INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
On obtient alors un ensemble de données spectrales synthétiques 150, en plus grand nombre que ce qu’il serait possible d’obtenir expérimentalement. L’ensemble de données synthétiques 150 peut ensuite être utilisé en tant qu’ensemble d’apprentissage comprenant des spectres qui représentent, en même temps, la même distribution des données d’entrée et des réalisations différentes des mesures expérimentales (c’est-à-dire de nouvelles données, indépendantes des données expérimentales).
Dans une variante de réalisation de l’invention, au lieu de modéliser l’intensité de chaque canal de longueur d’onde par une loi de Poisson, on peut modéliser la distribution des intensités du spectre en utilisant, par exemple, une méthode non paramétrique d’estimation par noyau de la densité (« kernel density estimation », ou KDE, en anglais, telle que décrite par exemple dans la référence M. Rosenblatt. “Remarks on Some Nonparametric Estimates of a Density Function.” Ann. Math. Statist. 27 (3) 832 - 837, September, 1956.). Dans cette variante, on utilise une fonction noyau pour estimer la densité d’une variable aléatoire (l’intensité, dans le cas des spectres), en utilisant un certain nombre de réalisations (spectres expérimentaux) . La forme de est estimée par une fonction pour chaque valeur de . Le paramètre représente une largeur de bande (« bandwidth », en anglais), qui peut être adaptée pour améliorer l’estimation de par .
La fonction peut être estimée par différents choix du noyau . Dans des variantes qui peuvent être utilisées pour l’analyse spectrale, on peut choisir (noyau « Gaussien »), ou, par exemple, (noyau dit « tophat »), où est la fonction de Heaviside. Le choix de dépend normalement du type de données à modéliser : une largeur de bande plus faible permet de mieux adapter le profil du noyau aux données, au risque de générer des effets de sur-échantillonnage. Pour choisir on peut, par exemple, utiliser des diagrammes quantile-quantile pour comparer la distribution des données réelles et la distribution des données synthétisées en utilisant l’estimateur de la densité des intensités spectrales.
Les figures 5a,5b,5c montrent la comparaison de la modélisation par un noyau Gaussien et un noyau « tophat » d’un échantillon de ciment (type I) avec de l’ajout de NaCl analysé par une technique LIBS. Le spectre moyen 500 est indiqué sur la .
Différents spectres 501,502,503,504 obtenus pour un noyau Gaussien sont indiqués sur la . Différents spectres 510,520,530,540 obtenus pour un noyau « tophat » sont représentés sur la .
Selon un cinquième mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les précédents, le contexte d’exécution est lié à la quantité d’utilisation de la ressource processeur ; le lecteur courant est remplacé par un autre lecteur si la quantité d’utilisation de la ressource processeur atteint une valeur fixée. Ce cinquième mode est intéressant en ce qu’il permet de maîtriser la consommation CPU en particulier lorsque le lecteur sélectionné est trop consommateur en CPU.
Selon un aspect matériel, l’invention se rapporte à une entité de gestion de gestion de la lecture d’un contenu multimédia par un dispositif de lecture équipé d’un processeur et apte à restituer le contenu, caractérisé en ce que le dispositif de lecture comprend plusieurs lecteurs disponibles à la sélection, et en ce qu’il comprend les étapes suivantes :
b. Une étape de sélection d’un lecteur parmi les lecteurs sélectionnables;
La illustre de restitution de menus associés à deux lecteurs distincts.
Dans un exemple, le traitement ci-dessus et l’apprentissage automatique sont effectués individuellement pour chaque aéronef particulier, c.-à-d. numéro de queue, de telle sorte que les prédictions de trajectoire et les efficacités en carburant correspondantes, sont faites spécifiquement pour l’aéronef particulier envisagé.
