INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans une mise en œuvre du procédé mis en œuvre par ordinateur de calcul 400 d’un facteur de correction, la troisième étape de calcul 440 comprend le calcul d’un nombre prédéterminé de facteurs de correction, le nombre prédéterminé étant inférieur au nombre total de longueurs d’onde du cinquième spectre Raman. Puis, la troisième étape de calcul 440 comprend l’interpolation des facteurs de correction manquants à partir de tout ou partie du nombre prédéterminé de facteurs de correction préalablement calculés.
Dans une deuxième mise en œuvre du procédé mis en œuvre par ordinateur de calcul 400 d’un facteur de correction, la troisième étape de calcul 440 comprend une division du premier paramètre de rendement de conversion Raman par le deuxième paramètre de rendement de conversion Raman.
Dans une mise en œuvre particulière du procédé mis en œuvre par ordinateur de calcul 400 d’un facteur de correction, celui-comprend en outre une étape de stockage 450 du facteur de correction dans la base de données 121, dont chaque enregistrement est configuré pour associer un facteur de correction avec un milieu analyte, un milieu de référence prédéterminé, une longueur d’onde de travail, un premier indice de réfraction et un deuxième indice de réfraction.
Dans une variation de la mise en œuvre particulière du procédé mis en œuvre par ordinateur de calcul 400 d’un facteur de correction, on peut remplir la base de données 121 en répétant l’ensemble des étapes du procédé tout en faisant varier indépendamment ou en association, les paramètres suivants : le milieu analyte, le milieu de référence prédéterminé, la longueur d’onde de travail, le premier indice de réfraction et le deuxième indice de réfraction.
Dans une version de la variation de la mise en œuvre particulière du procédé mis en œuvre par ordinateur de calcul 400 d’un facteur de correction, on peut compléter la base de données 121, les paramètres suivants : la polarisation et la géométrie du capteur Raman sur puce 110 (c.-à-d., l’ensemble des éléments qui le compose), du milieu analyte et du milieu de référence prédéterminé.
Par exemple, comme illustré sur la , toutes les caractéristiques du système 100 peuvent être intégrées sur un dispositif semi-conducteur 200 unique qui est conçu pour mettre en œuvre une technologie de spectroscopie Raman amplifiée par guide d’onde.
Dans ce cas, le dispositif semi-conducteur 200 comprend un substrat 210, au moins un guide d’onde optique 220, au moins une mémoire 230 et au moins un processeur 240, comme décrit plus haut.
Par ailleurs, dans l’invention, lorsqu’un élément est « conçu » pour remplir une fonction particulière, cela signifie que cet élément est créé spécifiquement dans le but de remplir cette fonction particulière.
Toutefois, selon les besoins et les ressources disponibles, on pourra envisager d’utiliser un élément existant, que l’on modifiera ou adaptera pour remplir cette fonction particulière, et ce, sans nécessiter de modifications substantielles de l’invention.
Détecteur thermique de rayonnement La présente invention se rapporte au domaine des capteurs thermoélectriques à haute résolution pour la mesure de rayonnements thermiques de faible puissance.
Etat de la technique antérieure On connait dans l’état de la technique les détecteurs thermiques basés sur le principe de détection thermoélectrique. Toutefois, ces détecteurs sont trop peu sensibles et ne permettent pas de mesurer des puissances inférieures au microwatt.
Le détecteur thermique selon l’invention permet de pallier ce problème en offrant une grande sensibilité et un faible seuil de détection. En effet, le détecteur thermique selon l’invention est apte à mesurer des variations de température comprises entre quelques microkelvins et quelques dizaines de millikelvins ou des variations de rayonnements thermiques comprises entre quelques nanowatts et quelques centaines de microwatts.
On connait également dans l’état de la technique des détecteurs à haute résolution à base de photodiodes dont le principe de mesure est quantique. Un problème de tels capteurs réside dans le fait que la détection est centrée uniquement sur une faible gamme de longueurs d’ondes qui est propre à chaque photodiode. Un autre problème des détecteurs à photodiodes est leur complexité d’utilisation et la nécessité de calibrer le détecteur à chaque utilisation.
