INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans le cas notamment de la formation d’une matrice organique, la densification de la préforme fibreuse peut être réalisée par le procédé bien connu de moulage par transfert dit RTM ("Resin Transfert Moulding"). Conformément au procédé RTM, on place la préforme fibreuse dans un moule présentant la forme extérieure de la pièce à réaliser. Une résine thermodurcissable est injectée dans l'espace interne du moule qui comprend la préforme fibreuse. Un gradient de pression est généralement établi dans cet espace interne entre l'endroit où est injectée la résine et les orifices d'évacuation de cette dernière afin de contrôler et d'optimiser l'imprégnation de la préforme par la résine.
La densification de la préforme peut encore être réalisée par imprégnation de polymère et pyrolyse (PIP), ou par imprégnation d’une barbotine (« slurry cast »), contenant par exemple du SiC et des liants organiques, suivie d’une infiltration avec du silicium liquide (« Melt infiltration »).
La densification de la préforme fibreuse peut-être également réalisée, de façon connue, par voie gazeuse par infiltration chimique en phase vapeur de la matrice (CVI). La préforme fibreuse correspondant au renfort fibreux de l’aube à réaliser est placée dans un four dans lequel est admise une phase gazeuse réactionnelle. La pression et la température régnant dans le four et la composition de la phase gazeuse sont choisies de manière à permettre la diffusion de la phase gazeuse au sein de la porosité de la préforme pour y former la matrice par dépôt, au cœur du matériau au contact des fibres, d'un matériau solide résultant d'une décomposition d'un constituant de la phase gazeuse ou d'une réaction entre plusieurs constituants, contrairement aux conditions de pression et températures propres aux procédés CVD ("Chemical Vapor Deposition") qui conduisent exclusivement à un dépôt à la surface du matériau.
La formation d’une matrice SiC peut être obtenue avec du méthyltrichlorosilane (MTS) donnant du SiC par décomposition du MTS tandis qu’une matrice carbone peut être obtenue avec des gaz hydrocarbures tels que méthane et/ou propane donnant le carbone par craquage.
Une densification combinant voie liquide et voie gazeuse peut être également utilisée pour faciliter la mise en œuvre, limiter les coûts et les cycles de fabrication tout en obtenant des caractéristiques satisfaisantes pour l'utilisation envisagée.
Par « image », on entend une image en deux dimensions, comme une photographie ou une image extraite d’un film. Une image est formée de pixels.
Par « image d’une arcade », « vue d’une arcade », « représentation d’une arcade », « scan d’une arcade », ou « modèle d’une arcade », on entend une image, une vue, une représentation, un scan ou un modèle de tout ou partie de ladite arcade dentaire, de préférence représentant au moins 2, de préférence au moins 3, de préférence au moins 4 dents. La montre un exemple de vue d’un modèle d’arcade comportant 5000 points.
Les méthodes « métaheuristiques » sont des méthodes d’optimisation connues. Elles sont de préférence choisies dans le groupe formé par - les algorithmes évolutionnistes, de préférence choisie parmi les stratégies d’évolution, les algorithmes génétiques, les algorithmes à évolution différentielle, les algorithmes à estimation de distribution, les systèmes immunitaires artificiels, la recomposition de chemin Shuffled Complex Evolution, le recuit simulé, les algorithmes de colonies de fourmis, les algorithmes d’optimisation par essaims particulaires, la recherche avec tabous, et la méthode GRASP ; - l’algorithme du kangourou, la méthode de Fletcher et Powell, la méthode du bruitage, la tunnelisation stochastique, l’escalade de collines à recommencements aléatoires, la méthode de l’entropie croisée, et - les méthodes hybrides entre les méthodes métaheuristiques citées ci-dessus.
Un « traitement statistique » est un traitement qui, appliqué à un ensemble de données dites « historiques », permet de déterminer des caractéristiques propres à cet ensemble, par exemple une moyenne, un écart-type, ou une valeur médiane. Les outils de traitement statistique sont bien connus de l’homme de l’art.
