INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
À l'étape 840, au moins un processeur peut déduire de l'arbre ou des arbres de décision une pluralité de classifications pour au moins certains des attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs. Par exemple, un arbre de décision peut classer une personne ou les attributs d'une personne en deux catégories ou plus. Dans de tels modes de réalisation, à titre d'exemple non limitatif, un arbre de décision peut classer le niveaux de glucose d'un individu comme " faible ", " normal " ou " élevé " sur la base de règles ou de logiques prédéterminées. De même, l'arbre de décision peut classer le tour de taille de l'individu comme " bas ", " normal " ou " élevé " en fonction de règles ou de logiques prédéterminées. L'arbre de décision peut répéter ce processus pour d'autres attributs. L'arbre de décision peut toutefois classer une entrée à l'aide d'autres représentations, telles que des représentations numériques (par exemple, un spectre entre 0 et 1), des vecteurs, des tableaux, des étiquettes ou tout autre format, comme cela sera apprécié par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation.
À l'étape 850, au moins un processeur peut formuler, en fonction de la pluralité des classifications, une recommandation pour que l'individu particulier modifie au moins un des attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs. En suivant l'exemple ci-dessus, par exemple, au moins un processeur peut arriver à des recommandations diététiques basées sur les résultats d'un arbre de décision basé sur l'alimentation. Par exemple, un arbre de décision peut classer un individu ou les attributs d'un individu par type de régime, que le au moins un processeur peut utiliser pour recommander ou classer les plans de repas, les macronutriments, les aliments héros, les vitamines, les suppléments et / ou toute autre information basée sur l'alimentation. Dans de tels modes de réalisation, à titre d'exemple non limitatif, au moins un processeur peut recommander un type de régime basé sur la classification d'un niveau de glucose (par exemple, un régime méditerranéen, un régime pauvre en glucides, un régime riche en protéines, etc.). De même, au moins un processeur peut recommander un type de régime basé sur la classification d'un tour de taille. Au moins un processeur répète ce processus pour d’autres attributs, et il peut appliquer d'autres règles ou logiques pour arriver à une recommandation finale de régime. Dans certains modes de réalisation, par exemple, au moins un processeur peut compter les votes pour chaque type de régime recommandé, et il peut produire comme recommandation finale le type de régime ayant le plus de votes. Dans d'autres modes de réalisation, au moins un processeur peut peser différemment les résultats de l'arbre ou des arbres de décision, par exemple en appliquant différents facteurs de pondération à différentes branches (par exemple, les branches liées aux attributs peuvent avoir des coefficients de pondération différents), en appliquant un ordre de priorisation à ses branches (par exemple, les branches liées aux attributs peuvent être classées en fonction d'un ordre de hiérarchisation des attributs pour un individuel), en suivant d'autres règles ou logiques prédéterminées (par exemple, au moins un processeur peut fournir ses résultats à un autre arbre de décision ou recevoir en entrée les résultats d'autres arbres de décision pour arriver à une recommandation finale), ou en exécutant tout autre processus approprié basé sur le contexte ou l'application particulière. On appréciera que les étapes indiquées dans la ne sont qu’à titre d’exemple et ne se veulent pas limitatifs ou exhaustifs.
Les figures 11 et 12 fournissent une illustration de haut niveau d'un arbre de décision d’exemple 900 pour fournir des recommandations personnalisées, conformes aux modes de réalisation de la présente divulgation. On comprendra que l'illustration de haut niveau des figures 11 et 12 est un exemple non limitatif montrant les différents attributs qui peuvent être reçus en entrée ou appliqués à l'arbre de décision. Le nombre et le type de ces attributs peuvent être modifiés, le cas échéant. On comprendra également que l'arbre de décision peut inclure de la logique, des algorithmes ou des modèles d'apprentissage automatique (non représentés dans les figures 11 et 12) pour effectuer des opérations, telles que la classification des attributs d'entrée et / ou la fourniture de recommandations de santé. Comme on le verra de cette divulgation, l'exemple des figures 11 et 12 et d'autres arbres de décision peut être mis en œuvre par n'importe quelle combinaison de matériel, de logiciel et/ou de micrologiciel. Dans certains modes de réalisation, l(‘(es) arbre(s) de décision sont implémentés(s) dans le cadre du moteur de santé 360 de l'exemple de système 300 de la .
