INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Ainsi on peut comme expliqué avoir ladite base d’apprentissage comprenant un ensemble de données représentatives d’objets graphiques tridimensionnels de référence, en particulier lesdites données de la base d’apprentissage étant représentatives du même objet graphique tridimensionnel attendu dessiné plusieurs fois par ledit utilisateur avec un dispositif virtuel de tracé dans ledit espace immersif (voir plus loin l’aspect enrôlement), ladite base étant par exemple stockée par une mémoire 22b du second serveur 2a. A noter qu’une poignée de données d’apprentissage (i.e. de dessin de l’objet graphique tridimensionnel attendu), en particulier de l’ordre de cinq, suffisent dans le cas d’une signature sous la forme de traits en rubans de polygones pour avoir une robustesse suffisante.
On peut ainsi avoir une étape préalable (a0) d’apprentissage (ou entraînement) dudit modèle de classification sur la base d’apprentissage, en particulier mise en œuvre par les moyens de traitement 21b du deuxième serveur 2b, le modèle étant ensuite chargé sur le premier serveur 2a. On rappelle que le deuxième serveur 2b peut être confondu avec le premier serveur 2a.
Le modèle de classification pourra être conforme à n’importe quel modèle d'apprentissage automatique connu, et en particulier appris en utilisant n’importe quel algorithme adapté.
De manière particulièrement préférée, ledit modèle de classification est un réseau de neurones, en particulier : Dans le cas de données descriptives définissant des traits en rubans de polygones (troisième mode de réalisation), le réseau de neurone peut être de type à propagation avant, FNN (Feedforward Neural Network) ; Dans le cas de données descriptives sous la forme d’une pluralité d’images 2D (deuxième mode de réalisation) le réseau de neurones peut être tout réseau adapté à la vision artificielle, par exemple le réseau Multiview, MVCNN (http://vis-www.cs.umass.edu/mvcnn/), soit dupliqué autant de fois qu’il y a d’images, soit utilisant les différentes images comme une entrée multi-canaux Dans le cas de données descriptives sous la forme d’un volume 3D (premier mode de réalisation) le réseau de neurones peut être tout réseau adapté à la vision 3D, par exemple le réseau Point-Voxel, PVCNN Dans le cas de données descriptives définissant des traits volumiques, le réseau de neurone peut être de type à « nuages de points », notamment PointNet (http://stanford.edu/~rqi/pointnet/).
Dans le cas d’un réseau de neurones, l’apprentissage concerne en particulier les paramètres du réseau de neurones.
Transaction & consentement
De manière préférée, le procédé s’inscrit dans un contexte de validation de transaction, et plus précisément du consentement de l’utilisateur à la mise en œuvre de ladite transaction.
Il comprend alors avantageusement une étape (c) de mise en œuvre ou non d’une transaction initiée par ledit utilisateur dans ledit espace immersif en fonction du résultat de l’étape (b), i.e. le résultat de la classification biométrique (en particulier authentification) dudit utilisateur.
En d’autres termes, si l’utilisateur a dessiné l’objet graphique tridimensionnel attendu (ce qui signifie qu’il a bien donné son consentement), le résultat de la classification est positif et la transaction est mise en œuvre. A l’inverse, si le résultat de la classification est négatif, c’est que soit l’utilisateur n’a pas finalement pas donné son consentement (le système 1 a peut-être cru par erreur, à la suite d’une mauvaise manipulation de l’utilisateur, que ce dernier souhait mettre en œuvre une transaction) soit qu’un tiers a tenté d’usurper son identité (et donc que l’utilisateur en premier lieu n’a jamais donné son consentement), et la transaction n’est pas mise en œuvre.
On entendra « transaction » au sens large, c’est-à-dire possiblement paiement mais également signature d’un contrat, transferts de droits, etc.
