INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Pour maintenir l'accessibilité et la connectivité globale de l'Internet, les systèmes autonomes doivent s’interconnecter et échanger de l’information relative à des réseaux dont différents opérateurs sont responsables, permettant aux systèmes autonomes de s’envoyer du trafic sous forme de paquets de données.
Les systèmes autonomes sont interconnectés et échangent des informations de routage sur la base d’un protocole d’échange de route nommé BGP (pour « Border Gateway Protocol »).
L’interconnexion entre différents systèmes autonomes n’est pas le fruit du hasard et repose souvent sur des accords bilatéraux entre les opérateurs. En cas de pluralité de chemins possibles pour le routage de données vers une même destination, i.e. vers un même préfixe d’adresses (adresses IP par exemple pour « Internet Protocol »), la sélection du chemin que le trafic prend résulte de l’examen séquentiel des préférences des systèmes autonomes par lesquels le trafic passe, ainsi que des préférences des systèmes autonomes voisins.
Les chemins pour le routage de données sont construits comme une somme de décisions locales, et chaque système autonome choisit localement et indépendamment des autres systèmes autonomes un « meilleur » chemin vers une destination donnée.
Le choix d’un chemin entre systèmes autonomes est complexe, et l’information de routage n’est pas diffusée dans le réseau mais annoncée de voisin à voisin. La conséquence en est que chaque système autonome n'a qu'une vision partielle des chemins de routage existants. Un système autonome donné sait de quelle manière il peut joindre une destination. Par contre, ce système autonome ignore comment les autres systèmes autonomes le joignent effectivement et encore moins comment les autres systèmes autonomes se joignent entre eux.
Un système autonome peut implémenter différentes actions afin d’influer sur le trafic, notamment des actions modifiant des attributs BGP auxquels il a accès, ou des actions modifiant l’annonce des préfixes d’adresses dont il est responsable afin d’influencer en sa faveur les chemins construits par d’autres systèmes autonomes.
Il peut donc être difficile d’anticiper les chemins que le trafic prend.
Les annonces de chemins sont basées sur la confiance, et il y a peu de moyens de vérifier la véracité d’une annonce.
La fragilité du protocole BGP, son opacité et sa verbosité ont comme conséquence que l’Internet fait face à de nombreux enjeux de sécurité dont le détournement de chemins pour le routage de données. Volontaires ou non, ces détournements peuvent perturber le fonctionnement de services ou permettre de détourner du trafic.
Les chemins de routage peuvent être détournés par « hijack », i.e. par une annonce illégitime de préfixes résultant en un détournement du trafic et l’impact des services associés.
En outre, les chemins de routage peuvent être détournés par des attaques de type « man-in-the-middle », i.e. par l’interception du trafic résultant en un détournement local de trafic sans toutefois perturber l’accessibilité de la destination.
Ces attaques permettent à l’attaquant d’écouter, d’enregistrer et de manipuler le trafic dans l’Internet.
Différents procédés ont été développés afin de détecter des anomalies de routage. Dans ces procédés, des modèles d’apprentissage sont alimentés de message BGP agrégés sur des fenêtres de temps successives afin d’en extraire des caractéristiques statistiques, liées par exemple au volume des données ou à la longueur des attributs AS PATH contenus dans des messages BGP. L'attribut AS PATH indique le cheminement parcouru par un message BGP.
Toutefois, dans ces approches, l’information topologique contenue dans l’attribut AS PATH est perdue. De plus, de telles approches ne permettent pas de détecter de manière efficace des attaques sophistiquées telles que des attaques « man-in-the-middle ».
Selon l’invention, de préférence, un seul ou un unique réservoir permet d’alimenter plusieurs chambres avec des solutions différentes ou distinctes. De préférence encore, un seul ou un unique réservoir permet d’alimenter chacune des chambres avec des solutions différentes ou distinctes. Cela permet, entre autres, de paralléliser les essais et tests. Cela permet, entre autres, d’obtenir des modèles plus fiables. Cela permet, entre autres, de tester au moins deux concentrations de médicaments sur une même puce. Cela permet, entre autres, de tester directement la cytotoxicité de médicaments sous forme de molécules ou de matériaux tels que, par exemple, des liposomes, des nanoparticules inorganiques, des nanoparticules organiques/inorganiques, des médicaments formulés à l’intérieur d’une structure liposomale.
