INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
– l’au moins une cavité est agencée pour entourer un élément de moteur électrique linéaire, de préférence l’au moins une cavité présente la forme d’une enveloppe ou d’une enceinte, de préférence au moins une surépaisseur étant réalisée à l’intérieur de celle-ci pour mettre en position l’élément de moteur à l’intérieur de la cavité par exemple par ajustement serré ;
- le dispositif comprend au moins une cavité agencée pour recevoir des moyens de contrôle électronique, en particulier une carte électronique présentant des composants électroniques sur un circuit imprimé ;
– de préférence, chaque paroi de mise en position présente des propriétés dissipatrice de chaleur, ceci permet de dissiper de la chaleur lorsque l’élément de stator est en contact avec ladite paroi ;
- de préférence, le bâti est réalisé dans un matériau présentant des propriétés dissipatrices de chaleur, par exemple en métal, de préférence en aluminium ;
– de manière optionnelle, une pâte conductrice de chaleur peut être ajoutée entre l’élément de moteur et l’au moins une des parois de la cavité considérée ;
– de préférence, l’au moins une cavité est étanche, par l’intermédiaire de moyens d’étanchéité, par exemple du type joint racleur, joint buffer, joint simple effet, joint double effet, joint à lèvre(s) (ou joint spi), joint à ressort, joint torique, soufflet, ou une combinaison de ceux-ci ;
– de préférence, les moyens d’étanchéité comprennent des moyens d’étanchéité entre cavités ;
– par exemple selon un mode de réalisation, les moyens d’étanchéité comprennent des pièces en matière plastique, de préférence en caoutchouc, fermant par clipsage des ouvertures, chaque ouverture étant agencée dans une paroi mitoyenne entre deux cavités, chaque pièce présentant des trous pour passage de câbles électriques d’alimentation des éléments de moteur électrique ;
– selon un autre mode de réalisation, les moyens d’étanchéité comprennent des pièces de paroi coulissable dans ladite paroi, chaque pièce de paroi présentant une languette de manière à coopérer avec une forme complémentaire du reste de la paroi, par exemple une rainure, chaque pièce présentant des trous pour passage de câbles électriques d’alimentation des éléments de moteur électrique ;
– le dispositif comprend au moins un moyen d’assemblage entre les éléments de stator et l’au moins une tige de l’équipage mobile, de préférence deux moyens d’assemblage par élément de moteur électrique linéaire ;
– de préférence l’au moins un moyen d’assemblage est fixé à une extrémité du couple d’éléments de stator et comprend au moins un moyen de guidage de l’au moins une tige de l’équipage mobile associé au couple d’éléments de stator ;
– de préférence l’ajustement serré et/ou la complémentarité de forme entre la cavité et l’élément de moteur électrique est réalisé via le ou les moyens d’assemblage ;
– le dispositif comprend au moins deux éléments de moteur électrique linéaire, et le bâti comprenant au moins deux cavités ;
– de préférence, l’au moins un élément de moteur électrique linéaire comprend au moins deux tiges d’actionnement ;
Les figures 3A à 3C montrent des images d’échantillons d’apprentissage dans lesquelles les proportions de cellules vivantes sont respectivement 90%, 50%, 75%. On a représenté, sur les figures, des vignettes centrées sur chaque cellule, qu’elles soient vivantes ou mortes. Comme précédemment indiqué, on a indiqué, à côté de chaque vignette, la classe des cellules (V pour vivante, M pour morte). Ces annotations ne sont pas utilisées lors de l’apprentissage. Lors de l’apprentissage, chaque vignette est annotée en fonction de la proportion de cellules vivantes dans l’échantillon d’apprentissage.
Sur l’image du premier échantillon d’apprentissage ( ), on dénombre 9 cellules vivantes et 1 cellule morte, soit une proportion de 90% de cellules vivantes. Sur l’image du deuxième échantillon d’apprentissage ( ), on dénombre 3 cellules vivantes et 3 cellules mortes, soit une proportion de 50 % de cellules vivantes. Sur l’image du troisième échantillon d’apprentissage ( ), on dénombre 6 cellules vivantes et 2 cellules mortes, soit une proportion de 75% de cellules vivantes.
