé à partir d'âges biologiques de plusieurs groupes, bien que toute autre approche mathématique puisse être utilisée. Par la suite, l'âge biologique du groupe peut être utilisé pour calculer l'âge biologique personnalisé, par exemple en utilisant l'âge biologique du groupe comme valeur de départ qui peut être affinée à l'aide d'attributs ou d'autres données associées à l'individu particulier. Autre exemple, l'âge biologique de groupe peut être utilisé pour valider un âge biologique personnalisé calculé précédemment, par exemple en modifiant l'âge biologique personnalisé s'il s'écarte d'un montant prédéterminé de l'âge biologique du groupe. On comprendra que les étapes indiquées à la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas limitatives ou exhaustives.
La illustre un exemple de méthode 600 pour calculer un âge biologique en utilisant une pluralité d'attributs artificiels associés à une pluralité d'individus artificiels, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. L’exemple de méthode 600 peut être mis en œuvre à l'aide d'au moins un processeur (par exemple, processeur(s) 230 du dispositif informatique de la ) ou d'un support non volatile lisible par ordinateur, 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 600 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 et ne se veulent pas exhaustifs. Des étapes en plus ou en moins que celles illustrées à la peuvent être effectuées, en fonction de l'application ou du but spécifique.
A l'étape 610, au moins un processeur peut recevoir une pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus. La pluralité des attributs associés à une pluralité de personnes peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus (p. ex., mesures anthropométriques, âge, race, sexe biologique, niveaux sanguin, etc.). De plus, la pluralité d'attributs associés à une pluralité de personnes peut être reçue de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (p. ex., par le biais d'un ou de plusieurs appels d'API, bases de données, mémoires, réseaux, etc.).
À l'étape 620, 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 l'individu particulier peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus. De plus, le premier ensemble d'attributs de l'individu particulier peut être reçu de la même manière ou d'une manière similaire que la pluralité d'attributs associés à une pluralité d'individus.
À l'étape 630, au moins un processeur peut appliquer un ou plusieurs modèles prédictifs à la pluralité d'attributs reçus et au premier ensemble d’attributs reçus pour générer une pluralité correspondante d'attributs artificiels dans un seuil prédéterminé du premier ensemble d'attributs. À cette fin, toute combinaison appropriée d'analyses et de seuil(s) peut être utilisée. À titre d'exemple non limitatif, dans les modes de réalisation où un modèle statistique est utilisé (par exemple, un modèle bayésien), un seuil peut correspondre à un meilleur ajustement étant donné le modèle particulier, par exemple en maximisant une fonction de vraisemblance étant donné le premier ensemble d'attributs, en calculant une distribution prédictive postérieure basée sur le premier ensemble d'attributs, en déterminant une fonction de régression sur la base du premier ensemble d'attributs et/ou d'autres processus, tels qu'ils seront appréciés par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation. Des attributs artificiels peuvent ensuite être générés en fonction du meilleur ajustement du modèle. À titre d'autre exemple, une fonction de rejet de seuil peut être appliquée, de sorte qu’un attribut artificiel généré au-dessus ou au-dessous du ou des seuils prédéterminés peut être rejeté. Ces seuils peuvent être dérivés d'une ou de plusieurs sources de directives ou de recommandations d'experts, telles que les principales 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). D'autres seuils appropriés peuvent toutefois être utilisés en fonction du contexte ou de l'application particulière.
A l'étape 640, au moins un processeur peut, en utilisant la pluralité correspondante d'attributs artificiels, estimer un deuxième ensemble d'attributs associés à l'individu particulier. Dans certains modes de réalisation, le second ensemble d'attributs peut être choisi parmi la pluralité correspondante d'attributs artificiels, par exemple en les sélectionnant à l'aide d'une règle prédéterminée, de manière aléatoire ou par un autre procédé approprié. Par exemple, dans les modes de réalisation où une distribution d'attributs artificiels est générée, une valeur de cette distribution peut être sélectionnée et ajoutée au second ensemble d'attributs. Dans d'autres modes de réalisation, le second ensemble d'attributs peut être généré sur la base de la pluralité correspondante d'attributs artificiels. Par exemple, une valeur moyenne ou médiane peut être calculée à partir d'une telle distribution, qui peut ensuite être ajoutée à la deuxième série de valeurs. D'autres façons d'estimer les attributs à l'aide de la pluralité d'attributs artificiels peuvent toutefois être utilisées, comme le montrera cette divulgation.
À l'étape 650, au moins un processeur peut calculer un âge biologique de groupe à partir d'au moins une partie de la pluralité correspondante d'attributs artificiels. Un âge biologique de groupe peut être calculé directement à partir des attributs artificiels, par exemple en faisant la moyenne ou en combinant autrement les mêmes attributs artificiels en une seule valeur, et en calculant l'âge biologique du groupe à partir de ces valeurs combinées. Comme autre exemple, l'âge biologique de groupe peut être calculé à partir d'une pluralité d'âges biologiques de groupe, par exemple en calculant un âge biologique à partir des attributs artificiels associés à un ou plusieurs individus artificiels, puis en en faisant la moyenne ou en les combinant autrement en un seul âge biologique de groupe. D'autres méthodes de calcul d'un âge biologique de groupe peuvent toutefois être utilisées.