Dans la présente demande, il peut être entendu par solutions différentes ou distinctes des solutions de composition ou de nature différentes. Une solution alimentant une des chambres peut comprendre un ou des solutés et au moins une partie dudit ou desdits solutés sont différents d’au moins une partie du ou des solutés d’au moins une autre des solutions alimentant une autre des chambres. Une solution alimentant une des chambres peut comprendre un ou des solutés et au moins une partie dudit ou desdits solutés sont en concentration différente d’au moins une partie du ou des solutés d’au moins une autre des solutions alimentant une autre des chambres. De préférence, le ou les solutés d’une solution alimentant une des chambres peuvent être identiques au ou aux solutés d’une, de plusieurs ou de chacune des solutions alimentant la ou les autres chambres.
Dans la présente demande, il peut être entendu par solutions différentes ou distinctes alimentant les chambres des solutions de composition identique. De préférence encore, une solution alimentant une des chambres : - présente une composition identique à au moins une autre des solutions alimentant une autre des chambres, - comprend un ou des solutés en concentrations différentes des solutés de ladite au moins une autre des solutions.
Dans la présente demande, une, plusieurs ou chacune des solutions distinctes ou différentes alimentant les chambres peuvent : - être de composition identique, et - comprendre un ou des solutés en concentrations différentes.
De préférence, la puce microfluidique selon l’invention est destinée à être utilisée dans le domaine des organes sur puces et/ou cancers sur puces (OCSP).
Il est entendu par organoïde une structure multicellulaire tridimensionnelle qui reproduit in vitro la micro-anatomie d'un organe
De préférence, au moins une partie de chacun des au moins deux canaux afférents forme une sinusoïde ou un serpentin.
De préférence, la totalité des aux moins deux canaux afférents forme une sinusoïde.
De préférence, au moins une partie, de préférence encore la totalité, de chacun des au moins deux canaux afférents forme un serpentin.
Les serpentins ont, de préférence, pour effet de mimer ou reproduire ou imiter la circulation du fluide dans les capillaires sanguins. Cela permet, entre autres, de reproduire les phénomènes observés dans les capillaires sanguins tel que, à titre d’exemple non limitant, le phénomène d’opsonisation. Le phénomène d’opsonisation peut être définie comme la formation d’une couronne de protéines. Cela permet, entre autres, d’augmenter la longueur du parcours de la solution dans les canaux afférents. Cela permet, entre autres, d’augmenter la longueur du parcours de la solution dans les canaux afférents en limitant l’augmentation de taille associé et/ou l’encombrement de la puce microfluidique
De préférence, la partie sinusoïdale ou le serpentin d’un, de plusieurs ou de chacun des au moins deux canaux afférents comprend au moins trois périodes.
Il peut être entendu par « partie sinusoïdale comprenant au moins trois périodes » un serpentin comprenant au moins six coudes.
De préférence, un canal afférent ayant une partie sinusoïdale comprenant au moins trois périodes présente une longueur suffisante pour obtenir une homogénéisation satisfaisante de la solution circulant dans ledit canal afférent.
Le réservoir peut comprendre au moins deux entrées distinctes aptes à permettre l’alimentation du réservoir en solution.
De préférence, les au moins deux entrées sont, de préférence chacune, disposées en des zones distinctes du réservoir.
Les entrées du réservoir sont aptes à permettre l’alimentation en solution du réservoir.
