INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La goulotte 146 est montée à rotation au milieu de la plateforme 20, sur la base 64 de la plateforme 20. Ici, la goulotte 146 comprend un trou 168 adapté à coopérer avec la goupille cylindrique 70 de la base 64 de la plateforme 20. La goulotte 146 peut alors tourner autour d’un axe de rotation normal au plan d’extension xy de la plateforme 20 (direction z). La rotation de la goulotte 146 permet de distribuer le béton uniformément sur la partie inférieure du tunnel 12.
La goulotte 146 comprend en outre un entonnoi r 150 , un canal 152 et une poignée 154 . Lorsque la voie d’acheminement 26 est montée sur la plateforme 20, l’entonnoir 150 se trouve en dessous du conduit 144 pour recevoir le béton s’écoulant du conduit 144. Le canal 152 s’étend depuis l’entonnoir 148 jusqu’à la deuxième extrémité 142 de la voie d’acheminement 26. Lorsque la goulotte 146 est montée sur la plateforme 20, le canal 152 définit également une pente descendante pour faciliter l’écoulement du béton (le canal 152 s’étend vers le bas lorsque la plateforme 20 est dans le tunnel 12). La poignée 154 est fixée à l’entonnoir 150 pour permettre la rotation de la goulotte 146 depuis la plateforme 20. L’utilisateur peut changer l’orientation de la goulotte 146 depuis la plateforme 20.
6) Montage/démontage des conduites
La passerelle 10 comprend en outre un système adapté au montage et au démontage des conduites 19 de la tuyauterie d’amenée de béton 18 du tunnel 12. Comme particulièrement visible sur la , le système comprend deux portiques 158 et un rail 156 reliant les deux portiques 158. Chaque portique 158 est destiné à s’étendre le long d’un bord latéral 30 de la plateforme 20. Le rail 156 est destiné à s’étendre parallèlement aux bords avant et arrière 26, 28 de la plateforme 20.
On entend par fenêtre graphique active, une fenêtre graphique affichée par un logiciel informatique en cours d’utilisation par un utilisateur (par exemple une fenêtre graphique qui a le « focus »).
Ce mode de réalisation permet d’acquérir le contexte textuel de l’utilisateur au fil de l’eau. Cela permet par exemple au procédé d’adapter en temps réel les suggestions de contenus multimédias émises à destination de l’utilisateur
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que l’exécution du procédé est stoppée en fonction de la valeur d’un sous ensemble de ladite suite précédant ledit au moins un caractère de ladite suite correspondant audit au moins un caractère obtenu.
Ce mode de réalisation permet d’arrêter l’exécution du procédé et donc l’acquisition du contexte textuel de l’utilisateur lorsque celui détecte un ou plusieurs caractères spéciaux (par exemple des étoiles ou des points), un mot ou un ensemble de mots prédéfinis au sein du texte généré par un procédé / logiciel de reconnaissance optique de caractères. Le ou les mots peuvent correspondre aux termes « password », « mot de passe », « code secret », ou tout autre élément textuel indiquant une zone et / ou un texte confidentiel. Ce mode de réalisation permet de garantir la confidentialité de certaines données.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que l’arrêt de l’exécution du procédé est suivi d’une étape d’émission d’une notification.
Ce mode de réalisation permet d’émettre une notification à destination de logiciels tiers demandant à ce que « l’écoute » des évènements en provenance des périphériques d’entrée soit stoppée. Cette notification peut, par exemple, être diffusée via le système d'exploitation du dispositif électronique.
Ce mode de réalisation permet également d’émettre une notification, à destination de l’utilisateur, lui indiquant que le procédé est arrêté. Cette notification peut par exemple se faire via un son spécifique, le clignotement d’une diode électroluminescente ou bien l’affichage d’un texte au niveau du périphérique d’affichage du dispositif électronique.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que l’exécution du procédé est stoppée en fonction de la valeur dudit au moins un caractère obtenu.
Ce mode de réalisation permet d’arrêter l’exécution du procédé lorsque celui détecte que le ou les derniers mots saisis /dictés par l’utilisateur ressemble à un mot de passe classique. Par exemple un mot de 6 caractères ou plus, non présent dans un dictionnaire et comportant des caractères spéciaux.
L'invention concerne également un dispositif d’acquisition d’un contexte textuel d’un utilisateur caractérisé en ce que le dispositif comprend :
- un module d’obtention apte à obtenir au moins un caractère en provenance d’au moins un périphérique d’entrée d’un dispositif électronique ;
- un module de reconnaissance optique de caractères apte à réaliser une reconnaissance optique de caractères sur tout ou partie d’une image représentative d’un contenu affiché par au moins un périphérique d’affichage dudit dispositif électronique et permettant l’obtention d’une suite de caractères associée à ladite reconnaissance optique de caractères réalisée ;
- un module de recherche dudit au moins un caractère au sein de ladite suite de caractères ;
- un module d’acquisition, depuis ladite suite de caractères, dudit contexte textuel.