Les nouveaux coefficients de la matrice Limite de Diffraction à l'issue de la sous-étape 17-29 sont notés {a'' i } i ≥n
La sous-étape 17-30 de l'étape de calcul de la fonction de transfert de modulation est une sous-étape de remplacement de chaque coefficient a'' i de la matrice Limite de Diffraction par . Les nouveaux coefficients de la matrices Limite de diffraction sont ainsi notés n i = . La matrice Limite de diffraction représente la fonction de transfert de la zone donnée 13 en l'absence d'aberrations sur la zone donnée 13 du vitrage.
Selon un mode de réalisation, l'étape de calcul de la carte de la fonction de transfert de modulation comprend une sous-étape 17-31 de calcul d'une carte de la fonction de transfert de modulation réduite en deux dimensions.
La sous-étape de calcul d'une fonction de transfert de modulation consiste à créer une matrice MTF réduite 2D de même taille que la matrice MTF 2D (ou la matrice Limite de Diffraction, les deux matrices ayant la même taille) dont chaque coefficient est égal au terme (1- ) dans le cas ou n i est différent de 0, et par 0 dans le cas ou n i = 0. La matrice MTF réduite 2D représente la fonction de transfert de modulation réduite en deux dimensions.
Selon un mode de réalisation, l'étape de calcul de la carte de la fonction de transfert de modulation comprend une sous-étape 107-32 de calcul d'une carte d'une coupe horizontale de la fonction de transfert de modulation réduite. La sous-étape 107-32 est réalisée par extraction de la ligne centrale de la matrice MTF et la ligne centrale de la matrice Limite de Diffraction, représentant respectivement la coupe horizontale de la fonction de transfert de modulation de la zone donnée 13 et la fonction de transfert de modulation de la zone donnée 13 en l'absence d'aberrations. Notons {m i } i≥m les coefficients de la ligne centrale de la matrice MTF et {n i } i≥m les coefficients de la ligne centrale de la matrice Limite de Diffraction. La sous-étape 107-32 est en outre réalisée par création d'une matrice MTF réduite_coupehorizontale de même taille que la ligne centrale de la matrice MTF (ou la matrice Limite de Diffraction, les deux matrices ayant la même taille) dont chaque coefficient est égal au terme (1- ) dans le cas ou ni est différent de 0, et par 0 dans le cas ou ni = 0.
Selon un mode de réalisation, l'étape de calcul de la carte de la fonction de transfert de modulation comprend une sous-étape 107-33 de calcul d'une carte d'une coupe verticale de la fonction de transfert de modulation réduite. La sous-étape comprend les mêmes étapes que la sous-étape 107-32 mais appliquées aux colonnes et non aux lignes dans ce cas de figure, pour obtenir une matrice MTF réduite_coupe verticale .
Ainsi, dans le mode de réalisation dans lequel la carte de défauts optiques est une carte de fonction de transfert de modulation, la carte de fonction de transfert de modulation comprend ou est égale à au moins l'une matrice parmi les suivantes : MTF 2D , MTF réduite 2D, MTF réduite_coupehorizontale et MTF réduite_coupe verticale .
Lorsque la carte de défaut optiques calculée est une carte de fonction de transfert de modulation, l'étape 108 de détermination d'au moins un indicateur de qualité relatif à la carte de fonction de transfert de modulation peut comprendre en outre une sous-étape 1085 de calcul d'un terme relatif à la fréquence de Nyquist horizontale f N H et/ou d'un terme relatif à la fréquence de Nyquist verticale f N V .
Le terme relatif à la fréquence de Nyquist horizontale f N H est l'indicateur de qualité et peut être égal à la fréquence de Nyquist horizontale f N H ou peut être égal à la demi-fréquence de Nyquist horizontale f N H /2.
Le terme relatif à la fréquence de Nyquist verticale f N V est l'indicateur de qualité et peut être égal à la fréquence de Nyquist verticale f N V ou la demi-fréquence de Nyquist verticale f N V /2.
