INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans ces modes de réalisation, l’identifiant porté par le contenant de stockage est choisi dans le groupe formé d’un code-barre, d’un code matriciel -notamment d’un code QR- et d’un composant électronique apte à transmettre des données par radiofréquence -notamment d’un microcircuit ou d’une étiquette RFID ou NFC (« Near-Field Communication »)-. Le lecteur d’identifiant est un lecteur d’identifiant choisi pour pouvoir lire les données de l’identifiant et choisi dans le groupe formé d’un lecteur de code-barre, d’un lecteur de code-QR, d’un lecteur apte à recevoir des données par radiofréquence -notamment d’un lecteur RFID- et d’un lecteur apte à recevoir des données par hautes fréquences -notamment un périphérique NFC.
Les dispositifs de mesure de conductivité électrique et de température communiquent avec le dispositif informatique et lui transmettent les valeurs de conductivité électrique et de température mesurées. Le dispositif informatique interroge une base de données comprenant les valeurs de conductivité électrique de l’intervalle prédéterminé de valeurs de conductivité électrique dudit liquide de stock à la température mesurée et correspondant à l’identifiant du contenant de stockage et compare la valeur de conductivité électrique mesurée aux valeurs de l’intervalle prédéterminé. Lorsque la valeur de conductivité électrique mesurée est comprise dans l’intervalle prédéterminé, le dispositif informatique délivre une commande autorisant le transfert dudit liquide à transférer dans le contenant de stockage correspondant. Cette commande peut être une commande d’ouverture d’une vanne d’ouverture/fermeture d’un conduit de raccordement de la citerne et du contenant de stockage. Cette commande peut aussi être une commande d’activation d’un dispositif de pompage/refoulement dudit liquide à transférer dans le conduit de raccordement de la citerne et du contenant de stockage. Rien n’empêche de prévoir que la base de données comprenne des valeurs de conductivité électrique d’intervalles prédéterminés distincts, chaque intervalle correspondant à un contenant de stockage d’un liquide de stock et que le dispositif informatique délivre une commande à une vanne multivoie de façon à transférer ledit liquide à transférer dans le contenant de stockage correspondant à la valeur de conductivité électrique mesurée.
Mais l’invention s’étend aussi à un procédé de sécurisation d’un transfert d’un liquide, dit liquide à transférer, dans un contenant de stockage d’un liquide, dit liquide de stock, susceptible d’être contenu dans ledit contenant -c’est à dire un procédé permettant d’éviter un mélange inapproprié dudit liquide à transférer et dudit liquide de stock dans le contenant de stockage dudit liquide de stock, ledit liquide à transférer et ledit liquide de stock étant des liquides distincts et étant tels que leur mélange est inapproprié et, le cas échéant, susceptible de procurer des nuisances pour l’homme et/ou pour l’environnement-, procédé dans lequel : une mesure de conductivité électrique (σ) dudit liquide à transférer est réalisée sans dilution dudit liquide à transférer, la température dudit liquide à transférer dont la conductivité électrique est mesurée, est déterminée, la valeur de conductivité électrique mesurée est comparée aux valeurs de conductivité électrique d’un intervalle prédéterminé de valeurs de conductivité électrique correspondant audit liquide de stock à la température déterminée, et dans lequel il n’est procédé au transfert dudit liquide à transférer dans ledit contenant de stockage que lorsque la valeur mesurée de conductivité électrique (dudit liquide à transférer) appartient à l’intervalle prédéterminé de valeurs de conductivité électrique dudit liquide de stock contenu dans le contenant, l’intervalle prédéterminé de valeurs de conductivité électrique dudit liquide de stock correspondant aux valeurs de conductivité dudit liquide de stock à la température déterminée.
Dans un premier mode de mise en œuvre d’un tel procédé de sécurisation, ledit liquide de stock est choisi dans le quatrième groupe suivant de liquides de stock, formé : de solutions aqueuses de chlorure ferrique (FeCℓ 3 ) en proportion massique de 41% +/-1%, de solutions aqueuses de chlorite de sodium (NaCℓO 2 ) en proportion massique de 7,5% +/-1%, de solutions aqueuses de chlorite de sodium (NaCℓO 2 ) en proportion massique de 25% +/-1%, de solutions aqueuses d’hypochlorite de sodium (NaOCℓ) présentant un pourcentage de chlore actif compris entre 9% et 16%, de solutions aqueuses d’hydroxyde de sodium (NaOH) en proportion massique de 30,5% +/- 1%, de solutions aqueuses d’hydroxyde de sodium (NaOH) en proportion massique de 20% +/- 1%, de solutions aqueuses d’acide sulfurique (H 2 SO 4 ) en proportion massique de 50% +/- 1%, de solutions aqueuses d’acide sulfurique (H 2 SO 4 ) en proportion massique de 40,6% +/- 1%, de solutions aqueuses d’acide chlorhydrique (HCℓ) en proportion massique de 9% +/-1%, de solutions aqueuses d’acide chlorhydrique (HCℓ) en proportion massique de 33% +/-1%.