Il se pose le problème de trouver une nouvelle structure qui permette d’empêcher ou de limiter la formation d’une couche PSC et ce sans devoir nécessairement faire à une électrode de polarisation spécifique et/ou devoir réaliser des implantations de dopants supplémentaires.
Selon un mode de réalisation, on prévoit une structure pour dispositif RF munie d’un substrat doté d’une région semi-conductrice, la région semi-conductrice étant revêtue d’au moins une région diélectrique hétérogène, ladite région diélectrique hétérogène comportant, dans au moins une première direction donnée parallèle à un plan principal du substrat, une alternance de premières zones en un premier matériau diélectrique à charges fixes positives et de deuxièmes zones diélectriques en un deuxième matériau diélectrique à charges fixes négatives.
On prévoit ainsi en regard de la région semi-conductrice une alternance de matériaux diélectriques contenant des charges fixes dont le signe alterne également.
On crée ainsi par effet de champ une alternance de polarité qui agit au sein de la région semi-conductrice du substrat, ce sans avoir recours à un dopage ni à une utilisation de grilles ou pistes de contrôle spécifiques supplémentaires.
Avantageusement, lesdites première et deuxième zones diélectriques peuvent être réparties de manière périodique dans ladite première direction.
L’alternance de matériaux diélectriques à charges fixes positives et à charges fixes négatives peut être réalisée dans plusieurs directions parallèles au plan principal du substrat.
Ainsi, de manière avantageuse, dans au moins une deuxième direction réalisant un angle non-nul avec la première direction et parallèle à un plan principal de la couche isolante, la région diélectrique peut comporter une alternance de zones à base du premier matériau diélectrique et de zones diélectriques à base du deuxième matériau diélectrique.
Selon une possibilité de mise en œuvre, les zones diélectriques à base du premier matériau diélectrique et à base du deuxième matériau diélectrique peuvent former un agencement en spirale ou en damier.
Avantageusement, le premier matériau diélectrique à charges fixes positives est choisi parmi les matériaux suivants : oxyde de silicium, nitrure de silicium, oxycarbure de silicium.
Avantageusement, le deuxième matériau diélectrique à charges fixes négatives est choisi parmi les matériaux suivants : alumine, oxyde d’hafnium.
Le substrat sur lequel la structure est formée peut être - un substrat massif ou, - un substrat de type semi-conducteur sur isolant, ladite région semi-conductrice étant une couche semi-conductrice superficielle ou une région d’une couche semi-conductrice superficielle disposée sur une couche isolante du substrat, ladite couche isolante étant agencée sur une couche de support semi-conductrice, ou - un substrat hybride, ladite région semi-conductrice étant un ilot semi-conducteur agencé sur une première région d’une couche de support semi-conductrice du substrat hybride, la couche de support semi-conductrice comportant une deuxième région sur laquelle une couche isolante elle-même revêtue d’une couche semi-conductrice superficielle sont disposées.
Selon une possibilité de mise en œuvre pour laquelle le substrat est de type semi-conducteur sur isolant, la couche de support semi-conductrice peut comporter une région de piégeage de charges, en particulier une région riche en défaut cristallins, telle qu’une couche de polysilicium.
Avantageusement, la région diélectrique hétérogène est agencée sur et en contact avec ladite région semi-conductrice.
Selon un autre aspect, la présente demande concerne un dispositif microélectronique comprenant : - une structure telle que définie précédemment, - un ou plusieurs composants électroniques, en particulier un ou plusieurs transistors au moins partiellement formés dans une région semi-conductrice dudit substrat - au moins un composant RF tel qu’une antenne ou une inductance, ledit composant RF étant agencé en regard de la dite région diélectrique hétérogène.
sert à illustrer un agencement, pour permettre de limiter ou empêcher un phénomène de conduction parasite dans une couche semi-conductrice d’un dispositif RF, au moyen d’une région diélectrique hétérogène formée de zones de matériau diélectriques à charges fixes positives et de zones de matériau diélectriques à charges fixes négatives alternativement réparties °;
Cette attribution peut être optionnelle dans certains modes de réalisation.