La fréquence de Nyquist (horizontale ou verticale) est la fréquence spatiale la plus élevée à laquelle un capteur numérique peut capturer des informations réelles, toute information supérieure à la fréquence de Nyquist qui atteint le capteur est aliasée à des fréquences plus basses, créant ainsi des motifs de moiré potentiellement gênants. En général, la fréquence de Nyquist f N horizontale (respectivement verticale) est calculée à partir de la formule suivante f N = 0.5 cycles/pitch_pixel, la valeur pitch_pixel correspondant à la distance horizontale (respectivement verticale) séparant les centres de deux pixels du dispositif d'acquisition d'images 20.
La fréquence de Nyquist ou un paramètre relatif à la fréquence de Nyquist est un indicateur de qualité.
Selon le mode de réalisation dans lequel le dispositif d'acquisition d'images 20 est un LIDAR, la carte de défauts optiques calculée à l'étape 107 peut être une carte de déflection horizontale et/ou une carte de déflection verticale. La carte de déflection horizontale correspond à la déviation du front d'onde par la première partie de la zone donnée 13 et par la deuxième partie de la zone donnée 13.
Selon un mode de réalisation compatible avec le mode de réalisation précédent, l'étape 108 de détermination d'un indicateur de qualité relatif à la carte de défauts optiques, qui est par exemple la carte de déflection horizontale, peut comprendre une étape de calcul d'une erreur de pointage suivant le champ de vue horizontal du LIDAR à partir de ladite carte de déflection horizontale. L'erreur de pointage correspond à l'écart absolu entre une déflection moyenne de la première partie et entre une déflection moyenne de la deuxième partie. Dans ce cas, l’indicateur de qualité est l'erreur de pointage et est préférentiellement inférieur à 150 µrad, notamment inférieur à 100 µrad et préférentiellement inférieur à 50 µrad.
Selon un mode de réalisation compatible avec le mode de réalisation précédent, l'étape 108 de détermination d'un indicateur de qualité relatif à la carte de défauts optiques qui est par exemple la carte de déflection verticale, peut comprendre une étape de calcul d'une erreur de pointage suivant le champ de vue vertical du LIDAR à partir de ladite carte de déflection verticale. L'erreur de pointage correspond à l'écart absolu entre une déflection moyenne de la première partie de la zone donnée 13 et entre une déflection moyenne de la deuxième partie de la zone donnée 13. Dans ce cas, l’indicateur de qualité est l'erreur de pointage et est préférentiellement inférieur à 150 µrad, notamment inférieur à 100 µrad et préférentiellement inférieur à 50 µrad.
Le procédé 100 peut comprendre en outre une étape 109 d'affichage de la carte de défauts optiques calculée à l'étape 107. Selon le mode de réalisation dans lequel une pluralité de cartes de défauts optiques sont calculées, la pluralité de cartes de défauts optiques est affichée.
est une vue du système d’alimentation électrique, inséré dans l’enveloppe de l’enregistreur,
est une vue de dessus du système d’alimentation électrique de la ,
est une vue du système d’alimentation électrique, lors de l’extraction d’une pile,
est une vue partielle du système d’alimentation électrique,
est une vue extérieure en perspective d’un obturateur de l’enregistreur,
est une première vue intérieure en perspective de l’obturateur de la ,
est une vue de détail de l’obturateur de la ,
est une deuxième vue intérieure en perspective de l’obturateur de la ,
est une première vue de détail de l’obturateur de la ,
est une deuxième vue de détail de l’obturateur de la ,
est une troisième vue de détail de l’obturateur de la ,
illustre deux cartes d’un système de stockage de données de l’obturateur,
est une vue de dessus de l’obturateur, et
est une vue de dessus du système d’alimentation électrique.
[DESCRIPTION DETAILLEE
Tel qu’illustré aux figures 1 et 2, un enregistreur acoustique sous-marin 1 selon l’invention se présente sous la forme d’un cylindre autonome. Il comprend une enveloppe cylindrique creuse 2 d’axe longitudinal. L’enveloppe 2 est obturée à chacune de ses extrémités longitudinales par un obturateur 3.
