INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le bloc logique 100 envoie une commande de cycle d’attente 115 au cœur du microprocesseur 14 lors du chargement d’un marqueur de sécurité dans le registre d’instructions 12 pour que le cœur du microprocesseur 14 insère un cycle d’attente dans le flot d’exécution lors de la réception du marqueur de sécurité. Ainsi, le cœur du microprocesseur 14 est prévenu de la réception d’un marqueur de sécurité plutôt que de l’instruction dont il a fourni l’adresse via le bus d’adresse 15.
La illustre un exemple schématique de portion de code protégé selon l’invention.
Les marqueurs de sécurité sont de préférence insérés dans le code avec une périodicité variable, de façon que l’exécution des instructions de programme situées entre deux marqueurs de sécurité consécutifs correspond à un nombre de cycles d’horloge inférieur à celui entraînant le déclenchement de l’action prédéfinie d’alerte.
Il à noter que le nombre de cycles d’horloge nécessaire à l’exécution d’une instruction peut être variable (et ne peut être connu à l’avance pour certaines d’entre elles). Le nombre de cycles d’horloge entraînant le déclenchement de l’action prédéfinie d’alerte est donc préférentiellement envisagé pour un pire cas, en étant supérieur au nombre maximal de cycles d’horloge nécessaire à l’exécution des instructions de programme situées entre deux marqueurs de sécurité consécutifs.
Comme toute instruction binaire, un marqueur de sécurité comprend essentiellement deux champs : l’ opcode qui permet d’identifier le marqueur, et la charge utile que l’on peut par exemple faire varier pour tromper un observateur, rendant le contournement de la détection de l’attaque très difficile. Par exemple, il est possible de fixer dans la charge utile la valeur initiale prise par le compteur ou d’imposer une valeur de charge utile suivant une logique particulière (croissante, décroissante, alternée, valeur unique, etc.) afin d’introduire une variabilité permettant de tromper l’attaquant. L’utilité de la charge utile est en effet de pouvoir rendre variable de façon optionnelle le nombre maximal de cycles d’horloge à respecter entre deux marqueurs de sécurité sous peine de déclencher l’action prédéfinie d’alerte.
Par ailleurs, si un code de programme comprend des instructions particulières comme un appel de fonction, un branchement (saut), une boucle, etc., l’insertion des marqueurs de sécurité doit se faire en veillant à ne pas déclencher de fausse alerte.
La représente schématiquement un appel de fonction au sein d’un code de ce type.
La fonction 2 est imbriquée dans le code « Fonction 1 » et est appelée entre les instructions 7 et 8.
L’exécution de la fonction 2 entraîne l’accroissement du nombre d’instructions exécutées (et donc du nombre de cycles d’horloge écoulés) entre deux marqueurs de sécurité, au risque de déclencher l’action prédéfinie d’alerte 300 sans raison si aucune précaution n’est prise.
Une solution à ce problème est illustrée à la où deux marqueurs de sécurité sont ajoutés respectivement au début et à la fin du code la fonction 2, réduisant ainsi le nombre de cycles d’horloge séparant deux marqueurs de sécurité en dessous du seuil d’activation de l’action prédéfinie d’alerte 300.
La représente schématiquement un branchement au sein d’un code risquant de déclencher une fausse alerte.
Dans l’exemple illustré, le branchement se fait de l’instruction 3 à l’instruction 7, soit un saut de 4 adresses.
A l’exécution, l’instruction de saut prévient l’exécution du marqueur de sécurité placé avant l’instruction 6. Cela entraîne l’accroissement du nombre d’instructions exécutées (et donc du nombre de cycles d’horloge écoulés) entre deux marqueurs de sécurité au risque de déclencher l’action prédéfinie d’alerte 300 sans raison.
Une solution à ce problème est illustrée à la où un marqueur de sécurité est inséré à l’adresse de destination de l’instruction de branchement.
