INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Piston pour frein à disque comportant un logement configuré pour recevoir au moins une pièce d’un dispositif de transformation d’un mouvement de rotation en un mouvement de translation, ledit logement comportant une paroi latérale (16), la surface intérieure (25) de la paroi latérale (16) comportant n faces d’appui planes (26, 28) et n faces de liaison (30, 32) entre les faces d’appui planes (26, 28), chacune des faces d’appui planes (26, 28) étant destiné à coopérer avec un bord droit d’une face latérale de ladite une pièce, les faces d’appui planes (26, 28) délimitant avec la surface extérieure de la paroi latérale (16) des portions de première épaisseur moyenne e1 et les faces de liaison (30, 32) délimitant avec la surface extérieure de la paroi latérale (16) des portions d’une deuxième épaisseur moyenne e2, la deuxième épaisseur moyenne e2 étant sensiblement plus faible que la première épaisseur moyenne e1.
Titre : Ensemble moto-réducteur à assemblage hybride
La présente invention concerne un ensemble moto-réducteur (1) pour véhicule électrique caractérisé en ce qu’il comporte au moins un arbre de sortie moteur (2) et un pignon fixe (4) rapporté sur ledit arbre de sortie moteur (2), l’ensemble présentant des moyens d’assemblage du pignon fixe (4) à l’arbre de sortie moteur (2), les moyens d’assemblage comportant des cannelures (42) et au moins une portée lisse (36, 37), agencées successivement le long de l’arbre de sortie moteur (2), le pignon fixe (4) étant fretté sur au moins une portée lisse (36, 37) de l’arbre de sortie moteur (2).
Ce dispositif de vis à billes comprend :
une vis (11) coopérant avec un écrou (12) par l’intermédiaire de billes, les billes étant guidées le long d’un trajet hélicoïdal par des filets complémentaires (15, 16) ménagés dans la vis (11) et l’écrou (12), un canal (20) délimitant un trajet de recirculation des billes, ce canal de recirculation (20) étant ménagé au moins en partie dans l’écrou (12) et comprenant une extrémité (20R) de récupération des billes en fin de trajet hélicoïdal et une extrémité (20I) d’insertion des billes en début de trajet hélicoïdal.
Le canal de recirculation (20) comprend une surface radialement intérieure (24) de guidage des billes évoluant tout le long du trajet de recirculation conformément au mouvement d’une courbe génératrice selon ce même trajet de recirculation.
L’invention concerne un axe (1) de différentiel constitué d’un substrat présentant au moins un méplat (20) et comprenant une couche de revêtement déposée sur le substrat.
- un espace annulaire (23) délimité par une gaine externe (22) autour de la conduite interne (18),
- un capteur de pression (26) configuré pour mesurer la pression dans l’espace annulaire (23) et transmettre un signal de fermeture (SF) pour déplacer l’organe mobile de la première à la seconde position lorsque la pression mesurée dans l’espace annulaire (23) est inférieure à la pression seuil.
Ce procédé de détermination d’une consigne de couple d’un moteur (2) de véhicule automobile (1) fonctionnant selon un mode économique en énergie comprend des étapes de :
détermination de l’accélération longitudinale courante du véhicule (1) ; détermination d’une valeur cible de l’accélération longitudinale maximale à ne pas dépasser ; détermination d’un écart d’accélération à partir de la différence entre la valeur de l’accélération longitudinale courante du véhicule (1) et la valeur cible de l’accélération maximale à ne pas dépasser ; et détermination d’une consigne de couple moteur en soustrayant un correctif de couple d’une valeur de couple moteur obtenue en fonction de l’enfoncement d’une pédale d’accélérateur (5) représentatif de la volonté du conducteur d’accélérer, le dit correctif de couple étant issu d’un régulateur de type proportionnel-intégral en fonction de l’écart d’accélération.
La présente invention a également pour objet un ensemble de produit(s) programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ou plusieurs ordinateurs, mettent en œuvre un procédé de classification tel que défini ci-dessus.
