INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Par exemple, et comme illustré non limitativement sur les figures 1 et 2, et 5 et 6, le soubassement SV peut comprendre deux traverses TS, droite et gauche, installées chacune entre un longeron LS (situé sur un côté longitudinal droit ou gauche) et la première paroi P1 d’une pièce de renfort PR droite ou gauche ou la paroi latérale PLT droite ou gauche du tunnel (en l’absence de pièce de renfort PR). Dans ce cas, la seconde paroi P2 d’une pièce de renfort PR peut être aussi solidarisée à la face inférieure de la paroi supérieure d’une traverse TS correspondante. Par exemple, cette solidarisation fixe peut se faire par soudage. Mais elle pourrait aussi se faire par vissage (ou boulonnage).
Egalement par exemple, et comme illustré non limitativement sur les figures 1, 3, 5 et 9, le plancher supérieur PLS, qui est associé à une pièce de renfort PR, peut comporter un bord longitudinal interne BI s’étendant longitudinalement à droite ou à gauche du tunnel, replié vers le haut et solidarisé fixement par soudage à la première paroi P1 de cette pièce de renfort PR. Cela permet de solidariser le plancher supérieur PLS à la paroi longitudinale PLT du tunnel via la pièce de renfort PR, et ainsi d’augmenter la qualité de l’ancrage du siège avant concerné sur le soubassement SV.
Egalement par exemple, et comme illustré non limitativement sur les figures 2 à 4 et 6 à 9, la seconde paroi P2 de la (chaque) pièce de renfort PR peut comprendre une zone emboutie ZE qui définit un espace concave EC. Cet emboutissage est destiné, au moins, à renforcer la capacité d’encaissement d’efforts de la pièce de renfort PR en cas de choc.
On notera que dans le premier exemple de réalisation l’espace concave EC peut s’étendre longitudinalement (suivant la direction longitudinale X), parallèlement à la zone longitudinale centrale ZLC, comme illustré non limitativement sur les figures 2 à 4. Dans ce cas, on renforce au moins la capacité d’encaissement d’efforts transversaux de la pièce de renfort PR en cas de choc latéral.
Egalement par exemple, et comme illustré non limitativement sur les figures 2 à 4, la seconde paroi P2 de la (chaque) pièce de renfort PR peut comprendre un bord longitudinal BL qui est propre à être solidarisé fixement par soudage à la face inférieure FI du plancher supérieur PLS. On comprendra que ce bord longitudinal BL est replié dans un plan sensiblement horizontal (XY). Cela permet d’augmenter la surface de liaison entre la seconde paroi P2 et le plancher supérieur PLS, et donc d’avoir une meilleure répartition des efforts encaissés en cas de choc. En outre, cela permet d’optimiser l’intégrité d’au moins le positionnement longitudinal de la pièce de renfort PR.
Le premier exemple de réalisation illustré sur les figures 2 à 4 résulte d’opérations d’emboutissage et de découpe, ainsi qu’éventuellement de pliage.
Egalement par exemple, et comme illustré non limitativement sur la , dans le premier exemple de réalisation la seconde paroi P2 peut comprendre sur un bord « transversal » avant une patte de couplage PC repliée vers le bas (mais cela pourrait être vers le haut) et destinée à être solidarisée fixement par soudage à la face arrière de la paroi transversale d’une traverse TS associée. Cela permet d’augmenter l’intégrité des positionnements longitudinal et transversal de la pièce de renfort PR.
On notera également que dans le second exemple de réalisation l’espace concave EC peut, comme illustré non limitativement et au moins partiellement sur les figures 6 à 9, avoir une forme de cuvette rectangulaire. Dans ce cas, l’espace concave EC est délimité sur trois côtés fermés respectivement par trois sous-parties de la seconde paroi P2 de sa pièce de renfort PR et sur un côté partiellement ouvert, destiné à être orienté vers le tunnel, par une extension vers le bas de la première paroi P1 de sa pièce de renfort PR. Dans ce cas, on renforce non seulement la capacité d’encaissement d’efforts transversaux de la pièce de renfort PR en cas de choc latéral, mais aussi la capacité d’encaissement d’efforts longitudinaux de la pièce de renfort PR en cas de choc avant. Cela permet aussi d’optimiser l’intégrité des positionnements longitudinal et transversal de la pièce de renfort PR.
