INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans tous les cas, la géométrie de l’objet graphique peut alors (toujours dans l’étape (a) – entre l’acquisition (a3) et l’encodage (a4)) être normalisée, par exemple : mise à l’échelle (proportionnelle), telle que la plus grande dimension de sa Bounding Box (Largeur ou Hauteur ou Profondeur) soit ramenée à 1 unité (par exemple 1 mètre). rotation éventuelle.
Partant des données brutes (le mesh, c’est-à-dire les coordonnées spatiales de tous les polygones de tous les traits), on peut alors comme expliqué les encoder dans la sous-étape (a4).
Selon un premier mode basique, le volume complet de l’objet graphique tridimensionnel est reconstruit, et lesdites données représentatives dudit objet graphique tridimensionnel sont alors par exemple une matrice 3D, i.e. un « bloc » de voxels (typiquement dans le cas d’une représentation volumique du type de la ) ou les coordonnés d’un nuage de points (typiquement dans le cas d’une représentation volumique du type de la ).
Selon un deuxième mode de réalisation, ledit objet graphique tridimensionnel est importé dans une scène 3D, et lesdites données représentatives dudit objet graphique tridimensionnel sont une pluralité de matrices 2D correspondant à une pluralité de frames (i.e. des images) produits par des rendus de l’objet graphique tridimensionnel sous plusieurs angles de vue, ou bien plusieurs « coupes » dans l’épaisseur de l’objet graphique tridimensionnel (par exemple selon l’axe optique des moyens d’affichage 12). L’encodage peut être réalisé en effectuant plusieurs rendus depuis des positions prédéfinies.
Dans le premier ou le deuxième mode, on peut représenter l’ordre de tracé des traits par une couleur : en référence à la notion de teinte (Hue) propre aux espaces de couleurs HSV ou HSL, chaque polygone de ruban/section d’un de trait volumique pourrait prendre une couleur linéairement fonction de son ordre de tracé : Premier(e) polygone/section tracé(e) : Teinte = 0° Dernier(e) polygone/section tracé(e) : Teinte = 359°.
Comme l’on verra, le premier et le deuxième mode présentent l’avantage de pouvoir utiliser en l’état des modèles de classification existants de vision 2D/3D.
Selon un troisième mode, préféré, on représente directement l’objet graphique tridimensionnel par un ou plusieurs vecteurs définissant les rubans/traits volumiques, i.e. lesdites données descriptives de l’objet graphique tridimensionnel candidats sont au moins un vecteur définissant les rubans de polygones/les sections formants les traits. Ce troisième mode est beaucoup plus léger, puisqu’on extrait directement l’information le plus discriminante, au lieu de mettre en œuvre l’algorithme sur une image 2D/3D complète (qui contiendra beaucoup d’information inutile).
Selon un mode préféré pour les rubans : Pour chaque trait, on peut relever : Le numéro de tracé (chronologique, parmi les autres traits) Pour chaque polygone d’un trait on peut relever : Le numéro de tracé du trait auquel il appartient Le numéro de tracé du polygone Le numéro chronologique absolu, afin qu’on puisse rapprocher la similitude entre une signature fortement liée (moins de traits voire un seul trait) et une signature moins liée (= plus de traits) du même auteur La position XYZ du point central du polygone (vecteur) Sa vélocité (vecteur, différence entre point central du polygone suivant, et point central de ce polygone) Son orientation (vecteur, normale au polygone)
Avantageusement, le bloc de rétropropagation 148 peut également être configuré pour mettre à jour à chaque itération d’un paramètre de similarité en fonction de la rétropropagation des gradients.
Dans des modes de réalisation, la mise à jour du paramètre de similarité peut être effectuée à partir du gradient de la fonction d’erreur par rapport au paramètre de similarité . Par exemple et sans limitation, ce gradient peut être déterminé à partir des différences entre les vecteurs de prédiction et les vecteurs de voisinage attendus , des différences entre les vecteurs de prédiction et les vecteurs d’entrainement attendu , et les mesures de similarité .
Le module d’application de l’apprentissage 16 du système de prédiction de données par filtrage collaboratif 10 est utilisé pour la prédiction d’information. Le module d’application 16, également appelé module de généralisation, est configuré pour appliquer un algorithme de prédiction à un ensemble de caractéristiques d’entrée noté , associé à un individu d’entrée (ou ‘individu cible’) et issu de la source de données 12. Le module d’application 16 peut en outre être configuré pour estimer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations du modèle d’apprentissage, un vecteur de comportement associé à un individu d’entrée , à partir de l’application de l’algorithme de prédiction.