Dans un deuxième mode de mise en œuvre d’un tel procédé de sécurisation, ledit liquide de stock est choisi dans le cinquième groupe suivant de liquides de stock, formé : de solutions aqueuses de chlorure ferrique (FeCℓ 3 ) en proportion massique de 41% +/-1%, de solutions aqueuses de chlorite de sodium (NaCℓO 2 ) en proportion massique de 7,5% +/-1%, de solutions aqueuses d’acide sulfurique (H 2 SO 4 ) en proportion massique comprise entre 95% et 98%, de solutions aqueuses d’hypochlorite de sodium (NaOCℓ) présentant un pourcentage de chlore actif compris entre 9% et 16%, de solutions aqueuses d’hydroxyde de sodium (NaOH) en proportion massique de 30,5% +/-1%, de solutions aqueuses d’hydroxyde de sodium (NaOH) en proportion massique de 20% +/-1%, de solutions aqueuses d’acide nitrique (HNO 3 ) en proportion massique comprise entre 57% et 63%, de solutions aqueuses d’acide nitrique (HNO 3 ) en proportion massique de 53% +/-1%, de solutions aqueuses d’acide chlorhydrique (HCℓ) en proportion massique de 33% +/-1%. de solutions aqueuses d’acide sulfurique (H 2 SO 4 ) en proportion massique de 40,6% +/- 1%, et de solutions aqueuses d’acide nitrique (HNO 3 ) en proportion massique comprise entre 30% et 35%.
Dans ces premier et deuxième modes de mise en œuvre d’un tel procédé de sécurisation, ledit liquide à transférer est choisi respectivement dans le quatrième et cinquième groupe de solutions.
L’invention concerne également un procédé d’identification prédictive d’un risque de mélange inapproprié d’un liquide, dit liquide à transférer, dont un transfert dans un contenant de stockage d’un liquide, dit liquide de stock, susceptible d’être contenu dans ledit contenant, est envisagé, un procédé d’approvisionnement d’un contenant de stockage et un véhicule automobile de livraison pour mettre en œuvre ce procédé, caractérisés en combinaison par tout ou partie des caractéristiques mentionnées ci-dessus ou ci-après. Quelle que soit la présentation formelle qui en est donnée, sauf indication contraire explicite, les différentes caractéristiques mentionnées ci-dessus ou ci-après ne doivent pas être considérées comme étroitement ou inextricablement liées entre elles, l’invention pouvant concerner l’une seulement de ces caractéristiques structurelles ou fonctionnelles, ou une partie seulement de ces caractéristiques structurelles ou fonctionnelles, ou une partie seulement de l’une de ces caractéristiques structurelles ou fonctionnelles, ou encore tout groupement, combinaison ou juxtaposition de tout ou partie de ces caractéristiques structurelles ou fonctionnelles.
D’autres buts, caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description suivante qui se réfère aux figures annexées données uniquement à titre de description non limitative de certains modes de réalisation particuliers de l’invention et, dans lesquelles :
La est un logigramme illustratif d’un premier mode de réalisation d’un procédé selon l’invention,
En variante ou en complément, le traitement effectué par le dispositif de traitement 20 est une segmentation, et la tâche consiste à attribuer une classe sémantique à chaque cellule d'une matrice, c'est-à-dire à un pixel dans une image ou un échantillon dans un signal analogique. L’homme du métier comprendra que la segmentation est similaire à la détection, à la différence que la tâche associée est un pixel ou une valeur, plutôt qu’une fenêtre ou une plage de valeurs.
En variante encore, le traitement effectué par le dispositif de traitement 20 est une tâche de prédiction, de reconstruction, de génération. L’homme du métier comprendra ainsi que plus généralement toute tâche standard d'apprentissage automatique, également appelé apprentissage machine, peut être adaptée pour fonctionner avec l’invention.
Le capteur 15 est connu en soi. Le capteur 15 est par exemple un capteur d’image(s) configuré pour prendre une ou plusieurs images d’une scène, et les transmettre au dispositif de traitement 20.
En variante encore, le capteur 15 est un capteur acoustique ou un capteur de vibrations, tel qu’un capteur de vibrations provenant du sol.