Les « dispositifs d’apprentissage profond » , dits algorithmes de « deep learning » , sont également bien connus de l’homme de l’art. Ils comprennent les « réseaux de neurones » ou « réseaux neuronaux artificiels ».
L’homme de l’art sait choisir et entrainer un réseau de neurones en fonction de la tâche à effectuer. Notamment, un réseau de neurones peut être choisi parmi : - les réseaux spécialisés dans la classification d’images, appelés « CNN » (« Convolutional neural network »), par exemple AlexNet (2012), ZF Net (2013), VGG Net (2014), GoogleNet (2015), Microsoft ResNet (2015), Caffe : BAIR Reference CaffeNet, BAIR AlexNet, Torch :VGG_CNN_S, VGG_CNN_M, VGG_CNN_M_2048, VGG_CNN_M_1024, VGG_CNN_M_128, VGG_CNN_F, VGG ILSVRC-2014 16-layer, VGG ILSVRC-2014 19-layer, Network-in-Network (Imagenet & CIFAR-10), Google : Inception (V3, V4), - les réseaux spécialisés dans la localisation et la détection d’objets dans une image, appelés « Object Detection Networks », par exemple R-CNN (2013), SSD (Single Shot MultiBox Detector : Object Detection network), Faster R-CNN (Faster Region-based Convolutional Network method : Object Detection network), Faster R-CNN (2015), SSD (2015), RCF (Richer Convolutional Features for Edge Detection) (2017), SPP-Net, 2014, OverFeat (Sermanet et al.), 2013, GoogleNet (Szegedy et al.), 2015, VGGNet (Simonyan and Zisserman), 2014, R-CNN (Girshick et al.), 2014, Fast R-CNN (Girshick et al.), 2015, ResNet (He et al.), 2016, Faster R-CNN (Ren et al.), 2016, FPN (Lin et al.), 2016, YOLO (Redmon et al.), 2016, SSD (Liu et al.), 2016, ResNet v2 (He et al.), 2016, R-FCN (Dai et al.), 2016, ResNeXt (Lin et al.), 2017, DenseNet (Huang et al.), 2017, DPN (Chen et al.), 2017, YOLO9000 (Redmon and Farhadi), 2017, Hourglass (Newell et al.), 2016, MobileNet (Howard et al.), 2017, DCN (Dai et al.), 2017, RetinaNet (Lin et al.), 2017, Mask R-CNN (He et al.), 2017, RefineDet (Zhang et al.), 2018, Cascade RCNN (Cai et al.), 2018, NASNet (Zoph et al.), 2019, CornerNet (Law and Deng), 2018, FSAF (Zhu et al.), 2019, SENet (Hu et al.), 2018, ExtremeNet (Zhou et al.), 2019 , NAS-FPN (Ghiasi et al.), 2019, Detnas (Chen et al.), 2019, FCOS (Tian et al.), 2019, CenterNet (Duan et al.), 2019, EfficientNet (Tan and Le), 2019, AlexNet (Krizhevsky et al.), 2012 - les réseaux spécialisés dans la génération d’images, par exemple Cycle-Consistent Adversarial Networks (2017), Augmented CycleGAN (2018), Deep Photo Style Transfer (2017), FastPhotoStyle (2018), pix2pix (2017), Style-Based Generator Architecture for GANs (2018), SRGAN (2018).
L’entrainement d’un réseau de neurones consiste à le confronter à une base d’apprentissage contenant des informations sur les deux types d’objet que le réseau de neurones doit apprendre à faire « correspondre », c’est-à-dire à connecter l’un à l’autre.
L’entrainement peut se faire à partir d’une base d’apprentissage constituée d’enregistrements comportant chacun un premier objet du premier type et un deuxième objet correspondant, du deuxième type.
Alternativement, l’entrainement peut se faire à partir d’une base d’apprentissage constituée d’enregistrements comportant chacun soit un premier objet du premier type, soit un deuxième objet du deuxième type, chaque enregistrement comportant cependant l’information relative au type d’objet qu’il contient. De telles techniques d’entrainement sont par exemple décrites dans l’article de Zhu, Jun-Yan, et al. “ Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. ”
La qualité de l’analyse réalisée par le réseau de neurones dépend directement du nombre d’enregistrements de la base d’apprentissage. De préférence, la base d’apprentissage comporte plus de 10 000 enregistrements et/ou moins de 10 000 000 enregistrements.
