INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le module d’alerte 1 est compact et portable. Il est configuré pour être porté, par l’utilisateur, en étant maintenu sur un support dédié 10. Comme décrit dans l’art antérieur, le support peut être une ceinture, une poche d’un gilet, ou un endroit spécifique d’une chaussure, par exemple la languette, ou un casque. Dans l’exemple représenté sur la , le support 10 est un brassard destiné à être porté au bras.
Le circuit d’actimétrie 4 est destiné à générer un signal d’activité S a ct , représentatif d’une activité ou d’une posture de l’utilisateur. Le signal d’activité peut être formé à partir de mesures résultant des capteurs du circuit d’actimétrie. Il peut comporter une composante formée à partir de l’accéléromètre, et/ou une composante formée à partir du gyroscope, et/ou une composante formée à partir du magnétomètre. La composante résultant de l’accéléromètre peut donner une information quant à la posture de l’utilisateur, et détecter une éventuelle perte de verticalité, c’est-à-dire une posture allongée. Elle peut également permettre une détection de fluctuations d’accélération anormales, en cas de chute ou de choc. La composante résultant du gyroscope et/ou du magnétomètre donne une information relative à un mouvement de l’utilisateur. Elle peut également permettre une détection d’une activité anormale, par exemple une détection de chute ou de choc.
Substitut liquide de jaune d’œuf. Domaine technique de l’invention. La présente invention appartient au domaine des substituts d’œufs. Plus particulièrement, la présente invention appartient au domaine des substituts végétaux de jaunes d’œufs. La présente invention concerne également les produits fabriqués à partir des substituts végétaux selon l’invention.
Ces dernières années, les habitudes alimentaires des consommateurs changent sous l’influence de différents facteurs. Tout d’abord, la population est de plus en plus préoccupée par le bien-être animal et par les conditions d’élevage. En conséquence, la proportion de végétariens et de végétaliens a fortement augmenté. Même sans choisir ces derniers types de régime alimentaire, de nombreux consommateurs se déclarent « flexitariens » et diminuent fortement la proportion d‘aliments d’origine animal dans leurs apports quotidiens.
Le jaune d’œuf fait partie des produits d’origine animale les plus utilisés dans l’alimentation humaine. Ainsi, de nombreuses préparations culinaires et plus particulièrement les crèmes, sauces (e.g. mayonnaise) et les biscuits emploient des jaunes d’œufs comme ingrédients de base.
En effet, la composition physico-chimique du jaune d’œuf permet d’apporter de nombreuses propriétés aux aliments dans lesquelles il est incorporé. Parmi ces propriétés on peut notamment citer les propriétés liantes, émulsifiantes, gélifiantes, de foisonnement, gustatives, de colorations et épaississantes. Ces propriétés sont indispensables à la préparation de nombreuses recettes et il est donc particulièrement difficile de supprimer les jaunes d’œufs pour permettre aux végétaliens de consommer des produits classiques de la gastronomie.
Des alternatives à l’utilisation des jaunes d’œufs existent déjà sur le marché. Certaines parviennent à reproduire une ou deux propriétés des jaunes d’œufs de poule, mais aucune ne permet d’obtenir toutes ses propriétés simultanément. L’utilisateur va donc devoir choisir parmi plusieurs produits en fonction de la recette à mettre en œuvre.
Par ailleurs, ces substituts ne se présentent pas tous sous une forme équivalente à celle des jaunes d’œufs de poule. C’est-à-dire qu’il ne sont pas forcément sous une forme liquide et qu’un volume du substitut ne présente pas les mêmes propriétés qu’un volume équivalent de jaunes d’œufs.
Ainsi, il existe une demande importante pour un substitut de jaunes d’œufs d’origine végétale pouvant être utilisée de façon identique à un jaune d’œuf de poule. Idéalement, ce substitut doit contenir un minimum d’ingrédients et pas d’allergènes.
