INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
A titre d’exemples non limitatifs, on peut choisir une fonction tangente hyperbolique, une fonction sigmoïde ou encore une fonction non saturante. La fonction d’activation non saturante, aussi connue sous le nom d’Unité Linéaire Rectifiée (encore désignée par « ReLU » pour « Rectified Linear Unit » selon la terminologie anglo-saxonne), et s’exprimant sous la forme [Maths 1] est toutefois avantageuse car elle permet un traitement particulièrement rapide et précise, en particulier du fait qu’elle évite les problèmes de convergence.
En ce qui concerne la sous-étape de mise en commun (nommée « pooling » selon la terminologie anglo-saxonne), un pas d’au moins deux permet de s’assurer d’une diminution de la taille d’image (taille mesurée en pixels*pixels), conformément à l’application de la relation R1 avec la condition C1. Il convient toutefois et dans le même temps de ne pas trop diminuer cette taille d’images car cela entraînerait une perte de résolution pour la détection de la forme à identifier (arc de cercle, etc, représentant le joint torique recherché). C’est pourquoi le pas est d’au plus quatre.
Cette mise en commun peut être réalisée selon différents schémas.
A titre d’exemples non limitatifs, on peut réaliser une mise en commun moyennée (« average pooling » selon la terminologie anglo-saxonne) pour laquelle la sortie est la valeur moyenne des valeurs d’entrée (le nombre de valeurs d’entrée est défini par le nombre de noyaux choisi), ou une mise en commun mettant en œuvre une fonction max pour laquelle la sortie est la valeur maximale des valeurs d’entrée. Il est avantageux de mettre en œuvre une fonction max (cette fonction est plus connue sous la désignation « MaxPool2D » dans la terminologie anglo-saxonne) car elle favorise les activations fortes. Son emploi est par ailleurs particulièrement avantageux lorsque la correction par fonction d’activation est faite avec la fonction ReLU.
La convolution de la sous-étape b) (deuxième couche) s’effectue avec un nombre de noyaux plus élevé que pour la sous-étape a) (première couche), en l’occurrence d’au moins 81, avantageusement d’au moins 100 et de préférence d’au moins 120. En effet, du fait de l’opération de mise en commun réalisée pendant la sous-étape a), la taille d’image a été réduite et on peut donc augmenter le nombre de noyaux pendant la sous-étape b), c’est-à-dire augmenter le nombre de canaux de sortie de la deuxième couche, sans que cela se fasse au détriment du temps de calcul. Or, c’est le nombre de canaux de sortie qui permet de réaliser la recherche de zones caractéristiques de l’image qui permettront de résoudre la tâche de classification.
En parallèle, on utilise une taille de noyau maximale limitée, en l’occurrence d’au plus 21 (ce qui correspond à un noyau dont la taille est d’au plus 21pixels*21pixels), mais qui est avantageusement d’au plus 15, et préférentiellement d’au plus 9.
Il convient de relever que dans un cas avantageux, la convolution de la sous-étape a) prévoit un nombre de noyaux ni trop faible ni trop important, par exemple compris entre 18 et 64, avec une taille de noyau relativement élevée, par exemple d’au moins 21 et dans le même temps, la convolution de la sous-étape b) prévoit une taille de noyau avantageusement plus faible, par exemple d’au plus 15 avec comme conséquence une augmentation du nombre de noyaux d’au moins 81 ou plus comme indiqué précédemment.
Cette convolution reste néanmoins réalisée avec un pas (non nul) d’au plus deux, et de préférence de valeur unité, pour ne pas perdre en précision spatiale.
Enfin, la marge reste également choisie pour maintenir la taille de l’image à la valeur du pas près, conformément à la relation (R1) et la condition (C1) fournies précédemment.
Pour cette sous-étape b), les commentaires relatifs à la correction et à la mise en commun faits pour la convolution de la sous-étape a) sont applicables.
Il convient enfin de noter que l’étape A) pourra comporter, de manière optionnelle, une sous-étape supplémentaire, entre la sous-étape b) et la sous-étape c), consistant à traiter les images issues des canaux de sortie de la convolution de la sous-étape b) (deuxième couche) dans une troisième couche du réseau neuronal convolutif, selon les sous-étapes suivantes : - effectuer une convolution avec comme hyperparamètres: un nombre de noyaux compris entre 2 et 80, une taille de noyau d’au plus 15, un pas de valeur unité ou deux et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près, - effectuer une correction avec une fonction d’activation, - effectuer une mise en commun avec un nombre de noyaux donné, avantageusement entre trois (3) et onze (11), un pas compris entre deux et quatre, et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près.
Elle peut aussi être connues à partir des informations enregistrées lors de la livraison du magasin. Ces données sont aussi imparfaites car elles ne prennent pas en compte la mise au rebut de certains produits.
