INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La seconde étape de génération 130 est de préférence identique à la première étape de génération 122, à l’exception des différences décrites ci-après. En particulier, la chaîne de traitement 48 du second module de génération 30 met en œuvres les mêmes étapes ou traitements que la chaîne 48 du premier module de génération 22. Dans ce cas, le second module de génération 30 obtient le graphe de requête 68 au lieu de chaque graphe de fichier 60, et ceci en particulier à partir de la requête de recherche 66 au lieu de chaque fichier informatique 19.
Le graphe de requête 68 comprend une pluralité de nœuds de requête 70 et des liens de requête 72 reliant les nœuds de requête 70. Les nœuds de requête 70 et les liens de requête 72 sont en particulier représentatifs du texte de la requête de recherche 66.
De préférence, les nœuds de requête 70 présentent les mêmes caractéristiques que les nœuds 62 et/ou les liens de requête 72 présentent les mêmes caractéristiques que les liens 64. Par exemple, chaque nœud de requête 70 est doté de l’une des classes sémantiques A, B, C, D, E, F, à savoir par exemple des classes A, B et F pour les nœuds de requête 70 illustrés sur la .
En particulier, les classes A, B, C, D, E, F attribuées aux nœuds de requête 70 sont choisies parmi les mêmes classes A, B, C, D, E, F que celles attribuées aux nœuds 62 des graphes de fichier 60. A titre d’illustration, le nœud de requête 70 « Il » du graphe de requête 68 présente la même classe, à savoir la classe A, que les nœuds 62 « Elle » des graphes de fichier 60, puisque chacun de ces nœuds 62, 70 représente le sujet des phrases correspondantes.
Lors de l’étape d’application 132, le module d’application 32 applique le graphe de requête 68 à la base de données d’index 26 pour obtenir, pour chaque fichier informatique 19, un premier score de similarité définissant une similarité entre le graphe de requête 68 et le fichier informatique 19.
Le terme « similarité » fait en particulier référence à des éléments identiques et à des éléments différents entre le graphe de requête 68 et la base de données d’index 26. Par exemple, le premier score de similarité dépend d’un nombre de différences entre des éléments du graphe de requête 68 et l’index de la base de données d’index 26.
Par exemple, le module d’application 32 envoie une requête à la base de données d’index 26 comprenant au moins les expressions définies par le graphe de requête 68, comme par exemple au moins « Il », « animaux » et « quintal », et reçoit des réponses indiquant, pour chaque fichier informatique 19, un nombre de fois que les expressions respectives ou les classes associées à ces expressions, sont présentes dans la base de données d’index 26 pour ce fichier.
En particulier, le module d’application 32 met en œuvre un modèle comparant les expressions de l’index associées à un fichier donné parmi les fichiers informatiques 19, avec le graphe de requête 68, pour obtenir le premier score de similarité pour ce fichier informatique 19. Par exemple, le modèle compte, pour chaque fichier informatique 19, le nombre d’expressions dans l’index qui à la fois renvoient à ce fichier informatique 19 et qui sont également définies par le graphe de requête 68. Chaque correspondance augmente le premier score de similarité.
Selon un exemple, le modèle du module d’application 32 est un modèle de sac de mots. Par exemple, le modèle est le modèle BM25, également appelé Okapi BM25.
De préférence, le modèle du module d’application 32 augmente premier score de similarité non pas uniquement lorsqu’une expression définie par le graphe de requête 68 est identique à une expression de l’index. En complément ou selon une alternative, le modèle augmente le premier score de similarité lorsqu’un nœud de requête 70 présente la classe ou l’étiquette qui est également présente dans l’index pour ce fichier informatique 19.
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 . En effet, le nouvel individu d’entrée peut être prédit à partir de l’évaluation de la similarité de l’ensemble de caractéristiques d’entrée avec l’ensemble de données initial , l’ensemble ayant servi à l’apprentissage des données (c’est-à-dire pour mettre à jour les paramètres d’apprentissage ). Ainsi, le problème de ne pas prédire à partir d’individus trop similaires ne se pose pas dans ce cas, le paramètre de seuil de distance n’étant alors utilisé qu’au cours des itérations de la fonction d’apprentissage. En effet, le seuil de distance a pour objectif d’inciter le modèle d’apprentissage à être « curieux » et en comparant des données (et donc des individus) différentes, de manière à améliorer les capacités de généralisation du modèle d’apprentissage.
Le bloc d’inférence applicatif 164 est ainsi également configuré pour déterminer un ensemble de prédiction (dit ‘ensemble estimé’), à partir des ensemble de caractéristiques de voisinage applicatif 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). L’ensemble estimé peut être ainsi défini par la formule (23) suivante :
Le module d’exploitation 18 du système de réduction de dimensionnalité par filtrage collaboratif 10 peut être configuré pour mettre en œuvre une représentation visuelle d’un espace latent déterminé (correspondant à l’espace de projection), 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.
