INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans un mode de réalisation, l’ensemble de distribution est fourni avec un élément de verrouillage, l’élément de verrouillage comprenant une première partie d’extrémité, une deuxième partie d’extrémité et une première partie centrale entre la première partie d’extrémité et la deuxième partie d’extrémité, la première partie centrale comprenant un premier bras relié à la première partie d’extrémité via une première charnière, un deuxième bras relié à la deuxième partie d’extrémité via une deuxième charnière, et un loquet relié à une extrémité au premier bras via une troisième charnière, et relié à l’autre extrémité au deuxième bras via une quatrième charnière, l’élément de verrouillage pouvant être déplacé entre une position verrouillée et une position déverrouillée ; l’ensemble conteneur, de préférence le support de poche, étant fourni avec un moyen de maintien ; dans la position verrouillée, le loquet de l’élément de verrouillage étant tenu par le moyen de maintien de l’ensemble conteneur, cet ensemble de distribution étant fixé à l’ensemble conteneur et, en position déverrouillée, le loquet de l’élément de verrouillage étant libéré des moyens de maintien de l’ensemble conteneur, de sorte que l’ensemble de distribution est détaché de l’ensemble conteneur.
Dans un mode de réalisation, la première portion d’extrémité de l’élément de verrouillage comprend une première plaque d’extrémité, une première barre de guidage et une première barre de retenue, et la deuxième portion d’extrémité de l’élément de verrouillage comprend une deuxième plaque d’extrémité, une deuxième barre de guidage et une deuxième barre de retenue ; la première barre de guidage étant connectée au premier bras de la première portion intermédiaire via la première charnière, la deuxième barre de guidage étant connectée au deuxième bras de la première portion intermédiaire via la deuxième charnière ; le collier étant équipé d’un premier moyen de retenue pour retenir la première barre de retenue, et d’un deuxième moyen de retenue pour retenir la deuxième barre de retenue.
Dans un mode de réalisation, un angle aigu dans la plage de 25 à 75 degrés, de préférence dans la plage de 30 à 60 degrés, de préférence dans la plage de 35 à 45 degrés, en particulier 39 degrés est défini entre un axe longitudinal du premier bras et un axe longitudinal de l’élément de verrouillage, et entre l’axe longitudinal du deuxième bras et l’axe longitudinal de l’élément de verrouillage.
Dans un mode de réalisation, la première barre de guidage est reliée à la première barre de retenue par une barre de support en forme de L.
Dans un mode de réalisation, l’élément de verrouillage comprend en outre une deuxième partie centrale entre la première partie d’extrémité et la deuxième partie d’extrémité, la deuxième partie centrale comprenant un premier bras relié à la première partie d’extrémité par une première charnière, un deuxième bras relié à la deuxième partie d’extrémité via une deuxième charnière, et un loquet relié à une extrémité au premier bras via une troisième charnière, et relié à l’autre extrémité au deuxième bras via une quatrième charnière ; de préférence, le premier bras de la deuxième partie intermédiaire étant relié à une troisième barre de la première partie d’extrémité de la première partie d’extrémité de l’élément de verrouillage, et le deuxième bras de la deuxième partie intermédiaire étant relié à une quatrième barre de guidage de la deuxième partie d’extrémité de l’élément de verrouillage.
La est une vue schématique en perspective d’un premier mode de réalisation du dispositif pour le stockage et la distribution d’au moins un produit fluide selon la présente invention dans un état inactivé avant la première utilisation ;
La est une vue schématique en perspective d’un premier mode de réalisation du dispositif pour le stockage et la distribution d’au moins un produit fluide selon la présente invention à l’état activé ;
La est une vue schématique en perspective d’un premier mode de réalisation du dispositif pour le stockage et la distribution d’au moins un produit fluide selon la présente invention, montrant un ensemble de distribution détaché d’un ensemble conteneur ;
la est une vue schématique en perspective d’un premier mode de réalisation du dispositif pour le stockage et la distribution d’au moins un produit fluide à l’état activé, le conteneur extérieur étant retiré ;
la est une vue schématique en coupe partiellement agrandie du premier mode de réalisation du dispositif à l’état activé, prise dans un plan médian de celui-ci ;
la est une vue schématique en perspective d’un collier du premier mode de réalisation du dispositif ;
la est une autre vue schématique en perspective du collier du premier mode de réalisation du dispositif ;
la est une vue schématique en perspective d’un applicateur du premier mode de réalisation du dispositif ;
la est une vue schématique en perspective d’une poche du premier mode de réalisation du dispositif ;
S10) une étape d’extraction d’une pluralité de couches du réseau de neurones multicouches pour différentes données d’entraînement injectées dans le réseau de neurones ,
S20) une étape de détermination d’une pluralité de signatures de référence, chaque signature de référence étant obtenue à partir des couches du réseau de neurones pour les données d’entraînement correspondant à une même classe prédite,
la base de données de référence associant chaque classe prédite avec la signature de référence correspondante.