Afin de fournir des données permettant de fiabiliser la connaissance de l’état des stocks disponibles, l’invention prévoit l’acquisition de temps en temps de l’état exact des volumes d’un article disponible à la vente. Cette démarche serait excessivement fastidieuse si elle était réalisée par des opérateurs humains, sans compter les erreurs éventuelles.
L’invention consiste à prendre une photographie d’un étalage, avec dans le champ de l’image l’étiquette de désignation du produit concerné, ainsi que les articles considérés.
L’invention consiste à automatiser la reconnaissance de l’identifiant unique d’un article, souvent désigné sous le sigle PLU (Price Look-Up) qui est un code à 4 ou 5 caractères numériques, pour identifier les fruits et légumes, et plus généralement les articles périssables.
En l'absence de code PLU standard dans la base de données des codes PLU, les codes attribués par le détaillant peuvent être utilisés. Les codes PLU attribués aux détaillants permettent aux détaillants de désigner leurs propres numéros pour les articles auxquels aucun code PLU standard n'est attribué; cependant, ces codes restent dans la série de numéros attribués à l'industrie des fruits et légumes (3000, 4000, 83000 et 84000). Une fois qu'un fournisseur a pris des dispositions spécifiques avec tous les détaillants qui recevront l'article, un code PLU attribué par le détaillant peut être utilisé. Chaque détaillant peut attribuer un code PLU différent au même article. Ce code distingue le produit ainsi que la variété et/ou la qualité du produit, par exemple 3005 pour une pomme de variété Golden, 3013 pour une poire de variété conférence et 3017 pour une poire de variété beurre Hardy, ou encore 4033 pour des citrons de petit calibre, 4053 pour des produits de gros calibre. Contrairement aux autres articles, les fruits et légumes ne peuvent généralement pas être étiquettes pour afficher un code-barres, et il est nécessaire de procéder à une association du code PLU par identification du produit.
Le traitement par un opérateur prend du temps et nécessite une formation et une expertise pour connaître et enregistrer le code à la vue d’un article.
L’invention consiste à automatiser cette étape par un traitement d’image acquise d’un lot d’articles. Cette image peut être acquise par un équipement mobile, par exemple une tablette voire un téléphone intelligent équipé d’une caméra, utilisée par un opérateur, ou encore enregistrée par une caméra fixe, disposée sur le linéaire ou au plafond.
Si possible, l’image inclue l’étiquette apposée sur le présentoir, comportant généralement la désignation de l’article présenté.
Cette image fait l’objet d’un traitement numérique comportant : Une reconnaissance optique de caractères pour extraire de l’image les parties contenant du texte et identifier les séquences de caractères Une normalisation du texte reconnu à partir d’une table numérique comportant pour chaque article la désignation usuelle, le ou les PLU associés et les déclinaisons connues de la désignation usuel (déclinaisons résultant d’une orthographe défectueuse, synonymes, traductions connues). Cette base est automatiquement enrichie par l’enregistrement de nouvelles déclinaisons reconnues par un opérateur à l’occasion de traitement d’images. Une analyse de l’image pour la reconnaissance du type d’article, et pour la caractérisation des articles (taille, variétés) ainsi que le dénombrement des articles visibles
Ces différents traitements peuvent être interconnectés pour améliorer leurs efficacités : la reconnaissance du PLU permet de paramétrer l’analyse d’image à partir d’une collection de modèles d’articles préenregistrés.
Le résultat de ce traitement est enregistré dans une mémoire locale de manière horodaté et géoréférencé. Cette information permet de connaître de manière objective la quantité d’articles d’un type présent à un instant donné, à un emplacement données (présentoir, réfrigérateur, zone de rebut,….).
L’estimation du volume d’article d’un type disponible à la vente est réalisée par un traitement portant sur : Les données disponibles à partir du système de gestion de caisse du magasin, de l’ERP, du système de pesée en rayon Des données enregistrées au moment de la réception des produits Des données résultant du traitement des images susvisées.
Le traitement dynamique de ces données permet d’extraire un estimateur se rapprochant de la réalité du stock résiduel d’article d’un type.