À l'étape 660, au moins un processeur peut, en utilisant l'âge biologique du groupe, calculer un âge biologique pour l'individu donné. Dans certains modes de réalisation, par exemple, l'âge biologique de groupe peut être utilisé directement pour calculer un âge biologique pour l'individu particulier, par exemple en utilisant l'âge biologique du groupe comme valeur de départ qui peut être affinée à l'aide d'attributs ou d'autres données associées à l'individu particulier. Comme autre exemple, l'âge biologique de groupe peut être utilisé pour valider un âge biologique précédemment calculé en fonction d'au moins le deuxième ensemble d'attributs, par exemple en modifiant l’âge biologique de l'individu particulier s'il s'écarte d'une quantité prédéterminée de l'âge biologique du groupe. D'autres façons d'utiliser l'âge biologique de groupe peuvent cependant être utilisées. On appréciera que les étapes indiquées dans la ne sont qu’à titre d’exemple et ne sont pas destinés à être limitatifs ou exhaustifs.
Les Figures 7 et 8 illustrent des exemples de scores de groupe pour le calcul d'un âge biologique, compatibles avec les modes de réalisation de la présente divulgation. La représente trois scores de groupe, 710a, 720a et 730a, une représente trois scores de groupe, 710b, 720b et 730b. Chaque score dans les Figures 7 et 8 comprend une valeur moyenne et un intervalle de confiance différents, qui peuvent être générés en fonction d'une pluralité d'attributs (p. ex. attributs artificiels, estimés et/ou connus), comme nous l'avons vu plus haut. Comme le montrent les Figures 7 et 8, les scores des groupes d'âge peuvent être représentés comme un écart par rapport à une valeur indicative (par exemple, un guide médical ou une valeur basée sur les données NHANES ou similaires), bien que toute autre valeur de référence puisse être utilisée (par exemple, une valeur indicative personnalisée). Les scores de groupe peuvent être représentés par une valeur moyenne, représentée par un cercle, et une valeur supérieure et inférieure pour l'intervalle de confiance, représentée par deux lignes verticales à droite et à gauche de la valeur moyenne. Une partition de groupe peut être représentée à l'aide d'autres représentations mathématiques, cependant, car elle sera appréciée par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation.
Comme indiqué ci-dessus, un score de groupe peut être calculé à partir d'une pluralité d'attributs associés à un individu particulier. Par exemple, le score de groupe 710a peut être calculé à partir d'un individu qui est un homme blanc de 44 ans avec un IMC de 28 kg / m2, un tour de bras de 32 cm, un tour de taille de 96 cm et un niveau de glucose à jeun de 5,5 mmol / L. Ensuite, le score de groupe 720a peut être calculé à partir du même individu avec des attributs connus supplémentaires, tels qu'une pression artérielle diastolique de 70 mmHg et une pression artérielle systolique de 125 mmHg. Comme on peut le constater en comparant les scores de groupe 710a et 720a, en raison des attributs connus supplémentaires, l'intervalle de confiance pour le score de groupe peut être augmenté, comme le montre l'écart plus faible entre les valeurs supérieures et inférieures de l'intervalle de confiance. De même, le score de groupe 730a peut être calculé à partir du même individu avec encore d'autres attributs connus, tels qu'un niveau de cholestérol HDL de 0,8 mmol / L, un niveau de triglycérides de 1,5 mmol / L, une pression artérielle diastolique de 6 mmol / L et un niveau de glucose sur 2 heures de 8 mmol / L. Comme on peut également le constater en comparant les scores du groupe 720a et 730a, en raison de ces attributs connus supplémentaires, l'intervalle de confiance pour le score du groupe peut être encore augmenté, comme le montre l'écart encore plus faible entre les valeurs supérieures et inférieures de l'intervalle de confiance.
De plus, comme on peut le voir en comparant les figures 7 et 8, l'application de gestion de santé peut être configurée pour ajuster un score (qu'il s'agisse d’un score de groupe ou autre) en fonction d'une intervention ou d'un changement dans un ou plusieurs attributs (par exemple, amélioration de l'IMC, du périmètre du bras et / ou du tour de taille d'une personne, etc.). Comme on peut le constater, l'intervention ou l'ajustement peut être fondé sur n'importe quelle combinaison de renseignements, comme des données antérieures (p. ex., un attribut déjà connu ou estimé, un score ou un âge biologique), un facteur de pondération (p. ex., un facteur de pondération pour un attribut particulier), un ajustement personnalisé (p. ex., basé sur une personne ou un groupe de personnes en particulier) ou toute autre donnée.