La présente invention a également pour objet un système électronique de classification d’une image à classer parmi un ensemble de classes prédéfinies, à partir d’un modèle de classification, le système comprenant un dispositif électronique d’apprentissage comportant : un module de formation d’un modèle de d’apprentissage à partir d’un premier réseau de neurones et d’un deuxième réseau de neurones, un module d’entrée d’un jeu de données d’apprentissage du modèle d’apprentissage, un module d’application d’un algorithme d’apprentissage automatique au modèle d’apprentissage, à partir des données d’apprentissage, pour obtenir un premier réseau de neurones entraîné à partir du premier réseau de neurones, et un deuxième réseau de neurones entraîné à partir du deuxième réseau de neurones, un module de génération du modèle de classification par connexion des réseaux de neurones entraîné,
le système de classification comprenant en outre un dispositif électronique de d’exploitation comportant : un module de réception de l’image à classer, un module de détermination de la classe associée à l’image à classer par fourniture de l’image à classer en entrée du modèle de classification,
dans lequel le module de formation est propre à former le modèle d’apprentissage en connectant une fonction de combinaison prédéfinie connectée en sortie de chacun de deux fois le premier réseau de neurones, et en connectant le deuxième réseau de neurones en sortie de la fonction de combinaison prédéfinie, chaque donnée d’apprentissage comprenant un couple d’images distinctes chacune pour un premier réseau de neurones,
le module d’application étant propre à ce que tout au long de l’application de l’algorithme d’apprentissage automatique, les premiers réseaux de neurones du modèle d’apprentissage soient identiques entre eux, et
le module de génération est propre à générer le module de classification.
Ces caractéristiques et avantages de l’invention apparaitront à la lecture de la description qui va suivre, donnée à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels : la est une vue schématique d’un système électronique de classification selon l’invention ; [Fig .2] la est un schéma représentant un modèle d’apprentissage formé par le système électronique de la ; la est un schéma représentant un modèle de classification généré par le système électronique de la ; la est une représentation d’un espace latent issu d’un premier réseau de neurones auquel un apprentissage est appliqué par le système électronique de la ; et la est un organigramme d’un procédé de classification selon l’invention, mis en œuvre par le système de classification de la .
La représente un système 10 électronique de classification d’une image à classer 12. Le système de classification 10 comprend un dispositif électronique d’apprentissage 15 et un dispositif électronique d’exploitation 20 connectés entre eux.
Chacun des dispositifs 15, 20 est de préférence un ordinateur. À cet effet, le dispositif d’apprentissage 15 comprend par exemple un premier processeur 25 et une première mémoire 30 comprenant des instructions logicielles propres à être exécutées par le premier processeur 25. De manière analogue, le dispositif d’exploitation 20 comprend un deuxième processeur 35 et une deuxième mémoire 40 comprenant également des instructions logicielles propres à être exécutées par le deuxième processeur 35.
En complément facultatif, le dispositif d’exploitation 20 comprend préférentiellement un écran d’affichage 41, aussi appelé moniteur, propre à afficher un contenu à destination d’un utilisateur du dispositif d’exploitation 20.
La première mémoire 30 du dispositif d’apprentissage 15 comprend un module d’entrée 45, un module 50 de formation d’un modèle d’apprentissage, un module 55 d’application d’un algorithme d’apprentissage automatique au modèle d’apprentissage, et un module 60 de génération d’un modèle de classification.
Pour sa part, la deuxième mémoire 40 comprend un module 65 de réception de l’image à classer 12, un module 70 de détermination de la classe associée à l’image à classer 12, et optionnellement un module d’affichage 71 sur le moniteur 41.
Dans l’exemple de la , les modules 45, 50, 55, 60, 65, 70, 71, sont réalisés chacun sous forme d’un ou plusieurs logiciels, ou d’une brique logicielle, exécutables par le processeur respectif 25, 35.
Chaque logiciel est en outre apte à être enregistré sur un support, non-représenté, lisible par ordinateur.
Le support lisible par ordinateur est par exemple un medium apte à mémoriser les instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. À titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, NVRAM), une carte magnétique ou une carte optique. Sur le ou chaque support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles. On comprend alors qu’on parle d’un ensemble de produits programmes d’ordinateur comprenant un produit programme d’ordinateur d’apprentissage, correspondant au dispositif électronique d’apprentissage 15, et un produit programme d’ordinateur d’exploitation correspondant au dispositif électronique d’exploitation 20.
En variante non-représentée, chaque dispositif 15, 20, ou même chaque module 45, 50, 55, 60, 65, 70, 71, est réalisé chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ) ou encore d’un circuit intégré tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ).
Le module de formation 50 est propre à former un modèle d’apprentissage 100, représenté sur la , à partir des premier 75 et deuxième 80 réseaux de neurones.
Comme illustré sur la , le modèle d’apprentissage 100 comprend deux fois le même premier réseau de neurones 75, une fonction de combinaison prédéfinie 105 connectée en sortie des premiers réseaux de neurones 75, et le deuxième réseau de neurones 80 connecté en sortie de la fonction de combinaison prédéfinie 105.
