INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
L’architecture CNN 102 comprend un GAN contrôlable 108 configuré pour générer des images de sortie 104A et 104B à partir de codes latents respectifs et (par ex. parties respectives de l’espace latent du GAN 108). Les images 104A et 104B montrent une image faciale présentant différents attributs sémantiques. Dans l’exemple illustré, le visage de l’individu dans l’image 104A est sans sourire alors que le visage du même individu dans l’image 104B est avec sourire.
L’architecture CNN 102 comprend en outre une pluralité de réseaux auxiliaires 110 respectifs, un pour chaque attribut sémantique devant être contrôlé par le GAN 108. La pluralité de réseaux auxiliaires 110 comprend des fonctions de cartographie respectives, lesquels réseaux auxiliaires 110 sont formés avec le GAN 108 pour découvrir des directions significatives pour chaque attribut sémantique à contrôler. Selon un mode de réalisation, les fonctions de cartographie comprennent des classificateurs binaires. La Fig. 1A montre uniquement les détails de la case 112 se rapportant à l’un des classificateurs respectifs du réseau auxiliaire 110 pour plus de simplicité, à savoir la fonction de cartographie 110A pour l’attribut sémantique . Sur la Fig. 1A, chacun parmi le GAN 108 et les réseaux auxiliaires 110 est préalablement formé avec des images de formation pour chacun des attributs sémantiques (par ex. 60 images par attribut sémantique). Comme indiqué dans la case 112, pour manipuler un attribut sémantique , par ex., un sourire, pour un code latent de GAN , la direction de gradient 114 de la fonction de cartographie qui cartographie les codes latents de GAN (par ex. ) sur des notes sémantiques pour est utilisée comme entrée pour dériver un modifié (c'est-à-dire ) pour le GAN 108. L’équation pour dériver le modifié est décrite plus en détail ci-dessous.
Référence est ensuite faite à la Fig. 1B. Conformément à un mode de réalisation, les attributs sémantiques sont démêlés. Les dimensions importantes pour la manipulation de l’attribut sémantique sont supprimées en ce qui concerne l’attribut . Conformément à un mode de réalisation, les dimensions importantes sont celles avec de grandes amplitudes de gradient dans 130 pour l’attribut sémantique . Ces dimensions sont masquées (par ex. réglées ou définies) à une valeur 0 dans la direction de gradient 112 pour l’attribut sémantique , où la direction de gradient 132 désigne la direction de gradient 112 après masquage (par ex. après avoir remis les attributs importants à zéro). Le masquage des dimensions est décrit plus en détail ci-dessous, en particulier par rapport à ce qui est une grande amplitude de gradient.
Référence est ensuite faite à la Fig. 1C où les opérations 150 montrent un pipeline pour une optimisation en une étape. Les opérations commencent en 152 avec des codes latents , comme pour des images faciales. En 154, des directions significatives à pour l’attribut sémantique sont découvertes (par ex. le gradient est calculé à partir des paramètres de la fonction de cartographie correspondante formée ). Une décision en 156 évalue s’il y a un emmêlement avec toute sémantique (où représente un attribut sémantique différent de qui doit être contrôlé par le GAN ). Si c’est le cas, via la branche « Oui » jusqu'à 158, des directions significatives à pour l’attribut sémantique sont découvertes (par ex. calculées à partir des paramètres de la fonction de cartographie correspondante formée ). En 160, les opérations effectuent un démêlage, tel que décrit en référence à la Fig. 1B ainsi que décrit en détail ci-dessous. Selon un mode de réalisation, la détermination d'un emmêlement tel qu'en 156 a été identifiée par expérience. Un emmêlement a été observé en éditant chaque attribut à l’aide d’un petit jeu de méta-validations de 30 images suivant la direction de gradient d’origine de , puis en décidant quels attributs sont emmêlés. Une association entre l’attribut cible et tout attribut emmêlé a été tabulée. Des attributs importants issus de chacun des attributs identifiés (c'est-à-dire, ceux ) sont masqués. Selon un mode de réalisation, une union de canaux supérieurs (par ex., les 100 plus grandes amplitudes de gradient) pour les attributs à démêler est déterminée. Ces dimensions sont ensuite à 0 dans la direction cible (par ex. pour produire ).