La représente schématiquement une boucle au sein d’un code risquant de déclencher une fausse alerte.
Le module lumineux 2 est agencé pour que le faisceau lumineux F1, qu’il émet, présente un spectre électromagnétique S dont au moins une portion est située dans le spectre visible. Comme représenté en , le spectre S présente un pic d’intensité P1, ou raie, dans le bleu compris entre 430 nm et 460 nm. On notera qu’il est possible que le spectre S présente d’autres pics d’intensité, dans le visible et/ou dans l’infrarouge.
La source lumineuse 23 comporte par exemple un générateur à semi-conducteur (non représenté), par exemple un nitrure de gallium ou encore GaN, apte à émettre, par électroluminescence et en réponse à un courant électrique le traversant, des rayons de lumière bleue avec un pic d’émission compris entre 430 nm et 460 nm. La source lumineuse comporte également un élément photoluminescent, sous la forme d’une résine comportant un grenat d’yttrium et d’aluminium dopé au cérium, ou CE:YAG, apte à absorber de la lumière bleue et, par photoluminescence et en réponse à l’excitation réalisée par cette lumière, à émettre des rayons de lumière jaune.
En plus de cette fonction photométrique, le faisceau lumineux F1 permet au système 1 de réaliser des fonctions de détection et d’évaluation de la position d’un obstacle sur la route et/ou de communication avec un autre véhicule ou avec une infrastructure routière.
L'homme du métier peut choisir un tissu de masque approprié et le rapport en poids entre le tissu de masque utilisé et la composition selon la présente invention est basé sur la nature de la composition.
Le tissu de masque peut être une étoffe tissée ou non tissée constituée de fibres naturelles telles que les fibres de coton, de pâte à papier, de bambou et de cellulose, de fibres semi-naturelles telles que les fibres de rayonne viscose et de fibres synthétiques telles que les fibres de polyester, les fibres de polytéréphtalate d'éthylène, les fibres de polyéthylène et les fibres de polypropylène. Deux fibres ou plus sélectionnées parmi les fibres ci-dessus peuvent être utilisées en combinaison.
Par exemple, un tissu d'alginate peut comprendre un alginate insoluble dans l'eau choisi parmi l'alginate de calcium, l'alginate de strontium, l'alginate de zinc, l'alginate de cuivre, l'alginate de manganèse, ou un mélange de ceux-ci, préférentiellement l'alginate de calcium, préférentiellement en une quantité allant de 20 % en poids à 100 % en poids, préférentiellement de 20 % en poids à 50 % en poids, par rapport au poids total du tissu.
Préférentiellement, lorsque le tissu de masque est un tissu d’alginate, la composition selon la présente invention comprend un agent de correction du pH sélectionné parmi l’acétate de sodium, le citrate de sodium, le tartrate de sodium, et une combinaison de ceux-ci en une quantité allant de 0,01 % en poids à 1,0 % en poids, préférentiellement de 0,05 % en poids à 0,45 % en poids, plus préférentiellement de 0,15 % en poids à 0,3 % en poids, par rapport au poids total de la composition selon la présente invention.
Le tissu de masque est typiquement conçu pour se conformer à la zone de la peau sur laquelle l'application topique est souhaitée. Par exemple, lorsque le masque est appliqué sur le visage, le tissu de masque est conçu pour correspondre à la forme du visage en évitant, au besoin, les zones des yeux, des narines et de la bouche.
Préférentiellement, le rapport en poids entre le substrat insoluble dans l’eau et la composition va de 1:3 à 1:20. Plus préférentiellement, le rapport en poids entre le substrat insoluble dans l’eau et la composition va de 1:10 à 1:18.
Utilisation Le masque selon la présente invention peut être utilisé comme masque pour la peau et est destiné à une application topique et aux soins de la peau.
Selon le troisième aspect, la présente invention propose un processus non thérapeutique de soin de matières kératineuses, comprenant les étapes consistant à :
Par « utilisé comme masque pour la peau », on peut comprendre que la composition ou le masque tel que défini ci-dessus est appliqué sur au moins une zone de la peau.