Dans une variante de réalisation, l’espace concave EC pourrait être délimité sur quatre côtés fermés respectivement par quatre sous-parties de la seconde paroi P2 de sa pièce de renfort PR qui se prolongent l’une l’autre, sensiblement à 90°. Cette variante est actuellement techniquement réalisable lorsque la pièce de renfort PR est fabriquée par moulage, alors que le second exemple de réalisation illustré sur les figures 6 à 9 résulte d’opérations de découpe et d’emboutissage, ainsi qu’éventuellement de pliage. On comprendra en effet que l’emboutissage est très difficilement compatible avec la définition d’un espace concave EC délimité sur quatre côtés fermés respectivement par quatre sous-parties de la seconde paroi P2.
Selon un mode de réalisation, un second espace de données est créé par le premier utilisateur selon une séquence d’étapes identiques à la création du premier espace de données comportant notamment la sélection d’un second ensemble de données, ledit second espace de données comportant un second domaine permettant d’entraîner une seconde fonction apprenante, ledit procédé comportant en outre les étapes suivantes : Partage de l’accès du second espace de données à au moins un troisième utilisateur ; Annotation du second ensemble de données par le troisième utilisateur ; Mise à jour du second domaine d’entraînement pour extraire de nouvelles entités nommées et entraînement de la seconde fonction apprenante à partir du second domaine mis à jour.
Un avantage est de permettre la génération d’une pluralité d’espaces de données par chaque utilisateur et que chacun d’entre eux puissent partager chaque espace avec une communauté d’utilisateurs donnée. Un intérêt est de permettre la définition de domaines d’entraînement qui sont mis à jour en fonction de chaque espace de données et en fonction de chaque communauté.
Selon un mode de réalisation, la création d’un premier espace de données comprend la création d’au moins un premier domaine préliminaire, ledit premier domaine préliminaire étant sélectionné par un utilisateur, ladite sélection entrainant l’extraction d’un sous-graphe de concepts d’un graphe de concepts de référence, ledit premier domaine généré comportant une réunion des concepts issus d’une extraction d’un graphe issu des concepts extraits du premier ensemble de données et d’une extraction d’un graphe issu des concepts extraits d’un graphe de référence.
Un avantage est de permettre un pré-entraînement en fonction d’un domaine donné. Le domaine présélectionné permet d’extraire des premières données selon une fonction apprenante ayant déjà un entraînement donné. Un avantage est de permettre d’être plus efficace, plus rapide et plus performant dès la création d’un espace de données et dès l’intégration des premières données dans l’espace.
Selon un mode de réalisation, chaque domaine d’entraînement créé est défini par un ensemble de concepts extraits d’un graphe de référence définissant une base de connaissance, ledit ensemble de concepts extrait définissant un graphe de concepts.
Selon un mode de réalisation, la génération d’au moins un premier domaine comprend l’exécution d’une fonction apprenante, dite fonction apprenante de domaine, non supervisée générant des classes de concepts hiérarchisées, les hiérarchies entre concepts étant extraites à partir d’un graphe de concepts de référence prédéfini.
Selon un mode de réalisation, un domaine sélectionné au sein d’une librairie de domaines pour définir un premier domaine préliminaire d’un espace de données est mis à jour selon l’invention, ledit premier domaine mis à jour permettant de définir un domaine d’entraînement enrichi pour entraîner un modèle d’apprentissage machine définissant une fonction apprenante exécutée sur le premier ensemble de données accessible à une communauté d’utilisateurs.