Comme le montrent les figures 11 et 12, l'arbre de décision peut recevoir en entrée un ou plusieurs attributs associés à un individu particulier. Des exemples d'attributs pour un individu comprennent des attributs tels que l'âge (901), le sexe (903), le poids (905), la taille (907), le tour de bras (909), le tour de taille (911), la pression artérielle systolique (913), la pression artérielle diastolique (915), la pression artérielle totale (917), le cholestérol à lipoprotéines de haute densité (HDL) (919), le cholestérol à lipoprotéines de basse densité (LDL) (921), le cholestérol total (923), les niveaux de triglycérides (925), la glycémie plasmatique rapide (FPG) (927), la pression artérielle (929), la force musculaire modérée (931), la force musculaire vigoureuse (933), la distance de marche par unité de temps (935), le pourcentage de graisse corporelle (937), la force accroupie (939), la force de pompes (941), la force de planche (943), les habitudes de sommeil (945), le taux maximal d'oxygène (VO2) (947) et les modèles d'activité physique (949). Certains des attributs d'entrée peuvent être manquants ou non fournis et, par conséquent, estimés pour la personne en question, comme nous l'avons vu ci-dessus.
L'arbre d'évaluation peut être configuré pour effectuer des opérations telles que classer (non représenté dans les figures 11 et 12) un ou plusieurs des attributs d'entrée. Par exemple, l'arbre de décision peut classer le poids, le tour de bras et le tour de taille comme " faible ", " normal " ou " élevé " en fonction de directives, de règles ou de logiques prédéterminées. De même, l'arbre de décision peut classer la pression artérielle systolique, la pression artérielle diastolique, la pression artérielle totale, le cholestérol à lipoprotéines de haute densité (HDL), le cholestérol à lipoprotéines de basse densité (LDL), le cholestérol total, les niveaux de triglycérides, les niveaux de glucose plasmatique rapide (FPG) et d'autres niveaux comme " faibles ", " normaux ", " élevés " ou " fortement élevés " en fonction de règles ou de logiques prédéterminées. D'autres classifications peuvent toutefois être utilisées, car elles seront appréciées par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine lors de l'examen de la présente divulgation.
Comme décrit ici, l'application de gestion de santé peut être configurée pour recevoir les classifications de l'arbre de décision et générer une recommandation basée sur la santé basée sur la même chose. Dans certains modes de réalisation, l'arbre de décision peut être configuré pour classer les attributs et fournir les recommandations saines basées sur les classifications et/ou effectuer d'autres opérations. De plus, comme il est indiqué dans le présent document, différents arbres de décision peuvent être mis en œuvre ou organisés pour différents types de recommandations en matière de santé et d'attributs d'entrée associés. Par exemple, un ou plusieurs des arbres de décision suivants peuvent être fournis : un arbre décisionnel en matière de santé métabolique; un arbre décisionnel en matière de santé cardiovasculaire; un arbre de décision sur la santé musculaire; et / ou un arbre de décision de santé immunitaire. À titre d'exemple supplémentaire, des arbres décisionnels peuvent être mis en œuvre pour fournir des recommandations liées à un ou plusieurs des éléments suivants : santé métabolique, santé cardiovasculaire, gestion du poids, santé musculaire, santé immunitaire et inflammation, gestion du poids, mobilité et santé articulaire, santé du foie, santé mentale et émotionnelle et performance, gestion du stress, santé gastro-intestinale, vision, apparence, sommeil, biorythme, santé des hommes, santé des femmes, la santé et la fonction sexuelles, l'apport en nutriments, les mesures de la qualité de vie ou d'autres attributs. On comprendra donc que les attributs présentés dans les figures 11 et 12 ne sont que des exemples et que les arbres de décision peuvent analyser certains, plusieurs, tous ou aucun des attributs présentés dans les figures 11 et 12.
La illustre un exemple de méthode 1000 permettant d'utiliser des attributs hiérarchisés avec un arbre de décision pour fournir une recommandation personnalisée, conforme aux modes de réalisation de la présente divulgation. L’exemple de méthode 1000 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 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 et ne se veulent pas exhaustifs. Des étapes en plus ou en moins de celles illustrées à la peuvent être effectuées, en fonction de l'application ou du but spécifique.
