INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Si l’on compare ces trois huiles, on observe que chacune d’entre elles possède son propre « pattern » en termes de répartition des classes d’hydrocarbures qui résulte directement de sa composition. En effet, l’huile de référence 775199 possède une bimodalité de sa composition avec environ deux tiers d’hydrocarbures légers et un tiers d’hydrocarbures plus lourds ce qui se traduit par un « pattern » spécifique du diagramme de répartition des hydrocarbures ainsi que de sa courbe de distillation simulée. L’huile de référence 770350 est, quant à elle, plus homogène ce qui se traduit par une répartition de type gaussienne des proportions des hydrocarbures la composant. La courbe de distillation simulée correspondante est de type sigmoïdale. Enfin, l’Arabian Light possède une répartition de type gaussienne asymétrique centrée sur l’hydrocarbure en C13 mais avec des proportions d’hydrocarbures lourds variées et allant en diminuant lorsque les chaînes d’hydrocarbures s’allongent.
Afin de pouvoir comparer les résultats de distillation simulée, respectivement, par Rock-Eval et par chromatographie gazeuse, une normalisation est nécessaire sur l’intervalle C1-C40 (limite de caractérisation de la chromatographie utilisée) par rapport aux données du Rock-Eval. En effet, l’analyse Rock-Eval permettant d’augmenter la température jusqu’à 650°C dans le four de pyrolyse, l’intégralité de la quantité d’huile est quantifiée contrairement aux analyses de chromatographies classiques.
Lorsque l’on compare les données de distillation simulée, d’une part, par Rock-Eval et, d’autre part, par chromatographie, on observe que « l’empreinte digitale » de l’huile analysée, qui est matérialisée par son diagramme de répartition des hydrocarbures et sa courbe de distillation simulée, est largement préservée. Quelques différences subsistent néanmoins, toutes relatives aux spécificités des deux méthodes utilisées.
En effet, le dispositif n’étant pas pourvu d’une colonne de séparation, un phénomène de mélange des hydrocarbures analysés se produit. C’est pourquoi les isomères se trouvant loin de l’isomère « moyen » du mélange (c’est-à-dire le plus représenté au sein du mélange) ont des températures d’ébullition affectées et sont déplacées vers les températures moyennes du mélange. Ce phénomène s’observe particulièrement bien sur l’histogramme de répartition Rock-Eval de l’huile de référence 775199 et notamment sur le deuxième pic centré autour de l’hydrocarbure en C21 tandis que ce dernier est centré autour des isomères en C26 sur le diagramme de répartition de la chromatographie.
Une autre limite du procédé de l’invention résulte de la température minimale de démarrage du cycle d’analyse qui correspond à la température ambiante du laboratoire plus 10 °C environ, soit 30°C. Cette température ne permet pas de caractériser les hydrocarbures possédant moins de 7 atomes de carbone. Cependant, la méthode de caractérisation des hydrocarbures en C1-C6 décrite précédemment dans le brevet EP3918321 peut venir compléter la caractérisation des hydrocarbures légers.
PROCEDE DE SELECTION DE LYMPHOCYTES Domaine de l’invention La présente invention concerne un procédé de sélection de lymphocytes, notamment de lymphocytes B ou T, ainsi qu’un procédé de préparation d’anticorps à partir des lymphocytes B sélectionnés.
Arrière-plan technique L'intérêt pour les anticorps monoclonaux thérapeutiques ne cesse de croître, année après année. En effet, leur affinité hautement spécifique des antigènes permet de fournir des traitements médicaux très efficaces. Ainsi, de 2005 à 2017 le nombre d’anticorps monoclonaux approuvés par l’agence américaine du médicament est passé de 2 à 64.
On note qu’il est tout à fait possible que d’autres entités soient connectées aux serveurs 2a, 2b et à l’équipement 3, en particulier des serveurs mettent en œuvre des services consommant les assertions produites par l’équipement 3, i.e. de services souhaitant l’authentification du document 1, par exemple un serveur d’une banque, d’un hôtel, etc.
Digital Photo Seal
De manière connue les présents procédés utilisent une information représentative d’une apparence d’une photographie (ou un autre élément graphique du document 1), c’est-à-dire une donnée descriptive d’au moins un fragment de cette photographie tel qu’il apparait, i.e. une « signature », qui va permettre des comparaisons.