Selon un mode de réalisation, par exemple, sans expérience d'observation préalable, il est possible de masquer directement la i -ème valeur de dimension dans le gradient en réponse à une amplitude de la i- ème valeur de dimension dans le gradient . Dans le premier cas, lorsqu’il y a emmêlement, le masquage de ces dimensions aide au démêlage ; dans le second cas, il n'y a pas d’emmêlement, et les dimensions importantes pour sont insignifiantes en , si bien que les masquer ne change pas trop la direction.
En 162, les opérations optimisent les codes latents . Les opérations peuvent se répéter (par ex. boucle à l’étape 154) avec le prochain cas de codes latents jusqu’à ce que le résultat de manipulation souhaité soit obtenu. En se référant à nouveau à l’étape 156, selon un mode de réalisation, s’il n'y a pas d'emmêlement respectif, les opérations passent par la branche « Non » jusqu'à l’étape 162 pour effectuer l’optimisation des codes latents . Comme indiqué, selon un mode de réalisation, les opérations peuvent masquer les dimensions importantes de tout autre attribut même s’il n'y a pas d'emmêlement. Par exemple, au lieu de déterminer quels attributs sont emmêlés et de démêler ensuite les dimensions importantes du gradient pour , il peut être plus simple (par ex. programmatiquement) de démêler simplement les dimensions importantes de tous les .
La est un tableau 200 d’images comprenant les rangées 202 et 204, pour illustrer le démêlage du sourire par rapport aux lunettes. La première colonne (gauche) 206 des deux lignes 202 et 204 correspond aux images d'origine. Les deuxième (milieu) et troisième (droite) colonnes 208 et 210 sont éditées avec des distances d’interpolation plus petites et plus grandes. La différence est que, dans la deuxième ligne, lorsque la distance est plus grande (c'est-à-dire, plus de sourire ajouté par rapport à la colonne 208), pas de lunettes ont ajoutées. C’est-à-dire, la deuxième ligne applique le démêlage. Ainsi, la ligne 202 montre les images faciales respectives d’un même sujet sur chaque image. De gauche à droite, le sujet a : i) pas de sourire et pas de lunettes, ii) un sourire et pas de lunettes, et iii) un sourire et des lunettes. Sur la ligne 204, les images montrent le même sujet que sur la ligne 202. Les images de la ligne 204 montrent l’application d’un démêlage qui n’est pas appliqué à la ligne 202. De gauche à droite, le sujet a : i) pas de sourire et pas de lunettes, ii) un sourire et pas de lunettes, et iii) un sourire et pas de lunettes.
Au cours des opérations d’optimisation en une étape, comme indiqué en référence aux Figs. 1B et 1C, les dimensions importantes du gradient depuis sont masquées à 0 dans . La nomenclature indique la valeur absolue du vecteur de gradient à la dimension i . Contrairement au réglage de classification multiclasse d’origine pour Grad-CAM, où ReLU est choisi comme activation, la valeur absolue est utilisée ici, comme dans le réglage de classification binaire. Les dimensions ayant une influence négative sur la note sémantique contiennent également des informations pertinentes.