La présente un exemple de modèle direct d’un capteur de distance ; on considère un espace linéaire de 50 m de long et on suppose qu'une cible est située à d = 25 m du capteur. Pour un capteur avec une erreur modélisable par une fonction gaussienne, la réponse la plus probable z sera voisine de 25 m, mais d'autres valeurs seront possibles, avec une densité de probabilité définie par la courbe. Dans le cas d'un capteur idéal, p(z|d)=δ(z-d), où δ est une fonction delta de Dirac, et la mesure serait toujours égale à la vraie distance. Le modèle direct d'un capteur peut être déterminé de manière expérimentale ; typiquement il peut être construit à partir de données fournies par le constructeur (dans le cas gaussien, la valeur de l'écart-type suffit à caractériser le modèle).
Une grille d'occupation GO est une partition d'une région continue et délimitée de l'espace en un nombre N de parties, appelées cellules et désignées par un indice . La cellule d'indice i est indiquée par ci. Uniquement pour illustrer les concepts de modèles directs et inverses, la présente discussion se limitera au cas d'une grille d'occupation unidimensionnelle observée par un seul capteur de distance CD (ou une pluralité de capteurs co-localisés), l'indice i augmentant au fur et à mesure que les capteurs s'éloignent (c 0 étant donc la cellule la plus proche du capteur et c N-1 la plus éloignée), ce qui correspond à la configuration illustrée par la .
Une mesure z issue d’un capteur permet de déterminer la probabilité d’occupation P(o i |z) d’une cellule ci. Pour une mesure z donnée, l’ensemble des probabilités P(o i |z) constitue le modèle inverse du capteur sur la grille. Alors que le modèle direct du capteur renseigne sur la réponse du capteur en fonction du monde physique, le modèle inverse exprime l'impact de la mesure sur la grille d'occupation qui est le modèle du monde physique que l'on adopte, ce qui justifie l'appellation modèle inverse.
La présente un exemple typique de modèle inverse d’un capteur de distance, dans un cas où z=25m. On peut vérifier que la probabilité d’occupation est quasi-nulle pour les cellules qui se trouvent à une distance inférieure à 24,25 m du capteur et atteint un pic pour une distance de 25 m (correspondant à la mesure fournie par le capteur). Au-delà de 25 m, la probabilité d’occupation diminue jusqu’à se stabiliser à une valeur de 0,5, indicative d’une méconnaissance totale de l’état d’occupation des cellules qui, étant situées au-delà de l’obstacle, sont masquées par ce dernier et donc inaccessibles au capteur.
La représente le modèle inverse au moyen d’une courbe lissée, mais une représentation plus correcte serait de n’afficher que les points correspondant aux limites des cellules de la grille : en effet, on ne peut pas distinguer une cellule « partiellement » occupée d’une autre qui le serait « totalement », dans tous les cas la distance à l’obstacle sera estimée comme étant la distance à la cellule correspondante. C’est là l’erreur spatiale introduite par la grille.
Une version plus juste du modèle inverse de la , tenant compte de cette discrétisation spatiale induite par la grille est présentée sur la .
Le modèle inverse de la est discrétisé spatialement, mais la probabilité d’occupation de chaque cellule peut prendre n’importe quelle valeur réelle comprise dans l’intervalle [0,1]. En pratique, dans une mise en œuvre numérique, les valeurs de probabilité doivent également être quantifiées, selon un schéma de quantification uniforme ou non uniforme. Comme expliqué en détail dans WO2017/050890, certains schémas de quantification particuliers, non uniformes, permettent une simplification drastique des calculs nécessaires pour « fusionner » ensemble – c'est-à-dire combiner – les informations fournies par plusieurs mesures de distance issues d'un même capteur ou de capteurs différents.
La quantification des probabilités d’occupation consiste à représenter l’intervalle [0 ; 1] de manière discrétisée, par l’intermédiaire de « classes de probabilités » identifiées par des indices entiers. Plus précisément, on appelle « système de classes de probabilités » un sous-ensemble dénombrable de [0; 1], dont les éléments p n peuvent donc être caractérisés par un indice entier relatif « n ». Si on appelle « F » la fonction de fusion des données exprimée par l’équation (1) ci-dessus, on peut écrire, dans le cas P(o i )=0,5 : (2). La génération au cas où P(o i ) n’est pas nécessairement égal à 0,5 ne pose pas de difficulté de principe et est étudié en détail dans EP3364213 .