Dans certains modes de réalisation, les huiles végétales convenables pour une utilisation dans les compositions de soin des cheveux de la présente invention sont sélectionnées parmi l’huile de noix de coco, l’huile de soja, l’huile de canola, l’huile de colza, l’huile de maïs, l’huile de coton, l’huile d’olive, l’huile de palme, l’huile d’arachide, l’huile de carthame, l’huile de sésame, l’huile de tournesol, l’huile de lin, l’huile de palmiste, l’huile de germe de blé, l’huile d’abricot, l’huile de pistache, l’huile de pavot, l’huile de noisette, l’huile de colza, l’huile de noyau de pêche, l’huile de jojoba, l’huile d’hélianthus annuus (tournesol), et leurs mélanges.
Le cas échéant, l’huile végétale peut améliorer l’effet de pénétration.
Dans un mode de réalisation préféré, l’huile végétale de la présente invention est l’huile de coco, qui est principalement composée d’acide laurique, d’acide myristique, d’acide palmitique, d’acide oléique, d’acide caprylique, d’acide caprique. D’autres huiles de la même composition pourraient s’appliquer à l’invention, telles que l’huile de babassu.
Dans un autre mode de réalisation préféré, la composition cosmétique pour cheveux de la présente invention comprend en outre au moins une huile végétale sélectionnée parmi, l’huile d’argan, l’huile de soja et leurs mélanges. Dans un mode de réalisation préféré, les compositions cosmétiques pour cheveux de la présente invention comprennent un mélange d’huiles végétales et de résines végétales, telles que l’huile de noix de coco et la Copaiba Officinalis (résine de Balsam Copaiba) (résine de copaiba ou oléorésine de copaiba).
Résine végétale Dans un mode de réalisation, le composé gras sélectionné parmi les huiles végétales, les résines végétales, les cires végétales et leurs mélanges de la composition cosmétique pour cheveux de la présente invention comprend au moins une résine végétale.
De préférence, la résine végétale de la présente invention est la RÉSINE Copaifera officinalis (BALSAM COPAIBA) (nom INCI) qui peut prendre la forme d’une résine d’huile de COPAIBA ou résine de COPAIBA. La RÉSINE Copaifera officinalis (BALSAM COPAIBA) est disponible dans le commerce sous le nom commercial RAIN FOREST RF3310 (également connu sous le nom chimique Oléorésine COPAIBA) ou sous le nom commercial RAIN FOREST 03370 (également connu sous le nom chimique de résine COPAIBA), tous deux auprès du fournisseur Beraca Ingredientes Naturais.
Cires végétales Dans un mode de réalisation, le composé gras sélectionné parmi les huiles végétales, les résines végétales, les cires végétales et leurs mélanges comprend une cire végétale.
Le cas échéant, la cire végétale peut être choisie parmi la cire de Candelilla, la cire de Carnauba, la cire d’abeille et leurs mélanges.
EAU Les compositions cosmétiques pour cheveux selon la présente invention comprennent de l’eau. L'eau utilisée peut être une eau déminéralisée stérile et/ou de l'eau désionisée et/ou une eau florale telle que l'eau de rose, l'eau de bleuet, l'eau de camomille ou l'eau de tilleul, et/ou une eau thermale ou minérale naturelle telle que, par exemple : l'eau de Vittel, l'eau du bassin de Vichy, l'eau d'Uriage, l'eau de La Roche Posay, l'eau de La Bourboule, l'eau d'Enghien-les-Bains, l'eau de Saint Gervais-les-Bains, l'eau de Néris-les-Bains, l'eau d'Allevar-les-Bains, l'eau de Digne, l'eau de Maizières, l'eau de Neyrac-les-Bains, l'eau de Lons-le-Saunier, l'eau des Eaux-Bonnes, l'eau de Rochefort, l'eau de Saint Christau, l'eau des Fumades, l'eau de Tercis-les-Bains ou l'eau d'Avène. L'eau peut également comprendre de l'eau thermale reconstituée, c'est-à-dire une eau comprenant des oligo-éléments tels que le zinc, le cuivre, le magnésium etc., reconstituant les caractéristiques d'une eau thermale.