Plus en détail, conformément à un mode de réalisation, est proposée une méthode de détermination (par ex. apprentissage) de instructions significatives dans l’espace latent de GAN pour manipuler la sémantique dans les sorties de GAN. Un modèle de GAN bien formé apprend une cartographie qui cartographie un code latent en -dimensionnel (dans l’espace latent du GAN (par ex. ), sur une image dans l’espace d’image . La sémantique interprétable par l’homme existe dans l’espace d’image et inclut, par exemple, l’âge, le sexe, les lunettes, le sourire, la posture de la tête d’une personne ou autre observation sémantique. Compte tenu d’une série de fonctions de notation ... pour sémantiques, cartographies sont obtenues à partir de l’espace latent vers les espaces sémantiques ... respectivement, où :
= , , ( 1 )
et où désigne la -ème note sémantique dans l’image générée sur la base du code latent . Selon un mode de réalisation, chacune des sémantiques est distincte. Par exemple, au lieu d’un attribut « Sourire avec dents », ces attributs sont séparés en « sourire » et « dents ». Le contrôle de plusieurs sémantiques simultanément (sourire avec dents) peut être obtenu en combinant le contrôle pour sourire et dents (ajout de vecteurs de direction vers le haut).
Compte tenu de la précision et de l’indépendance de ... , on s’attend à ce que, lorsque le -ème attribut sémantique de l’image de sortie change, sa note change en conséquence, mais d’autres notes sémantiques restent approximativement les mêmes. On suppose que des informations utiles sont intégrées dans les cartographies des espaces latents de GAN vers des espaces sémantiques, lesquelles peuvent être exploitées pour trouver des directions sémantiquement significatives. En particulier, pour contrôler , il est proposé d’interpoler le code latent suivant la direction de gradient d'une telle fonction de cartographie. Pour simplifier le calcul, chaque fonction de cartographie est paramétrée, avec un réseau neuronal formé sur des échantillons appariés de codes latents de GAN et des étiquettes sémantiques correspondantes, générées par le d'origine (par ex. la fonction notation de vérité du terrain/perception humaine). La direction est calculée comme suit :
, ( 2 )
où le vecteur indique la direction et le taux d’augmentation le plus rapide dans à . La technique d’optimisation latente (conformément aux modes de réalisation), utilisée pendant la formation afin d'optimiser le code latent, suit une hypothèse selon laquelle le gradient d’un discriminateur de GAN pointe dans la direction qui indique un meilleur échantillon. Un discriminateur de GAN peut être considéré comme une fonction de notation pour « réalité ». Cette vision est étendue à de multiples (par ex. ) sémantiques. De manière intuitive, pour chaque cible sémantique, l’interpolation du code latent suivant le gradient depuis la fonction de notation de l’attribut sémantique respectif modifie la note sémantique, et l’attribut sémantique est manipulé en conséquence. Pour manipuler l’attribut sémantique une fois, mis à jour avec :
où un hyperparamètre qui contrôle la direction d’interpolation et la taille du pas. À noter que contrairement aux travaux précédents [SYTZ20, HHLP20], qui ont découvert des directions linéaires sémantiquement significatives applicables à tous les points de données dans l’espace latent de GAN, les présentes méthode et/ou technique trouvent des directions uniques pour chaque point de données : quand change, change simultanément en raison de la nature non linéaire de l’équation 1, et une nouvelle direction est calculée pour le mis à jour à chaque étape d’optimisation.
Les manifestations inesthétiques et/ou désagréables et/ou inconfortables des peaux et/ou muqueuses saines peuvent être généralisées à l'ensemble du corps et/ou du visage et/ou du cuir chevelu, mais la plupart du temps elles peuvent avoir des localisations bien définies telles que par exemple le visage incluant le front, les joues, le nez, les tempes, la zone T (front, nez et menton), le conduit auditif externe, le menton, et/ou le cuir chevelu, ainsi que les jambes, les pieds, les aisselles, les mains, les cuisses, le ventre, le décolleté, le cou, les bras, le torse, le dos, les hanches, les fesses, la taille, l’entrejambe, l’aine, les muqueuses comme par exemple la muqueuse labiale, buccale, oculaire ou nasale, les zones exposées à des à des agents polluants et/ou à des agents sensibilisants tels que le maquillage ou le savon, comme par exemple le contour des yeux, le tour des lèvres, les zones exposées aux variations de température et/ou les zones d’expression des émotions, comme par exemple les joues, le décolleté, les mains et/ou encore les zones rasées et/ou les zones de macération tel que le siège du nourrisson, les zones de pli telles que les aisselles, l’arrière des coudes, l’arrière des genoux, les fesses, l’entrejambe, l’aine, le cou, et/ou les zones excessivement nettoyées.