Un cas particulièrement intéressant est celui d’un système de classes tel que le résultat de la fusion de deux classes de probabilités du système appartient également au système ; formellement : . On parle alors d’un système de classes « sans erreur », car la fusion n’introduit pas d’erreur ou d’approximation. Il est donc possible de repérer les valeurs de probabilité par les indices des classes correspondantes, et le résultat d’une fusion est également identifié par un indice. Le problème de la fusion bayésienne revient alors à déterminer une fonction appropriée F d qui, à deux indices entiers, associe un autre indice entier. Formellement :
et on note .
Le calcul de F d (k,l) ne requiert que la connaissance des indices k et l et de l’arithmétique d’indice entier ; aucun calcul en virgule flottante n’est nécessaire pour le calcul de la fusion des informations p k et p l . De plus, si le système de classes est considéré, l’indice obtenu à l’aide de F d (k,l) désigne une valeur de probabilité strictement identique à celle obtenue – en utilisant des nombres en virgule flottante – en appliquant l’équation (1). La méthode permet ainsi la fusion des classes de probabilité sans erreur par rapport à un calcul flottant.
Un premier exemple de système de classes sans erreur peut être défini par récurrence.
Soit p une probabilité d’occupation strictement comprise entre 0,5 et 1 : 0,5 n de la façon suivante : p 0 =0,5 ; p 1 =p ; p 2 =F(p,p); p 3 =F(p 2 ,p); … p n+1 =F(p n ,p)
On étend ensuite la définition de p n aux valeurs entières négatives de n de la façon suivante : p 0 =0,5 ; p -1 =1-p ; p -2 =F(p -1 , p -1 ); p -3 =F(p -2 , p -1 ); … p n-1 =F(p n , p -1 )
On définit ensuite les deux systèmes de classes suivants, de paramètre p ]0,5, 1[ :
L’expression peut être constituée d’un seul mot ou d’un seul mot et d’un article précédent ce mot (comme par exemple « le rondin ») ou d’une phrase.
L’expression peut comprendre un logatome ( c’est-à-dire, un mot sans signification) ou être constitué de logatomes.
A l’étape S30, le patient 210 répond en reproduisant par la parole ce qu’il a entendu.
A l’étape S40, l’unité centrale 110 (qui a par exemple l’architecteur d’un ordinateur, d’un microprocesseur ou d’un microcontrôleur) reçoit la réponse vocale du patient, par l’intermédiaire du microphone 130 et l’enregistre en mémoire 111 sous la forme d’un fichier audio.
Par exemple, le patient 210 peut répondre « dru» en prononçant ce mot.
A l’étape S50, la réponse enregistrée est ensuite écoutée par l’opérateur humain 220 à l’aide du casque 180.
A l’étape S60, l’opérateur humain 220 saisi « dru » par le clavier 160 une chaine de caractères par l’opérateur 220.
A l’étape S70, la chaine de caractères « dru » est reçue du clavier 160 par l’unité centrale 110.
A l’étape S80, le réseau de neurone est entrainé à partir de la réponse enregistrée (sous la forme d’un fichier audio) en entrée 410 étiquetée par la chaine de caractère « dru ».
Les étapes d’entrainement S20, S30, S40, S50, S60, S70 et S80 sont répétées, pour des patients différents (par exemple, au moins dix mil fois), pour moins de 300 expressions différentes (et plus de 50 mots) en entrée 410.
Pour l’entrainement, la fonction de coût utilisée est par exemple de type classification temporelle connexionniste.
A l’étape S90, un test audiométrique sur un patient 200 est initié par le dispositif électronique 100. Pour simplifier la description de ce mode de réalisation, le pré-entrainement, l’entrainement sur le patient 210, et le test audiométrique sur le patient 200 sont réalisés par le même dispositif électronique 100, mais de manière générale, le plus souvent, ces trois étapes sont réalisées par des dispositifs différents.