Présentation de l’invention La présente invention concerne un substitut liquide de jaune d’œuf caractérisé en ce qu’il comprend : - de 5 à 25% d’huile végétal, - de 5 à 25% de protéine de pois, - de 0.5 à 5% d’agar agar, - de 0.2 à 5% de concentré de carotte, -de 0.01 à 3% de fibre lin et - de l’eau.
La présente invention concerne également un substitut liquide de jaune d’œuf caractérisé en ce qu’il est constitué : - de 5 à 25% d’huile végétal , - de 5 à 25% de protéine de pois, - de 0.5 à 5% d’agar agar, - de 0.2 à 5% de concentré de carotte, -de 0.01 à 3% de fibre de lin et - de l’eau.
Dans le cadre de la présente invention, toutes les concentrations sont indiquées en pourcentage en poids d’un composant par rapport au poids total dudit substitut.
Selon un mode de réalisation préféré de l’invention, ladite huile végétale est de l’huile de colza ou de l’huile de tournesol.
Selon un mode de réalisation encore plus préféré de l’invention, ladite huile végétale est de l’huile de colza.
Avantageusement ladite concentration d’huile végétal est comprise entre 6% et 16%, préférentiellement entre 8% et 14% et encore plus préférentiellement entre 10% et 12%.
Avantageusement ladite concentration de protéine de pois est comprise entre 5% et 15%, préférentiellement entre 5% et 12%, encore plus préférentiellement entre 7% et 10% et tout à fait préférentiellement entre 8% et 9%.
Avantageusement ladite concentration d’agar agar est comprise entre 1% et 3%, préférentiellement entre 1.5% et 2.5% et encore plus préférentiellement entre 1.8% et 2.2%.
Lors du stockage dans la mémoire tampon 32 de nouvelle(s) donnée(s) et tâche(s) associée(s), le module d’apprentissage 30 est optionnellement configuré en outre pour effacer, selon une règle de mise à jour, une ou plusieurs données et tâches préalablement stockées.
En complément facultatif, au moins un module parmi le module d’apprentissage 30 et le module d’acquisition 22 est configuré en outre pour générer des donnée(s) et tâche(s) additionnelle(s) en appliquant une opération de transformation à des donnée(s) et tâche(s) stockée(s) ou à stocker dans la mémoire tampon 32. L’opération de transformation est également appelée opération d’augmentation, celle-ci visant à augmenter, c’est-à-dire à enrichir, les données et les tâches avant leur stockage dans la mémoire tampon 32, ou en variante lors de la lecture de la mémoire tampon 32. Cela permet de générer davantage de données dans la mémoire tampon 32 à partir d'un seul exemple issu du module de détermination 28. Lorsqu’en variante les données sont augmentées lors de la lecture de la mémoire tampon 32, cela permet de stocker un plus grand nombre d'échantillons différents dans la mémoire tampon 32, tout en nécessitant alors d'effectuer l'augmentation des données à chaque fois que les données sont lues dans la mémoire tampon 32.
L’opération de transformation est par exemple choisie parmi le groupe consistant en : une opération de floutage, une opération de changement de couleur, une opération de recadrage, et une opération de remise à l'échelle, une opération de fenêtrage temporel, une opération d’ajout de bruit, une opération de dilatation, et une opération de contraction.
L’opération de transformation est effectuée soit avant l'écriture dans la mémoire tampon 32 par le module d’apprentissage 30, soit au moment où les données sont acquises par le module d’acquisition 22. Avantageusement, l’opération de transformation est effectuée par le module d’acquisition 22, et cela permet alors de stocker davantage de données dans la mémoire tampon 32 pour une même quantité de mémoire disponible.
En complément facultatif encore, le module d’apprentissage 30 est configuré en outre pour compresser la donnée et la tâche issues du module de détermination 28, puis pour stocker la donnée et la tâche compressées dans la mémoire tampon 32. Le module d’acquisition 22 est alors configuré pour décompresser lesdites donnée et tâche compressées, avant transmission au module d’estimation 24.
