INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
De préférence, la phase hydrophile de l’émulsion comprend, en outre, un ou plusieurs des éléments suivants : des protéines solubles, des peptides d’origine biosynthétique ou microbiologiques, des acides aminés, des sels minéraux.
La représente la photographie d’un immunomarquage de la transglutaminase, d’un explant de peau 3 heures après l’élimination d’une partie des lipides par un traitement chimique et sur lequel aucune émulsion n’a été appliquée,
La représente la photographie d’un immunomarquage de la transglutaminase, d’un explant de peau 3 heures après l’élimination d’une partie des lipides par un traitement chimique et sur lequel une émulsion selon un mode de réalisation particulier de l’invention a été appliquée,
La représente la photographie d’un immunomarquage de LEKTI, d’un explant de peau 3 heures après l’élimination d’une partie des lipides par un traitement chimique et sur lequel aucune émulsion n’a été appliquée,
La représente la photographie d’un immunomarquage de LEKTI, d’un explant de peau 3 heures après l’élimination d’une partie des lipides par un traitement chimique et sur lequel une émulsion selon un mode de réalisation particulier de l’invention a été appliquée.
Bien que cela ne soit aucunement limitatif, l’invention trouve particulièrement des applications dans le domaine non thérapeutique (cosmétique) et/ou dans le domaine thérapeutique.
L’émulsion peut, en particulier, être utilisée dans le traitement de désordres cutanés cosmétiques et/ou dermatologiques. Notamment, l’émulsion présente des propriétés hydratantes, cicatrisantes et/ou anti-inflammatoires.
En particulier, le traitement cosmétique/thérapeutique peut concerner les cicatrices d’acné, les vergetures.
Nous allons dans un premier temps donner quelques définitions.
On entend par « la phase lipophile représente environ 30% du volume total de l’émulsion » que la phase lipophile représente entre 27 à 33 % du volume total de l’émulsion, de préférence 30%.
On entend par « phase aqueuse isotonique » une phase aqueuse ou hydrophile contenant une quantité de solutés dissous égale à celle du cytoplasme des cellules épithéliales soit 0.15 molaire.
On entend par « protéines insolubles » toutes protéines hydrophobes telles que des particules de fibroïne (par exemple calibrée entre 0,5 et 10μm, et plus particulièrement 5microns), des particules de laine ou des particules de protéines de kératine.
On entend par « protéines solubles » toutes protéines hydrophiles telles que les protéines issues d’hydrolysats enzymatiques ou chimiques de protéines végétales tels que les hydrolysats de protéines végétales de riz ou de soja.
On entend par « peptide d’origine biosynthétique ou microbiologique », tout peptide synthétisé par des microorganismes ayant des propriétés antibactériennes, anti-inflammatoires et/ou cicatrisantes pouvant être notamment de la Nisine ou des bactériocines de Lactobacilles.
On entend par « acide aminés » tous les acides aminés et leurs dérivés ou un mélange de ceux-ci, sous une forme libre, notamment la glycine, la bétaïne issue d’extrait de betteraves.
Habituellement, l’unité 70 est également raccordée à une interface homme-machine 76 pour communiquer le résultat des mesures réalisées à un être humain.
La représente plus en détail l’architecture de l’étalon 6. L’étalon 6 comporte un réseau de Bragg 80 réalisé dans le cœur de la fibre optique 34. Le réseau 80 est un réseau de Bragg d’ordre très élevé.
Dans ce texte, « ordre très élevé » désigne le fait que le spectre de puissance du réseau de Bragg présente des harmoniques discernables d’ordre supérieur à N dans le domaine de l’optique et, plus précisément, dans la plage de travail, où N est un nombre entier supérieur à 100 et, de préférence, supérieur à 500 ou 1000. Autrement dit, dans le spectre de puissance en réflexion d’un réseau de Bragg d’ordre très élevé, il existe des harmoniques d’ordre k, supérieur à N, qui correspondent chacun à un pic de puissance distinct des pics correspondants aux harmoniques d’ordres k-1 et k+1. Ce pic d’ordre k est également supérieur au bruit. Ce pic d’ordre k est situé à la longueur d’onde λ k définie par la relation (2) suivante : λ k = 2*n e *Λ/k, où :
- n e est l’indice effectif de la fibre optique dans laquelle est réalisée le réseau de Bragg d’ordre très élevé,
- Λ est le pas du réseau de Bragg d’ordre très élevé.