De cette manière, le module d’apprentissage automatique entraîné 20 peut former un module de prédiction 36 pour fournir des prédictions en utilisant le modèle et les données d’apprentissage automatique sur un vol projeté ou actif/en cours. La est une illustration d’un système de prédiction de trajectoire de descente d’un aéronef utilisant un modèle d’apprentissage automatique entraîné selon le premier aspect de la présente divulgation. Comme on peut le voir sur la , la base de données de plans de vol 4 stocke aussi des données de plan de vol concernant chaque vol courant ou futur, tout particulièrement les données de plans de vol peuvent comprendre une route projetée 10 et une orientation de piste d’atterrissage projetée (QFU) 32 pour chaque vol courant ou futur connu. Cette route projetée 10 et les données de QFU 32 projetée peuvent être entrées dans un premier module de cartographie de grappes 38 du module de prédiction 36 avec des données opérationnelles supplémentaires, telles que les prédictions météorologiques pour la piste d’atterrissage projetée (météo QFU 35) qui peuvent être stockées dans une base de données de données météorologiques 34. Ces données météorologiques QFU 35 peuvent comprendre des prédictions de vent et de température dans la région de la piste d’atterrissage projetée/aérodrome de destination.
La sortie du premier module de cartographie de grappes 38 peut être une prédiction actualisée de la route d’arrivée prévue et d’une piste d’atterrissage prévue. Ces données peuvent alors être entrées dans un deuxième module de cartographie de grappes 40 du module de prédiction 36. La sortie du deuxième module de cartographie de grappes 40 est une liste des trajectoires de vol de descente les plus probables telles que classées par les probabilités conditionnelles examinées ci-dessus. Cette liste peut être filtrée par un module filtre de trajectoires 42 pour déterminer les n prédictions de trajectoires les plus probables de la liste sortie par le deuxième module de cartographie de grappes 40. Par exemple, n peut être réglé à ‘3’, de telle sorte que les trois trajectoires les plus vraisemblables sont sorties par le module filtre de trajectoires 42. Ensuite, la distance parcourue en vol/au sol correspondant à chacune de ces prédictions de trajectoires les plus probables peut être calculée par un module de prédiction de distance à parcourir 44 du module de prédiction 36 en utilisant des techniques standard.
Optionnellement, des entrées supplémentaires peuvent être injectées dans le modèle prédictif, y compris le secteur prévu d’arrivée (direction) à l’aérodrome, le poids de l’aéronef, etc.
La prédiction de la trajectoire ou des trajectoires de descente les plus probables et les distances parcourues en vol/au sol correspondantes peut alors être présentée au pilote de l’aéronef de telle sorte qu’il peut en ternir compte plus effectivement lors d’une commande quelconque déclenchée par le pilote durant la descente.
On se rendra compte que le premier module de cartographie de grappes 38 et le deuxième module de cartographie de grappes 40 du module de prédiction 36 peuvent être configurés de la même manière que le premier module de regroupement 22 et le deuxième module de regroupement 24 respectifs du module d’apprentissage automatique 20.
Selon un aspect supplémentaire de la présente divulgation, cette distance au sol prédite de la descente peut être utilisée pour travailler à rebours, en utilisant une vitesse constante de descente, par ex. un angle de descente/alignement de descente de trois degrés, pour déterminer un TOD recommandé correspondant à la trajectoire de descente prédite. Etant donné que la trajectoire de descente prédite est prévue différer de celle calculée par le FMS, il s’ensuit que le TOD associé sera aussi prévu différer. Ce TOD recommandé peut être présenté au pilote pour un vol manuel efficace, ou bien alternativement utilisé pour faire qu’un pilote automatique engagé commence automatiquement la phase de descente au moment approprié.
Selon un autre aspect supplémentaire de la présente invention, les inventeurs se sont rendu compte que l’utilisation d’une vitesse indiquée constante (IAS) pendant toute la phase de descente ne donne pas la meilleure performance de plané pendant la descente puisque la traînée ressentie pendant la descente divergera du minimum. A ce sujet, il est noté que le rapport optimal de portance à traînée est basé sur la vitesse vraie (TAS), qui change avec l’altitude. Donc, la TAS diminuera et la traînée augmentera durant la descente si l’aéronef est maintenu à une IAS constante, signifiant ainsi que le rapport optimal de portance à traînée pour une descente au ralenti ne peut pas être maintenu, ce qui résulte à son tour en une consommation de carburant plus élevée pour la descente.