SYSTÈME ET PROCÉDÉ DE RECALAGE D’UN MODÈLE 3D VIRTUEL PAR AFFICHAGE EN SEMI-TRANSPARENCE Domaine technique de l’invention L’invention concerne un système et un procédé de recalage d’un modèle 3D sur une image optique. En particulier, l’invention concerne le recalage d’un modèle 3D virtuel d’un organe obtenu à partir d’une imagerie préopératoire à une image de l’organe obtenue par imagerie optique, notamment par imagerie endoscopique monoculaire ou stéréoscopique. L’invention est notamment utilisable dans un contexte d’imagerie cœlioscopique et robotique.
Arrière-plan technologique Le recalage, couramment appelé « registration » ou « alignment » en anglais, est une opération permettant d’obtenir une correspondance de position et d’orientation d’un modèle 3D virtuel d’un objet à une image optique du même objet obtenue par une caméra. En particulier, l’objectif est de déterminer la transformation (changement de repère et déformation) qui doit être opérée pour que le modèle 3D de l’objet et l’image de l’objet ayant des systèmes de coordonnées distincts et des états distincts soient alignés. En pratique, la connaissance de cette transformation issue du recalage permet d’afficher, dans un contexte de réalité augmentée, le modèle 3D virtuel, issu de données précalculées, sur l’image obtenue par la caméra, représentant le monde réel. L’objectif est ensuite d’assurer le suivi ou le repérage de l’objet sur l’image pour y afficher le modèle 3D, après recalage.
En particulier, les méthodes de recalage sont mises en œuvre dans le domaine médical et/ou chirurgical pour mettre en correspondance un modèle 3D dit préopératoire car obtenu en amont à partir d’une ou plusieurs techniques d’imagerie médicale (p. ex. radioscopie, ultrasons, IRM, TDM, etc.), avec une image réelle obtenue par une caméra optique, par exemple un endoscope.
Selon une autre variante, la variabilité est calculée de manière multidirectionnelle, par exemple par calcul d’un rayon moyen d’un motif élémentaire de forme circulaire, en appliquant une intégration sur 360°.
La illustre l’application du procédé décrit ci-dessus pour la détection de défauts dans une image numérique initiale de type forêt de nanofils, et montre qu’il est possible de mettre en exergue l’absence d’un nanofil dans la structure.
L’image 90A est une image numérique initiale comportant une forêt de nanofils sans défaut structurel et l’image 90B est une image numérique initiale comportant une forêt de nanofils, similaire à l’image 90A, mais dans laquelle un défaut structurel est présent.
Les images numériques reconstruites périodisées 92A et 92B sont quasiment identiques, les variations d’intensité point à point entre les deux images étant inférieures à 1%.
Les images de différence respectives 94A et 94B sont différentes, le défaut structurel 96 de l’image numérique initiale 90B étant mis en exergue dans l’image numérique 94B.
Ainsi, avantageusement, le procédé proposé permet, dans une de ses applications, de détecter et de localiser des défauts.
De plus, avantageusement, le procédé proposé permet d’estimer un motif élémentaire qui se répète dans l’image numérique initiale représentative de grandeurs physiques, et un motif de référence projeté dans un repère orthonormé.
L’obtention de tels motifs permet de caractériser la variabilité dimensionnelle du motif élémentaire.
Le procédé proposé a été testé pour des aires croissantes de défauts d’absence de répétition de motif, et il a été constaté que le procédé permet de calculer automatiquement le motif élémentaire qui se répète périodiquement à partir d’une image numérique initiale comportant jusqu’à 35% de défauts, et de détecter automatiquement les défauts présents.
Ainsi, avantageusement, le procédé proposé est robuste et auto-adaptatif.