Ici, ce pic d’ordre k est situé à l’intérieur de la plage de travail.
Le spectre de puissance du réseau 80, à l’intérieur de la plage de travail, comporte une succession de pics correspondant chacun à un harmonique d’ordre supérieur à N. Ces pics sont très rapprochés et très fins. Dans ce texte, « très rapproché » signifie que l’intervalle spectrale libre est inférieur à 5 nm et, de préférence, inférieur ou égal à 1 nm. « très fins » signifie que la largeur à mi-hauteur de chaque pic est inférieure à l’intervalle spectral libre et, de préférence, deux fois inférieure à l’intervalle spectrale libre. De plus, les hauteurs de ces pics sont sensiblement les mêmes sur toute la plage de travail car chacun de ces pics correspond à un harmonique d’ordre très élevé. Autrement dit, le spectre de puissance d’un réseau 80 est un peigne de pics tels que précédemment défini. Un exemple d’un tel peigne est représenté sur la de l’article suivant : Pengtao Luo et Al : « Femtosecond laser plane-by-plane inscribed ultrahigh-order fiber Bragg grating and its application in multi-wavelength fiber lasers », Optic letter, 15/06/2022. Par la suite cet article est désigné par la référence « LUO2022 »..
Il est souligné qu’un réseau de Bragg d’ordre très élevé se distingue des réseaux de Bragg standards couramment utilisés dans le domaine de l’optique par plusieurs caractéristiques. Dans les réseaux de Bragg standards, le pas du réseau de Bragg standard est choisi :
- pour que longueur d’onde λ B de la fréquence fondamentale f B de résonance du réseau de Bragg soit dans le domaine de l’optique, ou
Les réseaux de Bragg sont également fréquemment utilisés, dans le domaine des sources laser, pour former les dioptres d’extrémité d’une cavité de Fabry Perot de cette source laser. Dans ce cas, la réponse spectrale de cette cavité est principalement déterminée par la longueur de la cavité et non pas par les caractéristiques spectrales des réseaux de Bragg utilisés. Plus précisément, comme enseigné dans l’article LUO2022, la caractéristique spectrale des réseaux de Bragg est alors utilisée pour ajuster la ou les longueurs d’onde de la source laser. Cet usage des réseaux de Bragg d’ordre très élevé dans les sources laser est éloigné du domaine de la mesure d’une grandeur physique. En particulier, cet usage n’enseigne pas qu’un réseau de Bragg d’ordre élevé peut avantageusement être utilisé pour réaliser un étalon d’un dispositif de mesure.
L’étalon 6 est aussi agencé pour que le spectre de puissance du réseau 80 soit constant et cela malgré des variations dans les conditions d’utilisation. A cet effet, il comporte une structure isolante 82 qui isole le réseau 80 des variations du milieu extérieur à l’intérieur duquel l’étalon 6 est plongé. Dans ce mode de réalisation, la structure isolante 82 comporte un boîtier 84 à l’intérieur duquel le réseau 80 est fixé sans aucun degré de liberté. Le boîtier 84 isole le réseau 80 des variations des contraintes mécaniques que le milieu extérieur peut exercer sur le réseau 80.