D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront encore à la lecture de la description détaillée qui va suivre et à l’examen du dessin annexé dans lequel : - la illustre schématiquement un procédé selon le premier aspect principal de l’invention ; - la représente un exemple de modèle acquis avec un scanner portable intégré dans un téléphone portable et comportant 5000 points ; - [ ] la représente un exemple de modèle d’arcade découpé en modèles de dent, référencés 32 (seuls les modèles de dents sont représentés) ; - la illustre la numérotation des dents utilisée dans le domaine dentaire ; - [ ] la illustre schématiquement un procédé selon le deuxième aspect principal de l’invention ; - [ ] la illustre schématiquement une page de formulaire pour un procédé selon le troisième aspect principal de l’invention ; - [ ] la illustre schématiquement un procédé selon le troisième aspect principal de l’invention ; - la représente un exemple de carte dentaire utilisable dans un formulaire dynamique selon l’invention.
D’autres détails et avantages de l’invention sont fournis dans la description détaillée qui va suivre, fournie à des fins illustratives et non limitatives.
Description détaillée Le procédé selon les premier et deuxième aspects de l’invention a pour objet de générer un plan pour un traitement orthodontique qui s’étend entre un instant initial et un instant final. Il peut planifier un traitement orthodontique complet ou partiel, c’est-à-dire insuffisant pour aboutir, à lui seul, à la configuration souhaitée pour l’utilisateur.
La , la et la montrent selon un mode de réalisation le dispositif (d1) selon l’invention combinant la fonction bissecteur et la fonction articulation double rotative à limitations d’angle en vue éclatée et en perspective vue côté du premier ensemble (A).
Pour assurer la fonction bissecteur, le dispositif (d1) selon ce mode de réalisation est composé de trois éléments (AA, AB, AC), un premier élément (AA) lié mécaniquement au premier ensemble (A) et comportant une roue dentée (R1), un deuxième élément (AB) lié mécaniquement au deuxième ensemble (B) et comportant un engrenage central (EC), et un troisième élément (AC) lié mécaniquement au troisième ensemble (C) et comportant une deuxième roue dentée (R2), l’engrenage central (EC) s’engrenant de chaque côté sur chacune des deux roues dentées (R1, R2) produisant des angles de rotations inversés des deux roues dentées (R1, R2) mais égaux en valeur,
Comme illustré , le dispositif (d1) est contenu dans le volume d’un cylindre compact de quelques centimètres de diamètre et est, constitué de trois éléments (AA, AB, AC) qui assemblés possèdent toujours un degré de liberté en rotation et qui sont liés respectivement à chacun des trois ensembles (A, B, C) .
A titre d’exemple, illustré , les trois éléments (AA, AB, AC) disposent d’embouts conçus pour les rendre solidaires de profilés dans ce cas creux et ovales (profilés non représentés) participant à la structure des trois ensembles (A, B, C).
De façon préférentielle, le dispositif (d1) intègre également une articulation double rotative comportant une première limitation d’angle entre le premier ensemble (A) et le deuxième ensemble (B) et une deuxième limitation d’angle entre le deuxième ensemble (B) et le troisième ensemble (C), cette articulation double rotative comportant un axe amovible.
De façon préférentielle, cet axe amovible est une vis épaulée (VE).
De façon préférentielle, le premier élément (AA), le deuxième élément (AB) et le troisième élément (AC) comportent des secteurs (SA, SB, SC) représentant plusieurs dizaines de degrés d’angle
De façon préférentielle, l’articulation double rotative est hermaphrodite c’est-à-dire que les deux éléments de l’articulation en vis-à-vis comporte à la fois des secteurs angulaires et des logements angulaires en creux, que le premier élément (AA) comporte des secteurs (SA) angulaires qui pénètrent dans le deuxième élément (AB), que le deuxième élément (AB) comporte des secteurs (SB) angulaires qui pénètrent dans le premier élément (AA) et dans le troisième élément (AC) et que le troisième élément (AC) comporte des secteurs (SC) angulaires qui pénètrent dans le deuxième élément (AB).