Selon un mode de réalisation, le premier domaine est mis à jour à partir : d’un ensemble d’actions réalisées par le premier utilisateur sur le premier ensemble de données, lesdites actions comportant notamment une ouverture ou une lecture d’au moins une page indexée du premier ensemble de données, la mise à jour du premier domaine comportant une pondération des concepts extraits de ladite première page indexée ; d’au moins une annotation comportant un mot clef ajouté par le premier utilisateur, les mots clefs étant associés à une page indexée du premier ensemble de données, la mise à jour du premier domaine comportant une extraction de concepts à partir d’un premier graphe de connaissance, lesdits concepts étant associés audit au moins un mot clef.
Un avantage est de permettre un apprentissage en tenant compte de chaque marque d’intérêt d’un utilisateur d’une communauté vis-à-vis d’une portion de l’ensemble de données considérée.
Selon un mode de réalisation, une annotation d’un utilisateur comprend : Une association d’un mot clef associé à une chaine de caractères ou d’un média d’une page du premier ensemble de données ; Une correction d’une annotation par un second utilisateur précédemment défini par un autre utilisateur ; Une sélection d’un concept donné parmi une liste de concepts extraits du premier domaine ; Un marquage d’un localisateur uniforme de ressource du premier ensemble de données.
Un avantage est de permettre un apprentissage sur chaque opération active d’annotation d’un utilisateur sur les données d’un espace de données.
Selon un mode de réalisation, l’algorithme de reconnaissance d’entités nommées comprend : détermination d’un ensemble de structures de données du premier ensemble de données comportant une pluralité de séquences de symboles discrets dans une langue naturelle ; classification d’entités nommées formant des sous-séquences de symboles discrets dans une langue naturelle au sein de chaque structure déterminée ; normalisation des entités nommées visant à regrouper différentes entités nommées en une unique entité nommée ; désambiguïsation des entités nommées à partir d’un graphe de connaissance et d’un calcul de distance entre les différentes structures identifiées dans le premier ensemble de données.
Un intérêt est de prendre en compte dans l’apprentissage des entités nommées. Un avantage est de tenir compte des fréquences de mises à jour des instances de chaque entité nommée référencée dans une base de connaissance. Un avantage est d’entraîner la fonction apprenante sur des temps courts en prenant en compte dès le départ un domaine défini par un utilisateur et des durées plus longues selon certaines fréquences de mises à jour de données telles que celles des entités nommées.
Selon un mode de réalisation, la détermination des structures comporte la mise en œuvre d’un ensemble de règles permettant d’identifier notamment des symboles et la classification des entités nommées est mise en œuvre à partir d’une fonction apprenante spécifique comprenant la mise en œuvre d’un réseau de neurones convolutif et/ou d’un modèle de langage autorégressif génératif de type transformeur.
Selon un mode de réalisation, les entités nommées extraites comprennent une valeur de référence définissant une catégorie à laquelle elles sont chacune associée, au moins une desdites valeurs de références étant comprises dans la liste suivante {organisation, nom d’entreprise, nom de personne, quantité, nombre ou devise monétaire, date et durée, nom d’évènement, lieu géographique, pourcentage, nom de produit}.
Selon un mode de réalisation, la classification des entités nommées comprend une étape de classification du type de contenu, ladite classe étant associée à une fréquence de rafraichissement du contenu.