La compression des données, puis leur décompression, est typiquement effectué via une architecture codeur-décodeur (auto-codeur) où le codeur compresse les données en vecteurs qui sont stockés dans la mémoire tampon 32. Le décodeur crée alors les données d'entrée qui doivent ressembler, au bruit près, aux données qui ont été sélectionnées pour être stockées dans la mémoire tampon 32. Cet encodeur automatique est typiquement soit pré-entraîné, soit entraîné en même temps que le modèle de prédiction 60, tout en observant que la fonction de coût est simple à calculer à partir des données avant et après le passage dans l'encodeur automatique.
En complément facultatif, la mémoire de stockage 34 est de préférence configurée pour stocker les paramètres du modèle de prédiction 60 si le mode de détermination sélectionné est le mode assisté de détermination ACL, les paramètres étant ensuite utilisés pour modifier ultérieurement les paramètres dudit modèle, en particulier après réception de la tâche fournie par l’utilisateur. Selon ce complément, les paramètres stockés sont typiquement des poids synaptiques et des fonctions d’activation dudit modèle de prédiction 60.
L’homme du métier comprendra alors que selon ce complément facultatif, l’exécution du dispositif de traitement 20 n’est pas interrompue jusqu’à ce que la tâche soit reçue, c’est-à-dire fournie par l’utilisateur, mais que les états intermédiaires du modèle de prédiction 60 nécessaires à la rétropropagation, en particulier l’activation des neurones, sont stockés dans la mémoire de stockage 34 séparée, et sont ensuite utilisés pour effectuer le calcul de rétropropagation lorsque la tâche est reçue, et que la fonction de coût, ou perte, est alors calculable. L’homme du métier observera également que le seul cas où une requête en fourniture d’une tâche, telle qu’une étiquette, est envoyée à l’utilisateur est celui du mode assisté de détermination ACL.
Lors d’une étape initiale 100, le dispositif de traitement 20 acquiert, via son module d’acquisition 22, une donnée correspondant à un signal respectif issu du capteur 15.
En complément facultatif, lorsque le module d’acquisition 22 est connecté au capteur 15 et en outre à la mémoire tampon 32, lors de l’étape d’acquisition 100, l’acquisition de la donnée est alors typiquement effectuée depuis le capteur 15 ou alternativement depuis la mémoire tampon 32 suivant la règle de choix, cette règle de choix étant de préférence aléatoire.
Lorsqu’en complément facultatif encore, la mémoire tampon 32 comporte plusieurs zones distinctes 50, 52, 54, le module d’acquisition 22 acquiert la donnée, lors de l’étape d’acquisition 100, en choisissant alors suivant la règle de choix parmi le capteur 15 et chacune des zones distinctes 50, 52, 54, considérées de manière séparée. Autrement dit, lorsque la mémoire tampon 32 comporte par exemple trois zones distinctes, à savoir les première 50, deuxième 52 et troisième 54 zones distinctes, l’acquisition de la donnée effectuée lors de l’étape 100 l’est parmi quatre sources distinctes possibles, en comptant le capteur 15 en sus des trois zones distinctes 50, 52, 54.
À l’issue de l’étape d’acquisition 100, le dispositif de traitement 20 passe à l’étape suivante d’estimation 110, lors de laquelle il estime, via son module d’estimation 24 la tâche Y associée à la donnée acquise en inférant le modèle de prédiction 60. Autrement dit, le module d’estimation 24 fournit alors à sa sortie le vecteur de prédiction Y correspondant à la tâche, en particulier à la sortie du modèle de prédiction 60, à savoir ici en sortie de l’unité de prédiction 64.
Lors de l’étape suivante 120 de détermination, le dispositif de traitement 20 détermine, via son module de détermination 28, en calculant la grandeur représentative de l’estimation, puis en sélectionnant - en fonction de la grandeur calculée - un mode respectif de détermination parmi le mode assisté de détermination ACL et les modes supervisés de détermination SSL, AUL, la tâche résultante Y* étant alors déterminée suivant le mode de détermination sélectionné.