Dans cet exemple, l’apprentissage du réseau de neurones est effectué en minimisant une fonction de coût, basée sur une norme de type L2. Suite à l’apprentissage, le réseau de neurones affecte, à chaque cellule vivante, un score correspondant à la moyenne des proportions de cellules vivantes lors de l’étape d’apprentissage, en l’occurrence . De façon similaire, lors du traitement d’une image inconnue, le réseau de neurones affecte, à chaque cellule morte, un score correspondant à la moyenne des proportions de cellules mortes lors de l’étape d’apprentissage, en l’occurrence .
Bien que décrit en lien avec deux classes, le principe est généralisable à un nombre de classes plus élevé. Si désigne une image d’apprentissage et désigne une classe, le score prédit par le réseau de neurones pour une cellule de classe est égal à où est la quantité de cellules de classe j dans une image i ; est la proportion de cellules de classe j dans l’image i ; où est le nombre de cellules dans l’image i. est la quantité d’images d’apprentissage ;
On a testé l’approche précédemment décrite en prenant en compte un exemple de classification de vecteurs à 1 dimension. Les figures 4A, 4B et 4C montrent trois profils différents, représentatifs de trois classes : Classe 1 : profil gaussien – cf. . Classe 2 : profil gaussien combiné à une porte – cf. . Classe 3 : profil Porte – cf. .
On a généré environ 50 000 profils, chaque profil appartenant à l’une des trois classes, répartis dans 100 échantillons d’apprentissage. Chaque échantillon d’apprentissage comportait entre 400 et 600 profils. Dans chaque échantillon d’apprentissage , on connaissait la quantité relative de chaque profil, variant entre 0% et 80%. Sur les profils, les largeurs des pics et le bruit autour de chaque pic a été choisi aléatoirement, de manière à obtenir une variabilité dans le jeu de données d’apprentissage.
Suite à l’apprentissage, on a utilisé 10 échantillons de test comportant une quantité aléatoire de profils appartenant à chaque classe. Les 10 échantillons de test comportaient 4300 profils. La matrice de confusion du test est représentée ci-dessous : Cette matrice donne le nombre de profils, dont la classe réelle correspond au numéro de colonne, détectés dans une classe correspondant au numéro de la ligne.
La matrice de confusion témoigne de la fiabilité de la classification effectuée par l’algorithme.
La méthode a été mise en œuvre sur des échantillons comportant des cellules CHO (cellules ovariennes de hamster) chaque échantillon étant contenu dans une chambre fluidique d’épaisseur 100 µm disposé à une distance d de 1500 µm d’un capteur CMOS. L’échantillon a été illuminé par une diode électroluminescente 11 dont la bande spectrale d’émission est centrée sur une longueur d’onde de 450 nm et située à une distance D=1,4 cm de l’échantillon. Un tel dispositif est décrit dans US10379027.
On a disposait de 48 images d’échantillons, dans lesquelles on ne disposait uniquement que des proportions de cellules vivantes ou mortes. La représente la proportion de cellules vivantes (axe des ordonnées) pour chaque échantillon (axe des abscisses). On a effectué l’apprentissage de l’algorithme en utilisant 46 images parmi les 48 images disponibles. Les images numérotées 21 et 44 ont été utilisées pour tester l’algorithme. L’algorithme a annoté individuellement les cellules dans les deux images de test (images 21 et 44). Les annotations individuelles effectuées par l’algorithme permettent de remonter à un taux de viabilité de 94% pour l’image 21 (la valeur réelle étant de 97%) et 6% pour l’image 41 (valeur exacte 17%).