2.3 Fusion des prédictions et évaluations
Les distributions mises à jour sur les états sont évaluées en parallèle dans chaque cellule de la grille courante. Toutes les particules prédites sont réorganisées en fonction de leur position dans la grille, de sorte que seules les particules et les données des cellules pertinentes sont transmises pour le calcul au niveau de la cellule de la grille courante (selon P(C|C g −1 V g p C p −1 V p p )). En d’autres termes, seules les cellules dont P(C|C g −1 V g p C p −1 V p p ) excède un certain seuil sont transmises pour fusion et évaluation Fusion des prédictions : selon le modèle de fusion défini par P(S p V p |S g p V g p S p p V p p ), chaque échantillon de prédiction statique et dynamique génère des prédictions finales. Le modèle de fusion peut être élaboré avec précision (et pourrait même être appris), mais l’objet principal est de le définir de sorte que si un modèle prédit un état dynamique, la fusion aboutit à un état dynamique. Sinon, si un modèle prédit un état statique, la fusion aboutit à un état statique. Sinon, si un modèle prédit un état libre, la fusion aboutit à un état libre. Et un état indéfini (u) n’est généré que si les deux modèles (statique et dynamique) prédisent chacun un état indéfini. De cette façon, par exemple, la prédiction d'un objet en mouvement arrivant dans des cellules précédemment libres (f) ou indéfinies (u) n’est pas affaiblie ce qui garantit la pérennité de l’information (au cours du temps) et donc permet de résoudre les problèmes rencontrés. Évaluation : dans une cellule « c » donnée, ces prédictions finales sont confrontées à l'observation P(S o V o |ZC). Le modèle d'observation utilisé est basé sur le modèle de capteur probabiliste classique, en tenant compte de la pertinence des données du capteur (confiance du capteur, localisation des impacts, hauteur des impacts, distribution verticale, etc.). Le modèle d'observation peut être défini pour tout type de capteur, les distributions peuvent être fusionnées à l'aide de règles de fusion de probabilité, permettant une intégration de données hétérogènes et un traitement générique. La définition d'état utilisée dans ce modèle peut également être différente de celle filtrée.
Par exemple, le modèle d'observation peut être basé sur le modèle de capteur probabiliste classique, avec l'ajout de l'évaluation à l'état indéfini (u), qui corrèle avec la pertinence des données du capteur. Par exemple, dans le cas de données laser, le modèle indéfini obtient des valeurs faibles avant et autour de l'impact, et obtient des valeurs élevées plus loin (lorsqu'aucune information n'est disponible).
Pour générer l'estimation de l'état final, la distribution générative P(SV|S p V p S o V o ) est utilisée, définissant la probabilité d'un état final et la vitesse en fonction des prédictions et des observations. Ceci est donné sous la forme d'une matrice générative pour les états (dont les paramètres peuvent ou doivent être appris, en fonction des conditions de mise en œuvre opérationnelles), permettant par exemple l'apparition rapide d'objets dans des cellules précédemment vues comme libres, tout en assurant une disparition lente d'objets dans des cellules désormais vues comme libres ou indéfinies, ou l'absence d'impact sur l'estimation de l'état final d'une observation indéfinie (hors du champ de l'érosion naturelle des prévisions au fil du temps).
À l’issue de la fusion des prédictions et des évaluations au regard des données fournies par les capteurs, pour ce pas de temps, on dispose d’une grille courante dans laquelle, pour chaque cellule (pertinente) la probabilité d'un état final et la vitesse en fonction des prédictions et des observations est obtenue.
2.4 Rééchantillonnage des particules
Une fois que les distributions d'état sur les cellules sont correctement estimées (calculées), la tâche suivante consiste, dans un exemple de réalisation, en un rééchantillonnage des particules, comprenant par exemple les des deux étapes suivantes : Réallocation des particules : en fonction de la probabilité dynamique de chaque cellule de la grille, et d'autres critères (position, différence entre états prédits et observés, distribution des vitesses, etc.), le nombre global de particules est réalloué aux cellules concernées. Génération de particules : lors de l'évaluation des distributions d'états, le poids de chaque particule existante est mis à jour et normalisé, en fonction de sa contribution relative dans la partie dynamique. Dans chaque cellule à laquelle des particules ont été associées, les particules sont alors tirées de la distribution de particules existante, et d'une distribution d'initialisation, selon la proportion « d'apparence dynamique » (différence entre les états prédits et observés, distribution de vitesse, etc.). Enfin, le coefficient dynamique cellulaire (i.e. de la cellule) est uniformément réparti entre les particules (de cette cellule).