On entend par « barrière cutanée et/ou mucosale affaiblie », un déséquilibre temporaire ou constitutionnel de la fonction barrière s’exprimant par une diminution de l’homéostasie, sans être liée, ni causée ni responsable de pathologie. Cette diminution de la fonction barrière peut favoriser la déshydratation par une augmentation des pertes insensibles en eau (PIE), et expose à un risque de pénétration d’agents indésirables. Cet état de barrière affaiblie peut être lié à l’état de l’individu, et/ou lié à l’âge, les personnes âgées et les nourrissons ayant ainsi une barrière cutanée et/ou mucosale affaiblie par exemple. Cet état peut aussi résulter d’agression chimique ou physique (abrasion, frottements, coupures).
On entend par « apaiser la peau et/ou muqueuse saine » prévenir et/ou réduire une ou plusieurs des manifestations inesthétiques et/ou désagréables et/ou inconfortables de la peau et/ou muqueuse saine par une action de renforcer la barrière cutanée et/ou mucosale affaiblie de la peau et/ou muqueuse saine.
On entend par « augmenter et/ou maintenir le confort de la peau et/ou muqueuse saine » favoriser et/ou augmenter et/ou maintenir l’hydratation de la peau et/ou muqueuse saine, notamment par une action d’améliorer et/ou maintenir et/ou renforcer la barrière cutanée et/ou mucosale de la peau et/ou muqueuse saine.
On entend par « diminuer et/ou prévenir la sensibilité de la peau et/ou muqueuse saine » améliorer et/ou maintenir la barrière cutanée et/ou mucosale de la peau et/ou muqueuse saine pour ainsi prévenir et/ou réduire une ou plusieurs manifestations inesthétiques et/ou désagréables et/ou inconfortables des peaux et/ou muqueuses saines, en particulier des peaux sensibles et/ou sensibilisées et/ou fragiles et/ou fragilisées et/ou sèches et/ou à tendance atopique.
On entend par « prévenir et/ou réduire une ou plusieurs manifestations inesthétiques et/ou désagréables et/ou inconfortables des peaux et/ou muqueuses saines » prévenir et/ou diminuer et/ou faire disparaitre les sensations et/ou perceptions désagréables cutanées et/ou mucosales, subjectives ou réelles et/ou la visibilité des manifestations inesthétiques et/ou inconfortables et/ou indésirables tels que des picotements, des démangeaisons, la sécheresse, une sensation de chaleur ou d’échauffement, des tensions, des fourmillements, des tiraillements, des rougeurs, préférentiellement des picotements, la sécheresse, une sensation de chaleur ou d’échauffement, des tensions, des fourmillements ou des tiraillements.
On entend par « augmenter et/ou maintenir l’hydratation » augmenter et/ou maintenir la teneur en eau dans le stratum corneum, y compris après la diminution de celle-ci induite par l’usage d’un tensio-actif, notamment le SLS, notamment par une action sur la barrière cutanée.
La mesure de l’hydratation de la peau et/ou muqueuse saine peut être étudiée par les techniques de mesure connues par l’homme du métier, notamment peut par exemple être effectuée in vivo , par Cornéomètre. Cette méthode de mesure in vivo consiste à mesurer la variation de la constante diélectrique. L'eau est la substance dont la constante diélectrique est la plus élevée sur la peau. Lorsque la teneur en eau change, la valeur de la capacité de la peau change également, de sorte que la teneur en eau de la surface de la peau peut être analysée en mesurant la valeur de la capacité de la peau.