De manière préférée, l’étape (a) comprend une sous-étape (a2) d’émission à destination dudit système 1 d’une invitation à dessiner ledit objet graphique tridimensionnel candidat. On comprend que cette invitation s’adresse à l’utilisateur et est affichée (sous n’importe quelle forme) par les moyens 12.
Cette invitation peut être émise en réponse à une sous-étape (a1) de réception d’une requête de validation de ladite transaction, réception depuis le système 1 ou un autre serveur notamment de transaction (qui peut notamment être confondu à son tour avec le premier serveur 2a).
Selon un exemple, le dispositif d’éclairage comprend un support 11 plan, l’ensemble de sources lumineuses 1 et la première rangée de sources lumineuses 2 étant fixés au support 11, le support 11 formant avec l’axe optique 9 un angle égal à 90° ± 25°.
En raison de l’inclinaison du support 11 par rapport à l’axe optique 9, cette configuration permet d’obtenir différents éclairements étant plus ou moins répartis vers le haut ou vers le bas de la zone centrale devant être éclairée.
Selon un exemple, le dispositif d’éclairage comprend un premier support 11a et un deuxième support 11b, le premier support 11a étant perpendiculaire à l’axe optique 9 et parallèle au deuxième support 11b, l’ensemble de sources lumineuses 1 étant fixé au premier support 11a et la première rangée de sources lumineuses 2, la deuxième rangée de sources lumineuses 2a et la troisième rangée de sources lumineuses 2b étant fixées au deuxième support 11b.
Le ou les supports 11, 11a, 11b, sont typiquement des cartes à circuits imprimés comprenant les commandes électriques et électroniques des sources.
Le positionnement d’un support distinct pour d’un part l’ensemble de sources lumineuses 1 et pour d’autre part la première rangée de sources lumineuses 2, la deuxième rangée de sources lumineuses 2a et la troisième rangée de sources lumineuses 2b permet de disposer d’une large possibilité de configurations pour l’inclinaison des sources lumineuses en question. En effet, d’un part l’ensemble de sources lumineuses 1 et d’autre part la première rangée de sources lumineuses 2, la deuxième rangée de sources lumineuses 2a et la troisième rangée de sources lumineuses 2b pourront être inclinées par rapport à l’axe optique 9 selon des inclinaisons différentes.
Selon un exemple, le dispositif d’éclairage comprend une lentille de projection 13 positionnée sur l’axe optique 9 après la lentille primaire 3.
Ainsi, l’association d’une lentille primaire avec une lentille de projection permet d’obtenir la répartition de la lumière souhaitée selon un plan perpendiculaire à l’axe optique 9 tout en ayant une puissance lumineuse et une qualité d’imagerie suffisante.
Cette configuration permet de maitriser la répartition de la luminosité à la sortie du dispositif d’éclairage, notamment en ayant une répartition de la luminosité symétrique par rapport au plan p2.
Dans les caractéristiques exposées dans la présente, les termes relatifs à la verticalité, à l’horizontalité ou à la transversalité (ou encore direction latérale), ou leurs équivalents, s’entendent par rapport à la position dans laquelle le système d’éclairage est destiné à être monté dans un véhicule. Les termes « vertical » et « horizontal » sont utilisés dans la présente description pour désigner des directions, suivant une orientation perpendiculaire au plan de l’horizon pour le terme « vertical » (qui correspond à la hauteur des systèmes), et suivant une orientation parallèle au plan de l’horizon pour le terme « horizontal ». Elles sont à considérer dans les conditions de fonctionnement du dispositif dans un véhicule. L’emploi de ces mots ne signifie pas que de légères variations autour des directions verticale et horizontale soient exclues de l’invention. Par exemple, une inclinaison relativement à ces directions de l’ordre de + ou – 10° est ici considérée comme une variation mineure autour des deux directions privilégiées. Par rapport au plan horizontal, l'inclinaison est en principe comprise entre -5° et +4° et elle est comprise entre -6° et +7.5° latéralement.