On désigne comme information « de référence » l’information représentative de l’apparence « théorique » de la photographie, i.e. tel qu’attendue. Par contraste, on désigne comme information « candidate » l’information représentative de l’apparence constatée de la photographie, i.e. tel que représentée dans une image acquise du document 1. On comprend que cette apparence constatée n’est généralement pas parfaitement identique à l’apparence attendue, du fait des conditions des défauts inhérents à l’acquisition d’une image, et à la variabilité des conditions de prise de vue (éclairage, bougé, distance, etc.).
Néanmoins, ladite information représentative de l’apparence est choisie de telle sorte que si deux photographies ont des apparences qui coïncident (i.e. il s’agit de la même photographie même si les conditions de prise de vue ne sont pas identiques), alors leurs informations représentatives coïncident (i.e. présentent une distance selon une métrique donnée inférieure à un seuil) également.
Ainsi, l’information de référence et l’information candidate coïncident si et seulement si l’apparence constatée et l’apparence attendue de la photographie coïncide, i.e. qu’il s’agit bien de la même photographie, en d’autres termes que la photographie imprimée sur le document d’identité 1 n’a pas été frauduleusement altérée. Cette vérification peut être faite pour chaque autre élément graphique tel qu’une signature.
On pourra utiliser comme information représentative de l’apparence de la photographie le « Digital Photo Seal » (DPS) qu’on prendra comme exemple dans la suite de la présente demande, i.e. la donnée de sécurité telle que décrite dans les demandes citées dans l’introduction ou plus précisément la demande EP3206192, basée sur la position de points singuliers de l’élément graphique, ou toute autre « signature » d’un objet graphique tel qu’une photographie.
Le DPS d’une photographie est une caractéristique de cette image qui n’est pas un modèle biométrique, et peut par exemple comprendre un histogramme de gradient orienté (on parle alors d’algorithme à descripteur HOG). On peut alternativement utiliser un algorithme de classification du type employant un réseau de neurones convolutionnel, également connu sous l’acronyme CNN (pour l’anglais Convolutional Neural Network).
Procédé d’enrôlement
Selon un premier aspect est proposé un procédé mis en œuvre par les moyens de traitement de données 21a du serveur 2a d’enrôlement de données du document d’identité 1 d’un individu.
Le procédé commence par une étape (A) d’obtention d’une photographie dudit individu visible sur ledit document d’identité 1 et une donnée de lecture optique du document d’identité 1. Il peut y avoir en outre au moins une donnée personnelle dudit individu, en particulier une donnée alphanumérique associée audit individu. De manière préférée, ladite donnée personnelle est une donnée alphanumérique associée plus précisément au document d’identité 1, en particulier une « donnée visuelle » imprimée sur le document 1 comme indiqué précédemment, mais on comprend qu’il peut s’agir également d’une adresse e-mail, d’un identifiant d’accès, etc., qui ne sont pas nécessairement imprimés sur le document 1.
Cette étape (A) peut être mise en œuvre au moyen d’une image du document d’identité 1 (comme ce sera expliqué pour le procédé d’authentification), mais de façon préférée, pour éviter les problèmes de numérisation et de perte de qualité, ces données (i.e. la photographie, la donnée de lecture optique et/ou la donnée personnelle) sont obtenues directement, par exemple depuis une autorité gouvernementale. Cela permet par ailleurs une éventuelle mise à jour des données, voir plus loin.
Dans une étape (B) on vient extraire deux données par analyse de ladite photographie, au moyen d’algorithmes connus :
d’une part l’information (notée DPS par commodité, bien que comme expliqué le présent procédé n’est pas limité au Digital Photo Seal) de référence représentative de l’apparence de ladite photographie ; et d’autre part une donnée biométrique de référence, appelée « template » biométrique (notée TPL par commodité), c’est-à-dire un ensemble de paramètres biométriques permettant de représenter un trait biométrique de l’individu visible sur ladite photographie, typiquement la position d’un ensemble de points caractéristiques dudit trait. Le trait biométrique est typiquement le visage de l’individu, mais ce pourrait par exemple être l’iris, tant que ce trait biométrique est visible que ladite photographie. Des algorithmes d’extraction d’un template biométrique d’une photographie sont bien connus de l’homme du métier.
On comprendra que par analogie avec l’information DPS, ladite donnée biométrique extraite de la photographie dudit individu visible sur ledit document d’identité 1 est dite de référence car elle correspond à une donnée attendue, par opposition à une donnée biométrique candidate qui sera celle extraite d’une photographie « fraiche » de l’individu.