Les inventeurs se sont rendu compte que la consommation en carburant de l’aéronef peut être optimisée en variant l’IAS durant la descente, conformément à un schéma identifié en entrant les paramètres associés à la performance des données de vol QAR 8, y compris la performance en consommation de carburant et vitesse verticale de vols passés de cet aéronef particulier (c.-à-d. numéro de queue) dans un modèle d’apprentissage automatique supplémentaire. De cette manière, la descente peut être divisée en un nombre de sous-sections, couvrant chacune une plage d’altitude, et les données de vol QAR 8 peuvent être utilisées pour déterminer le temps pris et la quantité de consommation de carburant pour cette altitude dans chacun des vols passés faits par l’aéronef. En reliant ceci à l’IAS, à la vitesse du vent et à la température à travers cette sous-section d’altitude pour ces vols, un nombre de modèles de performance peuvent être construits et utilisés pour déterminer le débit de carburant et la vitesse verticale pour des IAS, vitesses de vent, température etc. différentes à travers l’altitude changeante. Cet apprentissage de vitesse verticale peut être transformé en un angle de descente pour une descente au ralenti qui tient compte des vitesses de vent prédites pour cette sous-section d’altitude.
Le modèle entraîné peut alors être utilisé pour déterminer des estimations de la durée de temps pris et de la quantité de carburant consommé pour une descente ayant un nombre de caractéristiques différentes. En modifiant par itérations ces caractéristiques et en faisant une prédiction pour chacune, un jeu optimal de caractéristiques qui donnera la consommation de carburant minimale tout en répondant à une contrainte de temps désirée pour le trajet peut être identifié.
Par exemple, la descente peut être divisée en trois sous-sections différentes. Dans une première sous-section la vitesse de l’aéronef peut être réglée à une vitesse Mach de croisière donnée jusqu’à ce qu’un niveau de vol de conjonction soit atteint, moment auquel l’aéronef passera du mode Mach au mode IAS (par ex. le relevé de vitesse sur les instruments de l’aéronef passera d’unités Mach à une IAS en nœuds) et la vitesse peut être réglée à une vitesse IAS1 pour cette deuxième sous-section. La vitesse peut alors être changée à une vitesse IAS2 pour la troisième sous-section de la descente. En entrant le Mach de croisière, le niveau de vol de conjonction, la IAS1, la IAS2, les données météorologiques et les données de plan de vol pour le vol en question dans le modèle entraîné, une prédiction de la durée de temps que la descente prendra et de la quantité de carburant qui sera consommée pendant la descente peut être faite. Alors en itérant le Mach de croisière, le niveau de vol de conjonction, la IAS1 et la IAS2 à des valeurs différentes, un jeu de scénarios possibles peut être identifié et associé à un temps de descente et à une consommation de carburant correspondants prédits. Finalement le scénario optimal peut être sélectionné pour entrée dans le système directeur de vol de l’aéronef de telle sorte que ceci peut être affiché au pilote ou utilisé pour contrôler un pilote automatique actif durant la descente.
Les données météorologiques peuvent comprendre des données de vitesse du vent qui comprennent des prédictions pour la vitesse du vent à des altitudes différentes à un intervalle de tous les 1.000 pieds. Des données de température peuvent être incluses aussi dans ces données météorologiques. Les données de plan de vol peuvent comprendre des caractéristiques telles que le numéro de queue de l’aéronef, le niveau de croisière initial projeté, le poids projeté au décollage, l’heure de départ projetée, etc.