La figure 4 illustre une représentation visuelle (projection ou carte de projection) possible d’un espace latent d’entrainement dans un plan (pour K=2). Dans l’exemple représenté en figure 4, l’espace latent d’entrainement est issu de la fonction de mapping appliqué au cours d’une des itérations de l’algorithme d’apprentissage d’ensembles de caractéristiques associées à un sous-ensemble de la base de digits MNIST. En particulier, ce sous-ensemble comprend les individus correspondant aux images associées à un chiffre manuscrit compris entre 1 et 4. La mise en œuvre de la représentation visuelle comprend ainsi la détermination de 2 hyper-paramètres représentant les deux axes sur la .
Selon des modes de réalisation, 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 pour des applications dites de « clustering ». C’est le cas de l’exemple représenté sur la où la coloration des points d’affichage (en niveau de gris) est mise en œuvre en fonction de la classification associée au chiffre (i.e. 1 à 4). Une représentation visuelle peut également être mise en œuvre de manière à observer une ou plusieurs données, dites anormales et/ou aberrantes (ou « outliers » selon le terme anglo-saxon correspondant), pouvant être associées à des anomalies à détecter dans le jeu de données appris pour des applications de détection d’« outliers ». Dans ce cas, les colorations peuvent être associées à des intervalles de temps sur des données de production par exemple, permettant ainsi d’identifier visuellement des dérives potentielles d’un procédé de production.
Selon des modes de réalisation, la mise en œuvre de la représentation visuelle peut également comprendre l’utilisation d’un algorithme de partitionnement de données de type DBSCAN (pour D ensity- B ased S patial C lustering of A pplications with N oise selon l'appellation anglaise) ou de type HDBSCAN (pour Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise selon l'appellation anglaise). Un tel type d’algorithme peut être exploité pour des applications de « clustering » et/ou des applications de détection d' « outliers ». Par exemple, un algorithme de partitionnement de données de type HDBSCAN permet d’associer à chaque point d’affichage de la représentation visuelle un degré d’aberration (ou « outlierness degre e » selon l’expression anglo-saxonne correspondante) à certaines données d’un regroupement (ou cluster) de données identifié.
Le système 10 comprenant un dispositif d’apprentissage de données 14 défini selon les différents modes de réalisation de l’invention permet de fixer l’ensemble des conditions d'applicabilité nécessaires à l’utilisation d’un algorithme de partitionnement de données de type DBSCAN ou de type HDBSCAN, et permet ainsi une exploitation optimale d’une représentation visuelle mise en œuvre dans le module d’exploitation 18. Une condition d'applicabilité de l’algorithme DBSCAN correspond à l’obtention sur une représentation visuelle d’un ensemble de points caractérisé par exemple sur un cercle en 2 dimensions (ou une ‘boule’ en 3 dimensions) de rayon fixe et centré en un point de requête donné. Chaque cercle pouvant être considéré sur cette représentation visuelle comprend approximativement un nombre constant de points, quel que soit le point de requête donné du jeu de donnée considéré. Le principe de filtrage collaboratif mis en œuvre selon les modes de réalisation de l’invention permet d’effectuer une opération de « dénormalisation locale » en chaque point en cherchant les voisins naturels du point de requête et en transformant la notion de distance en une notion de similarité. Les voisins naturels correspondent aux points utiles à la reconstruction d’un individu. Il en résulte que la représentation visuelle issue du module d’exploitation 18 est ‘dé-densifiée’ puisque la mesure de similarité entre les données ne traduit pas une simple distance, mais l'aptitude des données de voisinage à reconstruire sans erreur les données d’entrainement. Par exemple et sans limitation, sur une représentation visuelle mise en œuvre dans le module d’exploitation 18, pour des regroupements de données peu denses de l'espace initial des données, des voisins naturels peuvent être situés assez loin d’un point de requête, et, inversement, pour des regroupements de données très denses de l'espace initial des données, des voisins naturels peuvent être très proches du point de requête.
Le système de réduction de dimensionnalité 10 utilise avantageusement un dispositif d’apprentissage de données par filtrage collaboratif 14 qui permet d’optimiser les performances en termes de nombre d’itérations. Par exemple et sans limitation, le système 10 peut avoir jusqu'à 4 fois moins d'itérations d'apprentissage par rapport aux méthodes proposées dans l’état de la technique dans une application de l’invention utilisant la base MNIST.
A l’étape 510, l’ensemble de données initial comprenant des individus initiaux est reçu. A l’étape 514, 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 .
A l’étape 532, les individus d’entrainement sont échantillonnés à partir de l’ensemble de données initial pour générer l’ensemble d’entrainement de données . A l’étape 534, les individus voisins sont déterminés parmi les individus de l’ensemble de données initial à partir de mesures de distance entre individus d’entrainement et individus initiaux , pour générer l’ensemble de données de voisinage .