Avantageusement, la mesure de l’augmentation de l’hydratation est effectuée sur une population d’homme ou de femmes ayant des démangeaisons et/ou tiraillement et/ou sensations de chaleur au niveau du visage, préférentiellement par application d’une formulation contenant l’extrait de Gentiana crassicaulis préparée selon l’exemple 1.a, dans les conditions décrites dans l’exemple 2, par similitude c’est à dire en dehors d’une irritation créée par le patch occlusif.
Dans un mode de réalisation préféré de l’invention, l’extrait de Gentiana crassicaulis selon l’invention est en quantité efficace pour augmenter et/ou maintenir l’hydratation de la peau et/ou muqueuse saine, lorsque l’extrait, notamment sous forme d’une composition cosmétique selon l’invention, augmente d’au moins 50%, préférentiellement d’au moins 60% le taux d’hydratation cutané après la déshydratation induite par le patch SLS, dès 4 heures d’application de l’extrait selon l’invention, notamment sous forme d’une composition cosmétique selon l’invention, par rapport au taux d’hydratation cutané détecté avant application.
On entend par « améliorer et/ou maintenir la barrière cutanée et/ou mucosale » renforcer et/ ou maintenir la fonction de la barrière cutanée et/ou mucosale par une action de diminuer et/ou réduire les pertes insensibles en eau (ou encore nommés les pertes en eaux transépidermiques), et/ou accélérer et/ou améliorer le renforcement de la barrière cutanée et/ou mucosale après son affaiblissement dû à l’action d’un tensio-actif.
La mesure de la perte insensible en eau peut être étudiée par les techniques de mesure connues par l’homme du métier, notamment peut par exemple être effectuée in vivo , par Tewamètre. Cette méthode de mesure in vivo consiste à mesurer le gradient de pression de vapeur d'eau formé par la perte de dispersion de l'eau de la couche cornée près de l'épiderme (dans un rayon d'environ 1 cm), et la quantité d'eau évaporée à travers l'épiderme est mesurée directement pour déterminer les pertes d'eau de la surface de la peau. Une valeur plus faible représente une perte d'eau transépidermique plus faible et donc une meilleure fonction de la barrière cutanée.
Avantageusement, la mesure de la diminution des pertes insensibles en eau est effectuée sur une population d’homme ou de femmes ayant des démangeaisons et/ou tiraillements et/ou sensations de chaleur au niveau du visage, préférentiellement par application d’une formulation contenant l’extrait de Gentiana crassicaulis préparée selon l’exemple 1.a, dans les conditions décrites dans l’exemple 2, par similitude c’est à dire en dehors d’une irritation créée par le patch occlusif.
Dans un mode de réalisation préféré de l’invention, l’extrait de Gentiana crassicaulis selon l’invention est en quantité efficace pour améliorer et/ou maintenir la barrière cutanée et/ou mucosale de la peau et/ou muqueuse saine, lorsque l’extrait, notamment sous forme d’une composition cosmétique selon l’invention, diminue d’au moins 10%, préférentiellement d’au moins 14% la PIE de la surface de la peau induite par le patch SLS, dès 4 heures d’application de l’extrait selon l’invention, notamment sous forme d’une composition cosmétique selon l’invention, par rapport à la PIE détectée avant application.
L’extrait de Gentiana crassicaulis peut être toute partie de la plante, telles que les racines et/ou les parties aériennes comprenant les feuilles, les fleurs et/ou la tige. Avantageusement, l’extrait de Gentiana crassicaulis est un extrait de racines.
Selon un mode de réalisation, l’extrait de Gentiana crassicaulis est un extrait qui contient de l’acide loganique et/ou un ou plusieurs de ses dérivés. Préférentiellement l’extrait de Gentiana crassicaulis a une teneur en acide loganique égale ou supérieure à 0,1% (p/p), encore préférentiellement égale ou supérieure à 0,5% (p/p) par rapport au poids total de matière sèche de l’extrait.
D’autres fibres optiques que la fibre SMF-28 peuvent être utilisée. Par exemple, la fibre optique peut être une fibre optique multimode ou MMF (Multi-Mode Fiber).