A titre d’exemple, les paramètres pris en comptes sont : P1 : les ventes sur une période précédentes, par exemple la semaine S-1 ou S-2 : Quand démarre le système dans un magasin, les ventes des fruits et légumes S1 et S2 sont analysées par le système afin d’enclencher des recommandations précises. P2 la saisonnalité du magasin : Le coefficient de saisonnalité correspond au poids (du chiffre d'affaires) de chaque semaine de l'année, relatif à une semaine de référence (en général, la première de l'année, de coefficient 100%).Par exemple: Sur les semaines de l'été, les clients sont en vacances donc les magasins urbains vendent moins (donc coefficient inférieur à janvier: 90%).Ces coefficients sont ensuite exprimés dans l'interface de commande, au niveau de la formule de calcul automatique pour définir le besoin prévisionnel de la semaine de commande. [ Partie de la formule: Ventes prévisionnelles (pour la semaine W) = ( Saisonnalité de la semaine W x Ventes de la semaine W-1 ) / Saisonnalité de la semaine W-1 ] P3 le cadencier des jours du magasin : Le taux de vente journalier est le calcul du ratio des ventes hebdomadaire du magasin ventilé par jour. Ces ratios sont ensuite exprimés dans l'interface de commande, au niveau de la formule de calcul automatique pour définir le besoin prévisionnel du jour de commande. P4 le jour de réception des produits : P5 les jours d’ouverture du magasin P6 le stock en magasin P7 le stock en réserves P8 la démarque du jour (casse) P9 la démarque du jour (rebut).
Le traitement de ces paramètres permet de déterminer par un algorithme ou par un apprentissage machine le volume à commander. Le système est alimenté par toutes les informations sur l’utilisateur comme le temps passé pour passer une commande. Ainsi, tous les comportements de l'utilisateur sur l’interface sont analysés. Toutes les données sont envoyées chez AWS afin de ressortir une tendance ou une corrélation. Basé sur l’historique des comportements à la commande et une fois toutes ces données collectées, l’intelligence artificielle permet une recommandation personnalisée basée sur le comportement de l'utilisateur (directeur de magasin).
Ce traitement peut être amélioré en prenant en compte des paramètres exogènes supplémentaires : PE1 historique des comportements à la commande PE2 météo locale. A partir de la data météo, le système adapte les recommandations en fonction des paramètres météo de chaque ville. La météo en temps réel récupéré par graphQL connecté par API et synchronisé automatiquement avec Météo France permet d’avoir de la précision au niveau de la recommandation aux utilisateurs. PE3 événements locaux ayant un impact sur la fréquentation du magasin : Si par ex le mot “travaux” est détecté par le système, le système adapte les recommandations avec une pondération faible à la baisse. Si par ex mot “fête” est détecté le système adapte les recommandations avec une pondération faible à la hausse. Les données de ce paramètre est sourcé directement des flux rss des mairies, réseaux sociaux ou OpenGraph Facebook (nom commerciaux). La finalité est d’aider les utilisateurs à avoir des commandes précises et les aider à mieux prendre leurs décisions. PE4 travaux locaux pouvant réduire l’accessibilité au magasin : Les maires ont l'obligation légale de communiquer sur les travaux par le biais des sites gouvernementaux. Ces communications en ligne sont récupérées par des API. Cette automatisation permet d’avoir des recommandations pondérées en fonction de l’importance du paramètre. PE5 ventes de produits liés : Le système est au courant de toutes les ventes en magasin. Ainsi, le système propose des associations de produits basés sur les ventes en magasin. Aussi, grâce à l’apprentissage machine, le système identifie des “pattern” client grâce à la quantité de data récoltée durant une longue période de temps. PE6 promotions du moment : La centrale d’achat définit toutes les semaines les promotions appliquées en magasin. Cette information est saisie sur le système. Grâce à ce paramètre, lors de la commande, le système propose de commander plus de quantité de ce produit afin d’optimiser la marge. PE7 prix chez les concurrents PE8 alertes sanitaires : Toues les alertes sanitaires sont référencés sur le système via une interface spécifique. Le système note les produits avec pondération en fonction du degré de la gravité des alertes. PE9 avis des clients et commentaires sur les réseaux sociaux : Les commentaires et les avis en ligne sont récoltés par le système via les réseaux sociaux ou les moteurs de recherches. Le système surveille la réputation des magasins et des produits afin de donner la meilleure recommandation possible. PE10 précommandes en ligne : Toutes les informations des clients du magasin qui commandent en ligne sont scannées et prises en compte par le système. Grâce à cette data récoltée depuis les API des centrales d’achats, le système adapte automatiquement les quantités à commander PE11 évolution du pouvoir d’achat des clients (grèves, primes régionales ou nationales) PE12 facteur économique telle que l’inflation : Le système récupère l’indice d'inflation officielle de l’INSEE.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est d’au moins 20% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est supérieur à 50% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est compris entre 20% et 100% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est compris entre 20% et 70% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est compris entre 51% et 100% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est compris entre 30% et 60% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est compris entre 40% et 70% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est compris entre 70% et 100% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est compris entre 30% et 50% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est compris entre 40% et 60% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est compris entre 50% et 70% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est compris entre 70% et 90% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est compris entre 80% et 100% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique en 2,3,6-triméthylheptane (CAS 4032-93-3) de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est d’au moins 20% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Dans un mode de réalisation, la composition pour le traitement cosmétique de fibres kératiniques selon l’invention est caractérisée en ce que le pourcentage massique en 2,3,6-triméthylheptane (CAS 4032-93-3) de l’au moins un alcane ramifié en C 10 -C 12 est compris entre 20% et 100% par rapport à la masse du mélange constitué par la fraction A et la fraction B.