Viscosité La viscosité des compositions de traitement des cheveux variera. Néanmoins, dans divers modes de réalisation, la viscosité des compositions de traitement des cheveux est d’environ 100 cps à environ 50 000 cps à une température de 25 o C. Dans d’autres modes de réalisation, la viscosité des compositions de traitement de cheveux est d’environ 100 à environ 40 000 cps, d'environ 100 à environ 30 000 cps, d'environ 100 à environ 20 000, d'environ 100 à environ 15 000 cps, d'environ 500 à environ 40 000 cps, d'environ 500 à environ 30 000 cps, d'environ 500 à environ 20 000 cps, d'environ 500 à environ 15 000 cps, d'environ 1 000 à environ 30 000 cps, d'environ 1 000 à environ 20 000 cps, d'environ 1 000 à environ 15 000 cps, d'environ 2 000 à environ 50 000 cps, d'environ 2 000 à environ 40 000 cps, d'environ 2 000 à environ 30 000, cps, d'environ 2 20 000 cps, d'environ 2 000 à environ 15 000 cps, d'environ 5 000 cps à environ 50 000 cps, d'environ 5 000 cps à environ 40 000 cps, d'environ 5 000 à environ 30 000 cps, d'environ 5 000 à environ 20 000 cps, d'environ 5 000 à environ 15 000 cps, ou environ 5 000 à environ 15 000 cps à environ 12 000 cps à une température de 25 o C. La viscosité peut être mesurée avec un viscosimètre Brookfield DV-LL+ Pro en utilisant la broche RV-05 et une vitesse de rotation de 10 % tr/min.
Stabilité Les compositions de traitement des cheveux sont stables et homogènes. En d’autres termes, les compositions de traitement des cheveux ne se séparent pas visuellement par phase ou ne développent pas de sédimentation et ne forment pas de particules visibles. Par exemple, les compositions de traitement des cheveux restent stables pendant au moins 1 semaine à température ambiante ; les compositions de traitement des cheveux restent stables pendant au moins 8 semaines à 4 o C ; et/ou les compositions de traitement des cheveux restent stables pendant au moins 8 semaines à 45 o C. Dans divers modes de réalisation, les compositions de traitement des cheveux restent visuellement homogènes et exemptes de séparation de phase visuelle et de formation de particules pendant au moins 1, 2, 4 et/ou 8 semaines à température ambiante (25 o C).
Procédés Les compositions de traitement de cheveux de la présente divulgation sont utiles dans des procédés de traitement des cheveux. Les procédés incluent l’application d’une composition de traitement des cheveux selon la présente divulgation sur les cheveux et le rinçage ultérieur de la composition de traitement des cheveux des cheveux, c’est-à-dire , selon un procédé avec « rinçage ». Les compositions de traitement des cheveux peuvent être utilisées, par exemple, comme composition de conditionneur ou comme masque de conditionnement qui est appliqué sur les cheveux avant ou après le shampooing des cheveux ; ou elles peuvent être utilisées comme composition de conditionneur qui est utilisée sans shampooing des cheveux. Typiquement, la composition de traitement des cheveux est appliquée sur les cheveux mouillés ou humides, massée dans/à travers les cheveux, puis rincée des cheveux avant de les sécher et/ou de les coiffer. La composition de traitement des cheveux peut rester sur les cheveux avant le rinçage pendant une période de temps, par exemple, une période d’environ 10 secondes à environ 10 minutes, avant le rinçage des cheveux. La composition de traitement des cheveux peut être laissée sur les cheveux pendant environ 10 secondes à environ 5 minutes, d'environ 10 secondes à environ 2 minutes, d'environ 30 secondes à environ 10 minutes, d'environ 30 secondes à environ 5 minutes, d'environ 30 secondes à environ 2 minutes, d'environ 1 minute à environ 10 minutes, d'environ 1 minute à environ 5 minutes, ou environ 1 minute à environ 2 minutes, y compris toute combinaison, sous-combinaison, plage ou sous-plage de celles-ci.
Dans divers modes de réalisation, les compositions de traitement des cheveux de la présente divulgation sont utiles dans des procédés, dans lesquels la composition de traitement des cheveux est appliquée sur les cheveux et n’est pas ensuite (par exemple, immédiatement dans l’heure ou moins) rincée des cheveux, c’est-à-dire, dans un procédé « sans rinçage ». La composition de traitement des cheveux peut être appliquée sur les cheveux mouillés, humides ou secs et peut rester sur les cheveux sans rinçage, par exemple, avant le coiffage et/ou la fixation des cheveux.