À l'étape 1010, 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 peut être identique ou similaire à ceux énumérés ci-dessus (p. ex., mesures anthropométriques, âge, race, sexe biologique, taux sanguins, etc.). En outre, le premier ensemble d'attributs peut être reçu de la même manière ou d'une manière similaire à celle décrite ci-dessus (par exemple, via un ou plusieurs appels d'API, bases de données, mémoires, réseaux, etc.).
A l'étape 1020, au moins un processeur peut établir, à l'aide d'au moins un modèle prédictif, un deuxième ensemble d'attributs pour l'individu particulier. Le deuxième ensemble d'attributs estimé peut être utilisé pour compléter le premier ensemble d'attributs et /ou traiter les données d'attributs manquantes (p. ex. 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 des articulations, à la santé du foie, à la santé mentale et émotionnelle et au rendement, à la gestion du stress; la santé gastro-intestinale, la vision, l'apparence, le sommeil, le biorythme, la santé des hommes, la santé des femmes, la santé et la fonction sexuelles, l'apport nutritionnel, les mesures de la qualité de vie ou d'autres attributs liés à la santé). Le ou les mêmes modèles prédictifs ou des modèles prédictifs similaires à ceux décrits ci-dessus peuvent être utilisés pour estimer le deuxième ensemble d'attributs (p. ex., un ou plusieurs réseaux bayésiens, modèles d'analyse de composantes principales (ACP), arbres de décisions, classificateurs de forêt aléatoires, classificateur binaires, classificateur multiclasses, classificateur linéaires, réseaux neuronaux, réseaux neuronaux profonds, machine à vecteurs de support, modèles de Markov cachés, modèle de plus proche voisins, modèles de régression, modèle de concentration, modèle aberrant, modèle de classification, modèle d'ajustement des moindres carrés, modèle de séries templrelles, et/ou tout autre modèle d'apprentissage automatique ou d'apprentissage non automatique).
À l'étape 1030, au moins un processeur peut hiérarchiser un ou plusieurs attributs du premier ensemble d'attributs et du deuxième ensemble d'attributs. Diverses logiques ou méthodes de priorisation appropriées peuvent être utilisées. Dans certains modes de réalisation, par exemple, les attributs peuvent être classés par ordre de priorité en fonction de leur écart par rapport à une valeur de référence, qui peut inclure une directive médicale, une valeur recommandée personnalisée, une valeur cible, une valeur de groupe de pairs ou toute autre valeur. Par conséquent, un attribut dont l'écart par rapport à la valeur de référence est plus élevé peut être considéré comme ayant une priorité plus élevée qu'un attribut dont l'écart est inférieur à la valeur de référence. À titre d'exemple supplémentaire, les attributs peuvent être hiérarchisés manuellement, par exemple en fonction des préférences d'une personne, de l'historique d'une personne (par exemple, les attributs précédents qui ont eu un impact sur la santé de la personne), d'un objectif défini par l'utilisateur, d'un objectif défini par le gestionnaire d'applications (par exemple, un coach en santé) ou de toute autre entrée. Dans de tels modes de réalisation, les attributs peuvent être classés manuellement dans un ordre préféré pour convenir au mieux à un individu particulier. Bien que cela ne soit pas montré, dans certains modes de réalisation, au moins un processeur peut afficher sur une machine utilisateur des attributs hiérarchisés pour informer un utilisateur.