De façon préférentielle, le dispositif (d1) intègre également une fonction transmission mécanique sous la forme d’un arbre de transmission (AT) solidaire de l’engrenage central (EC).
Chacun de ces modèles, noté MOD ij , est associé à une famille i de dispositifs de référence et à une version de micrologiciel j des dispositifs de référence de la famille i. L’indice i est compris entre 1 et I, où I désigne le nombre de familles de dispositifs de référence prises en compte par le procédé d’entraînement, et l’indice j est compris entre 1 et J I , où J I désigne le nombre de versions de micrologiciels supportées pour la famille i, ce nombre étant variable d’une famille supportée à une autre. Le procédé d’entraînement de modèles peut être mis en œuvre par tout circuit de traitement (100) dans tout système comprenant un ou plusieurs dispositifs de référence dans un réseau de communication, tels que par exemple les systèmes des figures 2 et 3.
On décrit à présent, en référence à la , un exemple de procédé (1000) d’entraînement, ou d’apprentissage, d’un modèle d’intelligence artificielle MOD ij (1101) adapté pour la mise en œuvre du procédé de gestion.
Un collecteur de données (1001) enregistre pendant une période de référence (par exemple une période de 7 jours), des métadonnées d’un trafic réseau impliquant, au moins, un ou plusieurs dispositifs de référence de la famille i opérant dans le réseau avec la version j de micrologiciel.
Par exemple, dans le système de la ou 3, ces métadonnées peuvent être collectées depuis une sonde prévue sur un dispositif, tel que la passerelle réseau (10), par lequel transite la totalité du flux réseau impliquant le ou les dispositifs de référence de la famille i opérant dans le réseau avec la version j de micrologiciel. Lorsque la période de référence est suffisamment longue eu égard à la famille i considérée, les métadonnées ainsi collectées sont susceptibles de refléter toutes les situations de fonctionnement nominal de ce ou ces dispositifs de référence.
A défaut, lorsque les métadonnées sont recueillies au niveau d’un dispositif par lequel ne transite qu’une partie du flux réseau impliquant le ou les dispositifs de référence de la famille i opérant dans le réseau avec la version j de micrologiciel, les métadonnées ainsi recueillies peuvent tout de même refléter une partie des situations de fonctionnement nominal de ce ou ces dispositifs de référence. Un tel cas est possible par exemple dans le cadre d’un réseau maillé où le trafic réseau ne suit pas toujours la même route.
En sortie du collecteur de données, un filtre de données (1002) permet de trier les métadonnées enregistrées en sélectionnant celles considérées utiles pour l’apprentissage du modèle MOD ij (par exemple des adresses MAC -pour « Medium Access Control »-, des adresses IP -pour « Internet Protocol »-, des tailles de paquets, des adresses source, des adresses de destination, etc.). Cette sélection peut être supervisée ou non supervisée. Par exemple, le filtre peut être configuré pour sélectionner, spécifiquement, des métadonnées se rapportant à une famille i en version j, c’est-à-dire des métadonnées correspondant par exemple à une adresse source et/ou à une adresse de destination figurant dans une liste d’adresses répertoriées, associées à un dispositif de référence de la famille i opérant dans le réseau avec la version j de micrologiciel. De manière générale, la mise en œuvre d’une telle sélection est une démarche bien connue de l’homme du métier et qui n’est pas davantage développée ici.
En sortie du filtre de données, un segmenteur (1003) permet de former, à partir de l’ensemble des métadonnées sélectionnées, des groupes de métadonnées à analyser conjointement. La taille de ces groupes de métadonnées peut être préalablement fixée, un groupe définissant une fenêtre d’analyse. Dans un exemple d’implémentation, les métadonnées enregistrées sont segmentées en groupes de 100 échantillons sans recouvrement.