La composition cosmétique pour cheveux selon la présente invention peut comprendre de l’eau dans une quantité allant d’environ 30,0 % à environ 99,0 % en poids, de préférence d’environ 65,0 % à environ 95,0 % en poids, et, mieux encore, d’environ 70,0 % à environ 92,0 % en poids, par rapport au poids total de la composition cosmétique pour les cheveux.
Esters Dans des modes de réalisation préférentiels, la composition cosmétique pour cheveux de la présente invention comprend au moins un ester. L’au moins un ester peut être choisi parmi, notamment, le palmitate d’isopropyle, le carbonate de dicaprylyle, les esters de cétyle et leurs mélanges.
Le cas échéant, la quantité de l’au moins un ester va d’environ 0,5 % à environ 10,0 % en poids, d’environ 1,5 % à environ 5,0 % en poids, d’environ 0,5 % à environ 2,5 % en poids, d’environ 1,0 % à environ 3,0 % en poids, d’environ 2,0 % à environ 5,0 % en poids, d’environ 2,0 % à environ 3,0 % en poids, d’environ 5,0 % à environ 8,5 % en poids, y compris toutes les plages et sous-plages, par rapport au poids total de la composition.
Ingrédients supplémentaires En plus des composants essentiels décrits ci-dessus, la composition pour cheveux de la présente invention peut en outre comprendre tout ingrédient cosmétiquement acceptable habituel, qui peut être choisi en particulier parmi des ingrédients cosmétiquement acceptables sélectionnés parmi des parfums/fragrances, des agents conservateurs, des vitamines, des extraits végétaux, des correcteurs de pH et leurs mélanges.
Termes Par l'expression « au moins un(e) » on entend un(e) ou plusieurs et ceci inclut donc les composants individuels au même titre que les mélanges/combinaisons.
En complément facultatif, le module d’acquisition 22 est connecté à la mémoire tampon 32, et est configuré en outre pour acquérir la donnée depuis une source choisie, selon une règle de choix, parmi le capteur 15 et la mémoire tampon 32. Lorsqu’en complément facultatif encore, la mémoire tampon 32 comporte plusieurs zones distinctes 50, 52, 54, la source est de préférence choisie parmi le capteur 15 et séparément chacune des zones distinctes 50, 52, 54.
La règle de choix est par exemple une règle aléatoire. Le module d’acquisition 22 est par exemple configuré pour générer, à chaque acquisition, un nombre aléatoire ou pseudo-aléatoire, puis comparer le nombre ainsi généré à un seuil P de valeur paramétrable, et acquérir la donnée depuis le capteur 15 si le nombre aléatoire ou pseudo aléatoire généré est supérieur au seuil P, et depuis la mémoire tampon 32 sinon, c’est-à-dire si ledit nombre généré est inférieur ou égal au seuil P.
Le nombre aléatoire ou pseudo-aléatoire est de préférence généré de manière uniforme et compris entre 0 et 1, et le seuil P représente alors la probabilité que la donnée soit acquise depuis la mémoire tampon 32.
Lorsqu’en complément facultatif encore, la mémoire tampon 32 comporte plusieurs zones distinctes 50, 52, 54, un seul respectif Pi est associé de manière distincte à chaque zone 50, 52, 54 respective, où i est un indice entier compris entre 1 et M, M représentant le nombre de zones distinctes 50, 52, 54. Le module d’acquisition 22 est alors configuré pour choisir la source parmi le capteur 15 et chacune des zones distinctes 50, 52, 54 depuis laquelle acquérir la donnée, en comparant le nombre généré avec lesdits seuils Pi.
Dans l’exemple de la , la mémoire tampon 32 comporte une première zone 50, une deuxième zone 52 et une troisième zone 54, avec un premier seuil P1 associé à la première zone 50, un deuxième seuil P2 associé à la deuxième zone 52 et un troisième seuil P3 associé à la troisième zone 54, le troisième seuil P3 étant supérieur au deuxième seuil P2 lui-même supérieur au premier seuil P1. Selon cet exemple, le module d’acquisition 22 est alors configuré pour acquérir la donnée depuis la première zone 50 si le nombre généré est inférieur ou égal au premier seuil P1 ; depuis la deuxième zone 52 si ledit nombre généré est supérieur au premier seuil P1 et inférieur ou égal au deuxième seuil P2 ; depuis la troisième zone 54 si ledit nombre généré est supérieur au deuxième seuil P2 et inférieur ou égal au troisième seuil P3 ; et depuis le capteur 15 si ledit nombre généré est supérieur au troisième seuil P3. L’homme du métier comprendra que le troisième seuil P3 correspond alors au seuil P défini ci-dessus.