Par exemple, dans des modes de réalisation compatibles avec l’illustration de la , un niveau de confiance peut être attribué à chaque item associé à une classe, ce niveau de confiance étant par exemple calculé en tenant compte du nombre de classes dans lesquels l’item est présent. Plus précisément, le niveau de confiance d’un item dans une classe peut être calculé dans certains modes de réalisation comme un ratio entre le nombre d’images appartenant à cette classe où cet item apparait, et le nombre total d’images (dans l’ensemble des classes) où l’item visuel est présent.
. Un score de confiance, au niveau de la classe considérée, peut par exemple être calculé en tenant compte des niveaux de confiance respectifs des items de la classe. Par exemple le calcul du score de confiance du cluster peut être basé par sur la moyenne des niveaux de confiances des items, sur l’écart type relatif à ces niveaux de confiance etc…
Le score d’une classe peut, dans certains modes de réalisation, tenir compte du respect d’au moins un critère relatif aux valeurs des niveaux de confiance des items qui lui sont associés. Par exemple, une valeur d’un niveau de confiance, pour un des items de la classe, inférieure à une première valeur (par exemple une valeur « seuil ») peut dégrader (par exemple diminuer), ou dans d’autres modes de réalisation améliorer (par exemple augmenter), le score de confiance de la classe (via un coefficient multiplicatif par exemple). De même, une valeur d’un niveau de confiance, pour un des items de la classe, supérieure à une seconde valeur (par exemple une valeur « seuil ») peut améliorer, ou dans d’autres modes de réalisation dégrader le score de confiance de la classe.
Similairement, un score global peut être affecté à une répartition candidate en tenant compte des scores de confiance de l’ensemble des différentes classes de la répartition.
Le procédé peut en outre comprendre une sélection d’une répartition (dite choisie ou sélectionnée), parmi les répartitions candidates. L’un des critères de sélection peut par exemple tenir compte du score global obtenu pour une répartition candidate. Un autre exemple de critère de sélection peut par exemple être le respect d’au moins un paramètre de configuration tel que détaillé ci-après.
La illustre ainsi de façon plus détaillée un exemple d’analyse 332 et de répartition 342 basées sur une présence de patrons dans les images analysées, et optionnellement sur les positions de ces patrons dans les images analysées.
Dans certains modes de réalisation, suite à la recherche (et à la détection) 322, 323 d’éléments visuels (étape 320), le procédé peut comprendre une recherche 324 d’au moins un motif , ou patron (« pattern » selon la terminologie anglaise), en termes d’occupation de blocs par des items visuels particuliers , au sein d‘une image ou entre les images analysées, ie d’une répétition d’une occupation d’un ou plusieurs blocs par un ou plusieurs premiers items visuels au sein d‘une même image (patron intra-image) ou entre au moins deux images analysées (patron inter-image). Il peut s’agir par exemple de patron fixe ou de patron flottant. Un patron fixe correspond à une répétition (avec éventuellement un facteur d’échelle, comme un coefficient multiplicatif, dans certains modes de réalisation), dans au moins m images analysées (avec m entier supérieur ou égal à 2, définissable par exemple par configuration), d’un ensemble de bloc(s) occupé(s) de même(s) positionnement(s) relatif(s) (de mêmes « offsets » selon la terminologie anglaise), par rapport à une position de référence (par exemple une position origine (0 ;0)), fixe entre ces au moins deux images. Ainsi, par exemple, un patron fixe peut correspondre à une répétition d’un ensemble identique de blocs occupés de mêmes indices dans plusieurs images. Dans certains modes de réalisation, les items visuels d’un patron sont identiques entre les répétitions du patron; par exemple un patron peut correspondre à une répétition de la séquence des items visuels de 3 entités nommés comme nom, prénom, horaire., réparties sur 3 blocs consécutifs.
La illustre ainsi trois images 810, 820, 830 dont certains blocs (hachurés) sont occupés par des items visuels . Les groupes de blocs occupés 811, 812, 813 présents sur plusieurs images correspondent à des patrons (fixes). Ces patrons peuvent avoir des formes diverses , plus ou moins complexes, comme l’illustre l’élément 831 de l’image 830 (cet élément n’est pas présent dans les images 810 et 820 mais est réputé présent dans le cadre de cet exemple dans d’au moins une autre image non illustrée).
Un patron glissant a une répétition (avec éventuellement un facteur d’échelle (comme un coefficient multiplicatif) dans certains modes de réalisation), dans au moins deux images analysées, d’un ensemble correspond à un ensemble de bloc(s) occupé(s) de mêmes positionnement(s) relatif(s) (par exemple de même offset), par rapport à une position de référence, susceptible de varier au sein d’une image, ou entre différentes images.