Par exemple, la peut représenter des scores avec une intervention nulle ou petite, tandis que la peut représenter des scores avec une intervention certaine ou importante. Par exemple, les scores ajustés 710b, 720b et 730b peuvent être vus comme étant décalés vers la gauche en raison d’une intervention qui entraine un écart plus important par rapport à une valeur de référence par rapport aux scores 710a, 720a et 730a calculés à l'origine. Par exemple, pour la même personne en particulier, la différence 710a et 710b peut résulter de l'inclusion d'attributs supplémentaires pour le score (p. ex., un ou plusieurs attributs estimés pour deuxièmes). L'intervention ou l'ajustement peut également être le résultat de l'amélioration des attributs réels de la personne. Par exemple, la différence entre 720a et 720b peut être le résultat de l'amélioration de l’IMC, du périmètre de bras et du tour de taille. En outre, la différence entre 730a et 730c peut être le résultat de l'amélioration du taux de cholestérol HDL de l'individu. Il convient de noter que le montant de l'intervention et les scores indiqués dans les figures 7 et 8 ne sont donnés qu'à titre indicatif et ne limitent pas la présente divulgation.
Dans certains modes de réalisation, un individu peut avoir la possibilité de comparer son âge biologique à différents groupes et pairs. Une telle comparaison peut être définie par n'importe quelle combinaison d'entrées, y compris des groupes ou des pairs définis par l'âge, le sexe, la géolocalisation, la condition physique ou le niveau d'activité, la profession (p. ex., les athlètes), etc. Un utilisateur peut également avoir la possibilité de comparer ses attributs individuels (par exemple, le poids, l'IMC, etc.) aux valeurs moyennes de ceux des groupes ou des pairs correspondants ou correspondants. Les attributs d'une personne présentant les écarts les plus importants par rapport à ceux des membres du groupe ou des pairs peuvent être mis en évidence et affichés à un utilisateur (p. ex., au moyen d'une application pour téléphone intelligent et/ou d'une interface utilisateur graphique) et des liens peuvent être fournis afin que la personne puisse recevoir des recommandations pour améliorer ces attributs et exécuter des scénarios pour voir comment l'amélioration de certains attributs peut améliorer son âge biologique calculé. Ces caractéristiques et d'autres sont décrites plus en détail dans le présent document.
Après le dépôt des portions métalliques 40, le cas échéant après le montage du support 41, le procédé comprend la gravure d’au moins un via 32 afin de réaliser au moins une interconnexion avec une des portions métalliques 40. Pour cela, plusieurs exemples sont possibles et sont maintenant décrit. Dans la suite, on considère à titre non limitatif que l’on grave et on remplit plusieurs vias 32.
Selon un premier exemple, comme illustré par la , 12E et 12F, à partir de la surface arrière 3b du substrat 3, la première couche 30 peut être gravée jusqu’à affleurer, ou dépasser la paroi de fond 321 des vias 32. La paroi de fond 321 des vias 32 est ainsi exposée. Pour cela, la première couche 30 peut être amincie et gravée par une gravure sélective du matériau de la première couche 30 par rapport au matériau diélectrique des parois 320, 321. Selon l’exemple illustré en , la gravure peut par exemple être une gravure sélective du silicium par rapport à la silice SiO 2 en gravure ionique réactive utilisant un précurseur tel que SF 6 . Par gravure « sélective d’un matériau A par rapport à un matériau B » on entend que la vitesse de gravure du matériau A est 10 et de préférence 100 fois supérieure à celle du matériau B. On peut également envisager la réalisation d’un amincissement mécanique partiel du substrat 3 terminé par une gravure plasma ou chimique sélective.
La paroi en matériau diélectrique peut ensuite être gravée sélectivement par rapport au matériau de la première couche 30, pour déboucher dans le via 32.
Si l’on souhaite ne graver puis ne remplir qu’une partie des vias 32, notamment lorsque le substrat 3 est un substrat générique comprenant une matrice de vias 32, le procédé peut comprendre une sélection de vias à graver 32’. Comme par exemple illustré par les figures 12B et 12G, un masque 42 peut être déposé sur la surface arrière 3b du substrat 3. Ce masque 42 peut comprendre des ouvertures 420 situées à l’aplomb des vias à graver 32’. Les paroi 321 peuvent ensuite être gravées par l’ouverture, pour déboucher dans les vias 32.
Que l’on grave tout ou partie des vias 32, la gravure peut être poursuivie pour former au moins une cavité 43, par exemple une cavité de raccordement électrique 43 s’étendant depuis le via 32 jusqu’à la portion 40 située en dessous du via 32, comme par exemple illustré en figures 12C et 12G. Dans la suite, on considère à titre non-limitatif que plusieurs cavités 43 sont formées. Par exemple, la gravure du matériau diélectrique au niveau de la paroi 321 peut être une gravure ionique réactive. La gravure du matériau semi-conducteur au niveau de la paroi 321 peut être similaire à celle faite pour graver la couche 30.
Lorsque les parois des vias 32’ à graver ne sont pas en matériau diélectrique, le procédé peut comprendre la formation d’une couche diélectrique au niveau au moins de la paroi latérale 320, selon les modalités précédemment décrites en référence au procédé de fabrication du substrat 3. Cet exemple peut être illustré par la .