Dans le cadre de la présente description, les adjectifs « inférieur » et « supérieur » et leurs équivalents (sous, dessous, sur, dessus) sont à prendre en relation avec la direction verticale, c’est-à-dire la direction perpendiculaire à la première direction d et à l’axe optique 9. Dans un même contexte, un élément supérieur est situé au-dessus (mais pas forcément au contact, ni directement au droit) d’un élément inférieur, suivant la direction verticale.
Selon un mode de réalisation, le dispositif d’éclairage comprend un ensemble de sources lumineuses 1, une première rangée de sources lumineuses 2, une lentille primaire 3, une première surface de réflexion 6 et une deuxième surface de réflexion 7. La première rangée de sources lumineuses 2 comprend des sources lumineuses rangées sur une ligne droite selon la première direction d. La lentille primaire 3 comprend un premier dioptre d’entrée 4, un deuxième dioptre d’entrée 5 et un dioptre de sortie 12. Le premier dioptre d’entrée 4 est configuré pour transmettre des rayons lumineux issus de l’ensemble de sources lumineuses 1. Le deuxième dioptre d’entrée 5 est configuré pour transmettre des rayons lumineux issus de la première rangée de sources lumineuses 2. Le dioptre de sortie 12 est configuré pour être traversé des rayons lumineux issus de la première rangée de sources lumineuses 2 après leur réception par le deuxième dioptre d’entrée 5 de la lentille primaire 3. Le premier plan p1 est défini de manière à contenir la première direction d et être perpendiculaire à l’axe optique 9.
La première surface de réflexion 6 est configurée pour réfléchir, vers la deuxième surface de réflexion 7, des rayons lumineux issus de l’ensemble de sources lumineuses 1 après leur réception par le premier dioptre d’entrée 4 de la lentille primaire 3.
La deuxième surface de réflexion 7 est configurée pour réfléchir, vers le dioptre de sortie 12, les rayons lumineux issus de l’ensemble de sources lumineuses 1 après leur réflexion sur la première surface de réflexion 6.
Le dioptre de sortie 12 de la lentille primaire 3 peut être distordu en partie inférieure (c’est-à-dire sous l’axe optique 9) de manière à apporter du volume au faisceau issu de la première rangée de sources lumineuses 2, c’est-à-dire de manière à augmenter la largeur et la hauteur du faisceau en question. Le dioptre de sortie 12 de la lentille primaire 3 peut également être distordu en partie supérieure (c’est-à-dire au-dessus de l’axe optique 9) de manière à améliorer la jonction entre le faisceau issu de la première rangée de sources lumineuses 2 et celui issu de l’ensemble de sources lumineuses 1.
De manière préférée, le dispositif d’éclairage comprend une troisième surface de réflexion 8. Préférentiellement, la troisième surface de réflexion 8 est configurée de manière que certains des rayons lumineux issus de l’ensemble de sources lumineuses 1 se réfléchissent sur la troisième surface de réflexion 8 après leur réflexion par la première surface de réflexion 6 et avant leur réflexion par la deuxième surface de réflexion 7.
Étape 7 : soumettre le matériau solide à une calcination aérobie à 800 °C pendant 15 min pour obtenir la masse noire sans carbone à faible teneur en cuivre et en aluminium avec une teneur en eau inférieure ou égale à 1,0 % en poids.