De plus, le procédé est robuste aux variations des conditions d’acquisition d’image (changement de niveaux de gris, changement de focus), et ne nécessite pas une initialisation avec des paramètres adaptés en cas de telles variations.
Avantageusement, le procédé proposé permet de détecter automatiquement les directions des vecteurs de base représentatifs de la répétition de motifs, et ne nécessite pas de pré-traitement pour un alignement préalable des axes des motifs avec les axes de l’image numérique initiale.
Le procédé a été décrit ci-dessus dans son application pour détecter et calculer un motif de référence projeté et un motif élémentaire associé, mais il s’applique de manière analogue pour détecter une combinaison de mxn motifs.
On entend par « Algorithme glouton » (ou « greedy algorithm » en anglais) un algorithme qui consiste à établir étape par étape un optimum local. Dans le cas d’une ferme éolienne, il consiste à positionner chaque éolienne l’une après l’autre jusqu’à obtenir le positionnement de l’ensemble des éoliennes dans l’espace prédéterminé.
On entend par « Algorithme d’évolution », un algorithme bio-inspiré dont l’idée consiste à faire évoluer un ensemble de solutions pour obtenir de meilleurs résultats. Ils sont donc stochastiques et utilisent itérativement des processus aléatoires.
On entend par « Algorithme génétique », un algorithme d’évolution utilisant la notion de sélection naturelle. Ce type d’algorithme peut notamment croiser ou modifier certains paramètres des solutions précédentes en vue d’améliorer des résultats.
On appelle « zones non connexes » des zones pour lesquelles il existe au moins 2 points qui ne peuvent pas être reliés par un chemin continu entièrement contenu dans la zone en question. A l’inverse, une zone connexe est une zone pour laquelle chaque paire de point est reliée par un chemin continu entièrement contenu dans la zone.
On appelle « zone convexe », une zone dans laquelle les segments reliant deux points quelconques de cette zone sont tous entièrement contenus dans la zone. Un cercle, un carré ou un rectangle délimitent tous par exemple des zones convexes.
A l’inverse, une « zone non convexe » est une zone dans laquelle il existe au moins deux points reliés par un segment qui n’est pas entièrement contenu dans la zone. Par exemple, une zone délimitée par un cercle externe et un cercle interne concentriques n’est pas convexe.
Dans la présente description, on entend par « grille » une pluralité de points d’intersection situés dans l’espace prédéterminé (ou à la frontière de cet espace). Les points d’intersection de la grille sont des points situés à l’intersection entre des premières lignes, toutes parallèles entre elles, et orientées dans la première direction prédéfinie et des deuxièmes lignes, également toutes parallèles entre elles, et orientées dans la deuxième direction prédéfinie. Les première et deuxième directions prédéfinies sont définies par rapport à un repère global ; elles sont de manière générale différentes de la direction du vent (mais peuvent en être colinéaires dans des conditions particulières). Les premières lignes étant espacées d’un deuxième espacement prédéfini le long des deuxièmes lignes. En d’autres termes, les premières lignes sont régulièrement espacées (elles sont toutes équidistantes) d’un pas correspondant au deuxième espacement le long des deuxièmes lignes. Les deuxièmes lignes étant espacées d’un premier espacement prédéfini le long des premières lignes. En d’autres termes, les deuxièmes lignes sont régulièrement espacées (elles sont toutes équidistantes) d’un pas correspondant au premier espacement le long des premières lignes. Ainsi, chaque grille comprend au moins une maille, de forme parallélogramme, délimitée par des points d’intersection entre les premières et les deuxièmes lignes (les premières et deuxièmes lignes étant sécantes entre elles).
L’invention concerne une méthode de construction (ou d’implantation) d’une ferme éolienne dans un espace prédéterminé qui peut être une zone terrestre ou une zone offshore en mer.
La ferme est composée d’un nombre prédéfini d’éoliennes. En d’autres termes, on a défini au préalable le nombre (prédéfini) d’éoliennes que l’on va implanter dans l’espace prédéterminé.