Par soucis de clarté, les deux premiers réseaux de neurones du modèle d’apprentissage 100 sont notés 75_1 et 75_2 dans la suite de la description.
Selon l’exemple de réalisation, la fonction de combinaison prédéfinie 105 est propre à calculer la moyenne des composantes de deux vecteurs. Autrement dit, la fonction de combinaison 105 est propre à sommer deux vecteurs pour former un vecteur résultant et propre à diviser chaque composante du vecteur résultant par deux. Autrement dit, la fonction de combinaison prédéfinie 105 respecte l’équation suivante :
où et sont des vecteurs quelconques de mêmes dimensions, et est la fonction de combinaison prédéfinie.
Autrement dit, la fonction de combinaison prédéfinie 105 effectue une moyenne des coefficients des vecteurs de sortie 82 issus des premiers réseaux de neurones 75_1, 75_2 respectifs.
Le module d’application 55 est propre à appliquer un algorithme d’apprentissage automatique au modèle d’apprentissage 100, à partir des données d’apprentissage obtenues par le module d’entrée 45. L’algorithme d’apprentissage automatique est par exemple un algorithme d’apprentissage automatique supervisé. Autrement dit, l’algorithme d’apprentissage automatique vise à entraîner le modèle d’apprentissage 100 de sorte à ce que, lorsqu’un couple d’images 90 des données d’apprentissage lui est fourni en entrée, via les premiers réseaux de neurones 75_1, 75_2, ledit modèle d’apprentissage 100 fournit en sortie du deuxième réseau de neurones 80, un vecteur sensiblement similaire au vecteur de classe de ladite donnée d’apprentissage. Il est clair que la fourniture des images 90 des données d’apprentissage aux premiers réseaux de neurones 75_1, 75_2 signifie qu’une des images 90 est fournie à l’un des premiers réseaux de neurones 75_ 1 et que l’autre image 90 est fournie à l’autre premier réseau de neurones 75_2. On entend par « entraîner le modèle d’apprentissage 100 », le réglage des poids synaptiques réglables présents sur les connexions entre les neurones des premier 75_ 1, 75_2 et entre les neurones du deuxième 80 réseaux de neurones.
De manière connue en soi, l’algorithme d’apprentissage automatique est un algorithme d’optimisation visant à minimiser les différences entre les vecteurs de classe et les vecteurs issue du deuxième réseau de neurones 80, pour tous les couples d’images 90 des données d’apprentissage, en modifiant les poids synaptiques réglables des premiers 75_1, 75_2 et deuxième 80 réseaux de neurones. Par exemple, l’algorithme d’optimisation est un algorithme de descente de gradient stochastique connu en soi.
Le module d’application 55 est propre à ce que, tout au long de l’application de l’algorithme d’apprentissage automatique, les premiers 75_ 1, 75_2 réseaux de neurones soient identiques entre eux. Autrement dit, l’algorithme d’optimisation n’est appliqué que sur les poids réglables d’un des premiers réseaux de neurones 75_1 et sur les poids réglables du deuxième réseau de neurones 80. Ainsi, les poids réglables de l’autre premier réseau de neurones 75_2 sont, à chaque instant une copie des poids réglables du premier réseau de neurones 75_ 1 sur lequel est appliqué l’algorithme d’optimisation, tout au long de l’application de l’algorithme d’apprentissage.
Le module d’application 55 est configuré pour obtenir, à l’issue de l’application de l’algorithme d’apprentissage automatique, un premier réseau de neurones entrainé 75* à partir du premier réseau de neurones 75, et un deuxième réseau de neurones entrainé 80* à partir du deuxième réseau de neurones 80.
De nouveau en référence à la , le module de génération 60 est propre à générer un modèle de classification 110 par connexion du deuxième réseau de neurones entrainé 80* en sortie du premier réseau de neurones entrainé 75*, comme illustré sur la .
Sur la , le modèle de classification 110 est représenté par concaténation des premier 75* et deuxième 80* réseaux de neurones entrainés. Le caractère « entrainé » des réseaux de neurones 75*, 80* est représenté sur la par le fait que les connexions entre les neurones dans le modèle classification 110 soient en trait plein. Le dispositif d’apprentissage 15 est configuré pour transmettre au dispositif d’exploitation 20, le modèle de classification 110. Cette transmission est par exemple réalisée via une connexion filaire entre les dispositifs 15, 20 ou par une connexion sans fil.