Cette optimisation permet ainsi à un modèle entraîné pour l’aéronef de tenir compte du poids de l’aéronef ainsi que de la vitesse du vent et de la température à des altitudes différentes le long de la descente (puisque la vitesse du vent et la température changent toutes les deux avec le niveau de vol) et de déterminer des vitesses optimales de l’aéronef pour chaque sous-section d’altitude afin de fournir un angle de descente et une consommation de carburant optimum pour la descente. Les vitesses optimales de l’aéronef peuvent être combinées à la distance au sol de la trajectoire de descente prédite afin de déterminer une prédiction de TOP actualisé à entrer dans le directeur de vol de l’aéronef.
Dans une réalisation ces calculs peuvent être faits sur un ordinateur au sol avec les résultats prédits étant alors transmis à l’avionique de l’aéronef ou à un dispositif utilisé par le pilote à bord de l’aéronef. Alternativement, certains des calculs ou tous les calculs peuvent être faits dans l’avionique de l’aéronef.
Des réalisations de la présente divulgation peuvent être décrites en se référant aux clauses numérotées suivantes avec des caractéristiques préférées présentées dans les clauses dépendantes :
Clause 1. Procédé d’amélioration de l’efficacité en carburant de vol d’un aéronef, le procédé comprenant : stocker, dans une mémoire de données de plan de vol, un plan de vol pour le vol de l’aéronef, le plan de vol comprenant une route prévue pour le vol de l’aéronef, une piste d’atterrissage prévue à un aérodrome de destination et une heure et une date d’arrivée prévues à l’aérodrome de destination ; stocker, dans une mémoire de données météorologiques, des données météorologiques prédites correspondant au voisinage de l’aéroport à l’heure et à la date d’arrivée prévues ; recevoir, à un premier module de cartographie de grappes d’un module de prédiction par apprentissage automatique entraîné, la route prévue pour le vol de l’aéronef, la piste d’atterrissage prévue à un aérodrome de destination, et les données météorologiques correspondant au voisinage de l’aérodrome de destination à l’heure et à la date d’arrivée prévues ; déterminer, par le premier module de cartographie de grappes, sur la base de l’apprentissage automatique entraîné du module de prédiction, une route d’arrivée prédite et une piste d’atterrissage prédite ; déterminer, par un deuxième module de cartographie de grappes du module de prédiction par apprentissage automatique entraîné, sur la base de la route d’arrivée prédite et de la piste d’atterrissage prédite, une ou plusieurs trajectoires de vol de descente pour le vol de l’aéronef ; filtrer, par un filtre de trajectoires du module de prédiction par apprentissage automatique entraîné, pour obtenir les trajectoires de vol de descente les plus probables, classées chacune par une probabilité conditionnelle basée sur un ou plusieurs facteurs environnementaux ; déterminer, par un module de prédiction de distance du module de prédiction par apprentissage automatique entraîné, une distance correspondant à chacune des trajectoires de vol de descente les plus probables ; et sortir, à un pilote, l’une ou les plusieurs trajectoires de vol de descente les plus probables et les distances correspondantes ; dans lequel le modèle de prédiction par apprentissage automatique entraîné est entraîné sur la base des données de vols historiques de l’aéronef.
La coque d’habillage 74 du capuchon 16 peut être en tout matériau envisageable par l’Homme du métier pour former un habillage d’un dispositif de conditionnement et d’application d’un produit cosmétique 10 sous forme de bâton, notamment en l’un parmi du verre, du métal, notamment de l’aluminium ou un alliage d’aluminium comme le zamak, de la céramique, de la porcelaine, du cristal et du plastique, notamment du Polyméthacrylate de méthyle, du Polystyrène, du Polycarbonate, du polyéthylène téréphtalate, de la résine ionomère comme le copolymère éthylène vinyle connu sous le nom commercial de Surlyn®, du bois et de l’urée formol.
De préférence, la coque d’habillage 74 du capuchon 16 est dans le même matériau que la coque d’habillage 18 de la base 15 du boîtier 12 .