En variante encore, le capteur 15 est un capteur de température ou un capteur de présence lorsque le système électronique 10 est un système d’aide au pilotage d’une pompe à chaleur.
Le dispositif de traitement 20 comprend un module 22 d’acquisition d’au moins une donnée, un module 24 d’estimation d’une tâche associée à la donnée via l’inférence d’un modèle respectif d’un ensemble 26 de modèle(s) d’intelligence artificielle, visible à la ; un module 28 de détermination de la tâche résultante Y* pour la donnée ; et un module 30 d’apprentissage du modèle respectif d’intelligence artificielle.
Dans les exemples des figures 1 et 2, le dispositif de traitement 20 comprend en outre une mémoire tampon 32, et le module d’apprentissage 30 est connecté à la mémoire tampon 32, pour y stocker, suivant une règle de stockage, la donnée et la tâche déterminée associée, issues du module de détermination 28.
En complément facultatif, le dispositif de traitement 20 comprend en outre une mémoire 34 de stockage de paramètres du modèle respectif d’intelligence artificielle, pour une modification ultérieure des poids synaptiques dudit modèle d’intelligence artificielle après réception d’une tâche fournie par l’utilisateur.
Le dispositif électronique de traitement 20 est par exemple en forme d’un calculateur ou d’une puce électronique.
Dans l’exemple de la , le module d’acquisition 22, le module d’estimation 24, le module de détermination 28 et le module d’apprentissage 30 sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutable par le processeur 44. La mémoire 42 du dispositif électronique de traitement 20 est alors apte à stocker un logiciel d’acquisition de la donnée à traiter, un logiciel d’estimation d’une tâche associée à la donnée via l’inférence du modèle respectif d’un ensemble 26 de modèle(s) d’intelligence artificielle, un logiciel de détermination de la tâche résultante Y* pour la donnée et un logiciel d’apprentissage du modèle respectif d’intelligence artificielle. Le processeur 44 est alors apte à exécuter chacun des logiciels parmi le logiciel d’acquisition, le logiciel d’estimation, le logiciel de détermination et le logiciel d’apprentissage.
En variante, non représentée, le module d’acquisition 22, le module d’estimation 24, le module de détermination 28 et le module d’apprentissage 30 sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore sous forme d’un circuit intégré dédié, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ).
Le module d’acquisition 22 est configuré pour acquérir la ou chaque donnée.
Le module d’acquisition 22 est notamment configuré pour acquérir la ou chaque donnée issue du capteur 15, correspondant à un objet préalablement capté par ledit capteur 15. Autrement dit, chaque donnée acquise correspond alors à un signal capté par le capteur 15.
Les branches 19, 21 sont séparées les unes des autres par des fentes 27 longitudinales, chacune débouchante à au moins une extrémité longitudinale.
L’extrémité proximale 23 et/ou l’extrémité distale 25 de chaque branche 19, 21 est raccordée respectivement à l’extrémité proximale 23 et/ou l’extrémité distale 25 d’une branche 19, 21 voisine dans l’alignement.
Comme visible sur les figures, les extrémités proximales 23 sont raccordées les unes aux autres par des coudes 29, et de même les extrémités distales 25 sont raccordées les unes aux autres par des coudes 29. Les coudes 29 forment des rebroussements en U. Les fentes longitudinales 27 sont fermées au niveau des coudes 29.
Les première et seconde électrodes 5, 7 sont connectées aux extrémités proximales 23 respectivement d’une première branche intermédiaire, référencée 31, et d’une seconde des branches intermédiaires, référencée 33.
Avantageusement, et comme représenté sur la , les première et seconde branches intermédiaires 31, 33 sont voisines dans l’alignement.
De préférence, elles sont situées transversalement au centre de l’alignement.
De ce fait, la plaque chauffante 3 comporte un premier chemin sinueux 35 pour le courant électrique, comportant la première branche intermédiaire 31, une dernière branche et toutes les branches situées dans l’alignement entre la première branche intermédiaire 31 et la dernière branche.
Dans l’exemple représenté, la dernière branche est une des deux branches d’extrémité 19. En variante, la dernière branche est la branche intermédiaire 21 voisine de la branche d’extrémité 19 dans l’alignement.
La plaque chauffante 3 comporte encore un second chemin sinueux 37 pour le courant électrique, comportant une pluralité de branches 19, 21 voisines dans l’alignement.
Dans l’exemple représenté, le second chemin sinueux 37 comporte la seconde branche intermédiaire 33, une dernière branche et toutes les branches situées dans l’alignement entre la seconde branche intermédiaire 33 et la dernière branche.