A nouveau on fera bien la distinction entre information de référence représentative de l’apparence de ladite photographie et donnée biométrique, il est d’ailleurs entendu que ladite information de référence représentative de l’apparence de ladite photographie n’est pas une donnée biométrique. En effet, la première vise strictement à permettre la comparaison de deux photographies, alors que la deuxième vise à reconnaître l’individu. Deux photos différentes du même individu coïncideraient d’un point de vue biométrique mais pas en ce qui concerne ladite information de référence représentative de l’apparence de ladite photographie.
Selon une variante, la combinaison consiste à retenir le minimum, ou le maximum, ou la moyenne, sur les première et deuxième cartographies. Pour un nombre de cartographies > 2, il est possible d’utiliser des combinaisons plus élaborées, par exemple la médiane de l’ensemble des cartographies.
Dans un autre mode de réalisation, la combinaison consiste en une soustraction normalisée permettant d’enlever tous les points (ou pixels) correspondant à des motifs réguliers, ne laissant apparents que les pixels correspondant à des défauts ou irrégularités.
Dans un autre mode de réalisation, la combinaison est réalisée par un algorithme utilisant un apprentissage machine, préalablement entraîné à cet effet sur des cartographies d’apprentissage.
Dans un mode de réalisation, lorsqu’une transformation gommante est appliquée dans le premier traitement 82 et une transformation exacerbante est appliquée dans le deuxième traitement 84, l’étape de combinaison met en œuvre une différence normalisée entre la deuxième cartographie et la première cartographie. La normalisation consiste à obtenir par homothétie la même intensité pour les motifs de référence dans les deux cartographies, afin que la différence aboutisse à une intensité nulle.
Alternativement, lorsqu’une transformation exacerbante est appliquée dans le premier traitement 82 et une transformation gommante est appliquée dans le deuxième traitement 84, l’étape de combinaison met en œuvre une différence normalisée entre la première cartographie et la deuxième cartographie.
Le procédé de la comprend un seul deuxième traitement.
Selon une variante, plusieurs tels deuxièmes traitements sont appliqués, chacun mettant en œuvre une transformation en espace topologique discret différente. Cela permet d’augmenter la précision et la sélectivité du traitement de localisation des défauts ou irrégularités.
Dans le procédé décrit, chacun des premier et deuxième traitements met en œuvre un apprentissage supervisé sur des données d’apprentissage. Les données d’apprentissage sont par exemple des données réelles collectées, ou des données artificielles. Par exemple, les données d’apprentissage sont obtenues par simulation de modèles utilisant des équations de la physique du solide permettant de simuler des images, les défauts structurels étant également simulés. Selon une autre variante, les données d’apprentissage sont obtenues par panachage de données simulées et de données expérimentales.
Selon d’autres variantes, l’apprentissage machine est de type semi-supervisé ou non-supervisé (autonome). Une autre variante consiste en un apprentissage machine profond (en anglais « deep learning ») ou toute autre variante d’apprentissage obtenue par intelligence artificielle, de préférence frugale pour améliorer la rapidité des traitements.
Avantageusement, le traitement proposé est flexible et robuste, et permet d’obtenir une cartographie des plus petits défauts tels que les défauts ponctuels éventuellement chargés électriquement.
Procédé de préhension d’objets disposés en vrac La présente invention concerne le domaine de la robotisation de processus industriels et notamment de chaines de fabrication. La présente invention concerne plus précisément le dévracage, c’est-à-dire la préhension de pièces disposées en vrac dans un contenant.
Etat de la technique Le dévracage constitue une étape cruciale dans de nombreux domaines d’activité. Cette tâche est hautement répétitive et sans valeur ajoutée pour un opérateur. On a donc tenté d’automatiser cette tâche. Pour cela on utilise habituellement des feeders ou bols vibrants. Cependant, ces organes sont encombrants, peu flexibles et chers. Il en résulte que ces organes sont considérés comme des contraintes dans les usines, et que la préhension d’objets en vrac constitue un frein au développement de la robotique dans les usines.
Pour réaliser une opération de préhension par une pince robotisée d’une pièce disposée en vrac, il a déjà été proposé de former un nuage de points tridimensionnel d’un ensemble de pièces en vrac, et d’utiliser un modèle tridimensionnel des pièces avec un algorithme de recherche de correspondance ("matching") pour reconnaitre et localiser dans le nuage de points plusieurs des pièces en vrac correspondant au modèle tridimensionnel et leurs orientations respectives dans l’espace.