Cet exemple montre qu’il est possible de mettre en œuvre l’apprentissage par proportions de labels à partir de caractéristiques différentes d’images. Dans l’exemple décrit en lien avec les figures 2A à 2C et 3A à 3C, la caractéristique de chaque cellule est une image de phase. On peut mettre en œuvre d’autres caractéristiques, par exemple des profils représentatifs d’une propriété (module, phase) de l’onde lumineuse illuminant l’échantillon, les profils étant formés à différentes distances de l’échantillon. La formation de tels profils est décrite dans US10379027 ou US10481076 ou dans US10845286. Il s’agit d’illuminer un l’échantillon par une onde lumineuse et d’acquérir une image de l’échantillon par une modalité d’imagerie défocalisée (cf. ) ou sans lentille (cf. ). L’image acquise comporte des figures de diffraction de particules de l’échantillon. On applique ensuite un algorithme de reconstruction holographique à l’image acquise, de façon à obtenir pour au moins une particule, un profil d’une propriété optique de l’onde lumineuse illuminant l’échantillon à différentes distances de l’échantillon, entre l’échantillon et le capteur d’image. Le profil est établi selon un axe parallèle à l’axe selon lequel l’échantillon est illuminé (par exemple l’axe Z sur les figures 1A et 1B), l’axe du profil passant par la particule examinée.
Dans les documents précités, on a montré que ce type de profil peut être utilisé pour caractériser une particule. La mise en œuvre de l’algorithme de reconstruction holographique, à partir de l’image acquise, permet d’obtenir une expression complexe de l’onde lumineuse se propageant à travers l’échantillon, jusqu’au capteur d’image. Le profil est déterminé à partir de l’expression complexe de l’onde lumineuse, selon un axe parallèle à l’axe de propagation de la lumière, et passant par la particule analysé. Il peut par exemple s’agir d’un profil de la phase, ou du module de l’expression complexe. D’une façon plus générale, il s’agit d’un profil établi à partir de l’expression complexe de l’onde lumineuse à différentes distances de l’échantillon, le long de l’axe de propagation de la lumière, en particulier entre l’échantillon et le capteur d’image. Le profil est établi à partir du module ou de la phase ou de la partie réelle ou de la partie imaginaire de l’expression complexe.
Au cours de l’apprentissage, le réseau de neurones est alimenté par différents profils de particules, ces derniers étant annotés par la proportion de particules dans un état donné, dans l’échantillon d’apprentissage considéré (par exemple une proportion de particules vivantes ou mortes). Au cours de l’utilisation du réseau de neurones, sur des échantillons inconnus, les données d’entrée du réseau sont un ou plusieurs profils établis sur des particules dont l’état n’est pas connu.
La montre les principales étapes d’un procédé selon l’invention.
Etape 100 : mesure d’une caractéristique de particules de l’échantillon : il peut par exemple s’agir d’une image de l’échantillon, montrant différentes particules, auquel cas la caractéristique de chaque particule est la trace, ou image élémentaire, de chaque particule sur l’image. Il peut également s’agir de différents profils de particules formant l’échantillon.
Etape 110 : utilisation de la caractéristique de chaque particule de l’échantillon en tant que donnée d’entrée de l’algorithme d’intelligence artificielle. L’algorithme est programmé pour classifier les particules en fonction des caractéristiques ont été introduites en tant que données d’entrée.
Au-delà de la réalisation d’une ou plusieurs fonctions photométriques, comme un feu diurne ou un éclairage de type croisement, diverses fonctions peuvent être mises en œuvre par ce type de module lumineux. Par exemple, la source lumineuse du module lumineux peut être contrôlée pour que l’une des impulsions du faisceau lumineux émis présente une intensité particulièrement importante. Le système lumineux peut ainsi être équipé d’un module de réception afin de recevoir le faisceau lumineux émis, après réflexion sur un objet au voisinage du véhicule. Une unité de calcul du véhicule automobile peut alors, après détection de l’impulsion d’intensité importante dans le faisceau lumineux reçu, déterminer le temps de vol du faisceau lumineux émis et donc évaluer la distance séparant le véhicule de l’objet.