Avantageusement, l’étape S10) comprend un calcul d’une valeur caractéristique par couche pour chaque donnée d’entraînement ; et dans l’étape S20), chaque signature de référence est obtenue en calculant la moyenne, pour toutes les données d’entraînement correspondant à une même classe, de chaque valeur caractéristique couche par couche.
Avantageusement, dans l’étape S10), les données d’entraînement sont issues d’un sous-ensemble de données d’entraînement correctement prédites par le réseau de neurones, les données d’entraînement dudit sous-ensemble étant ensuite triées en fonction de leur probabilité d’appartenir à une des classes, et sélectionnées en prenant une proportion prédéfinie du sous-ensemble trié.
L’invention se rapporte aussi à un procédé d’amélioration de la robustesse d’un réseau de neurones multicouches vis-à-vis d’une attaque antagoniste, comprenant, en phase d’inférence et pour une donnée d’inférence injectée dans le réseau de neurones :
S30) une prédiction de la classe pour la donnée d’inférence ;
S40) une détermination d’une signature courante par une extraction d’une pluralité de couches du réseau de neurones pour la donnée d’inférence ;
S50) une mesure d’un score de conformité entre la signature courante et la signature de référence correspondant à la classe prédite, la signature de référence étant déterminée en utilisant la base de données de référence obtenue par le procédé de construction d’une base de données de référence précité ;
S60) en fonction du score de conformité, une validation de la donnée d’inférence et de la classe associée, ou une correction de la donnée d’inférence et/ou dans au moins une des couches du réseau de neurones.
Avantageusement, dans l’étape S40), la signature courante comprend une pluralité de valeurs caractéristiques, chaque valeur caractéristique étant obtenue par extraction réalisée sur une des couches du réseau de neurones pour la donnée d’inférence,
dans lequel l’étape S50) comprend :
- le calcul d’une distance entre la signature courante et la signature de référence ;
- le calcul d’une valeur statistique appliquée à la distance ;
- la donnée d’inférence étant validée si la valeur statistique est supérieure à un seuil prédéterminé.
Avantageusement, le seuil prédéterminé est calculé hors ligne sur un jeu de test pour une application cible de la classification.
La communication en Bande Ultra Large est une technique de modulation radio qui est basée sur la transmission d'impulsions de très courte durée, souvent inférieure à la nanoseconde, et sur un large spectre de fréquence. Ainsi, la bande passante peut atteindre de très grandes valeurs. On considère généralement que l'UWB doit avoir un rapport largeur de bande sur fréquence centrale d'au moins 20 %, ou une largeur de bande de 250 MHz ou plus.
L’équipement portable SDA peut être un téléphone portable intelligent équipé de moyens de communication en ultra large bande.
Le dispositif adaptatif d’activation D permet d’activer certaines fonctions véhicule comme le déverrouillage ou le verrouillage des ouvrants du véhicule V, en fonction de la localisation d de l’équipement portable SDA dans une zone prédéterminée ZD autour du véhicule V et en fonction du résultat de l’authentification dudit équipement SDA.
Dans ce but et de manière connue en soi, le dispositif D comprend une pluralité d’unités d’émission réception, au moins deux unités, à la sont illustrées à titre d’exemple quatre unités E1, E2, E3, E4 embarquées sur le véhicule.
Chacun des dites unités E1…E4 est équipée d’une antenne de communication en ultra large bande, A1, A2, A3, A4, d’un émetteur récepteur en ultra large bande, et est reliée à une unité électronique de commande 10 embarquée sur le véhicule V.
Les unités E1…E4 peuvent ainsi recevoir des informations par ultra large bande en provenance de l’équipement portable SDA.
L’unité électronique de commande 10 active les fonctions véhicule à partir ou grâce aux informations reçues par les unités d’émission réception E1, E2, E3, E4.
Ce procédé d’activation de fonction véhicule est connu de l’homme du métier.
Un procédé d’activation connu consiste à utiliser deux paramètres : Le temps de vol TOF d’un signal échangé entre l’équipement portable SDA et au moins deux unités d’émission réception, L’intensité du signal RSS (« received signal strength » en anglais) reçu par l’équipement portable SDA, cette information d’intensité du signal reçu est renvoyée par l’équipement SDA vers une des unités E1…E4 du véhicule V.