La représente schématiquement des blocs fonctionnels associés à l’algorithme de prédiction appliqué, selon certains modes de réalisation de l’invention.
L’algorithme de prédiction peut comprendre un bloc d’initialisation applicatif 162 configuré pour générer un sous-ensemble de données de voisinage, dit applicatif et noté . En particulier, l’ensemble de données de voisinage applicatif est issu de l’ensemble de données initial et comprend une pluralité d’individus voisins appliqués . Chaque individu voisin appliqué est alors associé à un ensemble de caractéristiques de voisinage applicatif et à un vecteur de voisinage applicatif attendu . La génération du sous-ensemble de données de voisinage applicatif peut être mise en œuvre via l’application de la fonction de voisinage appliquée à l’ensemble de caractéristiques d’entrée par rapport à l’ensemble de données initial . Le sous-ensemble de données de voisinage applicatif peut être défini par la formule (22) suivante :
Avantageusement, une fois le modèle appris, la notion de valeur de seuil de distance peut être écartée et tous les individus initiaux de l’ensemble de donnée initial peuvent être utilisés pour prédire l’individu d’entrée , tel que .
L’algorithme de prédiction peut également comprendre un bloc d’inférence applicatif 164 configuré pour appliquer la fonction de mapping à l’ensemble de caractéristiques d’entrée de manière à déterminer un élément latent dit ‘élément latent estimé’ . Le bloc d’inférence applicatif 164 est également configuré pour appliquer la fonction de mapping aux ensembles de caractéristiques de voisinage de manière à déterminer un espace latent dit espace latent de voisinage applicatif alors noté . L’espace latent de voisinage applicatif est un tenseur comprenant des éléments notés .
Le bloc d’inférence applicatif 164 est ainsi également configuré pour déterminer le vecteur de comportement , à partir des vecteurs de voisinage applicatif attendus et de mesures de similarité notée alors définies entre l’individu d’entrée et chacun des individus voisins appliqués et définis par les équations (08) ou (09). Le vecteur de comportement peut être ainsi défini par la formule (23) suivante :
Comme représenté sur la , le système de prédiction de données par filtrage collaboratif 10 peut comprendre un module 18 d’exploitation des résultats des algorithmes de l’apprentissage et des prédictions.
Dans des modes de réalisation, le module d’exploitation 18 peut être configuré pour mettre en œuvre une représentation visuelle d’un espace latent déterminé, par exemple l’espace latent d’entrainement , en fonction d’une valeur de dimensionnalité d’affichage donnée, notée K et correspondant à la dimensionnalité de l’espace latent. Pour cela, le module d’exploitation 18 peut comprendre une unité d’interface homme-machine comprenant un ou plusieurs moyens d’acquisition ou de visualisation de données. Par exemple et sans limitation, la valeur de dimensionnalité d’affichage peut être choisie égale à 2, par un utilisateur du système 10.
En lien avec l’exemple de la figure 2, la figure 6 illustre une représentation visuelle possible d’un espace latent d’entrainement issu de la fonction de mapping appliquée à un ensemble de caractéristiques comprenant des prévisions météo associées à des données de fréquentation des transports et à des données calendaires pour la prédiction de la qualité de l’air dans le métro. La mise en œuvre de la représentation visuelle comprend ainsi la détermination de deux coordonnées de projection correspondant aux deux axes sur la . La mise en œuvre de la représentation visuelle peut également comprendre l’application de différentes couleurs aux points d’affichages en fonction de différentes données des ensembles de caractéristiques associés. Par exemple et sans limitation, une représentation visuelle peut être mise en œuvre de manière à observer le regroupement graphique de certaines données de représentations latentes suivant le critère de « jour de la semaine » ou de périodes 1 et 2 correspondant à des « vacances » et « jours travaillés »
Dans certains modes de réalisation, le module d’exploitation 18 peut être configuré pour évaluer la performance de l’apprentissage des données, et en particulier pour calculer la performance en termes de nombre d’itérations, vitesse d’application de l’algorithme d’apprentissage, ou encore de conformité des résultats par rapport à un ensemble de données de tests (c’est-à-dire application de l’algorithme de prédiction et vérification d’obtention de valeurs de coefficients de perte minimale, notés ).