La fonction de mapping peut comprendre une implémentation et une utilisation d’un réseau de neurones convolutif construit à partir de blocs de type convolution à une dimension.
L’invention fournit également un procédé de détermination de recommandations de produits par filtrage collaboratif mis en œuvre par un système de détermination de recommandations apte à traiter un ensemble de données initial comprenant un pluralité d’individus initiaux issu d’une source de données. Le procédé comprend une pluralité d’itérations d’étapes d’apprentissage supervisé de données consistant à : - échantillonner une pluralité d’individus d’entrainement issus d’un ensemble de données initial , chaque individu d’entrainement étant associé à un ensemble de caractéristiques multivariées et à un vecteur de comportement associé à une pluralité de produits ; - déterminer une pluralité d’individus voisins issus de l’ensemble de données initial , à partir d’une fonction de voisinage appliquée à chacun des ensembles de caractéristiques multivariées des individus d’entrainement ; - déterminer, pour chaque individu d’entrainement , une pluralité de probabilités associées aux produits et à mesures de similarité , les mesures de similarité étant générées en appliquant une fonction de mapping aux individus d’entrainement et aux individus voisins , la fonction de mapping étant associée à des paramètres d’apprentissage ; - mettre à jour les paramètres d’apprentissage en appliquant une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir d’au moins une comparaison des probabilités avec le vecteur de comportement associé.
Le procédé comprend en outre une étape consistant à déterminer un ou plusieurs des produits à recommander à un individu ciblé issu de la source de données, à partir d’une détermination de probabilités associées à l’individu ciblé en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations d’étapes d’apprentissage.
Le système et le procédé supervisé d’apprentissage de données selon les modes de réalisation de l’invention permettent l’optimisation conjointe d’une transformation entre ensembles de caractéristiques d’entrée et un espace latent, et d’une mesure de similarité entre représentations de l’espace latent, la mesure de similarité optimisée étant apprise à partir de l’utilisation d’un paradigme d’apprentissage dérivé du principe de filtrage collaboratif.
Ils permettent notamment de fournir une solution de détermination de recommandations de produits à des individus à partir de données multivariées et en fonction de mesures de similarité entre ensembles de caractéristiques sous la forme d’un réseau de neurones profond, en utilisant un paradigme prédictif de type filtrage collaboratif.
La est un schéma représentant une structure globale d’un système de détermination de recommandations par filtrage collaboratif, selon des modes de réalisation de l’invention.
La est un schéma représentant des blocs fonctionnels associés à un algorithme d’apprentissage, selon des modes de réalisation de l’invention.
La est un schéma représentant des blocs fonctionnels associés à un algorithme de prédiction pour la détermination de recommandations, selon des modes de réalisation de l’invention.
La est un exemple de représentation visuelle possible d’un espace latent d’entrainement, selon des modes de réalisation de l’invention.
La est un organigramme représentant les étapes du procédé d’apprentissage de données, selon des modes de réalisation de l’invention.
La est un organigramme représentant les étapes du procédé de recommandation, selon des modes de réalisation de l’invention.
Des références identiques sont utilisées dans les figures pour désigner des éléments identiques ou analogues.
Description détaillée La représente un exemple d’un système de détermination de recommandations de données par filtrage collaboratif 10 comprenant une source de données 12, un dispositif d’apprentissage de données 14 et un module d’application de l’apprentissage 16, selon certains modes de réalisation de l’invention.
Tel qu’utilisée ici, l’expression « prédiction de données par filtrage collaboratif » fait référence à une prédiction du comportement d’un individu donné à partir d’une combinaison linéaire pondérée du comportement d’individus voisins similaires. Cette combinaison pondérée est en particulier exprimée à travers la similarité (ou mesure de similarité) entre l’individu donné qui doit faire l’objet d’une prédiction de comportement (par exemple, une prédiction sur l’achat d’un produit) et chacun des individus similaires.