Avantageusement, l’espace prédéterminé peut comprendre des zones non connexes. De ce fait, l’espace prédéterminé peut correspondre à des emplacements réels prévus pour l’implantation des éoliennes, par exemple une ferme prévue dans un emplacement comprenant deux zones séparées par une route de largeur significative (plusieurs mètres, voire plusieurs dizaines de mètres), telle qu’une autoroute, ou par une rivière ou un fleuve.
Préférentiellement, l’espace prédéterminé peut comprendre des zones non convexes additionnellement ou alternativement aux zones non connexes. Ainsi, l’espace prédéterminé peut correspondre à des emplacements réels de forme complexe tels qu’un espace délimité par une colline ou une falaise escarpée, le littoral, le passage d’une rivière, un fleuve ou toute autre étendue d’eau. En offshore, l’espace prédéterminé peut comprendre des zones non convexes qui peuvent notamment être déterminées en tenant compte de la bathymétrie, de la nature du sol, des frontières avec d’autres pays, de canaux de navigation, de passage de câbles ou de pipeline par exemples.
La illustre, de manière schématique et non limitative, un exemple d’espace prédéterminé adapté à la mise en œuvre de la méthode de positionnement de l’invention (ou de construction d’une ferme éolienne de l’invention).
L’espace prédéterminé peut notamment comprendre une première zone Z1 et une deuxième zone Z2, zones représentées par les hachures verticales. Ces zones Z1 et Z2 sont non connexes. En effet, une distance minimale D non nulle apparaît entre les deux zones Z1 et Z2. De plus, la zone Z1 est rectangulaire. De ce fait, elle est convexe. La zone Z2 est de forme complexe, non convexe. En effet, si on considère les deux points A et B, on observe qu’une partie du segment Seg qui relie les points A et B est située en dehors de la zone Z2.
Pour identifier les zones Z1 et Z2 de l’espace prédéterminé dans une troisième zone plus grande ZE, englobant ces deux zones Z1 et Z2, on peut utiliser une matrice booléenne. La troisième zone ZE est de forme rectangulaire, ce qui est plus facile à traiter informatiquement, que des zones non connexes et/ou non convexes comme Z1 et Z2. La matrice booléenne associe à chaque valeur discrète (position discrète) de la zone ZE une valeur égale à 1 si la position discrète est située dans la zone Z1 ou Z2 et une valeur 0 si elle est située en dehors de Z1 et Z2. Cette matrice booléenne permet de définir l’espace déterminé utilisé pour la méthode. On peut, à partir de cette matrice booléenne, déterminer la ou les frontières de l’espace prédéterminé. En effet, un point sera considéré comme faisant partie de la frontière si sa valeur dans la matrice booléenne est à 1 et s’il a parmi ses voisins directs, au moins un point qui a une valeur dans la matrice booléenne à 0.
La méthode de construction comprend une première répartition discrète de vitesse de vent, une deuxième répartition discrète de direction de vent et une probabilité d’occurrence de chaque valeur discrète de vitesse de vent dans chaque valeur discrète de direction du vent desdites première et deuxième répartitions discrètes. Ces données peuvent notamment être obtenues par un moyen de collecte des données de vent, tel qu’un capteur LIDAR (de l’anglais « LIght Detection And Ranging » pouvant être traduit par télédétection par laser), un mât de mesure ou un anémomètre. Pour se faire, la méthode de construction peut avantageusement comprendre une étape préalable de collecte, avant l’étape a), pendant laquelle on implante le moyen de mesure (ou moyen de collecte) des données de vent dans l’espace prédéterminé pendant une durée prédéterminée sur le site physique de l’espace prédéterminé (la région terrestre d’implantation prévue ou la zone offshore prévue) afin de collecter les données de vent du site, et, ainsi, on mesure les données statistiques du vent, par ces moyens de mesure, pour déterminer les première et deuxième répartitions discrètes de vitesse de vent et de direction de vent, et les probabilités d’occurrence de chaque vitesse de vent dans chaque direction de vent des première et deuxième répartitions discrètes. La mesure des données de vent peut être réalisées sur la durée prédéterminée, pour la collecte des mesures, qui peut être d’au moins un an, afin d’avoir les données relatives aux quatre saisons. Ainsi, on peut prévoir une étape de collecte des données statistiques du vent dans l’espace prédéterminé à partir d’au moins un moyen de collecte.