En sortie du segmenteur, un ou plusieurs modules de prétraitement (1004) permettent d’opérer des prétraitements sur les groupes de métadonnées formés. Différents exemples de prétraitements pouvant être effectués par ces modules de prétraitement sont à présent évoqués, de façon non exhaustive. Un encodage one-hot, ou encodage 1 parmi n, consiste à encoder une variable à n états sur n bits. Un tel encodage est courant en apprentissage automatique pour représenter une variable catégorielle en données numériques. Un encodage de fréquence, ou « count encoding » en anglais, permet de refléter la fréquence d’apparition de catégories. Une normalisation a pour but d’uniformiser les données en les redimensionnant pour qu’elles soient comparables sur une échelle commune. Un ré-échantillonnage permet de tirer, sur la base des échantillons formant un groupe de métadonnées, de nouveaux échantillons hypothétiques qui reflètent les mêmes caractéristiques de distribution.
A l’issue du ou des prétraitements, des séquences de données, ou séquences d’observation, notées s ij (k) et indexées par k = 1…n par ordre d’apparition, sont obtenues. Dans un exemple d’implémentation, n peut être fixé égal à 100. Les séquences d’observation ainsi obtenues sont les séquences d’apprentissage du modèle d’intelligence artificielle MOD ij .
Un module d’apprentissage (1005) est prévu pour effectuer l’apprentissage du modèle MOD ij . L’entraînement du modèle MOD ij s’effectue en fournissant successivement les séquences d’observation en entrée du module d’apprentissage, lequel tente de les reconstruire.
Le fonctionnement détaillé du module d’apprentissage (1005) est à présent décrit en référence à la , dans un exemple de réalisation.
Deux séquences d’observation consécutives s ij (k) (111) et s ij (k-1) (112) sont fournies en entrée du module d’apprentissage (1005). La séquence d’observation courante s ij (k) est la séquence à reconstruire. La séquence d’observation précédente s ij (k-1) représente un élément d’un historique de séquences d’observation.
Deux branches d’opérations sont réalisées en parallèle.
Selon une première branche d’opérations, la séquence d’observation courante s ij (k) est traitée par un premier module formé d’un module d’auto-attention (212) et d’un encodeur (312). L’auto-attention est un mécanisme d’apprentissage pour modèles d’intelligence artificielle qui est connu de l’homme du métier et qui est décrit notamment dans A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. Gomez, Ł. Kaiser, and I. Polosukhin, Advances in Neural Information Processing Systems, page 5998--6008. (2017). En appliquant un mécanisme d’auto-attention à la séquence d'observation courante, le module d’auto-attention fournit en sortie des relations intra-séquence notées z k , c’est-à-dire des relations au sein de la séquence d’observation courante s ij (k) . L’encodeur (312) est configuré pour encoder ces relations intra-séquence.
Selon une deuxième branche d’opérations, la séquence d’observation courante et, au moins, la séquence d’observation précédente s ij (k-1) , sont traitées par un deuxième module formé d’un module de co-attention (211) et d’un encodeur (311). La co-attention est un mécanisme d’apprentissage pour modèles d’intelligence artificielle qui est connu de l’homme du métier et qui est décrit notamment dans Haoran Zhang and Diane Litman, 2018, Co-Attention Based Neural Network for Source-Dependent Essay Scoring, Proceedings of the Thirteenth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, pages 399–409, New Orleans, Louisiana, Association for Computational Linguistics. En appliquant un mécanisme de co-attention à la séquence d'observation courante, le module de co-attention fournit en sortie des relations inter-séquence, c’est-à-dire des relations entre la séquence d’observation courante s ij (k) et un historique de séquences d’observation. Dans un exemple d’implémentation, l’historique de séquences d’observation est représenté par la seule séquence d’observation précédente s ij (k-1) et les relations inter-séquence sont notées z k-1 . Dans d’autres exemples d’implémentation, l’historique de séquences d’observation peut être représenté par p séquences d’observation précédentes (s ij (k-1) , s ij (k- 2 ) , …, s ij (k- p ) ) et les relations inter-séquence sont notées z k -p . L’encodeur (311) est configuré pour encoder ces relations intra-séquence.