La source de données 12 comprend un ou plusieurs ensembles de données pouvant être compris et/ou acquis par le système 10. Un ensemble de données est un ensemble de données multivariées généré à partir de la combinaison de données de tout type.
Store CD
Chaque serveur BCKi déchiffre le message de confirmation émis par le dispositif HW’ et qui lui a été communiqué par l'orchestrateur ORC1, et mémorise le certificat CD du dispositif HW’ qu’il a précédemment vérifié.
R6.4 Confirmation par chaque serveur BCKi que la restauration peut être initiée sous réserve de vérification d’identité
[BCKi→ ORC1]
OK_for_IDV
Claque serveur BCKi indique à l'orchestrateur ORC1 qu’il est prêt à restituer la part Si qu’il a sauvegardée sous réserve que l’utilisateur s’identifie à travers une étape IDVi.
R7. Réalisation des étapes de vérification d'identité IDVi par les serveurs IDVSRVi
IDVRi
L’utilisateur est redirigé par l'orchestrateur ORC1 sur chaque serveur BCKi et chaque serveur BCKi procède à sa propre vérification IDVi de l’identité pivot de l’utilisateur. Dans le présent mode de réalisation où les étapes IDVi sont confiées à des prestataires, chaque serveur BCKi connecte l’utilisateur au serveur IDVSRVi auquel il est affilié à travers une passerelle GTW. Le service IDVSi du prestataire procède à une vérification de l’identité de l’utilisateur, puis confirme à l'orchestrateur ORC1 que son identité a été vérifiée et que l'étape de sauvegarde de la graine peut être initiée.
Il sera noté que la durée de chaque étape de vérification d'identité IDVRi peut aller de quelques minutes à plusieurs jours selon les exigences de chaque serveur BCKi ou du prestataire qui réalise l’IDVRi. Des vérifications par des personnes physiques peuvent être systématiquement prévues avec certains prestataires d'IDV.
R8. Rétablissement des canaux de communication sécurisés après réalisation des étapes de vérification d'identité IDVi
Continue Restore
Une fois l'étape de vérification d'identité terminée, soit parfois plusieurs jours plus tard, l’utilisateur relance l'étape de restauration. Le dispositif HW’ envoie à l'orchestrateur ORC1 une demande de reprise de la restauration "Continue Restore ".
Si on considère un contour fermé C’ constitué d'une part du contour ouvert C et d'une portion de contour C mag reliant les deux surfaces planes 51 , 52 et entourant le conducteur primaire aller 41 ou retour 42 , alors le théorème d'Ampère conduit à : ; avec H le champ magnétique, et I p le courant circulant dans le conducteur primaire considéré.
Si la perméabilité relative µ r et/ou l'épaisseur du matériau magnétique est suffisamment élevée, on peut négliger le deuxième terme, de sorte à ne considérer que :
En outre, si le bobinage de contre-réaction qui entoure les bobines SPM est parcouru par un courant générant I CR Ampères tours, alors :
Lorsque le capteur de circulation, c’est-à-dire le transducteur SPM, fourni une valeur nulle, on a donc : I CR = -I P .
Le bobinage de contre-réaction doit ainsi être capable de générer 500A.t pour un courant primaire de 500A, et le taux de remplissage moyen d'un bobinage est autour de K r = 0,6. Si on se limite à une densité de courant de J max = 5 A/mm², il faudra donc de préférence une section de bobinage minimale S Bobine de :
Soit une épaisseur de bobinage comprise entre 3 et 4mm.
Un tel bobinage de contre-réaction de 3 à 4mm est difficilement réalisable directement sur une bobine SPM de l’art antérieur qui est traditionnellement réalisée sur un cœur de faible section, de l'ordre de 1mm.
L’invention propose ainsi une nouvelle configuration dans laquelle la contre-réaction est générée au moyen d'une bobine de plus grosse section, dont le cœur de bobinage est creux et peut accueillir les bobines SPM de mesure, comme illustré sur les figures 2a-3b.