Le moyen de mesure (de collecte) peut avantageusement être un capteur LIDAR.
On présente ensuite, en relation avec la , un exemple de structure matérielle d’un dispositif 100 de traitement d’une configuration d’un équipement relais apte à recevoir et retransmettre dans un réseau de communication des trames de données de mesure en provenance d’une pluralité de capteurs et à leur associer un instant temporel de réception, ledit dispositif comprenant un module d’obtention d’informations ou métadonnées représentatives de trames de données de mesure en provenance de la pluralité de capteurs relayés par ledit équipement en provenance de ladite pluralité de capteurs, lesdites informations comprenant des instants de réception desdites trames, un module de détermination d’un calendrier d’activité dudit équipement, à partir des métadonnées obtenues pour la pluralité de capteurs, ledit calendrier définissant, pour la période temporelle donnée, des fenêtres temporelles d’activité, pendant lesquelles ledit équipement écoute le réseau et en dehors desquelles ledit équipement est en veille, unedite fenêtre d’activité comprenant au moins undit créneau temporel d’undit planning, et un module de transmission dudit calendrier d’activités pour la configuration dudit équipement relais.
Avantageusement, le dispositif 100 comprend un un module de prédiction d’un planning de réception de trames de données de mesure par ledit équipement en provenance d’undit capteur de ladite pluralité pour une période temporelle donnée, à partir des métadonnées obtenues et le module de détermination d’un calendrier d’activité est configuré pour déterminer le calendrier à partir des plannings de réception prédits pour la pluralité de capteurs. Avantageusement, le dispositif 100 comprend aussi un module de détection d’une réception décalée d’une trame de données de mesure par ledit équipement relais en provenance d’undit capteur, la correction de ladite fenêtre d’activités en fonction dudit instant temporel de réception effective et la transmission d’un calendrier mis à jour, comprenant la fenêtre d’activité décalée.
Plus généralement, un tel dispositif 100 comprend une mémoire vive 103 (par exemple une mémoire RAM), une unité de traitement 102 équipée par exemple d'un processeur, et pilotée par un programme d'ordinateur Pg1, représentatif des modules précités, stocké dans une mémoire morte 101 (par exemple une mémoire ROM ou un disque dur). A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur sont par exemple chargées dans la mémoire vive 103 avant d'être exécutées par le processeur de l'unité de traitement 102. La mémoire vive 103 peut aussi contenir par exemple les informations (ou métadonnées) obtenues de l’équipement relais, les plannings de réception prédits pour la pluralité de capteur et le calendrier déterminé. Il peut comprendre en outre un ou plusieurs critères de décision relatifs à la fin de phase d’apprentissage ou au déclenchement d’une nouvelle phase d’apprentissage.
La illustre seulement une manière particulière, parmi plusieurs possibles, de réaliser le dispositif 100 afin qu’il effectue les étapes du procédé de traitement d’une configuration d’un équipement relais tel que détaillé ci-dessus, en relation avec les figures 2, 6 et 7, dans ses différents modes de réalisation. En effet, ces étapes peuvent être réalisées indifféremment sur une machine de calcul reprogrammable (un ordinateur PC, un processeur DSP ou un microcontrôleur) exécutant un programme comprenant une séquence d’instructions, ou sur une machine de calcul dédiée (par exemple un ensemble de portes logiques comme un FPGA ou un ASIC, ou tout autre module matériel).