Exemple 3 Un procédé de recyclage d'une masse noire sans carbone à faible teneur en cuivre et en aluminium provenant d'une batterie a été pourvu, et les étapes spécifiques étaient les suivantes :
Étape 3 : séparer les scories de graphite flottant avec de la mousse, puis soumettre la barbotine obtenue à un filtrage sur presse pour obtenir un résidu de filtre ;
Étape 4 : sécher le résidu de filtration à 120 °C pendant 1 h, ajouter un solvant organique non polaire ayant un point d'ébullition élevé selon un rapport solide-liquide de 200 g/L, chauffer le mélange à 200 °C et agiter à 150 tr/min pendant 2 h, le solvant organique non polaire ayant le point d'ébullition élevé ayant été la glycérine ;
Étape 5 : maintenir la température de 200 °C et tamiser la suspension organique à l'aide d'un tamis ayant une taille d'ouverture de 0,25 mm pour obtenir un matériau sous-dimensionné et un matériau surdimensionné ;
Étape 6 : condenser le matériau sous-dimensionné à 50 °C, réaliser une séparation centrifuge pour récupérer le solvant organique et obtenir un matériau solide ; et
Étape 7 : soumettre le matériau solide à une calcination aérobie à 500 °C pendant 20 min pour obtenir la masse noire sans carbone à faible teneur en cuivre et en aluminium avec une teneur en eau inférieure ou égale à 1,0 % en poids.
Exemple comparatif 1 Un procédé de récupération de la masse noire de la batterie a été pourvu, qui diffère de l'exemple 1 en ce que : à l'étape 4, le résidu de filtre n'a pas été mélangé avec un solvant organique non polaire ayant un point d'ébullition élevé, mais a été directement chauffé. Les étapes spécifiques étaient les suivantes :
Étape 1 : décharger et démonter une batterie lithium-ion ternaire usagée, puis la placer dans une solution de chlorure de calcium de 0,1 mol/L et la broyer en un matériau broyé ayant une taille de particule de 5 cm ou moins, et contrôler la teneur en solides pour être de 200 g/L ;
Étape 2 : tremper le matériau broyé en continu dans une solution de chlorure de calcium pendant 4 h, ajouter un modificateur de surface et un agent moussant, et enfin gonfler une suspension obtenue, du méthanol ayant été utilisé comme modificateur de surface et du méthylisobutylcarbinol ayant été utilisé comme agent moussant, une quantité ajoutée du modificateur de surface ayant été de 1 g/t, une quantité ajoutée de l'agent moussant ayant été de 0,02 g/t, et une vitesse de gonflage ayant été de 0,5 m 3 /min ;
Étape 3 : séparer les scories de graphite flottant avec de la mousse, puis soumettre la barbotine obtenue à un filtre-presse pour obtenir un résidu de filtre ;
Étape 4 : sécher le résidu de filtre à 100 °C pendant 2 h et le chauffer à 250 °C pendant 1 h ;
Étape 5 : tamiser les résidus de filtre chauffés par un tamis ayant une taille d'ouverture de 0,25 mm pour obtenir un matériau sous-dimensionné, et un matériau surdimensionné constitué de feuilles de cuivre et d'aluminium ; et
Étape 6 : soumettre le matériau sous-dimensionné à une calcination aérobie à 1 000 °C pendant 10 min pour obtenir la masse noire.
ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION La métagénomique est un procédé méthodologique qui vise à étudier le microbiome. Le microbiome est l’ensemble des micro-organismes et leurs gènes. Les micro-organismes peuvent par exemple être des bactéries, des virus, des champignons, des levures ou du plancton, vivant dans un environnement spécifique tel que l’intestin, l’océan, les sols ou l’air.
Le microbiome intestinal d’une personne abrite un très grand nombre de micro-organismes. Cet ensemble de bactéries, virus, parasites et champignons non pathogènes présents dans l’intestin constitue le microbiome intestinal.
Le rôle du microbiome intestinal est de mieux en mieux connu. De nombreuses études mettent en avant les liens entre le microbiome intestinal et le fonctionnement global du corps. Ainsi, il existe un consensus sur l'importance du microbiome pour le bien-être et/ou la santé d’une personne. Il est donc courant d’essayer d’influencer positivement le microbiome intestinal par l’intermédiaire de recommandations de modifications du style de vie. Une influence sera considérée comme positive par exemple si la richesse du microbiome est accrue. Ces recommandations de modifications du style de vie peuvent concerner de nombreux domaines tels que l’activité physique, le sommeil, le comportement alimentaire, la nutrition ou le bien-être émotionnel.