Le module d’estimation 24 est configuré pour estimer une tâche Y associée à la donnée, via l’inférence d’un modèle de prédiction 60, le modèle de prédiction 60 étant un modèle d’intelligence artificielle inclus dans l’ensemble 26 de modèle(s) d’intelligence artificielle.
Le module d’estimation 24 est alors configuré pour mettre en œuvre le modèle de prédiction 60, et l’appliquer à la donnée acquise par le module d’acquisition 22, et fournir en sortie la tâche estimée Y, également appelée prédiction Y ou encore vecteur de prédiction Y, produite par le modèle de prédiction 60. La tâche Y est par exemple en forme d’un vecteur de probabilités de classe ou d’une liste de fenêtres de délimitation dans le cas d’un traitement de classification ou de détection appliqué à une image.
L’ensemble 26 de modèle(s) d’intelligence artificielle comporte le modèle de prédiction 60. Le modèle de prédiction 60 inclut typiquement au moins un réseau neuronal, c’est-à-dire un réseau de neurones artificiels, également appelé réseaux de neurones. Le modèle de prédiction 60 est par exemple un réseau neuronal déterministe, un réseau neuronal bayésien, ou encore un ensemble de réseaux neuronaux, chacun généralement de type déterministe ou bayésien. Lorsque le modèle de prédiction 60 est un ensemble de réseaux neuronaux, chaque réseau neuronal a une entrée respective recevant une donnée respective parmi les données acquises par le module d’acquisition 22. Dans l’exemple de la , le modèle de prédiction 60 comporte un noyau 62 (de l’anglais backbone ), souvent appelée extracteur de caractéristiques (de l’anglais feature extractor ), et une unité de prédiction 64 (de l’anglais prediction head ) apte à fournir, par exemple, une distribution de classe prédite concernant les données. Le ou les modèles d’intelligence artificielle peuvent également être développés par des méthodes classiques d’apprentissage machine (de l’anglais machine learning ), au-delà des réseaux de neurones.
En complément facultatif, l’ensemble 26 de modèle(s) d’intelligence artificielle comporte un modèle prétexte 66 inclus dans une unité prétexte 68 (de l’anglais pretext head ). L’unité prétexte 68 est adaptée pour déterminer une tâche additionnelle, en appliquant une transformation prétexte à la donnée acquise, la tâche additionnelle étant alors obtenue via l’inférence du modèle prétexte 66 sur la donnée transformée. Le modèle prétexte 66 est un modèle d’intelligence artificielle inclus dans l’ensemble 26 de modèle(s) d’intelligence artificielle. Le modèle prétexte 66 comporte par exemple plusieurs couches de rétroaction (de l’anglais feed-forward ) avec une couche de sortie finale à plusieurs neurones.
Le module de détermination 28 est configuré pour déterminer la tâche résultante Y* pour la donnée, en calculant une grandeur représentative de l’estimation, puis en sélectionnant - en fonction de la grandeur calculée - un mode de détermination parmi un mode assisté de détermination ACL et plusieurs modes supervisés de détermination SSL, AUL, et en déterminant alors la tâche résultante Y* suivant le mode de détermination sélectionné.
En mode assisté de détermination ACL (de l’anglais Active Label , ou encore Active Labelling ), le module de détermination 28 est configuré en outre pour envoyer à un utilisateur une requête en fourniture d’une tâche pour la donnée, et la tâche déterminée est alors la tâche fournie par l’utilisateur.
Chaque mode supervisé de détermination SSL, AUL est dépourvu d’envoi de requête à l’utilisateur. Les modes supervisés de détermination incluent par exemple un mode semi-supervisé de détermination SSL et un mode auto-supervisé de détermination AUL.