A l’étape S90, l’expression « cru » est émise par l’unité centrale 110 à l’aide du casque 120. L’expression peut être mémorisé en mémoire 111.
Le patient 200 peut répondre par exemple « dru» en prononçant ce mot.
A l’étape S100, l’unité centrale 110 reçoit la réponse vocale « dru » du patient par l’intermédiaire du microphone 130 et l’enregistre sur la forme d’un fichier audio.
A l’étape S110, le réseau de neurones 400, mis en œuvre par l’unité centrale 110, détermine en sortie 420 la chaine de caractère « dru » à partir de la réponse du patient 200 sous forme de fichier audio en entrée 410 du réseau de neurones 400.
- augmenter la puissance.
Afin de sélectionner l’action a i21,c qui optimise la consommation d’énergie dans l’intervalle de temps courant IT c , dans cet intervalle de temps IT c , le sous-agent S_ENT i21 explore son environnement qui est représenté par un état appartenant à l’espace d’états S i21 et qui sera décrit dans la suite de cette description. A cet effet, le sous-agent S_ENT i21 réalise différentes actions possibles, telles que celle de l’espace d’actions précité, pour un état donné de l’espace d’états S i21 , fournissant une récompense R i21,c qui définit un critère d’optimisation de la consommation d’énergie par le sous-agent S_ENT i21 . Dans l’exemple représenté, R i21,c peut être représentatif de la minimisation de l’insatisfaction de l’utilisateur lié à la diminution du niveau de puissance de fonctionnement du sous-agent S_ENT i21 et de la minimisation de la consommation de puissance en cas de pic de charge par exemple, pour éviter l’achat d’énergie à un prix élevé.
Conformément à ce deuxième mode de réalisation, l’action a i3 ,c réalisée par le sous-agent S_ENT i3 , dans l’intervalle de temps courant IT c , est prédéfinie, une telle action étant choisie dans l’espace d’actions A i3 suivant :
- ne rien faire, c’est-à-dire ni se recharger, ni se décharger en énergie,
- vendre de l’énergie à au moins un des K-1 autres agents, ENT j par exemple,
- vendre de l’énergie au fournisseur d’énergie externe FE,
- alimenter en énergie le sous-agent S_ENT i2 0 et/ou le sous-agent S_ENT i21 ,
- recharger de l’énergie auprès d’au moins un des K-1 autres agents, ENT j par exemple,
- recharger de l’énergie auprès du fournisseur d’énergie externe FE,
- recharger de l’énergie auprès du sous-agent S_ENT i1 .
Afin de sélectionner l’action a i3 ,c qui optimise l’utilisation de l’énergie stockée dans l’intervalle de temps courant IT c , le sous-agent ENT i3 explore son environnement qui est représenté par un état appartenant à un espace d’états S i3 qui sera décrit dans la suite de cette description. A cet effet, le sous-agent S_ENT i3 réalise différentes actions possibles, telles que celles de l’espace d’actions précité, pour un état donné, fournissant une récompense R i3 ,c qui définit un critère de performance énergétique lié à l’utilisation de l’énergie stockée par ce sous-agent S_ENT i3 . Dans l’exemple représenté, R i3 ,c peut définir la maximisation de la durée du cycle de vie dudit au moins un sous-agent de stockage S_ENT i3 .
Conformément à ce deuxième mode de réalisation, l’action a i 4 ,c réalisée par le sous-agent S_ENT i4 , dans l’intervalle de temps courant IT c , est prédéfinie, une telle action étant choisie dans l’espace d’actions A i4 suivant :
- vendre de l’énergie au moins un des K-1 autres agents, ENT j par exemple,
La montre une vue de dessus d'une face supérieure d'un document d'identité 10 selon l'invention. Le document d'identité 10 comprend un corps 12 muni d'une image principale du titulaire sous la forme d'un premier portrait 14, d'un portrait secondaire 16 et de quelques marques ou caractéristiques visuelles 18.