Le module de détermination 28 sélectionne par exemple le mode assisté de détermination ACL si la grandeur calculée est supérieure ou égale au premier seuil ; le mode semi-supervisé de détermination SSL si ladite grandeur est inférieure ou égale au deuxième seuil ; et le mode auto-supervisé de détermination AUL si ladite grandeur est strictement comprise entre le deuxième seuil et le premier seuil.
Dans l’exemple de la , décrit précédemment, la grandeur calculée est l’incertitude de prédiction E, et le module de détermination 28 sélectionne alors le mode assisté de détermination ACL si l’incertitude E est supérieure ou égale au premier seuil E a ; le mode semi-supervisé de détermination SSL si ladite incertitude E est inférieure ou égale au deuxième seuil E ss ; et le mode auto-supervisé de détermination AUL si ladite incertitude E est strictement comprise entre le deuxième seuil E ss et le premier seuil E a .
Un substitut à un produit de la mer, de préférence destiné à la consommation humaine, susceptible d’être obtenu par un procédé de fabrication selon l’invention présentera des propriétés nutritionnelles et une texture avantageuses.
En particulier, un substitut à un produit de la mer selon l’invention pourra présenter des teneurs en micro et macronutriment avantageuses issues des teneurs de la composition alimentaire selon l’invention. Ces teneurs pourront toutefois différées étant donné que lors de l’étape de cuisson la teneur en eau est généralement modifiée.
Ci-dessous sont présentées des teneurs préférées pour le substitut à un produit de la mer selon l’invention.
Teneur en eau
Par exemple, le substitut à un produit de la mer selon l’invention comporte au moins 43 % en poids d’eau, de préférence au moins 45 % en poids d’eau, de façon plus préférée au moins 47 % en poids d’eau et de façon encore plus préférée au moins 48 % en poids d’eau.
Le substitut à un produit de la mer selon l’invention pourra toutefois avoir une teneur maximale en eau. Par exemple, le substitut à un produit de la mer selon l’invention comporte au plus 60 % en poids d’eau, de préférence au plus 57 % en poids d’eau, de façon plus préférée au plus 55 % en poids d’eau et de façon encore plus préférée au plus 54 % en poids d’eau.
Ainsi, le substitut à un produit de la mer selon l’invention pourra par exemple présenter une teneur massique en eau allant de 45 % à 60 %. De préférence, le substitut à un produit de la mer selon l’invention présentera une teneur massique en eau allant de 45 % à 57 %, de façon plus préférée de 47 % à 55 %, et de façon encore plus préférée de 48 % à 54 %.
Le substitut à un produit de la mer selon l’invention pourra comporter au moins 6,2 % en poids de protéines, par exemple au moins 6,8 % en poids de protéines. De préférence, le substitut à un produit de la mer selon l’invention comportera au moins 7,4 % en poids de protéines, de préférence au moins 8 % en poids de protéines, de façon plus préférée au moins 9% en poids de protéines et de façon encore plus préférée au moins 11% en poids de protéines.
Le substitut à un produit de la mer selon l’invention pourra comporter au plus 34 % en poids de protéines. Par exemple, le substitut à un produit de la mer selon l’invention comportera au plus 32 % en poids de protéines, de préférence au plus 27 % en poids de protéines, de façon plus préférée au plus 22 % en poids de protéines et de façon encore plus préférée au plus 18 % en poids de protéines.
Ainsi, le substitut à un produit de la mer selon l’invention pourra par exemple présenter une teneur massique en protéine allant de 6,2 % à 25 %, par exemple de 6,8 % à 25 %. De préférence, le substitut à un produit de la mer selon l’invention présentera une teneur massique en protéine allant de 7,4 % à 32 %, de façon plus préférée de 8 % à 27 %, de façon encore plus préférée de 9 % à 22 % et de façon encore plus préférée de 11 % à 18 %.
Le substitut à un produit de la mer selon l’invention pourra comporter moins de 34 % en poids de lipides. De préférence, le substitut à un produit de la mer selon l’invention comportera moins de 32 % en poids de lipides, de préférence moins de 27% en poids de lipides, de façon plus préférée moins de 23% en poids de lipides et de façon encore plus préférée moins de 18 % en poids de lipides, par exemple moins de 15% en poids de lipides.