Un tel composant est notamment avantageux pour conférer au traitement de surface formé par la composition selon l’invention des qualités de surface accrues et notamment améliorer son coefficient de friction ou modifier sa brillance.
Cette charge peut être choisie parmi les charges minérales notamment la silice, notamment colloïdale, les silicates de sodium, les aluminosilicates de sodium, les carbonates de calcium naturels ou précipités, le talc, le kaolin naturel ou calciné, l’hydrate d’alumine, le dioxyde de titane, les silicates d’aluminium, le sulfate de baryum, et leurs mélanges, et parmi les charges organiques, notamment des charges ou pigments plastiques. De préférence, une composition selon l’invention comprend au moins une charge minérale et en particulier du carbonate de calcium ou de la silice.
Une composition selon l’invention peut ainsi comprendre de 0,1 % à 5 % en poids, de préférence de 0,1 % à 1 % en poids de charge(s), notamment minérale, par rapport à son poids total.
Selon un mode de réalisation particulier, la composition est dénuée de résine polyamine-amide-épichlorydrine (PAAE).
La composition peut être contenue dans un contenant, en particulier formé d’un matériau plastique ou métallique, muni d’un système d’obturation, tel qu’un bidon avec un bouchon notamment à visser.
L’invention concerne donc également un ensemble comportant, voire constitué de, un contenant, en particulier formé d’un matériau plastique ou métallique, muni d’un système d’obturation, tel qu’un bidon avec un bouchon notamment à visser, et une composition selon l’invention, notamment telle que décrite précédemment, contenue dans le contenant.
APPLICATIONS La présente invention vise également un procédé pour procurer à un support ou objet des propriétés biocides surfaciques comprenant au moins les étapes consistant à :
a) disposer dudit support ou objet,
b) mettre en contact tout ou partie d’au moins une des surfaces externes dudit support ou objet avec une composition selon l’invention pour former un dépôt de ladite composition,
c) sécher ledit dépôt pour former ledit support ou objet doté de propriétés biocides.
La présente invention vise aussi un support ou objet à propriétés biocides surfaciques possédant sur tout ou partie d’au moins une de ses surfaces externes, un dépôt solide, notamment un revêtement, formé à partir d’une composition selon l’invention, notamment telle que décrite précédemment.
Les supports ou objets susceptibles d’être traités à l’aide d’une telle composition sont de nature multiple. En termes de support, il peut s’agir d’un papier, poreux ou non, d’un carton, d’un textile, d’un cuir, d’un matériau de construction tel que par exemple un béton, d’un bois, d’un verre, d’un support plastique à l’image notamment de ceux considérés pour les cartes de paiement par exemple ou d’un support métallique.
En ce qui concerne les objets, il peut notamment s’agir d’emballages, de matériaux fibreux tels que des vêtements, des linges, des papiers ou des non tissés décoratifs, d’objets de maroquinerie, de meubles, de façades, de plafonds, de piliers architecturaux ou de film de protection de surface ou d’écrans tactiles.
Selon un mode de réalisation particulier, un support ou objet selon l’invention est distinct d’un papier-peint. Pour mémoire, un papier peint est un support fibreux tissé ou intissé, généralement de type papier, dont l’une des faces présente un décor coloriel et/ou en relief et dont la face opposée, dénuée d’un tel décor, est dédiée à être appliquée sur un support, généralement un mur.
La mise en contact en étape b) peut être réalisée par un procédé de pulvérisation, d’imprégnation, de surfaçage par presse encolleuse, de foulardage, d’enduction ou d’impression et en particulier par un procédé d’impression de type jet d’encre, flexographie, héliogravure, couchage à lame d’air, couchage à rideau et/ou couchage au crayon.
Ainsi, à une température variant de 20 à 25°C et à pression atmosphérique, la composition mise en œuvre ou utilisée : - en impression de type jet d’encre peut avantageusement présenter une viscosité entre 5 et 30 mPa.s, - en impression de type héliogravure peut avantageusement présenter une viscosité comprise entre 10 et 150 mPa.s, - en impression de type flexographie peut avantageusement présenter une viscosité comprise entre 10 et 500 mPa.s, - en couchage par lame d’air peut avantageusement présenter une viscosité comprise entre 50 et 200 mPa.s, - en couchage à rideau peut avantageusement présenter une viscosité comprise entre 5 et 500 mPa.s, et/ou - en surfaçage par presse encolleuse peut avantageusement présenter une viscosité comprise entre 20 et 100 mPa.s.
En variante, le circuit imprimé peut comprendre une unique piste, bien que le transducteur orthomode 114 soit apte à transférer deux signaux en parallèle.