Les méthodes de traitement des cheveux, selon les procédures discutées ci-dessus, sont utiles pour revitaliser les cheveux. Les procédures sont également utiles dans les méthodes pour améliorer l’aspect et la sensation naturels des cheveux, réduire les frisottis, améliorer le lissage des cheveux, l’alignement des cheveux et/ou la brillance des cheveux. Les méthodes concernent également l’augmentation de l’hydrophobie des cheveux. Ainsi, la présente divulgation concerne des procédés pour : (a) conditionner les cheveux ; (b) améliorer l’aspect et la sensation des cheveux ; (c) réduire les frisottis ou la propension des cheveux à friser ; (d) améliorer la douceur des cheveux, (e) améliorer l’alignement des cheveux ; (e) améliorer ou augmenter la brillance des cheveux ; (f) améliorer l’hydratation des cheveux ; et/ou (g) améliorer la douceur des cheveux.
Kits Les compositions de traitement des cheveux divulguées ici peuvent être fournies dans un kit. Par exemple, une ou plusieurs compositions de traitement des cheveux de la présente divulgation peuvent être incluses dans un kit qui inclut également une ou plusieurs compositions de traitement des cheveux supplémentaires, par exemple, une ou plusieurs compositions de lavage, en particulier, une ou plusieurs compositions de shampooing. Toutes les différentes compositions du kit sont contenues séparément. Dans certains cas, les kits incluent une ou plusieurs compositions de traitement des cheveux selon la présente divulgation et une ou plusieurs compositions de shampooing, chacune des une ou plusieurs compositions de traitement des cheveux et les une ou plusieurs compositions de shampooing étant contenues séparément.
Exemple 1 (Compositions Inventives)
* à 25 o C mesuré avec un viscosimètre Brookfield DV-LL+ Pro en utilisant la broche RV-05 et une vitesse de rotation de 10 % tr/min.
Exemple 3 (Essais) Les propriétés sensorielles des mèches de cheveux traitées avec les compositions présentées dans l’exemple 2 ont été évaluées par deux experts différents. La composition inventive 1 a été utilisée comme référence pour comparer toutes les compositions supplémentaires. Des mèches de cheveux caucasiens très décolorés (SA40, 2,7 g, 27 cm) ont été utilisées. Chaque mèche de cheveux a été lavée avec un shampooing standard. Après avoir rincé les échantillons de shampooing, les échantillons ont été traités avec une composition de l’exemple 2. Après avoir soigneusement massé la composition dans l’échantillon de cheveux, la composition a été rincée. L’excès d’eau a été éliminé des mèches de cheveux avec une serviette et les propriétés sensorielles des cheveux mouillés ont été évaluées. Les mèches de cheveux ont ensuite été séchées au sèche-cheveux et leurs propriétés sensorielles ont été évaluées. Les résultats sont présentés dans le tableau ci-dessous.
Propriété sensorielle sur une mèche de cheveux Inventif Comparatif 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Lissage au rinçage RÉFÉRENCE = -- = INSTABLE + - - -- -- = -- Peignage sur humide = -- - - -- - - -- - -- Lissage sur humide = -- - = = = = -- = -- Peignage à sec = - = - -- -- -- - + -- Lissage sur sec + = - = - - - = = - Alignement sur sec = - = = - - - = = -- Fermeture des pointes sur sec = = - -- -- -- -- - = -
++ Supérieur à la référence
+ Plutôt supérieur à la référence
- Plutôt inférieur à la référence
Les compositions inventives 1 et 2 ont surpassé les compositions comparatives en fournissant une myriade d’attributs sensoriels souhaitables aux cheveux. La composition comparative 3 n’était pas stable lors de la préparation et n’a donc pas pu être testée. Les données montrent que l’inclusion des composants revendiqués dans les quantités et rapports revendiqués entraîne une composition de traitement des cheveux qui confère de multiples attributs souhaitables aux cheveux, par exemple, la douceur, la facilité de peignage, l’alignement et la fermeture des pointes.