En utilisant ces deux paramètres (RSS, TOF) et par l’intermédiaire d’un modèle prédictif MOD d’intelligence artificielle, il est alors possible de localiser avec précision l’équipement portable SDA autour du véhicule V.
Dans ce but, le modèle prédictif MOD a été préalablement entrainé avec des couples de valeurs d’intensité de signal reçu RSS et de temps de vol TOF, associés à des valeurs de localisation d de l’équipement portable SDA.
Cet entrainement a eu lieu lors d’une phase préalable de calibration du modèle MOD, avec des valeurs issues de tests réalisés avec des équipements portables de référence SDA, c’est-à-dire des équipements portables disponibles sur le marché.
En l’occurrence, plus il y a de couples de valeurs pour entrainer le modèle, plus le modèle est fiable.
Cependant, comme expliqué précédemment, même si la prédiction de localisation réalisée par le modèle prédictif MOD est fiable en ce qui concerne les équipements portables de référence SDA c’est-à-dire des équipements portables actuels et utilisés pendant la phase de calibration du modèle MOD d’intelligence artificielle, la fiabilité de prédiction demeure incertaine avec de nouveaux modèles d’équipements portables à venir SDB.
Plus particulièrement, la demanderesse a constaté une forte disparité de caractéristiques, telles que l’intensité du signal reçu RSS entre de nouveaux équipements portables SDB qui viennent d’être commercialisés et les équipements portables de référence SDA.
Pour pallier cet inconvénient de l’art antérieur, l’invention propose un dispositif adaptatif d’activation de fonction véhicule V. Ce dispositif D s’adapte dynamiquement avec tout nouvel équipement portable SDB avec lequel il communique y compris avec un nouvel équipement portable pour lequel le modèle prédictif MOD n’a pas été entrainé préalablement.
Le procédé de contrôle permet avantageusement d’obtenir, uniquement à partir de la forme et de la taille du plasma généré, une indication sur la qualité du traitement par texturation laser et l’apparition d’un éventuel défaut, témoignant d’un écart par rapport à un traitement par texturation laser optimal.
Le procédé de contrôle selon l’invention est avantageusement réalisé en temps réel, c'est-à-dire pendant la phase de texturation.
Le procédé de contrôle est itératif, c'est-à-dire que les étapes décrites ci-dessus sont répétées, au fur et à mesure de la texturation de la surface de la pièce par le faisceau laser, de sorte à contrôler toute la surface de la pièce.
Le procédé de contrôle selon l’invention est avantageusement un procédé de contrôle non destructif, c'est-à-dire qu’aucune dégradation n’est faite à la surface de la pièce pour les besoins du contrôle.
Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé peut comporter en outre l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles.
Dans des modes particuliers de mise en œuvre, l’étape d’analyse de l’image acquise est effectuée par un algorithme d’apprentissage. L’algorithme d’apprentissage est préalablement entrainé sur une base de données d’images, dites d’entrainement. L’algorithme d’apprentissage permet de catégoriser automatiquement toutes les formes détectées sur les images, et de leur attribuer une valeur. Ainsi, grâce à l’utilisation d’un algorithme d’apprentissage, il est possible d’obtenir un contrôle qualité plus exhaustif et précis de la pièce.
Dans des exemples de mise en œuvre, l’algorithme d’apprentissage est par exemple un algorithme de traitement d’images. L’algorithme de traitement d’images a été préalablement configuré lors d’une phase de calibration, à partir d’image d’entrainement.
Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la catégorie est choisie parmi au moins : Une absence de défaut, Une absence de traitement, Un défaut de traitement.
Chaque forme et taille déterminées peuvent ainsi être catégorisées afin de déterminer si le traitement par texturation laser se déroule correctement ou si un défaut apparait.
Dans des exemples de mise en œuvre, le défaut de traitement peut être choisi parmi au moins : Un défaut par défocalisation du faisceau laser par rapport à la surface de la pièce traitée, Un défaut par recouvrement, Un défaut d’incidence du faisceau laser par rapport à la surface de la pièce traitée.
Aussi, les défauts peuvent être classés et quantifiés afin de déterminer s’il s’agit d’un défaut mineur ou d’un défaut notable.
Par défaut mineur, on entend un défaut ne présentant pas de risque particulier pour l’opération ultérieure de collage. Un défaut de recouvrement peut par exemple être considéré comme un défaut mineur.
Par défaut notable, on entend un défaut qui peut présenter un risque pour l’opération ultérieure de collage. Un défaut de manque de traitement peut être considéré comme un défaut notable. De même, un défaut de défocalisation ou un défaut d’incidence peuvent être considérés comme des défauts notables en fonction de leur valeur.