Des marqueurs uniques sont associés à chaque particule tirée de la distribution d'initialisation, et propagés aux particules extraites de celles déjà existantes, permettant une pré-segmentation rapide et ultralégère des objets (ou au moins un cluster cohérent dans les espaces d’occupation et les espaces dynamiques). Ce rééchantillonnage peut être réalisé par d’autres moyens. Il n’est pas obligatoire de se limiter à cette manière de faire.
3. Autres caractéristiques, améliorations et avantages
Selon l’invention, il est ainsi possible d’améliorer grandement la qualité des prédictions réalisées par les précédents systèmes, en assurant que les prédictions perdurent plus durablement dans le temps. Par ailleurs, l’invention présente également les avantages suivants : sensibilité spécifiable des filtres : une première différence majeure de la technique présentée par rapport aux filtres précédemment cités est l'introduction de variables d'état intermédiaires (S o V o ) pour évaluer les états du modèle, au lieu d'une évaluation directe à partir des données. Ces « états observés » peuvent avoir un nombre de dimensions différent de l'état estimé, et la relation entre chaque état potentiel observé et estimé peut être conçue, définissant explicitement la sensibilité de filtrage sur une entrée de données spécifique sans affecter la cohérence temporelle des états filtrés. Le démêlage de ces deux composants du filtre résout un problème pratique des approches précédentes, dans lesquelles les taux d'apparition et de disparition de l'état étaient directement liés. fréquence de mise à jour indépendante : cela a déjà été évoqué, cette fréquence permet également, en conjonction avec l'utilisation dans les états d'observation d'une représentation spécifique pour « un manque de données », de déconnecter les fréquences de mise à jour du filtre de celle des capteurs. Et en corrélation avec l'implémentation du GPU, elle permet d'atteindre des fréquences de mise à jour supérieures aux fréquences des capteurs, ce qui permet d'avoir une estimation dynamique de la scène même lorsqu'aucune donnée de capteur n'est reçue. patron de prédiction adaptable : une autre différence majeure est l'utilisation de deux modèles distincts pour la prédiction, une prédiction basée sur grille (S g p V g p ) et une prédiction basée sur particule (S p p V p p ), tous deux propagés indépendamment à chaque itération mais fusionnés (S p V p ) et régénérés à partir de l'estimation états. Cette séparation stricte (par rapport à l'échantillonnage conditionnel antérieur) et la fusion configurable résolvent un autre problème important de la méthode précédente, dans laquelle il n'était pas possible d'adapter la persistance d'un état dans une cellule en fonction d'autres prédictions. Un cas typique d'un tel problème est lorsqu'un échantillon dynamique se déplace sur des zones libres, sans nouvelle observation, la persistance de cellules libres précédemment observées réduit la probabilité d'occupation de l'objet en mouvement, jusqu'à sa disparition, même sans transition d'état temporelle définie (modèle de transition dynamique). Grace à la méthode de l’invention, lorsqu'une cellule prédit à partir du premier modèle une cellule "libre", et à partir du second une cellule "dynamique" (à partir de la projection de particules), l'état prédit est correctement défini sur "dynamique".
Ainsi, grâce à la mise en œuvre de la méthode proposée, il est possible d’obtenir une fréquence de mise à jour du filtre de 100 Hz, dépassant les fréquences des capteurs. Cette fréquence de mise à jour plus élevée permet un filtrage plus fluide, une intégration plus précise des données, un affaiblissement de la confiance temporelle bien défini, tout en améliorant la sécurité de fonctionnement du procédé (poursuite nette de la propagation des modèles en cas de défaillance des capteurs). La distinction entre deux modèles et la prédiction croisée finissent par résoudre des problèmes importants, tels que la dilution rapide indésirable de l'occupation dynamique dans des zones auparavant considérées comme libres ou indéfinies. L'ajout d'états d'observation conduit à une plus grande réactivité dans la détection d'états particuliers. Bien que les résultats soient convaincants, les travaux ultérieurs pourraient se concentrer sur la validation quantitative de l'approche, qui reste un défi majeur dans le domaine du filtrage de la grille d'occupation dynamique, qui manque de critères d'évaluation partagés clairs, de métriques et de base de données de référence.