Il n’est pas nécessaire que le cœur de la fibre optique soit constitué d’un dopage spécifique. Ainsi, le procédé de fabrication décrit peut être mis en œuvre avec des fibres optiques dont le cœur est réalisé en germanosilicates, en silice pure, en aluminosilicates dopés aux terres rares ou en saphir.
Les différents modes de réalisation de la fibre optique décrits présentent les mêmes avantages que la fibre optique de l’article LUO2022 tout en présentant des pertes d’insertion plus faibles. En effet, l’utilisation de plusieurs bulles dans chaque motif permet d’obtenir un motif plus petit que celui utilisé dans l’article de LUO2022 et donc de réduire substantiellement les pertes d’insertion. De plus, le fait d’utiliser plusieurs bulles permet d’obtenir un motif suffisamment réfléchissant pour diminuer le nombre de motifs et donc pour conserver la compacité du réseau de Bragg tout en limitant les pertes par insertion.
Le fait que les bulles qui constituent un motif du réseau de Bragg soient toutes disjointes, diminue les pertes par diffusion au niveau de chaque motif et donc les pertes d’insertion. En effet, lorsque les bulles se chevauchent, les zones de chevauchement entre plusieurs bulles sont soumises à plusieurs impulsions successives du laser femtoseconde. Il a été observé qu’une zone du cœur de la fibre optique qui est soumise à plusieurs impulsions du laser femtoseconde, se dégrade. Cette dégradation augmente les pertes par diffusion. A l’inverse, lorsque les bulles sont disjointes, de telles zones de chevauchement n’existent pas, ce qui limite les pertes par diffusion.
Le fait que la surface de la projection orthogonale du motif sur le plan du motif soit inférieure à 5 % de la surface de la section transversale de la fibre optique, permet d’obtenir un réseau de Bragg dont les pertes par diffusion sont très faibles, notamment par comparaison au réseau de Bragg de l’article LUO2022.
Le fait que le motif soit uniquement constitué d’une ligne de bulles disjointes permet à la fois d’augmenter la réflectivité du motif tout en limitant l’augmentation de ses pertes par diffusion. De plus, un tel motif reste simple à fabriquer.
Le fait que le motif soit constitué de plusieurs lignes de bulles disjointes permet d’augmenter la réflectivité de ce motif.
Le fait que le nombre de motifs du réseau de Bragg soit supérieur ou égal à dix permet de limiter la largeur de chacune des raies du spectre de puissance comprises entre 600 nm et 2000 nm.
Le fait que le motif soit centré sur l’axe 4 de la fibre optique 2 permet d’augmenter les interactions entre le motif et le signal optique qui se propage. Cela permet donc, à performance égale, de diminuer le nombre de motifs et donc d’obtenir un réseau de Bragg moins long que si le motif n’était pas centré sur l’axe 4.
Fibre optique, dispositif d’amélioration des propriétés non linéaires d’une fibre optique et procédé d’amélioration des propriétés non linéaires d’une fibre optique La présente invention concerne le domaine des fibres optiques pour la conversion non linéaire et plus particulièrement les fibres optiques pour la conversion non linéaire dans lesquelles est inscrit un réseau longitudinal périodique de non linéarité.
Il est connu de réaliser de la génération de seconde harmonique dans des cristaux présentant une non linéarité d’ordre 2 (ou susceptibilité) notée . Afin d’obtenir une efficacité de conversion élevée, il est nécessaire d’obtenir un accord de phase entre la longueur d’onde fondamentale et la seconde harmonique lors de leur propagation dans le milieu non linéaire.
Le poling périodique dans les cristaux est une technique permettant d'obtenir un quasi accord de phase des conversions non linéaires dans ces cristaux (P. A. Franken and J. F. Ward, “Optical harmonics and nonlinear phenomena”, Rev. Mod. Phys. 35, 23 (1963)). Elle implique un processus qui génère une inversion périodique de l'orientation du domaine dans un cristal non linéaire de sorte que le signe du coefficient non linéaire change également.