La est un organigramme décrivant un procédé d’apprentissage de données 700, mis en œuvre par un dispositif d’apprentissage de données 14 par filtrage collaboratif, selon des modes de réalisation de l’invention.
A l’étape 710, l’ensemble de données initial comprenant des individus initiaux est reçu. A l’étape 714, les différents paramètres de mis en œuvre des itérations d’un algorithme d’apprentissage sont reçus. Ces paramètres peuvent comprendre par exemple un nombre d’itérations , les différents paramètres et éléments de la fonction de mapping , la valeur de seuil de distance , ou encore le taux d’apprentissage .
La illustre une vue en coupe d’une nappe de guidage de lumière utilisée pour un guide de lumière selon l’état de la technique ;
La illustre un dispositif d’affichage comprenant un guide de lumière selon l’état de la technique ;
La illustre schématiquement un support de sources de lumière selon l’état de la technique ;
La illustre le pliage d’un groupe d’éléments d’injection de lumière associés à une région de la nappe de guidage de lumière du dispositif selon la ;
La illustre une extrémité d’un empilement d’éléments d’injection de lumière destinée à être couplée à une source de lumière ;
La illustre l’élément de support au pliage des éléments d’injection de lumière selon le premier aspect de l’invention ;
La montre une vue dans un plan X-Z de l’élément de support de la ;
La illustre schématiquement comment les éléments d’injection de lumière sont repliés au niveau des éléments de pliage de l’élément de support au pliage de la ;
Les et illustrent les plis des éléments d’injection de lumière sur deux séries décalées de l’élément de pliage ;
La illustre un dispositif lumineux selon le deuxième aspect de l’invention ;
La montre une vue dans le plan X-Y de l’élément de support des sources de lumière ;
La montre un élément de séparation inséré entre deux empilements d’éléments d’injection de lumière adjacents ;
La montre un élément de séparation inséré entre deux rangées parallèles de sources de lumière.
La illustre un premier mode de réalisation du dispositif lumineux selon le deuxième aspect de l’invention ;
La illustre un deuxième mode de réalisation du dispositif lumineux selon le deuxième aspect de l’invention ;
illustre schématiquement la génération d’un document selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ;
illustre schématiquement un document, comprenant des sections, généré selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ;
illustre schématiquement un document généré selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ;
illustre schématiquement un dispositif de génération configuré pour générer un document tel que représenté en figures 1-3, selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ;
illustre schématiquement une interface utilisateur contrôlée par le dispositif de génération de la pour permettre la génération d’un document tel que représenté en figures 1-4, selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ;
illustre schématiquement un dispositif de génération configuré pour générer un document tel que représenté en figures 1-3, selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et
illustre un diagramme de différentes étapes d’un procédé de génération d’un document tel que représenté en figures 1-4, selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.
Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de génération d’un document, en particulier d’un document caractérisant un véhicule, vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1-7. Sauf indications contraires, les éléments communs ou analogues à plusieurs figures portent les mêmes signes de référence et présentent des caractéristiques identiques ou analogues, de sorte que ces éléments communs ne sont généralement pas à nouveau décrits par souci de simplicité.
Les termes « premier(s) » (ou première(s)), « deuxième(s) », etc.) sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des instructions, des données, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après.
Comme précédemment indiqué, l’invention vise notamment un procédé de génération d’un document caractérisant un véhicule quelconque, par exemple un véhicule de type véhicule terrestre motorisé (de type automobile ou autre), un véhicule aérien, un véhicule maritime (ou fluvial), etc.
Comme décrit en détail ci-après dans des exemples particuliers de réalisation, le procédé de génération de l’invention est mis en œuvre par un dispositif de génération (ou dispositif de traitement), ou plus généralement par au moins un processeur. Ce procédé s’appuie sur le traitement d’instructions d’utilisateur reçues via une interface utilisateur (par exemple une interface graphique) et sur la consultation d’une base de données pour générer un document caractérisant un véhicule. D’éventuelles données prédéfinies extraites de la base de données peuvent en particulier être insérées dans le document. De façon alternative ou cumulative aux données prédéfinies, des données d’utilisateur peuvent être chargées ou insérées dans le document sur demande de l’utilisateur sous réserve que ces données d’utilisateur respectent au moins une règle prédéfinie.
Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, le procédé de génération comprend : a) réception, via une interface utilisateur, d’une première instruction d’utilisateur destinée à créer une section dans le document; b) en réponse à ladite première instruction d’utilisateur, recherche de données de section définissant ladite section consultation par consultation d’une base de données ; c) si au moins une première partie desdites données de section est extraite de la base de données au cours de la recherche b), réalisation d’un premier traitement comprenant : c1) déclenchement d’un affichage de ladite au moins une première partie des données de section dans au moins un champ prédéfini de l’interface utilisateur ; et c2) en réponse à une deuxième instruction d’utilisateur reçue via l’interface utilisateur pour valider ladite au moins une première partie des données de section, insertion de ladite au moins une première partie des données de section dans au moins une première zone prédéfinie du document ; d) en cas d’échec au cours de la recherche b) à extraire au moins une deuxième partie des données de section, réalisation d’un deuxième traitement comprenant : d1) détection d’une demande d’insertion de données d’utilisateur dans au moins une deuxième zone prédéfinie du document ; d2) vérification de si les données d’utilisateur respectent au moins une règle prédéfinie associée à ladite au moine une deuxième zone prédéfinie ; et d3) dans l’affirmative, insertion des données d’utilisateur dans ladite au moins une deuxième zone prédéfinie du document.
Le procédé permet de générer de façon fiable, rapide et efficace d’un document caractérisant un véhicule, par exemple de type automobile ou autre. On peut ainsi générer (ou remplir) un document, tel qu’une fiche de secours ou équivalent par exemple, avec un gain de temps et en limitant les coûts associés et les risques d’erreur. L’invention permet notamment de s’assurer que le document respecte un format particulier.
D’autres aspects et avantages de la présente invention ressortiront des exemples de réalisation décrits ci-dessous en référence aux figures mentionnées ci-avant.
La illustre schématiquement un document 2 caractérisant un véhicule 4 dans le sens où il comprend (ou définit) des données DT représentatives de caractéristiques du véhicule 4. Les données DT comprises dans le document 2 peuvent être de diverses natures, format, etc. et peuvent comprendre notamment au moins l’un parmi des données de texte TX (du contenu de texte) et des données d’image IM (par exemple des pictogrammes, des schémas et/ou des vues photographiques).
Comme illustré, le document 2 est défini (ou compris) dans un fichier FL1 dont le type et format peuvent être adaptés selon le cas. Comme décrit par la suite, ce fichier FL1 peut être généré par un dispositif de génération 10 exécutant un procédé de génération selon un mode de réalisation particulier de l’invention.
Selon un autre exemple de réalisation (figure 2B) cette technique est mise en œuvre à l’aide d’un émetteur 32 qui est central, par exemple placé de manière proche du circuit d'acquisition 30, par exemple dans la même partie du gant que ce dernier, les récepteurs 20a-28a étant de préférence plus petits que dans la réalisation de la figure 2A et placés sur ou dans les doigts du gant. Ainsi on ne mesure plus directement la distance mais l’angle entre deux doigts successifs. En effet, chacune des antennes étant initialement disposée selon l’un des 3 axes xyz de l’espace (voir la figure 2B), on peut mesurer l’alignement des capteurs avec l’émetteur 32. Ainsi, une bobine de l’axe y de l’émetteur 32, dans laquelle circule un courant alternatif, produit un champ . Si l’on considère une bobine réceptrice alignée avec la bobine émettrice selon l’axe y, ce champ est reçu par la bobine réceptrice (par exemple la bobine 28a) avec un facteur d’atténuation dû à la distance (voir ). Cependant, si les deux bobines ne sont pas alignées (voir ), le champ reçu au niveau de la bobine réceptrice 28a se décompose :
- en une composante selon l’axe y de cette même bobine réceptrice : ;
- et une composante selon l’axe x de cette bobine .
Pratiquement, une mesure selon un seul axe suffit, mais une mesure selon un autre axe permet une confirmation.
On peut ainsi mesurer l’écartement des doigts et non plus la distance ; mais, en fait, dans toutes les configurations, la mesure dépend à la fois de l’angle et la distance et, selon les configurations, la variation de l’un peut être négligeable par rapport à l’autre.
Dans cette réalisation, les bobines 20-28, 20a – 28a sont reliées de préférence au circuit d'acquisition 30 par des connexions filaires.
De préférence encore, chacun des doigts équipés pour cette mesure est muni de trois bobines, orientées selon les trois axes X, Y, Z de l'espace.
Dans une réalisation, chaque doigt du gant est muni d'au moins une bobine, de préférence trois bobines comme expliqué ci-dessus.