4. Dispositif de traitement
On présente, en relation avec la , une architecture simplifiée d’un dispositif de traitement de grilles d’occupation, mettant en œuvre tout ou partie de la méthode telle que présentée précédemment. Un tel dispositif de traitement de grilles d’occupation comprend une mémoire 41, une unité de traitement 42 équipée par exemple d’un microprocesseur, et pilotée par le programme d’ordinateur 43, mettant en œuvre le procédé selon l’invention. Dans au moins un exemple de mise en œuvre, l’invention est mise en œuvre sous la forme d’une application installée sur un dispositif installé au sein d’un véhicule ou d’un agent autonome (de type robot). Un tel dispositif de traitement de grilles d’occupation comprend par exemple tout ou partie des moyens suivants : des moyens de mise à jour de distributions de probabilités d’une grille statique de caractérisation de la scène, en fonction d’au moins un état statique associé à au moins une cellule de la grille statique, selon un modèle statique ; des moyens de mise à jour de distributions de probabilités d’une grille dynamique de caractérisation de la scène, en fonction d’au moins une particule associée à au moins une cellule de la grille dynamique, selon un modèle dynamique ; des moyens de fusions des distributions de probabilités, au sein d’une grille d’occupation résultante, de la grille statique et de la grille dynamique, délivrant, pour chaque cellule, une prédiction d’état et une prédiction de vitesse ; des moyens d’évaluation, pour au moins une cellule de la grille d’occupation résultante, de la probabilité d'un état final et d’une vitesse associée en fonction des prédictions et des observations.
Ces moyens se présentent sous la forme d’une application logicielle spécifique, ou encore sous la forme de composants matériels dédiés construits en vue de la réalisation de ces fonctions, tel qu’un ASIC.
UNITE DE COMMANDE ELECTRONIQUE POUR VEHICULE COMPRENANT UNE BOITE NOIRE TRANSACTIONNELLE, ET PROCEDE DE FONCTIONNEMENT D’UNE TELLE UNITE DE COMMANDE ELECTRONIQUE L’invention se rapporte à une unité de commande électronique pour véhicule, notamment automobile, comprenant un processeur principal, des moyens mémoire, une boîte noire transactionnelle et une pluralité de cœurs applicatifs. L’invention se situe dans le domaine de la sécurité électronique et informatique, et plus précisément du démarrage sécurisé d’une unité de commande électronique embarquée dans un véhicule et de l’exécution de code applicatif authentique sur une telle unité de commande électronique. L’invention se rapporte également à un procédé de fonctionnement d’une telle unité de commande électronique, ainsi qu’à un produit programme d’ordinateur pour la mise en œuvre de certaines étapes de ce procédé. L’unité de commande électronique est par exemple un microcontrôleur, sans que cela ne soit limitatif dans le cadre de la présente invention.
La phase hydrophile comprend, avantageusement, entre 5% et 20% massique, par exemple 15% massique, d’un mélange de protéines de protéines insolubles, de protéines solubles, de peptides et acides aminés.
Les éléments du mélange peuvent être repartis selon les quantités suivantes (en pourcentage massique) :
− Des protéines insolubles de 1 à 10%
− Des protéines solubles de 1 à 5%
− Des peptides d’origine biosynthétique ou microbiologique de 0,001 à 5%
− Des acides aminés de 1 à 5%
− Des sels minéraux de 0,1 à 0,9 %.
De préférence, la phase interne lipophile de l’émulsion comprend un ou plusieurs des éléments suivants : des glycérides, du squalane, de l’octyldodecyl PCA, de l’ester d’aminopropanediol, des esters d’acides gras, des stérols, des lipopeptides.