Autre exemple, un modèle d'apprentissage automatique peut être utilisé pour apprendre une priorité ou un classement d'attribut. Dans de tels modes de réalisation, des attributs et/ou d'autres données relatives à l'individu particulier et/ou à d'autres individus peuvent être utilisés. Par exemple, les antécédents médicaux d'une personne sur une période de temps (par exemple, une semaine, un mois, un an ou plusieurs années) peuvent être transmis à un ou plusieurs réseaux neuronaux (par exemple, un réseau neuronal profond, un réseau neuronal convolutionnel, un réseau neuronal récursif, etc.), une forêt aléatoire, une machine à vecteurs de support ou tout autre modèle d'apprentissage automatique approprié, formé pour analyser l'effet des attributs sur la santé d'un individu. Dans un mode de réalisation, les réseaux neuronaux peuvent apprendre à identifier des modèles dans les attributs de l'individu particulier qui conduisent à l'impact le plus élevé sur la santé de l'individu particulier. Par exemple, sur une période d'un an, les réseaux neuronaux peuvent apprendre que les aliments ou les macronutriments ont un impact sur la santé de l'individu avec des effets disparates, et peuvent hiérarchiser les aliments ou les macronutriments en conséquence. Comme autre exemple, les réseaux neuronaux peuvent apprendre qu'une combinaison particulière d'attributs a un impact significatif sur la santé du particulier, comme une combinaison de repas, d'exercice et de temps de sommeil. Dans un autre mode de réalisation, les réseaux neuronaux peuvent être entraînés à classer les modèles d'attributs comme " positifs " ou " négatifs " pour la santé d'un individu, où les réseaux neuronaux peuvent être formés en utilisant des modèles d'attributs de divers individus reflétant un changement positif ou négatif . Par exemple, un premier ensemble de modèles d'entraînement où l'effet d'un ou de plusieurs attributs peut être bénéfique peut être étiqueté comme " positif ", tandis qu'un deuxième ensemble de modèles d'entraînement où l'effet d'un ou de plusieurs attributs peut être préjudiciable peut être étiqueté comme " négatif ". D'autres conventions d'étiquetage pourraient cependant être utilisées, car elles seraient appréciées par ceux qui ont des compétences ordinaires dans le domaine. Les poids ou d'autres paramètres du réseau neuronal peuvent être ajustés en fonction de sa sortie par rapport à un troisième ensemble non étiqueté de modèles d'entraînement selon que les réseaux neuronaux prédisent que le résultat du modèle est " positif " ou " négatif ", et le processus peut être répété avec des modèles d'entraînement supplémentaires ou avec des données en direct. Les réseaux neuronaux entraînés peuvent être appliqués pour surveiller les modèles d'attributs d'un individu particulier, afin d'arriver à une priorité d'attribut. Les exemples fournis ici pour hiérarchiser les attributs ne sont pas exhaustifs et ne sont donnés qu'à titre indicatif.
Par exemple encore la génération des données d’opération comporte la localisation des données relatives à ladite phase de ladite opération.
Selon des modes de réalisation, les données d’opération sont transmises à un module de contrôle dudit au moins un équipement.
Le procédé selon le premier aspect peut en outre comporter les étapes suivantes : - génération de données de généalogie relatives à un séquencement de ladite opération dans ledit flux d’opérations au sein de ladite installation industrielle, - agrégation desdites données d’opération et de généalogie.
Par exemple, la génération des données de généalogie comporte la création d’un un lien relatif à leurs données entre une ou plusieurs opérations aval utilisant des produits d’une ou plusieurs opérations amont dans un procédé mis en œuvre au sein de ladite installation.
Par exemple encore, les données de généalogie permettent la détermination de données pour une ou plusieurs opérations aval à partir de données relatives à une ou plusieurs opérations amont par application d’une fonction représentative dudit lien.
Selon des réalisations, l’opération réalisée au sein de ladite installation industrielle est une opération amont dont des résultats sont utilisés par une pluralité d’opérations aval, et dans lequel lesdites données d’opération propres à ladite opération amont générées sont utilisées pour la génération de données d’opération propres audites opérations aval.
Selon des réalisations, l’opération réalisée au sein de ladite installation industrielle est une opération aval utilisant des résultats d’une pluralité d’opérations amont, et dans lequel la génération desdites données d’opération propres à ladite opération aval comporte l’application d’une fonction de de fusion des données d’opération propres auxdites opérations amont.
Selon des réalisations, l’agrégation desdites données d’opération et de généalogie est stockée dans une structure de données comportant - un premier ensemble de données décrivant les opérations dudit flux d’opérations, - un deuxième ensemble de données décrivant des équipements de ladite installation pour la mise en œuvre desdites opérations dudit flux d’opérations et associés auxdits capteurs de ladite installation, - un troisième ensemble de données comportant ladite agrégation desdites données.
Par exemple, le premier ensemble de données comporte, pour chaque opération dudit flux, un sous-ensemble de données décrivant des phases de fonctionnement de ladite opération.
Par exemple, le troisième ensemble de données comporte, pour chaque opération dudit flux, un type de généalogie permettant d’indiquer un lien de séquencement entre lesdites opérations dudit flux d’opérations.