Sur sa surface radialement interne, la coque d’habillage 74 a ici une nervure 76 . Ici, la nervure 76 est rectiligne, parallèle à l’axe A 16 du capuchon 16 . La nervure 76 s’étend ici sur une partie seulement de la hauteur de la coque d’habillage 74 , orientée selon la direction de l’axe A16 du capuchon 16 . Par exemple, la nervure 76 s’étend sur au moins les deux-tiers de la hauteur de la coque d’habillage 74 , de préférence sur au moins les trois-quarts de la hauteur de la coque d’habillage 74 .
Le capuchon 16 comporte par ailleurs une capsule 78 fixée à une extrémité de la coque d’habillage 74 . La capsule 78 obture ainsi une extrémité longitudinale de la coque d’habillage 74 , cylindrique. La capsule 78 peut présenter, comme illustrée, une embase 80 destinée à former une extrémité longitudinale de dispositif de conditionnement et d’application 10 . Une face de l’embase 80 de la capsule 78 , orientée vers l’extérieure de la coque d’habillage 74 peut alors porter des mentions ou décors, formés directement sur l’embase 80 ou rapportés sur cette embase 80 de la capsule 78 . La capsule 78 est ici rapportée sur la coque d’habillage 74 . Alternativement, cependant, la capsule 78 est venue de matière avec la coque d’habillage 74.
La capsule 78 comporte encore une couronne 82 , saillante depuis l’embase 80 . La couronne 86 est ici de forme générale cylindrique, d’axe, l’axe A1 6 du capuchon 16 . La couronne 8 2 a une section transversale de forme générale elliptique. La couronne 8 2 est sensiblement complémentaire à la section transversale interne de la coque d’habillage 74 . La couronne 8 2 peut ainsi être reçue serrée dans la coque d’habillage 74 . La couronne 8 2 présente ici des indentations 8 4 sur sa surface radialement externe, dont une reçoit une partie de la nervure 76 de la coque d’habillage 74 , et sur sa surface radialement interne. La réception de la nervure 76 de la coque d’habillage 74 dans une indentation 84 particulière, permet également un détrompage quant à l’orientation de la capsule 76 par rapport à la coque d’habillage 74 .
Le capuchon 16 comporte encore un insert 86 reçu dans la coque d’habillage 74 . L’insert 86 présente pour cela une forme générale sensiblement complémentaire à la forme de la coque d’habillage 74 . Notamment, dans l’exemple illustré, l’insert 86 présente une portion cylindrique 88 complémentaire de la section transversale de la coque d’habillage 74 . Des rainures 90 sont sur la surface radialement externe de la portion cylindrique 88 de l’insert 86 . Les rainures 90 sont sensiblement rectilignes, parallèles à l’axe A 16 du capuchon 16 . Une des rainures 90 reçoit ici la nervure 76 sur la surface radialement interne de la coque d’habillage 74 . La nervure 76 et la rainure 90 recevant la nervure 76 forment ains un détrompeur pour le montage de l’insert 86 dans la coque d’habillage 74 du capuchon 16 , l’insert 86 étant ainsi monté avec une orientation déterminée par rapport à la coque d’habillage 74 .
Par ailleurs, l’insert 86 forme ici deux languettes 92 , saillantes dans la direction de l’axe A 16 du capuchon 1 6 , par rapport à la portion cylindrique 8 8 , et s’étendant dans le prolongement de la surface extérieure de la portion cylindrique 88 . L’insert 86 , notamment la portion cylindrique 88 , forme cependant un rebord 91 à la base des languettes 92 . Un ergot 93 est saillant du rebord 91 , dans la direction de l’axe A 16 du capuchon.
L’insert 86 reçoit, au voisinage d’un fond, une masselotte 94 . La masselotte 94 permet de mieux répartir le poids du dispositif de conditionnement et d’application 10 .