Par exemple, la phase interne lipophile de l’émulsion comprend (en pourcentage massique) :
− Des glycérides de 0,1 à 5%
− Du squalane de 0,1 à 4%
− D’octyldodécyl PCA de 0,1 à 3%
− De l’ester d’aminopropanediol de 0,01 à 1%
− Des esters d’acides gras de 0,01 à 1%
− Des stérols de 0,01 à 0,1%
− Des Lipopeptides de 0,1 à 1%
Le dispositif de retenue 12 est configuré pour prendre une première position, visible aux figures 1, 2, 5 et 6, et une deuxième position illustrée aux figures 3 et 4. Le dispositif de retenue 12 est ainsi dans sa première position lorsque l’ouvrant coulissant 8 est dans son état fermé, tandis que le dispositif de retenue 12 est dans sa deuxième position lorsque l’ouvrant coulissant 8 est dans son état ouvert.
Dans l’état fermé de l’ouvrant coulissant et donc dans la première position du dispositif de retenue 12, le dégagement 36 de cet ouvrant coulissant 8 est disposé en regard du deuxième pied 6, et plus précisément en regard du logement 14 ménagé dans ce deuxième pied 6.
Dans cette première position, le levier articulé 18 est au droit de la face de rétention 44. En d’autres termes, le levier articulé 18 est alors sensiblement perpendiculaire au plan longitudinal-vertical de l’ouvrant coulissant 8. Le dispositif de retenue 12 est maintenu dans sa première position par l’intermédiaire de l’organe de rappel 28 qui, dans sa configuration de repos, pousse le levier articulé 18 contre l’élément de blocage 26.
Le dispositif de retenue 12 passe de sa première position à sa deuxième position par un coulissement de l’ouvrant coulissant 8. Le dispositif de retenue 12 est dans sa deuxième position dès lors que le levier articulé 18 est au moins partiellement escamoté dans le logement 14 du deuxième pied 6, c'est-à-dire dès lors qu’il n’est plus sensiblement perpendiculaire au plan longitudinal-vertical de l’ouvrant coulissant 8. On comprend de ce fait que dans la deuxième position du dispositif de retenue 12, le levier articulé 18 est décalé par rapport à la face de rétention 44 et n’est plus au droit de celle-ci. L’organe de rappel 28 est alors dans sa configuration de travail.
Dans la deuxième position du dispositif de retenue 12, le levier articulé 18 est de plus en plus escamoté au sein du logement 14 au fur et à mesure que l’ouvrant coulissant 8 s’ouvre, comme cela est visible relativement aux différents degrés d’ouverture de cet ouvrant coulissant 8 illustrés aux figures 3 et 4. Inversement, pour passer de la deuxième position à la première position du dispositif de retenue 12, le levier articulé 18 s’étend progressivement au dehors du logement 14 du deuxième pied 6, jusqu’à être au droit de la face de rétention 44. Un tel passage de la deuxième position à la première position est facilité par la présence de l’organe de rappel 28, qui ramène le levier articulé 18 à la perpendiculaire en passant de sa configuration de travail à sa configuration de repos.
Que ce soit dans la première position ou dans la deuxième position du dispositif de retenue 12, le galet 30 porté par l’extrémité libre 22 du levier articulé 18 est au contact de l’ouvrant coulissant 8. Ce galet 30 est plus particulièrement au contact d’une paroi de fond 50 du dégagement 36 dans la première position du dispositif de retenue 12, tandis que dans sa deuxième position il est soit au contact de cette paroi de fond 50 comme illustré en , soit au contact de la paroi interne 38 de l’ouvrant coulissant 8 comme représenté en . Un tel contact entre le galet 30 et l’ouvrant coulissant 8 évite tout contact agressif entre le dispositif de retenue 12 et l’ouvrant coulissant 8.
La présente invention propose ainsi un dispositif de retenue d’un ouvrant coulissant qui réponde aux normes en vigueur en matière de résistance à des efforts de poussée, sans pour autant entraver la cinématique de l’ouvrant coulissant.