Un défaut notable peut nécessiter soit un retraitement soit un arrêt du traitement par texturation laser.
La catégorisation des défauts de traitement, et leur quantification, permet ainsi de mieux appréhender les actions correctives à effectuer.
Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé de contrôle comporte une étape de génération d’une alerte en fonction de la catégorie déterminée et de la valeur associée.
La représente un schéma d’un exemple de réseau de neurones artificiel.
La illustre les différentes étapes du procédé selon l’invention d’amélioration de la robustesse d’un réseau de neurones multicouches vis-à-vis d’une attaque antagoniste.
La illustre un ordinogramme des différentes étapes du procédé selon l’invention.
La illustre les différentes étapes du procédé selon l’invention de construction d’une base de données de référence.
La illustre un autre mode de réalisation de calcul de la signature de référence et de la signature courante.
La illustre un mode de réalisation de détermination du score de conformité entre la signature de référence associée à la classe prédite et la signature courante.
La illustre un mode de réalisation de correction de la donnée d’inférence.
La représente un schéma général d’un réseau de neurones artificiels 100, par exemple un réseau de neurones complètement connecté encore appelé réseau dense.
De façon générale, chaque couche intermédiaire d’un réseau peut être connectée totalement ou partiellement à une autre couche.
Un réseau de neurones est classiquement composé de plusieurs couches (125, 126, 127, 128) de neurones interconnectés. Le réseau comporte au moins une couche d’entrée 125 et une couche de sortie 128 et plusieurs couches intermédiaires (126, 127) encore appelées couches cachées. Les neurones 129 de la couche d’entrée 125 reçoivent des données d’entrée. Les données d’entrée peuvent être de natures différentes selon l’application visée. Par exemple, les données d’entrée sont des pixels d’une image.
Un réseau de neurones a pour fonction générale d’apprendre à résoudre un problème donné, par exemple un problème de classification ou de régression. Un réseau de neurones est, par exemple, utilisé dans le domaine de la classification d’image ou de la reconnaissance d’image ou plus généralement la reconnaissance de caractéristiques qui peuvent être visuelles, audio, textuelles.
Chaque neurone d’une couche est connecté, par son entrée et/ou sa sortie, à quelques neurones de la couche précédente ou suivante pour les réseaux de neurones convolutifs (appelés par la suite CNN pour « Convolution Neural Network »), voire à tous les neurones de la couche précédente ou suivante (pour les réseaux de neurones denses ou « fully connected »).
Les connexions entre deux neurones 129-130 de deux couches successives se font à travers des synapses artificielles 131. Ainsi, le neurone est juste une fonction qui fait la somme pondérée de ses entrées puis applique une fonction d’activation simple (par exemple force le résultat à zéro s’il est négatif, et le laisse en l’état s’il est positif). Ce résultat sert ensuite d’entrée pour d’autres neurones. Le synapse est donc un poids, un coefficient appliqué à chaque entrée. De façon alternative, il est possible d’implémenter le réseau de neurones de façon matérielle, par exemple via des dispositifs memristifs.
Les coefficients des synapses sont optimisés grâce à un mécanisme d’apprentissage du réseau de neurones. Le mécanisme d’apprentissage a pour objectif l’entrainement du réseau de neurones à résoudre un problème défini. Ce mécanisme comporte deux phases distinctes, une première phase de propagation de données de la couche d’entrée vers la couche de sortie et une seconde phase de rétro-propagation d’erreurs de la couche de sortie vers la couche d’entrée avec, pour chaque couche, une mise à jour des poids des synapses.
Les erreurs calculées à partir des neurones de sortie à l’issue de la phase de propagation de données sont liées au problème à résoudre. Il s’agit, de manière générale, de déterminer une valeur appelée logit (une prédiction).
De plus, la description électromagnétique dans la partie / la couche supraconductrice du fil supraconducteur peut être approchée par une cavité. La cavité est caractérisée par son champ électromagnétique à l’intérieur de celle-ci. Il est possible de décrire quantiquement ce champ en le décomposant en modes. Chaque mode évolue comme un oscillateur harmonique de fréquence ωmode.
En ne considérant que le mode fondamental de la cavité de fréquence ωc l'hamiltonien de la cavité s'écrit : Ĥcav = ωcâ†â. Dans lequel â (respectivement â†) est l'opérateur associé à l'annihilation (respectivement création) d'un photon dans le mode fondamental. L'état fondamental de cet hamiltonien, appelé aussi état vide |0>, correspond à une cavité vide sans photon. L'état |1> correspond à un photon à l'intérieur de la cavité, |2> correspond à deux photons et ainsi de suite.