Selon des exemples de réalisations particuliers, l’étape d’abandon 37 comporte une ou plusieurs sous-étapes. En outre, les différentes données reçues lors des étapes précédentes sont par exemple effacées et la procédure d’étalonnage du capteur du véhicule 10 est relancée avec un nouveau véhicule source 120.
L’étape suivante est appelée étape de comparaison 35. Les premières données sont comparées aux deuxièmes données. Les données comparées sont des données de même type. Par exemple, si les premières données correspondent aux données brutes obtenues du véhicule source 120, alors les deuxièmes données comparées aux premières données concernent des données brutes des mesures effectuées par le capteur embarqué. Si le capteur embarqué ne mesure que la concentration d’un ou plusieurs polluants (ou particules), alors seules les premières données relatives à ce ou ces polluants (ou particules) particuliers sont comparées aux deuxièmes données.
Selon un mode de réalisation particulier, l’étape de comparaison 35 est mise en œuvre pour plusieurs ensembles de premières données et plusieurs ensembles de deuxièmes données. Selon ce mode de réalisation, le calculateur reçoit des premières données de plusieurs véhicules source 120, par exemple 3 véhicules source 120, pour les comparer chacune à des deuxièmes données obtenues à proximité de chacun des 3 véhicules source 120 (c’est-à-dire lorsque le véhicule 10 est à une distance inférieure à la distance seuil de chacun de ces véhicules source 120).
Par exemple, lorsque le véhicule 10 se trouve à proximité d’un premier véhicule source 120, le calculateur compare les deuxièmes données mesurées à proximité de ce premier véhicule source 120 avec les premières données obtenues de ce premier véhicule source 120. Le résultat de la comparaison est avantageusement stocké en mémoire du calculateur. Puis le véhicule 10 poursuit son itinéraire et, lorsqu’il se trouve à proximité d’un deuxième véhicule source 120, le calculateur compare les deuxièmes données mesurées à proximité de ce deuxième véhicule source 120 avec les premières données obtenues de ce deuxième véhicule source 120. Le résultat de la comparaison est avantageusement stocké en mémoire du calculateur. Le véhicule 10 poursuit son itinéraire jusqu’à approcher d’un troisième véhicule source 120 et réitérer la comparaison comme pour le premier véhicule source 120 et le deuxième véhicule source 120.
Le nombre de véhicules source 120 pris en compte n’est pas limité à 3, mais s’étend à tout nombre, par exemple 2, 4 ou 5 véhicules source 120.
Dans l’étape suivante, appelée étape d’étalonnage 36, lorsque le résultat de la comparaison indique une différence entre les mesures effectuées par le ou les véhicules sources 120 pris en compte et la ou les mesures effectuées par le capteur embarqué dans le véhicule 10 supérieure à un seuil, alors l’étalonnage du capteur embarqué dans le véhicule 10 est déclenché sur la base des premières données reçues du ou des véhicules source.
L’étalonnage du capteur embarqué par le véhicule 10 est mis en œuvre selon toute méthode connue de l’homme du métier en prenant comme référence les premières données.
Lorsque les données de plusieurs véhicules source 120 sont prises en compte et comparées à autant de mesures du capteur embarqué dans le véhicule 10, l’étalonnage est mis en œuvre lorsque le résultat de chaque comparaison indique une différence supérieure ou égale à un deuxième seuil (noté ε’) (c’est-à-dire si |IQA1 – IQA2| ≥ ε’) pouvant par exemple être égal au premier seuil ε. La deuxième valeur seuil ε’ correspond par exemple à un pourcentage de IQA1, par exemple 2, 3, 5 ou 10 % de IQA1.
Selon une variante, lorsque les données de plusieurs véhicules source 120, par exemple 3 véhicules source 120, sont prises en compte et comparées à autant de mesures du capteur embarqué dans le véhicule 10, l’étalonnage est mis en œuvre lorsque le résultat de plusieurs comparaisons indique une différence supérieure ou égale à ε ou ε’ (par exemple lorsque 2 comparaisons sur les 3 effectuées indiquent une différence supérieure ou égale à ε).