En ajustant correctement les paramètres géométriques du circuit magnétique 5 et de la bobine de contre-réaction 3 , il est possible de réduire la fluctuation des champs le long du contour ouvert C .
Le matériau du circuit magnétique est de préférence à base d’un matériau à forte perméabilité et faible champ coercitif (par exemple à base de FeNi 80%). En effet, l'absence d'offset magnétique des bobines SPM ne signifie pas l'absence d'offset magnétique du dispositif. Le matériau du noyau SPM est caractérisé par son champ coercitif H C , et en l’absence de courant, on a : 0
Le champ à l'intérieur du matériau étant compris entre +H C et -H C , il est possible d’écrire :
où l mag est la longueur du circuit magnétique 5 permettant de refermer le contour C .
Le courant résultant I 0 peut donc être borné par I 0 c l mag
Ainsi, pour réduire I 0 , on peut choisir un matériau à faible champ coercitif, par exemple un alliage de type FeNi à 80% de Ni pour H c = 0.6A/m
En outre, pour réduire l mag , une solution consiste à orienter les conducteurs primaires aller et retour comme sur la , lorsque ces conducteurs présentent des sections rectangulaires. De cette manière, le circuit magnétique 5 est plus compact.
Dans certaines applications, il peut également être intéressant, notamment à des fins de protection, de pouvoir mesurer des courants de surcharge supérieurs au courant maximum compensable par le courant de contre-réaction. A cet effet, comme illustré sur les figures 6a et 6b, il est possible de disposer un capteur à effet Hall 6 entre les deux conducteurs primaires 41 , 42 . Ce capteur à effet Hall 6 sera avantageusement supporté par un circuit imprimé 7 configuré pour connecter le transducteur SPM.
Dans l’exemple décrit, le sous-système 30 comporte un moteur d’élément réfléchissant 70, appelé aussi moteur « tilt ».
Le moteur d’élément réfléchissant 70 est configuré pour pivoter ledit élément réfléchissant 60 par rapport au dispositif d’acquisition d’image 40 selon l’axe de rotation D2.
Le moteur d’élément réfléchissant 70 comporte par exemple une partie dite « fixe » assujettie à une armature 31 décrite ci-dessous, et une partie dite « mobile », configurée pour pivoter par rapport à la partie fixe, et à laquelle est assujetti l’élément réfléchissant 60.
En l’occurrence, le moteur d’élément réfléchissant 70 est ici un moteur à entraînement en prise directe de charge et préférentiellement sans balais ce qui diminue également l'usure et permet un pilotage très fluide, apte à répondre au besoin de suivi des yeux d'une personne en mouvement.
Dans l’exemple décrit, le système d’acquisition d’image 20 comporte un moteur de sous-système 80.
Le moteur de sous-système 80 est configuré pour pivoter le sous-système 30 par rapport au support 21 selon l’axe de rotation D3.
Le moteur de sous-système 80, appelé aussi « moteur panoramique », comporte par exemple une partie dite « fixe » assujettie au sous-système 30 et une partie dite « mobile » configurée pour pivoter par rapport à la partie fixe, et à laquelle est assujetti le support 21, notamment ici la première paroi 22.
Toutefois en variante, la partie fixe pourrait être assujettie au support 21 et la partie mobile pourrait être assujettie au sous-système 30.
En l’occurrence, le moteur de sous-système 80 est ici un moteur à entraînement en prise directe de charge, et préférentiellement sans balais ce qui diminue également l'usure et permet un pilotage très fluide, apte à répondre au besoin de suivi des yeux d'une personne en mouvement.
Dans l’exemple décrit, le sous-système 30 comporte l’armature 31.
Dans le présent exemple, le dispositif d’acquisition d’image 40, le moteur d’élément réfléchissant 70 et le moteur de sous-système 80 sont arrangés sur l’armature 31.