Selon un mode de réalisation, le dispositif électronique d’exploitation 20 est embarqué dans un véhicule, tel qu’un aéronef. Ainsi, la transmission du modèle de classification 110 correspond à un chargement dudit modèle 110 dans le dispositif 20, par exemple préalablement à l’embarquement dudit dispositif d’exploitation 20 à bord du véhicule.
Le dispositif d’exploitation est par exemple connecté à une caméra embarquée à bord du véhicule, non-représentée. La caméra est alors configurée pour capturer une pluralité d’images à des instants successifs et pour transmettre, au dispositif d’exploitation les images capturées. Les images capturées comprennent alors l’image à classer 12.
Le module de réception 65 est configuré pour recevoir l’image à classer 12, par exemple depuis la caméra non-représentée.
En variante, le module de réception 65 est configuré pour recevoir l’image à classer 12 depuis le même ou un autre utilisateur externe, par exemple via des périphériques non-représentés, du dispositif d’exploitation 20.
Le module d’entrée 45 est propre à recevoir un premier réseau de neurones 75 et un deuxième réseau de neurones 80.
De manière connue en soi, le premier 75 et le deuxième 80 réseaux de neurones sont des réseaux de neurones artificiels comprenant respectivement une couche d’entrée (de l’anglais input layer ) comportant une pluralité de neurones. Chaque réseau de neurones 75, 80 comprend en outre une ou plusieurs couches cachées (de l’anglais hidden layer(s) ) comportant respectivement une pluralité de neurones, et une couche de sortie (de l’anglais output layer ) comportant également une pluralité de neurones. Chaque réseau de neurones 75, 80 comprend en outre des connexions entre les neurones des différentes couches respectives, chaque connexion ayant un poids synaptique réglable, également appelé poids réglable.
Le module d’entrée 45 est propre à recevoir les premier 75 et deuxième 80 réseaux de neurones dans un état naïf. On entend par l’expression « un réseau de neurones dans un état naïf » un réseau de neurones n’ayant pas encore subi d’étape d’apprentissage. Autrement dit, chaque poids synaptique réglable de chaque réseau de neurones 75, 80 est fixé à une valeur arbitraire, par exemple égale à 1. En particulier, sur la , le type naïf des réseaux de neurones 75, 80 est représenté par le fait que les connexions soient en trait pointillé et non en trait plein.
Préférentiellement, le premier réseau de neurones 75 est un encodeur. Le premier réseau de neurone est configuré pour, une fois qu’un apprentissage lui est appliqué, convertir une image numérisée en un vecteur, dit vecteur de sortie 82. Le vecteur de sortie 82 est représentatif du contenu de l’image. Autrement dit, lorsqu’une image est fournie en entrée du premier réseau de neurones 75 ayant subi un apprentissage, le premier réseau de neurones 75 est propre à fournir un vecteur de sortie 82 représentatif des éléments illustrés sur l’image.
On dit également que le vecteur de sortie 82 est une représentation de l’image fournie en entrée du premier réseau de neurones 75, dans un espace latent. Dans l’espace latent, deux vecteurs algébriquement proches sont représentatifs de contenus d’images sensiblement similaires.
Le deuxième réseau de neurones 80 est préférentiellement un classificateur. Le deuxième réseau de neurones 80 est configuré pour, une fois qu’un apprentissage lui est appliqué, déterminer, à partir d’un vecteur de sortie 82, une classe à laquelle appartient le contenu de l’image associé au vecteur de sortie 82, parmi un ensemble de classes prédéfinies.
Par exemple, l’ensemble de classes prédéfinies comprend les classes suivantes : un drone, un avion, et un hélicoptère. On comprend alors que le classificateur 80 est propre à identifier, à partir du vecteur de sortie 82 associé à une image, si ladite image représente un drone, un avion, ou un hélicoptère, ou aucun d’entre eux.
Le module d’entrée 45 est en outre propre à obtenir un jeu de données d’apprentissage non-représentées.
À cet effet, le module d’entrée 45 est propre à recevoir, depuis un dispositif et/ou utilisateur externe, un ensemble de données labélisées 85. Chaque donnée labélisée 85 comprend une image 90 et un vecteur 95.
Dans l’exemple de classes prédéfinies explicité plus haut, l’ensemble de données labélisées 85 comprend des images 90 représentant un drone, des images 90 représentant un avion, des images 90 représentant un hélicoptère, et des images 90 représentant autre chose.