Bien que le premier et le deuxième module puissent être implémentés sous la forme de modules totalement séparés et distincts, dans un mode de réalisation particulier ces modules sont implémentés sous la forme d’un réseau de neurones siamois. Ce mode de réalisation particulier permet d’obtenir une meilleure robustesse à la détection d’anomalies, en particulier d’anomalies contextuelles. Alternativement, il est également possible de construire un module d’apprentissage ayant une architecture fonctionnellement similaire à celle d’un réseau de neurones siamois.
Ainsi l’invention a pour objet une composition de caoutchouc à base d’au moins : - 20 à 50 pce de copolymère contenant des unités éthylène et des unités d’un 1,3-diène de formule (I), les unités éthylène dans le copolymère représentant entre 50% et 95% en mole des unités monomères du copolymère, CH 2 =CR-CH=CH 2 (I) le symbole R représentant une chaîne hydrocarbonée ayant 3 à 20 atomes de carbone ; - 50 à 80 pce de polyisoprène comportant un taux massique de liaisons 1,4-cis d'au moins 90% de la masse du polyisoprène ; - une charge renforçante comprenant plus de 50% en masse de noir de carbone par rapport à la masse totale de charge renforçante ; - un plastifiant dialkylester de diacide aliphatique ; et - un système de vulcanisation.
UTILISATION DE FIBRES EN COMPOSITE POLYESTER-RESINE POUR LE RENFORCEMENT DU BETON La présente invention est relative à des fibres en composite polyester-résine utilisables pour le renforcement du béton ainsi qu’à leur procédé d’obtention.
Poursuivant ses recherches, la Demanderesse a découvert de façon inattendue que l’utilisation de fibres particulières en composite polyester-résine permet de résoudre le problème précité.
De façon générale, les dimensions des mailles est choisie pour que la colle qui va être utilisée puisse facilement pénétrer à travers elles.
Ainsi, de manière générale, le support plan peut être formé de tout matériau s’étendant en nappe et présentant des orifices traversants pour le passage de la colle.
Ce support plan supporte un élément chauffant 9 qui est constitué d’un fil conducteur électrique 90, fixé sur ledit support selon un motif déterminé.
Dans le cas d’une utilisation dans un plancher chauffant, recouvert d’un revêtement de sol, l’élément chauffant peut être fixé entre la face supérieure du panneau et le revêtement de sol.
Il convient de noter que dans l’exemple illustré, aucun élément n’est fixé sur cet élément chauffant, après sa fixation sur une face du support 8. En particulier, il n’est pas nécessaire qu’un autre support soit fixé sur l’élément chauffant. En revanche, si l’élément chauffant est fixé entre deux supports, ces deux supports doivent répondre aux mêmes caractéristiques que le support 8, de façon à ce que la colle qui sera utilisée puisse pénétrer à travers ces deux supports.
Ce fil conducteur comporte une âme réalisée en un matériau conducteur électrique et une gaine électriquement isolante qui entoure l’âme.
L’âme peut se présenter sous la forme d’un monobrin ou d’un multibrins.
Composition L* b * 1 57,37 30,95 2 56,34 31,74 3 54,6 30,25 4 54,05 30,19 5 50,62 28,88 6 48,51 29,48 7 49,91 29,48 8 47,53 27,87 9 46,64 26,82 10 47,01 27,04 11 45,33 26,08 12 41,44 23,77
Exemple 2 Les compositions B x et B y suivantes ont été préparées puis appliquées selon le protocole d’application décrit ci-après :
Ingrédients B x B y Crème oxydante Blond Studio 30 Vol. L’Oréal Professionnel (9% de H 2 O 2 ) 60,0 (Soit 5,4 de H 2 O 2 ) 60,0 (Soit 5,4 de H 2 O 2 ) Sodium Silicate (CAS : 1344-09-8) 13,0 13,0 Sodium Metasilicate (CAS : 6834-92-0) 4,5 4,5 Ammonium Bicarbonate 13,33 13,33 Cyclopentasiloxane 4,585 - Bis-Cetearyl Amodimethicone (SILSOFT AX commercialisé par la société Momentive) - 4,585 Eau 4,585 4,585