Mieux comprendre le fonctionnement des interactions entre le microbiome et son hôte devrait donc permettre d'améliorer le fonctionnement et l’état global du corps. Il est donc nécessaire de pouvoir comprendre comment un microbiome intestinal d’une personne réagit à différents facteurs.
Une meilleure compréhension du microbiome intestinal pourrait notamment aider à comprendre la réponse individuelle à une ou des modifications du style de vie comme un régime alimentaire. En effet, les molécules traitées par le microbiome sont absorbées par l'hôte pour affecter les organes cibles. Ces molécules ont des effets locaux sur l'intestin, sont retransformées et/ou métabolisées par les microbes, et sont excrétées dans les selles, de sorte qu'elles ont un large éventail d'effets sur l'individu. Un régime alimentaire sera ici défini comme pouvant comprendre un seul repas ou une multitude de repas sur un ou plusieurs jours.
La modélisation du microbiome intestinal permet la prédiction d’une variation du microbiome intestinal à une ou des modifications du style de vie telle que l’absorption d’un ou plusieurs aliments dans le cadre d’un régime alimentaire. En effet, en simulant l’absorption d’un ou plusieurs aliments par le microbiome intestinal à l’aide d’un modèle du microbiome intestinal, il est possible d’obtenir une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal. Une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal, sous un régime alimentaire d’un individu, est un vecteur des flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers les réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome.
La modélisation métabolique in-silico des microbes permet de traduire les annotations fonctionnelles des séquences (méta)génomiques en modèles mathématiques du métabolisme cellulaire. A partir de ces modèles mathématiques, les comportements des systèmes peuvent être étudiés sous différentes conditions, également appelées contraintes ou facteurs. Pour ce faire, deux éléments sont essentiels. Le premier élément est le modèle métabolique à l'échelle du génome (communément appelé en anglais « Genome Scale Metabolic model » et noté GSMM) ou le réseau (communément appelé en anglais « Genome Scale Metabolic Network » et noté GSMN) du système cellulaire étudié, qui est reconstruit à partir des annotations fonctionnelles des gènes codés dans les séquences génomiques. Ce GSMN est un référentiel de toutes les réactions biochimiques catalysées par les enzymes cellulaires et des réactions de transport effectuées par différents systèmes de transport cellulaires qui décrit le drainage et la production des métabolites cellulaires dans l'organisme étudié nécessaires pour soutenir la croissance cellulaire, par exemple les acides aminés nécessaires à la synthèse des protéines, les nucléotides nécessaires à la réplication et à la transcription de l'ADN, les lipides nécessaires à la construction des membranes cellulaires, les cofacteurs nécessaires à l'activité des différentes enzymes, etc. Le second élément est le profil moléculaire de l'environnement dans lequel vit le système cellulaire, sous la forme de différents composés auxquels le système a accès pour se développer, par exemple des sources de carbone comme le glucose, le maltose, le fructose ; des sources d'azote comme l'ammoniac, des conditions aérobies ou anaérobies définies par la présence/absence d'oxygène, etc. Ces profils moléculaires sont codifiés sous la forme de réactions d'échange qui introduisent ces composés dans l'environnement extracellulaire du réseau métabolique à des taux maximums définis par les quantités estimées de ces composés dans l'environnement.