Toutefois, une quantité en lipides minimale peut être avantageuse pour un produit selon l’invention. Ainsi, le substitut à un produit de la mer selon l’invention peut comporter au moins de 2,2 % en poids de lipides, de préférence au moins 4,5 % en poids de lipides, de façon plus préférée au moins 6,8 % en poids de lipides et de façon encore plus préférée au moins 9,1 % en poids de lipides.
Ainsi, le substitut à un produit de la mer selon l’invention pourra par exemple présenter une teneur massique en lipides allant de 2,2 % à 34 %. De préférence, le substitut à un produit de la mer selon l’invention présentera une teneur massique en lipides allant de 4,5 % à 32 %, de façon plus préférée de 6,8 % à 27 %, et de façon encore plus préférée de 6,8 % à 23 %, ou de 9,1 % à 18 %.
En outre, les proportions d’acides gras saturés et en particulier polyinsaturés préférées du substitut à un produit de la mer selon l’invention restent valable pour le substitut à un produit de la mer selon l’invention.
La sous-étape 107-7 est une étape de modification des coefficients de la ligne i de la matrice G1 (ou matrice de résultat) selon une condition sur la variable x.
Notons {gi_ j } j ≥n les coefficients de la ligne i de la matrice G1.
Tant que la variable x est strictement inférieure à l'indice d, la sous-étape 17-7 comprend une sous-étape 107-7-1 d'incrémentation de 1 de la variable x et de modification de la valeur coefficient gi_ x d'indice x de la ligne i de la matrice G1, avec g x égal à la moitié de différence entre le coefficient d'indice x+1 et le coefficient d'indice x-1 de la ligne i de la carte d'erreur du front d'onde.
Lorsque la variable x devient égale à l'indice d, la sous-étape 107-7 comprend une sous-étape 107-7-2 de modification du coefficient gi_ x d'indice x = d de la ligne i de la matrice G1, avec gi_ x égal à la différence entre le coefficient d'indice x-1 et le coefficient d'indice x de la carte d'erreur de front d'onde.
La matrice G1 est la première matrice de gradient.
La sous-étape 107-8 est une sous-étape de détermination d'une deuxième matrice gradient représentant le gradient horizontal de la première matrice gradient.
La sous-étape 107-8 de détermination de la deuxième matrice gradient comprend les mêmes sous-étapes que la sous-étape 107-7 de détermination de la première matrice gradient, la d'erreur du front d'onde étant dans ce cas remplacée par la première matrice de gradient G1.
L'étape de calcul de la carte de distorsion verticale comprend en outre une sous-étape 107-9 de multiplication de toutes les valeurs de la deuxième matrice de gradient par le terme pour obtenir une deuxième matrice de gradient modifiée.
Le terme X représente la taille d'un pixel de l'analyseur du front d'onde, et vaut de préférence 295 microns.
L'étape de calcul de la carte de distorsion verticale comprend en outre une sous-étape 107-11 d'application d'un filtre Gaussien à la deuxième matrice de gradient modifiée pour obtenir une deuxième matrice de gradient filtrée. Le filtre Gaussien à pour paramètre σ, le paramètre σ représentant l'écart type de la distribution Gaussienne. De préférence, σ est compris entre 1 et 100.
La deuxième matrice de gradient filtrée représente la carte de distorsion verticale.
Lorsque la carte de défaut optiques calculée est une carte de distorsion verticale, l'étape 108 de détermination d'au moins un indicateur de qualité relatif à la carte de distorsion peut comprendre une sous-étape 1081 d'extraction du coefficient de valeur maximale et du coefficient de valeur minimale de la carte de distorsion horizontale et de calcul de la différence entre ladite valeur maximale et ladite valeur minimale, ladite différence étant communément appelée "Peak to Valley".
Le coefficient de valeur maximale, le coefficient de valeur minimale et le Peak to Valley sont des indicateurs de qualité. Le Peak to Valley est une mesure absolue dans le pire des cas des irrégularités d'une surface optique et dans ce cas de la zone donnée 13.