Il s’avère que les capteurs tridimensionnels présentent des performances insuffisantes, avec pour conséquence des nuages de points bruités et incomplets notamment en raison de la présence de surfaces réfléchissantes ou absorbantes. Par ailleurs, le contenant peut rassembler plusieurs centaines ou milliers de pièces pouvant être enchevêtrées et se chevauchant. Il en résulte de nombreuses occultations de pièces, accentuant davantage le caractère partiel du nuage de points.
Pour compenser ces faibles performances, on a tenté d’utiliser des capteurs tridimensionnels présentant une plus grande résolution. Ainsi certains capteurs peuvent fournir un nuage de points d’une scène comportant plusieurs millions de points. Or, l’algorithme de recherche de correspondance de pièce dans le nuage de points agit itérativement en déplaçant le modèle tridimensionnel dans le nuage de points et en évaluant la correspondance entre le modèle et la partie du nuage de points couverte par le modèle en cherchant à minimiser des écarts entre les géométries de la scène et du modèle. Le temps de traitement de l’algorithme de recherche peut ainsi devenir excessivement long si le nuage de points est à la fois très étendu et très dense.
Il est donc souhaitable de pouvoir proposer un procédé de localisation de pièces disposées en vrac, qui soit robuste, rapide et précis, y compris en présence de nombreuses pièces enchevêtrées et se chevauchant.
Espaceur inter-batteries et système de régulation thermique pour un ensemble de batteries. Domaine technique. La présente invention a pour objet un espaceur inter-batteries et un système de régulation thermique pour un ensemble de batteries.
L’invention concerne le domaine technique des éléments de stockage d’énergie électrique, en particulier des batteries, utilisées pour les véhicules, et plus particulièrement les dispositifs, systèmes et procédés utilisés pour gérer les conséquences négatives d’un échauffement desdits éléments de stockage d’énergie électrique.
Dans la suite, par souci de simplification, le terme « batterie » est utilisé pour désigner une cellule de batterie.
Etat de la technique. Ainsi, l’invention trouve une application avantageuse dans le domaine des dispositifs de régulation thermique d’un dispositif de stockage d’énergie électrique, tel qu’un ensemble de batteries ou pack batterie pour véhicule automobile à motorisation électrique et/ou hybride.
L’énergie électrique des véhicules à motorisation électrique et/ou hybride est fournie par une ou plusieurs batteries. Durant leur fonctionnement, les éléments de stockage d’énergie électrique tels que les batteries, sont amenés à chauffer et risquent ainsi de s’endommager. En particulier, une technique de charge, dite de charge rapide, consiste à charger les éléments de stockage d’énergie sous une tension élevée et un ampérage élevé, en un temps réduit, notamment en un temps maximum d’une vingtaine de minutes. Cette charge rapide implique un échauffement important des éléments de stockage d’énergie électrique qu’il convient de traiter.
On connait dans l’état de la technique un certain nombre de documents.
Le document FR 3060863 décrit un espaceur inter-batterie destiné à être placé entre deux batteries contiguës, l’espaceur s’étendant sur toute la surface des grandes faces contiguës des deux batteries.
On connaît également le document WO 21072726 qui décrit un espaceur inter-batteries formé d’un cadre plein de section en L comportant des rainures protubérantes de manière à loger entre lesdites rainures chacune des batteries.
On connaît aussi les documents US 2013004822 et US 2021057794 qui décrivent des espaceurs inter-batteries formés d’un pan ou d’une paroi disposé entre les deux batteries contiguës, permettant ainsi de contenir les efforts mécaniques (gonflement) lors du chauffage des batteries mais interdisant tout écoulement de fluide destiné à refroidir les batteries.
A l’inverse on connaît par le document CN 105261720 qui décrit un espaceur inter-batteries s’insérant entre les deux batteries contiguës, au niveau de leurs parties supérieures, facilitant l’écoulement d’un fluide diélectrique entre les batteries mais n’offrant aucune protection pour contrer le gonflement d’une batterie.
Les solutions de l’état de la technique ne sont pas totalement satisfaisantes en ce qu’elles ne permettent pas de résoudre efficacement la multitude des fonctions dédiées à un tel espaceur inter-batteries. En effet, chaque solution de l’état de la technique permet de résoudre une des fonctions d’un espaceurs inter-batteries au détriment, plus ou moins prononcé, d’un ou des autres objectifs d’un tel élément.