Avec les réactions biochimiques et de transport du GSMM et les réactions d'échange définissant les entrées environnementales, un modèle mathématique du métabolisme cellulaire est construit en codant les réactions du réseau métabolique sous la forme d'une matrice stochiométrique où les lignes représentent les composés chimiques ( composés), les colonnes représentent les réactions ( réactions), et les indices représentent le coefficient stochiométrique de chaque métabolite dans chaque réaction du réseau. Les coefficients stochiométriques sont des rapports molaires dans lesquels les substrats sont transformés en produits dans une réaction chimique. La matrice est la propriété structurelle la plus importante des réseaux métaboliques. Elle décrit l'architecture et les propriétés topologiques du système et reste constante dans des conditions changeantes qui pourraient modifier les paramètres cinétiques ou les vitesses de réaction. Avec cette matrice , il est possible de définir des équations différentielles pour chaque composé chimique du réseau. Les équations différentielles décrivent le changement net des concentrations de métabolites en fonction du temps, qui est égal aux différences entre la somme de tous les flux de réaction qui produisent le composé chimique et la somme de tous les flux de réaction qui le consomment.
Ce système d'équations différentielles intègre la cinétique enzymatique par le biais de la dérivée temporelle, de sorte que le vecteur des flux de réaction dépendra de la concentration des métabolites et d'un certain nombre de paramètres cinétiques qui sont inconnus pour de nombreuses réactions du réseau dans le GSMM. C'est dans ce contexte où, afin de pallier cette méconnaissance de l'information cinétique, le système métabolique est placé dans un état d'équilibre, qui est la contrainte la plus fondamentale dans la modélisation computationnelle du métabolisme cellulaire. Ceci est justifié par le fait que les transitions métaboliques des composés chimiques internes sont plus rapides que les taux de croissance cellulaire et les changements dynamiques de l'environnement de l'organisme. En conséquence, les flux métaboliques conduisant à la formation et à la dégradation de tout composé chimique particulier doivent être équilibrés et leur somme doit être égale à zéro :
En supposant cet état permanent, le système d'équations différentielles ci-dessus est converti en un ensemble d'équations linéaires à partir desquelles il est possible de calculer le vecteur des flux de réaction qui définit l'état métabolique du système dans les conditions environnementales définies. Cependant, ce système d'équations linéaires est généralement indéterminé, ce qui signifie qu'il n'existe pas de solution unique, c'est-à-dire pas de vecteur unique de flux de réaction qui satisfasse la condition d'équilibre, mais plutôt un espace de distributions de flux réalisables, c'est-à-dire de multiples vecteurs , dans l'espace à dimensions des flux de réaction qui satisfont la condition d'équilibre. Cet espace de distributions de flux peut être plus ou moins large en fonction de contraintes supplémentaires. Ces contraintes supplémentaires peuvent être imposées au comportement du système en plus des contraintes environnementales. Ces contraintes environnementales sont imposées sous la forme de valeurs maximales et minimales que différents flux de réaction peuvent atteindre, dérivées de données expérimentales, telles que les taux maximaux d'absorption de glucose calculés expérimentalement avec les analyses de flux métaboliques (appelées communément en anglais « Metabolic Flux Analyses » et notées MFA) ; le flux nul à travers les réactions catalysées par des enzymes non exprimées dans les ensembles de données transcriptomiques ou protéomiques, etc.
Il existe différentes façons d'explorer l'espace des distributions de flux réalisables, dont la plus courante est l'optimisation linéaire d'une fonction objectif. Ces approches d'optimisation linéaire comprennent : Les analyses de balance de flux, appelées communément en anglais « Flux Balance Analyses » et connues sous le nom de FBA, qui tentent de trouver la distribution de flux à travers les réactions modèles qui maximise la fonction objectif, Les analyses de balance de flux parcimonieuses, appelées communément en anglais « Parsimonious FBA » et connues sous le nom de pFBA, qui tentent de trouver la distribution du flux entre les réactions du modèle qui maximise la fonction objectif en minimisant le flux total global entre les réactions du modèle, Les analyses de la variabilité des flux, appelées communément en anglais « Flux Variability Analyses » et connues sous le nom de FVA, qui tente de trouver la gamme de valeurs de flux réalisables pour les réactions du modèle qui maximise la fonction objective.