Lorsque la carte de défaut optiques calculée est une carte de distorsion horizontale, l'étape 108 de détermination d'au moins un indicateur de qualité relatif à la carte de distorsion peut comprendre en outre une sous-étape 1082 de calcul de la valeur quadratique moyenne de la deuxième matrice de gradient filtrée, appelée plus communément RMS (Root Mean Square) en anglais. Notons {x i } i≥n les coefficients de la deuxième matrice de gradient, avec n le nombre de coefficients. La valeur quadratique moyenne de la deuxième matrice de gradient filtrée est donnée par la formule suivante :
Le RMS est un indicateur de qualité, permettant de quantifier les irrégularités d'une surface optique et dans ce cas de la zone donnée 13 du vitrage.
Alternativement, le système de découpe 28 peut être configuré pour effectuer trois, voire plus, découpes parallèles, distantes deux à deux d’une distance correspondant à la largeur déterminée voulue pour le produit agricole 2. Dans ce cas, le système de découpe 28 permet d’obtenir, à partir d’un produit agricole formé dans le conduit 6, deux ou plus produits agricoles 2 avec la largeur déterminée l voulue.
Pour découper les côtés des produits agricoles formés dans le conduit 6, le système de découpe 28 peut être monté en aval du conduit 6, comme illustré sur la . Alternativement, le système de découpe 28 peut être monté directement dans le conduit 6, de manière à obtenir une machine 1 plus compacte et un système de découpe plus protégé contre d’éventuels accidents de manipulation.
Le système de découpe 28 comporte avantageusement une lame 30 souple et fermée sur elle-même. De manière similaire aux scies à ruban, le système de découpe 28 permet d’entraîner en continue, dans le même sens, la lame 30 afin d’effectuer une opération de découpe continue sur les produits agricoles formés dans le conduit 6.
Par ailleurs, l’utilisation d’une lame 30 souple permet également d’en modifier la position lors du réglage de la largeur l voulue pour les produits agricoles 2. Ainsi, la lame 30 souple peut être montée dans le système de découpe 28 via des moyens de guidage et/ou de mise en tension, en particulier des galets 32 notamment mobiles. Des galets 32 correspondants montés au-dessus et en-dessous du parcours de produits agricoles 2 dans la machine 1, permettent de définir des sections de coupe 34 au niveau desquelles la lame 30 souple s’étend verticalement sur le parcours suivi par les produits agricoles 2 dans la machine 1.
En particulier, par déplacement des galets 32 correspondants supérieur et inférieur, notamment selon une direction perpendiculaire aux directions X et Y, il devient alors possible de faire varier la largeur déterminée l du produit agricole 2. Un tel déplacement peut notamment se faire de manière manuelle ou automatisée, rendant la position de la ou des sections de découpe réglables.
Un des galets 32 du système de découpe 28 peut être mis en rotation par un moteur, afin d’entraîner la lame 30 souple.
La illustre un mode de réalisation d’un système de découpe 28 selon la présente invention. Dans un tel système de découpe 28, deux lames 30, 30’ souples sont mises chacune en mouvement, par un moteur correspondant. Des galets respectifs 32, 32’ permettent d’entraîner en mouvement, de tendre et de déplacer la lame 30, 30’ souple correspondante, de manière à obtenir des sections de coupe 34, 34’.
Dans l’exemple illustré à la , chaque lame 30, 30’ souple permet d’effectuer deux découpes parallèles, grâce à deux sections de découpe 34, 34’ parallèles. Chaque lame 30, 30’ souple permet donc d’obtenir un produit agricole 2 présentant une largeur déterminée correspondant à la distance séparant les deux sections de découpe 34, 34’ respective d’une lame 30, 30’.
En particulier, le système de découpe 28 de la machine 1 selon la présente invention, est réglable, et avantageusement commandable, afin de permettre une modification aisée, et éventuellement à distance, de la largeur l des produits agricoles 2 fabriqués par la machine 1.