Chaque vecteur 95 comprend une pluralité de composantes. Chaque composante des vecteurs 95 est associée à une classe prédéfinie. Dans l’exemple décrit précédemment, le vecteur 95 comprend alors trois composantes, i.e. une composante pour chacun : d’un drone, d’un avion, et d’un hélicoptère.
Pour chaque donnée labélisée 85, le vecteur 95 associé à l’image 90 comprend une première valeur pour la composante correspondant à la classe représentée sur l’image 90 et une deuxième valeur pour toutes les autres composantes. La première valeur est par exemple égale à 1, la deuxième valeur étant par exemple égale à 0. Autrement dit, si l’image 90 représente un drone, le vecteur 95 associé comprend la valeur 1 pour la composante associée à la classe drone et la valeur 0 pour chaque autre composante.
Le module d’entrée 45 est propre à former, à partir de l’ensemble de données labélisées 85, le jeu de données d’apprentissage. Pour cela, le module d’entrée 45 est propre à former des couples d’images 90, et associer à chaque couple d’images 90 un vecteur de classe comprenant un nombre de composantes égal au nombre de classes. Chaque composante de chaque vecteur de classe est égale à la première valeur si chacune des deux images 90 formant la donnée d’apprentissage représente un objet correspondant à la classe associée à ladite composante, ou la deuxième valeur sinon. Autrement dit, si, pour une donnée d’apprentissage quelconque, les deux images 90 représentent un drone, alors le vecteur de classe aura une composante associée à la classe « drone » ayant la première valeur, les autres composantes ayant la deuxième valeur.
Selon un mode de réalisation, lorsque l’image 90 ne correspond à aucune des classes prédéfinies, chaque coefficient du vecteur 95 associé a une troisième valeur. La troisième valeur est par exemple égale au quotient entre la valeur 1 et le nombre de classes. En d’autres termes, si le nombre de classes est égal à trois, la troisième valeur est égale à 1/3.
Alternativement, la troisième valeur est égale à la deuxième valeur.
De même que précédemment, si les deux images 90 d’une donnée d’apprentissage quelconque ne représentent pas un objet appartenant à la même classe, alors toutes les composantes du vecteur de classe sont identiques entre elles, par exemple égal à la troisième valeur.
Ainsi, à l’heure actuelle, il n’existe pas de technique objective, fiable et indépendante d’un environnement particulier permettant de caractériser précisément le niveau stress d’un individu et d’en détecter les évolutions.
Il existe donc un besoin d’une technique qui permette de caractériser avec plus de précision le niveau de stress d’une personne, et ce quel que soit l’environnement dans lequel celle-ci se trouve (par exemple un entretien professionnel, un rendez-vous médical, un événement familial, etc.), afin d’obtenir une estimation robuste de son niveau de stress, de son évolution, voire d’évaluer un potentiel impact sur la santé de cette personne.
L’invention répond à ce besoin et propose un procédé de surveillance du niveau de stress d’un utilisateur à l’aide d’au moins un équipement utilisateur, ledit procédé de surveillance étant mis en œuvre par un dispositif de surveillance et caractérisé en ce qu’il comprend : une étape d’obtention, en provenance dudit au moins un équipement utilisateur, d’au moins une séquence temporelle de données ; une première étape de détermination, en fonction de ladite au moins une séquence temporelle de données, d’une première séquence temporelle de valeurs représentatives de l’état d’excitation émotionnelle dudit utilisateur ; une deuxième étape de détermination, en fonction de ladite au moins une séquence temporelle de données, d’une deuxième séquence temporelle de valeurs représentatives du niveau de positivité émotionnelle dudit utilisateur ; une troisième étape de détermination, en fonction desdites première et deuxième séquences temporelle de valeurs, d’une troisième séquence temporelle de valeurs représentatives du niveau de stress dudit utilisateur.
Ainsi, l’invention repose sur une approche tout à fait nouvelle et inventive de la surveillance du niveau de stress d’un utilisateur (par exemple : personnes fragiles, ou personne souhaitant surveiller leur stress), en vue de détecter une évolution anormale et de décider s’il est nécessaire d’alerter l’utilisateur, une personne de son entourage ou une tierce personne qualifiée (par exemple un médecin).
Plus particulièrement, afin de pouvoir surveiller le niveau de stress d’un utilisateur, le procédé selon l’invention détermine, pour une période prédéterminée (par exemple l’heure écoulée, la journée, les dix dernières minutes, etc.), un ensemble de séquences temporelles de valeurs à partir d’au moins une séquence temporelle de données obtenue depuis un terminal électronique/ équipement de l’utilisateur.