La configuration de la figure 2B permet de profiter pleinement des bobines 3 axes. Cependant, à la différence de la figure 2A, l’intégrabilité de l’ensemble est réduite par la présence de l’émetteur central 32. De plus, l’angle étant petit, il est difficile à mesurer avec précision. C’est pourquoi la variante de la peut être plus intéressante.
En particulier, les antennes de la , positionnées sur les doigts, peuvent être utilisées en émission et réception alternativement selon les étapes suivantes:
- une première antenne est excitée avec le signal électrique (par exemple celle (20) positionnée sur le pouce ; elle devient ainsi une antenne émettrice ; le signal d’excitation peut provenir d’un convertisseur analogique-digital d’un microcontrôleur, qui peut être intégré dans le gant (voir par exemple le microcontrôleur 44 de la ) de même que, éventuellement, un amplificateur (par exemple : amplificateur inverseur) ;
- l’antenne voisine 22 (dans cet exemple, elle est positionnée sur l’index) est utilisée en antenne réceptrice et donc capture les variations d’induction lorsque les doigts (dans cet exemple pouce et index) se déplacent les uns par rapport aux autres ;
- ces variations peuvent être transmises à, par exemple, un microcontrôleur (non représenté sur la figure, mais voir par exemple les moyens 44 en ), pour un éventuel formatage et/ou traitement des signaux et/ou une transmission à un appareil de traitement des données, par exemple un ordinateur ou micro-ordinateur 50 (voir un exemple d'implémentation en ) ;
- la seconde antenne 22 (dans cet exemple, elle est positionnée sur l’index) est utilisée à son tour en antenne émettrice tandis que l’antenne 24 positionnée sur le doigt voisin (dans cet exemple le majeur) joue le rôle d’antenne réceptrice, l’antenne 20 positionnée sur le pouce pouvant quant à elle être désactivée.
Ainsi, un processus d’activation en réception puis en émission (ou l’inverse) peut être mis en œuvre, par exemple en se propageant de proche en proche afin de couvrir l’ensemble des doigts de la main.
Dans les deux configurations ( et ), la bobine réceptrice peut être sélectionnée par exemple par un multiplexeur. Dans la configuration de la , on peut en outre utiliser un commutateur pour sélectionner la bobine émettrice. Tous ces éléments (multiplexeur, commutateur) peuvent être intégrés dans le gant.
S1 : décharge, démontage et broyage d’une batterie au lithium-ion ternaire usagée pour obtenir un matériau broyé dont la taille de particule est inférieure ou égale à 5 cm ;
S2 : mélange du matériau broyé avec du nitrate de potassium selon un rapport massique de 1:3,0, chauffage du mélange à 350 °C et maintien de la température pendant 1 h ;
S3 : tamisage du mélange à travers un tamis fait de nickel d'une taille de maille de 0,25 mm à la température de l'étape S2 pour obtenir une barbotine de sel fondu de taille inférieure et une feuille de cuivre et d'aluminium de taille supérieure ;
S4 : séparation de la barbotine de sel fondu de taille inférieure par centrifugation à la température de l'étape S2 pour obtenir du sel fondu et de la masse noire ;
S5 : ajout de la masse noire dans l'acide nitrique à une concentration de 0,1 mol/L selon un rapport solide/liquide de 1,0 g/5,0 mL, ajout d'acide ascorbique et lixiviation à 80 °C pendant 1 h ;
S6 : réalisation d'une séparation solide-liquide pour obtenir un lixiviat et un résidu de lixiviation ; et
S7 : lavage et séchage du résidu de lixiviation, puis réalisation d'une calcination exempte d’oxygène pendant 1 h à une température de 900 °C pour obtenir une anode de graphite régénérée.
Exemple comparatif 4 Un procédé de traitement de masse noire de batterie et de préparation d'une anode de graphite régénérée, qui était différent du procédé de l'exemple 1 en ce qu’une pyrolyse à basse température était directement effectuée sans mélange avec du sel fondu, comprenait spécifiquement les étapes suivantes :
S2 : trempage du matériau broyé dans une solution d'imprégnation selon un rapport solide/liquide de 0,2 g/mL pendant 3,0 h, où la solution d’imprégnation était une solution mixte de dihydrogénophosphate de potassium d'une concentration de 0,5 g/mL et de tétraborate de potassium d'une concentration de 0,5 g/mL, et le trempage a été effectué à une température de 60 °C ;
S3 : pressage sur filtre du matériau trempé et séchage à 100 °C pendant 2 h pour obtenir un matériau séché ;