Le corps 12 est constitué de plusieurs substrats empilés, comme on peut le voir sur la . En particulier, la , qui représente une coupe transversale de la carte illustrée à la , montre un document d'identité comportant trois substrats. Chaque substrat peut être constitué d'un matériau polymère tel que le PVC, le Polycarbonate, le PET ou toute combinaison de ces matériaux.
Comme illustré sur la , le document d'identité selon l'invention comprend une première et une deuxième couches externes transparentes 20a, 20b et une couche centrale blanche 22. Pour une meilleure compréhension, chaque substrat est représenté sur la avec une face interne 20a', 20b'. Mais il est entendu qu'à l'interface de deux substrats, les faces internes des substrats sont fusionnées.
La première et la seconde couches externes 20a, 20b sont utilisées comme couches de protection pour protéger une couche d'impression couleur 24 montrant différents motifs, comme un élément sécuritaire, un blason d’un pays, un logo d'une carte bancaire et ainsi de suite. La couche centrale blanche 22 est utilisée comme un fond neutre et opaque pour la couche d'impression 24. La couche centrale blanche 22 peut être unie, teintée dans la masse, ou constituée de couches blanches prenant en sandwich une couche transparente. Les couches blanches sont soit en polymère blanc, soit imprimées avec une encre blanche.
Sur la , la couche centrale 22 est constituée d'une couche blanche teintée 26 avec une ouverture recevant un insert 30 recouvert du revêtement blanc 32. En variante, la couche centrale 22 peut être constituée d'une couche transparente recouverte d'un revêtement opaque blanc 32 sur toute sa surface, comme illustré sur la . Le revêtement opaque peut ne pas se trouver sur la surface mais à une profondeur quelconque de l'épaisseur de l'insert 30.
La couche d'impression couleur 24 est réalisée entre la couche centrale 22 et l'une des couches externes transparentes 20a, 20b. L'impression peut être réalisée sur la face interne de la première ou de la seconde couche externe transparente 20a, 20b, ou appliquée sur la face supérieure ou/et inférieure de la couche centrale 22. Les couches externes transparentes 20a ou 20b peuvent être techniquement constituées de plusieurs couches transparentes et dans ce cas, l'impression couleur peut être positionnée à n'importe quelles interfaces de ces couches. La couche d'impression couleur est représentée schématiquement sur la en incluant un premier portrait 14. D'autres images ou motifs peuvent être dessinés dans la couche d'impression en couleur, comme des motifs de sécurité contenant des guillochis ou d'autres éléments de sécurité imprimés. Comme illustré sur la , la couche d'impression en couleur est appliquée sur le côté intérieur de la couche transparente externe. Mais elle pourrait être appliquée sur la face supérieure de la couche centrale 22. La couche d'impression est appliquée par un procédé d'impression connu de l'art antérieur tel que la sérigraphie ou l'impression offset.
Comme on peut le voir sur les figures 2 et 3a, l'impression couleur chevauche une zone de la couche centrale 22 teintée en blanc et une zone de l'insert 30 recouverte du revêtement opaque blanc 32. La couche teintée en blanc 26 et le revêtement blanc 32 sont suffisamment opaques dans la longueur d'onde visible pour bloquer la transmission de la lumière ambiante. En outre, la couche teintée blanche 26 et le revêtement blanc 32 sont utilisés comme primaire pour la couche d'impression couleur afin d'obtenir une couleur de l'impression uniforme et sans variation. Selon l'invention, au moins une région du revêtement blanc opaque 32 n'est pas couverte par l'impression. Cette région peut être différente pour chaque document d'identité ou lot de documents d'identité.
Selon l'invention, le revêtement opaque blanc 32 est réalisé par une couche mince d'oxyde métallique, tel qu’un oxyde métallique formant un pigment blanc, appliquée sur l'insert 30 en matériau polymère. Cette couche mince a une épaisseur de quelques nanomètres.