Selon les modes de réalisation, le procédé peut rechercher uniquement les patrons fixes ou rechercher les patrons fixes et les patrons flottants, ou se limiter aux patrons fixes et à des pattern flottants, dont la position bien que variable, est située dans une certaine portion d’image (ex: côté droit des images, centre ou côté gauche,…).
Les items visuels d’un patron peuvent être de différents types. Par exemple, un patron peut comprendre au moins un mot, au moins une entité nommée et/ou au moins un objet graphique (par exemple un logo). Dans le cas d’items textuels, la recherche d’au moins un patron peut ainsi tenir compte d’une proximité répétée entre au moins une entité nommée et au moins un mot, et/ou d’une proximité entre au moins deux entités nommées, et/ou d’une proximité entre au moins au moins deux mots.
Une fois les patrons fixes et/ou flottants détectés, le procédé peut comprendre une analyse 332 d’au moins certaines des images obtenues 310, à partir des patrons (fixes et/ou flottants) détectés lors de la recherche ci-dessus.
Dans certains modes de réalisation, le procédé peut comprendre une recherche 324 d’une présence d’au moins un patron dans une image et (optionnellement) une association 3321 aux patrons présents dans cette image de leur(s) position(s) dans cette image.
Par exemple, pour une image analysée, un premier patron P1, présent plusieurs fois dans l’image, sera associé à ses positions (pos 11, pos 12, pos 13) dans cette image, un second patron P2, présent une seule fois dans l’image analysée, sera associé à son unique position pos21 dans l’image.
Comme dans les modes de réalisation illustrés en lien avec la , un filtrage 3322 (optionnel) peut être effectué sur les patrons associés à une image (par exemple une suppression de mots vides peut être mise en œuvre avant la détection de patrons)
ClaWordImg[n]:
1:[‘word_aaa’ , ‘word_sss’ , ‘word_eee’ , ‘word_bbb’],
2:[‘word_xxx’, ‘word_hhh’ , ‘word_rrr’ , ‘word_jjj’],
Les regroupements d’items visuels par nombre d’occurrences pour chaque image analysée peuvent être utilisés, pour répartir 341 les images en classes. Comme le montre la , le procédé peut comprendre une obtention d’une répartition candidate pour au moins une valeur k du nombre d’occurrences d’item visuels. Selon les modes de réalisation, il peut s’agir d’une valeur de « k » particulière à chaque image analysée ou commune à toutes les images analysées. Plus précisément, dans certains modes de réalisation, le procédé, peut comprendre une recherche 3411 d’items communs à plusieurs images correspondant à un nombre k d’occurrences donné, qui permettant de regrouper ces images en « x » clusters (ou x est le nombre de classes souhaitées). Il s’agit d’identifier une classe de la répartition candidate via une liste d’items communs aux images de cette classe. Par exemple, on recherche le maximum de mots communs dans les images analysées permettant de différencier les images en les regroupant en « x » clusters. Le pseudo code ci-après représente ainsi, des exemples de classes (ou clusters) obtenues pour la pluralité d’images I 1 .. I n analysées, en liaison avec les exemples de pseudo-code précédemment introduits.
Cluster[1]:
data:[3, 25, …, n-1, n],
words : [ ‘word_aaa’ , ‘word_sss’],
L’interface globale de l’outil EMS (Energy Monitoring System) représente la partie énergie du logiciel de GTB. Il est également utilisé pour superviser et piloter les différents bus d’usage du dispositif.
L’interface EMS (T2.4) est développée en technologie nodeJS Angular. Les sous-systèmes sont pilotés au niveau de la passerelle en script pyhton ou C. Le serveur EMS peut être colocalisé ou déporté permettant ainsi de pouvoir développer une solution Grille mêlant d’autres sous-systèmes. L’outil permet un accès direct à la production et aux usages. Les éléments principaux du Datacenter sont affichés. L’outil permet le calcul en temps réel de la performance énergétique du Datacenter. Des facteurs d’impact associés à chaque sous-système permettent : - de calculer l’empreinte GES des sous systèmes - d’étendre le calcul vers les autres impacts du bâtiment tels que définis dans la base INIES du CSTB. Les facteurs d’impact sont directement utilisés par le noyau auto apprenant de manière à réduire l’impact GES et les surplus de stockage.
Source Réseau Enercoop : Les données de production et de consommation du réseau Enercoop sont reliées directement au serveur de l’EMS et le serveur Enercoop. Les prédictions sont données pour 48h. Les données prédictives à 48h journalières Enercoop sont récupérées pour la partie consommation.
Données prédictives à 48h journalières Enercoop -
Tableau électrique relais : La charge Datacenter est dimensionnée pour 1kW permanent en monophasé. Les relais utilisés sont des relais AC 230V / 16A. -
La consommation maximale sur la partie usage est de 9kVA (valeur maximale délivrée par les onduleurs).