La dernière branche est ici l’autre branche d’extrémité 19. En variante, la dernière branche est la branche intermédiaire 21 voisine de ladite branche d’extrémité 19.
La plaque chauffante 3, comme visible sur la , comporte également une barre de distribution 39, raccordant l’extrémité distale 25 de la dernière branche du premier chemin sinueux 35, à l’extrémité distale 25 d’une des branches du second chemin sinueux 37.
Dans l’exemple représenté, la barre de distribution 39 raccorde les extrémités distales 25 respectives des dernières branches des premier et second chemins sinueux 35, 37.
Plus précisément, la barre de distribution 39 raccorde les extrémités distales 25 respectives des deux branches d’extrémité 19.
La barre de distribution 39 est entièrement formée dans le bord périphérique 11 de la plaque chauffante 3.
Le bord périphérique 11 correspond à la partie de la plaque chauffante 3 qui est logée à l’intérieur du boitier annulaire 13.
RESULTATS ET DISCUSSIONS
Les résultats de l’évaluation sont présentés en termes de méthodes, systèmes et techniques (par ex. sur StyleGAN2 [KLA + 20] préformé sur l’ensemble de données FFHQ [KLA18] de l’architecture réseau 102, conformément aux modes de réalisation tels que décrits). La illustre un tableau d’images présentant les résultats de manipulation 400 pour 5 attributs : âge, pose, sexe, lunettes et sourire. Ces exemples qualitatifs sont édités avec des instructions apprises formées sur 60 échantillons par attribut. La illustre un tableau d’images 500 montrant le démêlage d’attribution. Les Figs. 6 et 7 illustrent des tableaux respectifs des images 600 et 700 présentant des résultats comparatifs à d’autres travaux [SYTZ20, WLS21, HHLP20].
Le tableau 400 présente les résultats de manipulation sur 5 attributs différents, c'est-à-dire des résultats de manipulation d’attribut unique. Pour chaque groupe de trois échantillons d'une rangée (par ex. 402), l’image du milieu est l’image d'origine synthétisée par StyleGAN2, et les images gauche/droite correspondent au résultat de la synthèse basé sur le code latent d'origine édité suivant la direction négative/positive trouvée conformément à la méthode ou à la technique divulguée dans le présent document (c'est-à-dire comme sortie de l’architecture réseau 102 (via GAN 108)).
L’approche s'effectue bien à la fois dans la direction négative et dans la direction positive pour tous les attributs. En particulier, pour l’attribut âge, il a été remarqué que non seulement l’approche est capable de créer/éliminer les effets du vieillissement fins tels que les rides ou l’acné, mais qu’elle est également capable de modifier la forme du visage à un niveau élevé, tout en préservant bien l’identité de la personne. L’approche est également capable d’ajouter des lunettes tout en conservant les sémantiques non pertinentes à peu près inchangées, ce qui signifie que de nombreux échantillons d’images réalistes peuvent être créés avec des lunettes, malgré l’absence (c’est-à-dire manque) d’un tel attribut sémantique dans les données de formation FFHQ d’origine.
Le tableau 500 montre les résultats de démêlage d’attribut sur la Fig. 5. Pour chaque groupe de trois images à chaque rangée (par ex : 502, 504, 506 et 508), la première image de gauche (par ex. 502A, 502D, 504A et 504D) est l’image d'origine synthétisée par StyleGAN2. Les images adjacentes gauche et droite (502B/502C, 502E/502F, 504B/504C et 504E/504F), correspondent au résultat de synthèse (via GAN 108) basé sur le code latent d’origine édité suivant les directions négative/positive trouvées par la méthode ou technique décrite ici (par ex. utilisant des distances d’interpolation plus petites et plus grandes). Les deux premières rangées 502 et 504 illustrent le fait que la direction vieillissement est emmêlée avec la direction lunettes. En excluant les dimensions importantes pour la classification lunettes de la direction vieillissement pendant l’optimisation, les deux attributs réussissent à être démêlés (par ex. rangée 504) tout en obtenant des résultats de vieillissement similaires. De même, pour les deux dernières lignes 506 et 508, l’approche excluant les dimensions importantes telles que divulguées ici trouve avec succès de nouvelles directions où la direction sexe est moins emmêlée avec le sourire.
Il a été constaté que, bien que les contrôles trouvés par la méthode ou technique divulguée ici soient généralement indépendants, il existe toujours des cas de défaillance, où la manipulation d’une sémantique affecte un autre, et les emmêlements les plus courants sont l’âge avec les lunettes et le sexe avec le sourire. Les résultats indiquent qu’en excluant les dimensions importantes responsables de la modification des logits de l’attribut emmêlé pendant l’optimisation, une direction légèrement différente où la sémantique non pertinente est moins affectée mais où la sémantique cible est toujours manipulée avec succès pourrait être trouvée.