Selon des réalisations, l’agrégation desdites données d’opération et de généalogie est transmise à un module de contrôle dudit au moins un équipement.
Selon des réalisations, les données d’état comprennent au moins les unes parmi des données issues de capteurs de ladite installation et des valeurs de variables d’état d’équipements de ladite installation.
Selon un deuxième aspect , l’invention concerne un dispositif pour la mise en œuvre d’un procédé selon le premier aspect.
Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la présente description détaillée qui suit, à titre d’exemple non limitatif, et des figures annexées parmi lesquelles:
illustre un contexte de mise en œuvre de modes de réalisation,
illustre une structure de données selon des modes de réalisation pour la description d’un procédé de production,
Selon les inventeurs, les propriétés mécaniques des renforts de chaque couche de la bande complexe doivent être définies de manière à permettre l’atteinte d’un état mécaniquement couplé dans chaque bande complexe.
Les inventeurs ont conçu les renforts de la bande complexe comme étant des câbles obtenus par des assemblages de fils unitaires en acier. Le diamètre d’un câble est le diamètre du cercle circonscrit à l’assemblage des fils unitaires dans un plan méridien.
Dans le cadre de l’invention, un état mécaniquement couplé dans une bande complexe d’au moins deux couches comprenant chacune des renforts enrobés dans un mélange élastomérique est défini sur un pneumatique gonflé, monté sur une jante, en étant soumis à une pression de gonflage de 250kPa. Dans ces conditions de sollicitations, l’état mécaniquement couplé dans une bande complexe est atteint quand les déformations de cisaillements dans les directions axiales et radiales dans le mélange élastomérique situé radialement entre les renforts sont constantes sur toute la largeur axiale de l’empilement. Dans ces conditions, la rigidité d’extension dans les renforts est maximale, et la bande complexe contribue au maximum de son potentiel au fonctionnement du sommet.
Une première condition pour atteindre le couplage mécanique dans la bande complexe est d’avoir la distance radiale entre les centres de deux renforts adjacents d’une première et d’une deuxième couches de la bande complexe, inférieure à une fois et demi le diamètre d’un renfort desdites couches. Une deuxième condition est d’avoir une largeur axiale suffisante de la bande complexe pour permettre l’atteinte du couplage. Selon les inventeurs, dans le cadre des pneumatiques tourisme et camionnette une largeur de la bande complexe comprise entre [25mm ; 40mm] est suffisante.
Par ailleurs, le diamètre des renforts métalliques des couches d’une bande complexe est en lien avec leur force de rupture. A titre d’illustration, un fil en acier de 18/100 de millimètre a une force de rupture de 7 daN, un autre fil en acier d’un diamètre de 23/100 a une force de rupture de 13 daN. Dans chaque couche de la bande complexe, la tension de rupture est le produit de la force de rupture par la densité de renforts. Selon l’invention la tension de rupture de chaque couche de la bande complexe est supérieure ou égale à 10 daN/mm. Cette dernière condition garantit d’une part la capacité de l’armature de sommet à supporter les efforts de traction subis par le pneumatique, et d’autre part d’avoir un diamètre des renforts cohérent par rapport au premier critère de couplage.
En ce qui concerne la fourniture de la bande complexe, elle peut être préalablement obtenue selon un procédé consistant à écraser un tube, lui-même formé par l’enroulement en spires jointives selon un angle donné par rapport à la direction longitudinale du tube, d’une bandelette dans laquelle des éléments de renforcements sont parallèles entre eux et à la direction longitudinale de ladite bandelette et enrobés dans un mélange polymérique. La largeur de la bandelette est ajustée en fonction de l’angle avec lequel les spires sont enroulées, de manière à rendre les spires jointives.
Lors de l’écrasement dudit tube, les spires étant parfaitement jointives, la bande complexe obtenue est constituée de deux couches d’éléments de renforcement continus passant d’une couche à l’autre, lesdits éléments de renforcement étant parallèles dans une couche et croisés d’une couche à l’autre avec des angles par rapport à la direction circonférentielle identiques en valeur absolue. La réalisation d’un tube avec des spires jointives permet d’obtenir des éléments de renforcement linéaires dans chacune des couches, exception faite des extrémités axiales de chacune des couches, au niveau desquelles les éléments de renforcement forment des boucles pour assurer la continuité d’une couche à l’autre.