L’invention entend remédier à cet état des choses.
En particulier, un objectif de l'invention est de simplifier la conception des espaceurs inter-batteries de façon à diminuer les coûts.
Un autre objectif de l'invention est de maintenir la distance entre les batteries, ou une distance minimale entre les batteries, y compris lors d’un gonflement d’une ou des deux batteries.
Un objectif supplémentaire de l'invention est d’assurer un taux de compression suffisant de sorte à contraindre la batterie et empêcher son gonflement.
Un autre objectif de l'invention est d'améliorer les échanges thermiques entre le fluide diélectrique et la batterie, autrement dit d’optimiser l’écoulement de ce fluide diélectrique tout autour de la batterie.
- des données intrinsèques au circuit fluidique CF (de telles données comprennent typiquement des informations portant sur la structure et l’agencement du circuit fluidique, sous la forme par exemple d’un découpage virtuel en sections de ce circuit et d’informations associées à chacune desdites sections) ;
- des données intrinsèques au traitement prédéterminé TT mis en œuvre (par exemple des données portant sur la ou les températures de traitement, sur la durée d’un cycle de production, etc.) ;
- des données intrinsèques au fluide prédéterminé FL traité (e.g. composition, rhéologie, viscosité, matière sèche, matière grasse, etc.).
Dans une implémentation particulière présentée en détail ultérieurement dans le présent document, l’étape d’ajustement d’au moins une donnée de paramétrage de l’unité de nettoyage paramétrable tient également compte de données issues de phase de modélisation et/ou de simulations.
Selon divers modes de réalisation particuliers, d’autres données complémentaires (en provenance par exemple d’autres sources de données AS) peuvent éventuellement également être fournies en entrée de la machine de calcul MC, pour la mise en œuvre de l’étape 21 d’ajustement d’au moins une donnée de paramétrage de l’unité de nettoyage paramétrable, comme par exemple :
- des données relatives aux programmes de nettoyage configurés par défaut (e.g. température, temps, conductivité, débit, consommation de produits chimiques, consommation d’énergie, etc.) et/ ou à l’étape de nettoyage (PL, LS, R1, LA, etc.) en cours ;
- des données relatives à des historiques de résultats microbiologiques et/ou à des résultats de non-conformités associés au traitement prédéfini mis en œuvre au moyen du circuit fluidique ;
- des données en provenance de stations d’épuration (e.g. demande biochimique en oxygène DBO, demande chimique en oxygène DCO, potentiel hydrogène pH, volumes, etc.) ;
- des données réglementaires et des données relatives aux limites microbiologiques autorisées pour chaque traitement mis en œuvre et/ou produit utilisé.
Dans un mode de réalisation particulier, les étapes 21 d’ajustement d’au moins une donnée de paramétrage de l’unité de nettoyage paramétrable et 22 d’adaptation de la séquence de nettoyage en fonction de ladite au moins une donnée de paramétrage ajustée sont mises en œuvre à de multiples reprises au cours de la séquence automatisée de nettoyage SEQ. Elles sont par exemple mises en œuvre au moins une fois avant ou au cours de chacune des étapes principales (PL, LS, R1, LA, etc.) formant la séquence automatisée de nettoyage 21, permettant ainsi de réaliser une optimisation continue ou à tout le moins quasi-continue du procédé du nettoyage.
Selon une caractéristique particulière, la mise en œuvre de l’étape 21 d’ajustement d’au moins une donnée de paramétrage de l’unité de nettoyage paramétrable repose sur une brique d’intelligence artificielle. À cette fin, des solutions basées sur des techniques d’apprentissage machine et sur l’utilisation d’un ou plusieurs réseaux de neurones artificiels au sein de la machine de calcul MC sont par exemple mises en œuvre, ces réseaux de neurones prenant en entrée tout ou partie des données d’entrées décrites précédemment (a minima les mesures issues des capteurs CPT, et les caractéristiques intrinsèques au circuit fluidique, au fluide prédéterminé, et au traitement prédéterminé ) pour délivrer en sortie des données de paramétrage PRM ajustées permettant de configurer l’unité de nettoyage paramétrable UNP de manière à obtenir un nettoyage optimisé à l’instant considéré (et par exemple notamment adapté à l’étape en cours de la séquence de nettoyage SEQ).