KM4, KM5, KM6 : Ce sont les relais des sources énergie pour le Datacenter Hydrogène Vert Local : La commutation de source est réalisée à l’aide de switch transfert d’une capacité de 10kVa. Le commutateur permet un switch en 20mS.
Architecture du modèle noyau autoapprenant
La logique du contrôleur cherche à exploiter au mieux les transferts KM4 et KM6 en essayant de maintenir au maximum KM5 pour garantir la source ENR locale du Datacenter.
La logique du contrôleur pour les usages cherchera à piloter les sources via les switch de transfert d’énergie.
Les arbitrages sont réalisés par le modèle d’intelligence artificiel de manière à réduire l’impact environnemental de la solution.
Les informations d’irradiance, température panneau permettent d’appliquer le modèle en température.
Architecture de référence logicielle EMS
Le serveur EMS utilise une base de données pour enregistrer les mesures des différents sous-ensembles. Le lien entre le serveur EMS et la passerelle utilise le protocole MQTTS. La sécurisation est assurée par une connexion privée VPN entre le serveur et les passerelles équipements.
Procédure pour mise en sécurité Panneau PV :
Avant de sectionner la sortie des branches, il est nécessaire de retirer les charges sur le réseau. Pour assurer l’ouverture des charges, on peut appuyer sur le bouton d’arrêt d’urgence.
Au récepteur (DR), le dispositif d’émotions reçoit en entrée un segment vocal synthétisé et un label d’émotion (1), ou une émotion ( « joie »). Il recherche en base les paramètres (FREQ, TEMPO, etc.) ou le réseau de neurones (RNi) associés à l’émotion et génère en sortie un segment vocal corrigé par l’utilisation de ces paramètres.
À l’émetteur (DE), la base peut être peuplée en utilisant n’importe quelle technique accessible à l’homme du métier : réseau de neurones, analyse statistique d’un corpus de séquences de test, entrée manuelle des caractéristiques à partir d’informations obtenues dans la littérature, etc.
Naturellement, cette base peut être externe aux dispositifs, par exemple elle peut être située dans le réseau (cloud) ou sur un disque dur externe, elle peut être distribuée ou non, etc. du moment que le codeur-émetteur (DE) peut y accéder en écriture, et le décodeur-récepteur (DR) en lecture.
Notamment, dans le cas d'une conversation bidirectionnelle, chacun des terminaux DE et DR peut comporter un module de génération de données textuelles et un module de génération d'un signal audio à partir de données textuelles.
Procédé de génération d’un marqueur différentiel sur une représentation d’une portion du corps humain. Domaine de l’invention Le domaine de l’invention se rapporte à celui des procédés mis en œuvre par ordinateur permettant de générer des marqueurs sur une représentation du corps humain. Le domaine de l’invention se rapporte plus particulièrement aux systèmes et procédés permettant d’assister un médecin tel qu’un dermatologue dans l’analyse des singularités cutanées à la surface du corps.
État de la technique Actuellement, les dermatologues analysent les singularités cutanées en examinant la surface de la peau d’un patient à l’œil nu.
Les dispositifs d’imagerie actuels offrent un choix limité aux praticiens. Le plus souvent, un dermatologue peut accéder à des images dermoscopiques avec un grossissement de 10x à 30x de quelques lésions, prises individuellement à l’aide d’un dermatoscope manuel tel qu’un « pistolet ». Alternativement, il peut accéder à des images macroscopiques d’un corps, à l’aide de systèmes d’imagerie du corps entier, par exemple une « cabine », permettant une acquisition globale du corps.
Ces deux techniques peuvent être utilisées en combinaison, mais ne permettent, au mieux et au prix d’un temps trop important, que d’obtenir une image macroscopique du corps entier, avec quelques lésions en dermoscopie par association manuelle d’images dermoscopiques à une zone du corps.
En conséquence, il n’existe pas d’imagerie du corps entier ou cartes de la peau permettant d’accéder en tout point à des images de dermoscopie.
Quelques systèmes existants permettent de réaliser des photos de la peau selon différentes résolutions. Ces systèmes permettent d’observer de manière macroscopique par exemple des grains de beauté. Toutefois, il est important de réaliser des images à différents moments, idéalement en dermoscopie, pour suivre un état de l’évolution d’une singularité au cours du temps. Le médecin doit donc sauvegarder les images, les associer à une zone du corps pour pouvoir les comparer avec les bonnes images ultérieurement et enfin les orienter et les afficher de la même manière pour comparer les images entre elles lors d’un examen.