En considérant la cavité initialement dans l'état |0> , l'état d'énergie supérieure |1> est obtenu en appliquant l'opérateur création â†. La transformation de l'état |1> vers l'état |0> est obtenu en appliquant l'opérateur â.
Dans le cas d’une excitation résonnante, le champ considéré comme incident interagit avec le mode fondamental de la cavité. Le champ électromagnétique incident décrit par l'opérateur ĉin va se coupler avec le mode fondamental de la cavité et cet opérateur est proportionnel à l'opérateur champ électrique Êin qui est généralement normalisé pour que la quantité soit égale au nombre de photons incidents par unité de temps. Le champ considéré comme sortant après interaction avec la cavité est décrit par l'opérateur ĉout également normalisé pour que la quantité soit égale au nombre de photons émis par unité de temps.
De plus, d’après le principe d'exclusion de Pauli et en fonction de la conservation du moment angulaire, pour générer électromagnétiquement un électron avec un état |↓⇑>z il faut créer une paire électron-trou d'état
|↓⇑>z . Pour que le moment angulaire soit conservé, le photon incident doit avoir un état de polarisation |R> et on en déduit donc que la transition |↑>z vers |↑↓⇑>z n'est excitable que par la polarisation circulaire |R>. Il en est de même, pour la transition |↓>z vers |↓↑⇓>z qui n'est excitable que par la polarisation circulaire
|L>. Ces règles de sélection sont également valables pour un trou confiné.
Par ailleurs, compte tenu des distances entre chaque atome de la partie / la couche supraconductrice du fil supraconducteur, soit de quelques angströms à quelques nanomètres, l’effet tunnel est possible entre les différents métaux / ou alliages et la longueur de cohérence pour une paire de Cooper est proche de 1 nm. Il en est de même pour le confinement du champ électromagnétique à l’intérieur de la partie / la couche supraconductrice du fil supraconducteur.
Les constituants de la partie / la couche supraconductrice du fil supraconducteur, de préférence Dy∈ Ndσ Snλ Seδ (∈, σ, λ, δ : positifs ou nuls), et des composés additifs éventuels, sont choisis pour que leur masse atomique soit élevée pour adapter l’interaction des phonons dans la partie / la couche supraconductrice du fil supraconducteur, notamment à haute température critique.
Les constituants de la partie / la couche supraconductrice du fil supraconducteur, de préférence Dy∈ Ndσ Snλ Seδ (∈, σ, λ, δ : positifs ou nuls), et des composés additifs éventuels, sont choisis pour leurs fonctions d’onde antisymétriques avec des couches p et f disponibles pour favoriser les états triplets (7-uplets) de la fonction d’onde dans la partie / la couche supraconductrice du fil supraconducteur.
Les constituants de la partie / la couche supraconductrice du fil supraconducteur, de préférence Dy∈ Ndσ Snλ Seδ (∈, σ, λ, δ : positifs ou nuls), et des composés additifs éventuels, sont choisis pour leurs spins entiers de noyaux.
Fe, SC, Y, La, Ce, Pr, Sm, Gd, Tb, Ho, Er, Tm, Yb, Lu peuvent également être associés dans certaines compositions d’alliages en prenant garde à la valeur du spin du noyau, de la masse atomique et aux fonctions d’onde antisymétriques.
La partie / la couche supraconductrice du fil supraconducteur peut répondre à la formule constitutive suivante : M 1 ∈ M 2 σ M 3 λ NM δ (∈, σ, λ, δ : positifs ou nuls) dans laquelle M¹ M² M 3 représentent chacun un métal tel que par exemple Dy, Nd, Sn et NM représente un non métal tel que par exemple Se et des composés additifs éventuels. Les coefficients ∈, σ, λ, δ : positifs ou nuls, permettent de faire différents dosages et/ou alliages avec des composés additifs éventuels.
La partie / la couche supraconductrice du fil supraconducteur a une structure cristalline (topologie de base sous forme de plans 2D) qui peut favoriser le transport d’électrons et de trous dans plusieurs plans (la densité d’états dépend linéairement de l’énergie).
La partie / la couche supraconductrice du fil supraconducteur a une structure cristalline (topologie de base sous forme de plans 2D) qui permet de favoriser les états triplets (7-uplets) de spins (alignements parallèles ou antiparallèles).
Les constituants métalliques (les métaux) utilisés dans la partie / la couche supraconductrice du fil supraconducteur sont choisi parmi les métaux ou alliages pour lesquels le confinement électromagnétique est le plus élevé pour favoriser les interactions avec les paires de Cooper.