COMPARAISONS
Les résultats des méthodes et/ou techniques enseignées dans la présente demande peuvent être comparés à InterFaceGAN [SYTZ20] et GANSpace [HHLP20], par exemple, sur trois attributs sémantiques : sourire, sexe et âge. Les attributs non pris en charge par certaines des méthodes et mises en œuvre préalablement connues ne sont pas illustrés. Pour [SYTZ20], les limites SVM utilisaient les mêmes données de formation que celles utilisées pour former le gan g et les réseaux auxiliaires de la . Pour [HHLP20], les instructions divulguées officielles ont été utilisées. Le tableau 600 présente sur la les directions trouvées par chacune des trois mises en œuvre où les deux premières sont préalablement connues et la rangée du bas illustre les résultats conformément à un présent mode de réalisation (par ex. utilisant l’architecture de réseau 102 ayant le GAN g 108 et les réseaux auxiliaires 110). Pour chaque groupe de trois échantillons d'une rangée, l’image du milieu est l’image d'origine synthétisée par StyleGAN2, les images de gauche et de droite correspondent au résultat de synthèse basé sur le code latent d'origine édité avec les directions trouvées par chaque méthode pour diminuer/augmenter les notes sémantiques cibles.
Globalement, la méthode divulguée dans le présent document surpasse la méthode GANSpace non supervisée, qui génère des images moins réalistes avec un changement non évident des sémantiques cibles, et trouve des directions similaires à InterFaceGAN. Néanmoins, il est observé que la méthode divulguée ici est meilleure pour démêler les attributs avec le filtrage de canal inspiré par Grad-CAM, par rapport à la technique de manipulation conditionnelle proposée par [SYTZ20], qui ajuste la direction cible en soustrayant son vecteur projeté sur la direction pour éditer la sémantique emmêlée, et certains exemples sont présentés sur la .
Le tableau 700 ( ) illustre une comparaison de résultats de démêlage d’attributs pour la méthode divulguée dans le présent document et une seule méthode antérieure connue – InterFaceGAN [SYTZ20]. La méthode divulguée ici démêle mieux les attributs pendant la manipulation. Dans l’exemple d'emmêlement sexe-sourire des deux premières rangées, l’attribut sourire est mieux conservé lors de l'édition du sexe dans la deuxième de ces rangées (la présente méthode divulguée). Dans l’exemple d’emmêlement âge-lunettes des deux rangées du bas, la présente méthode divulguée trouve un contrôle démêlé qui conserve mieux les sémantiques non pertinentes, par ex., l’expression faciale et la coiffure de la personne.
Un exemple d’utilisation de GAN est illustré et décrit dans la demande de brevet U.S. du Demandeur numéro 16/683,398, déposée le 14 novembre 2019 et intitulée « System and Method for Augmented Reality by translate an image using Conditional cycle-consistent Generative Adversarial Networks (ccGans) », qui est intégrée aux présentes par référence.
Selon un mode de réalisation, les technologies et méthodologies divulguées incluent des méthodes et des systèmes liés aux développeurs pour définir (par le conditionnement, par exemple) une architecture CNN comprenant un GAN et des classificateurs auxiliaires pour classifier les attributs sémantiques. Le GAN peut être contrôlé pour interpoler les attributs sémantiques tels qu’ils ont été formés. Les méthodes et systèmes liés à l’utilisateur sont également illustrés, comme l’endroit où le modèle de générateur formé (par ex. générateur ) est utilisé lors d'un temps d’exécution pour traiter une image source pour translation image vers image afin d’obtenir une image synthétisée ayant (ou non) un (des) attribut(s) sémantique(s) particulier(s).
La est un schéma fonctionnel d’une GUI 800, conformément à un mode de réalisation. La GUI 800 peut être présentée via un dispositif d’affichage (non illustré). Selon un mode de réalisation, un utilisateur peut spécifier le(s) attribut(s) sémantique(s) cible(s) et la quantité souhaitée de l’attribut. Par exemple, +sourire, -âge peuvent identifier les attributs et une quantité telle qu’un pourcentage peut spécifier une quantité à présenter dans l’image synthétisée lorsque le générateur est appelé. Comme le processus d’interpolation est continu, les classificateurs d’image préformés peuvent être utilisés pour quantifier la quantité de l'attribut sémantique (ou la quantité de changement) et trouver une force de manipulation souhaitée.