Le capuchon 16 comporte encore, selon l’exemple illustré, un aimant 95 . L’aimant 95 est par exemple reçu en contact avec le rebord 35 de l’insert 91 , entre les deux languettes 92 de l’insert 86 . L’aimant 95 comporte également, dans l’exemple illustré, une encoche recevant l’ergot 93 de l’insert 86 . On s’assure ainsi de l’orientation de l’aimant 95 par rapport à l’insert 86 et donc par rapport au capuchon 16 . Lorsque l’aimant 95 est un aimant quadripôle, on s’assure ainsi que la fixation du capuchon 16 sur la base 1 5 du boîtier 1 2 , ne peut être réalisée qu’avec une unique orientation ou plusieurs orientation prédéfinies du capuchon 16 autour de l’axe A10 du dispositif de conditionnement et d’application 10 , relativement à la base 15 du boîtier 12 .
Le capuchon 16 comporte finalement une douille 96 . La douille 96 est ici métallique. La douille 96 comporte une portion cylindrique 97 , à section circulaire, une première portion annulaire 98 , saillante radialement vers l’extérieur par rapport à la portion cylindrique 97 , à une première extrémité de la portion cylindrique 97 , et une deuxième portion annulaire 99 , saillante radialement vers l’intérieur, par rapport à la portion cylindrique 97 , à une deuxième extrémité de la portion cylindrique 97 . La première portion annulaire 98 définit avec la coque d’habillage 74 , l’insert 86 , notamment la portion cylindrique 88 de l’insert 86 , et la portion cylindrique 97 de la douille 96 , un logement de réception de l’aimant 95 .
Le dispositif de conditionnement et d’application de produit cosmétique 10 peut être assemblé comme suit.
Dans un premier temps, on insert d’abord la recharge 14 dans la base 15 du boîtier 12 , jusqu’à ce que le relief 60 saillant de chaque languette de clipsage 56 de la douille 46 du boîtier 12 soit reçu dans la rainure 72 de l’embase 64 de la recharge 14 , comme illustré à la . En d’autres termes, on emboîte élastiquement la recharge 14 dans la douille 46 de la base 15 du boîtier 12 . On obtient ainsi une fixation robuste de la recharge 14 dans le boîtier 12 , notamment dans la base 15 du boîtier 12 , qui peut toutefois être démontée facilement, en limitant le risque d’endommager le boîtier 12 , notamment la douille 46 de la base 15 du boîtier 12 . Simultanément l’empreinte 70 s’engage sur le relief d’engrènement 40 .
Comme visible sur la , notamment, l’emboîtage élastique de la languette de clipsage 56 et de la rainure 72 est réalisé au voisinage d’une extrémité de la coque d’habillage 18 , opposée à l’extrémité d’insertion de la recharge 14 dans la base 15 du boîtier 15 , par exemple à une distance de cette extrémité de la coque d’habillage 18 inférieure à 50%, de préférence inférieure à 20%, de manière plus préférée encore à 10%, de la hauteur de la coque d’habillage 18 . Ainsi, l’éventuel frottement à l’insertion de la recharge 14 dans le boîtier 12 n’intervient qu’en fin de course d’insertion de la recharge 14 .
On peut alors refermer la base 15 du boîtier 12 au moyen du capuchon 16 , celui-ci étant fixé sur la base 15 du boîtier 12 par coopération des aimants 42 , 95 . Dans cette position, la portion de la recharge 14 qui fait saillie hors de la base 15 du boîtier 12 est reçue dans le logement défini par la douille 96 dans le capuchon 16 . Bien entendu, d’autres moyens pour fixer le capuchon 16 sur la base 15 du boîtier 12 sont accessibles à l’Homme de l’art. Notamment, le capuchon 16 peut être vissé ou emboîter élastiquement sur la base 15 du boîtier 12 .
En outre, alors qu’ici, le capuchon 16 est fixé uniquement sur la base 15 du boîtier 12 , le capuchon 16 peut alternativement ou au surplus être fixé à la recharge 14 . Le capuchon 16 peut être fixé sur la recharge 14 par tout moyen accessible à l’Homme de l’art.
Dans la suite, on décrit un deuxième exemple de dispositif de conditionnement et d’application de produit cosmétique 100 , en regard des à .
Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le réseau de neurones est mémorisé dans une mémoire ou une base de données du premier véhicule 11.