Le terminal de paiement électronique 3 représenté sur la comprend un boîtier 5 constitué d’une partie supérieure 7, d’une partie arrière 9, et d’une partie inférieure 11. Le boîtier 5 est par exemple en matériau plastique. Le terminal de paiement électronique 3 comprend donc le système d’antenne 1 à l’intérieur du boîtier 5. Le système d’antenne 1 est configuré pour communiquer sans contact avec un dispositif de transaction sans contact, tel qu’un dispositif de paiement sans contact, par exemple une carte de paiement sans contact 13 telle que représentée sur la . Dans l’exemple représenté, le terminal de paiement électronique 3 comprend également un lecteur de carte à puces 15, lequel est classique, ainsi qu’un lecteur de carte magnétique 17, lequel est également classique. Le terminal de paiement électronique 3 est en outre équipé d’un clavier de saisie 18 comprenant des touches, non représentées, et d’un écran d’affichage 19.
Le système d’antenne 1, représenté au moins en partie sur les figures 2 à 5, comprend une antenne de communication radio 21, une carte électronique 23 et une pluralité d’organes de connexion électrique 25a-25c reliant électriquement par contact l’antenne de communication radio 21 et la carte électronique 23.
L’antenne de communication radio 21, telle que représentée sur la , sur la et partiellement représentée sur la , comporte une première extrémité 27 et une deuxième extrémité 29. Au moins une spire 31, 33, de préférence aux moins deux spires 31, 33, s’étendent entre la première extrémité 27 et la deuxième extrémité 29. Dans l’exemple représenté, l’antenne de communication radio 21 comporte deux spires 31, 33, les spires 31, 33 étant parallèles. Par ailleurs, l’écartement médian entre chaque spire 31, 33 est compris entre 0,5 et 1 mm, de préférence égal à 0,7 mm. L’antenne de communication radio 21 présente une fréquence de résonance comprise entre 12 MHz et 20 MHz, de préférence égale à 13,56 MHz. Dans cet exemple, l’antenne de communication radio 21 est métallique. Plus précisément, l’antenne de communication radio 21 est formée par une bande métallique emboutie, la bande métallique présentant une épaisseur comprise entre 0,1 et 0,5 mm, de préférence comprise entre 0,2 et 0,4 mm, plus préférentiellement égale à 0,2 mm. Par exemple, l’antenne de communication radio 21 est en acier inoxydable, en cuivre ou en laiton, de préférence en laiton. Dans cet exemple, l’antenne de communication radio 21 est configurée pour une communication en champ proche, également connue sous le sigle NFC pour « near-field communication ».
L’antenne de communication radio 21 est disposée sur un support 35, comme cela est représenté sur la et représenté en détail sur la . Le support 35 est en matériau plastique, et comprend des moyens de fixation 37 de l’antenne de communication radio 21. Par exemple, le support 35 est maintenu par la partie supérieure 7 et la partie arrière 9 du boîtier 5. Dans l’exemple représenté notamment sur la , les moyens de fixation 37 comprennent des bouterolles 39, 41, chaque extrémité 27, 29 de l’antenne de communication radio 21 étant fixée sur le support 35 par une bouterolle 39. Comme cela est visible sur la , chaque bouterolle 39 est réalisée sur un trou d’extrémité 43a, 43b de l’antenne de communication radio 21. Par ailleurs, d’autres bouterolles 41 sont réalisées par endroits entre les deux spires 31, 33, et par endroits contre l’une des deux spires 31, 33. Les bouterolles 39, 41 sont par exemple préalablement formées par des pions du support 35, lesquels permettent de positionner l’antenne de communication radio 21 sur le support 35, et sont ensuite déformés par chauffage et appui local pour former les bouterolles 39, 41. Le support 35 comporte également des moyens de positionnement 45, lesquels sont configurés pour positionner la carte électronique 23 sur le support 35, dans la position représentée sur la . Dans l’exemple représenté, les moyens de positionnement 45 comprennent des pions 47a, 47b, dans cet exemple deux pions 47a, 47b, passant à travers la carte électronique 23. La carte électronique est ainsi disposée et positionnée sur le support 35, du fait qu’elle se trouve en appui sur le support 35, et est maintenue contre le support 35 par la partie inférieure 11 du boîtier 5.
La carte électronique 23 est configurée pour recevoir et traiter des données provenant du dispositif de transaction sans contact via l’antenne de communication radio 21. La carte électronique 23 comporte une pluralité de pistes de contact 49a-49c en or. Dans l’exemple représenté, la carte électronique 23 comprend trois pistes de contact 49a-49c en or, lesquelles sont représentées sur la , sur la face supérieure de la carte électronique 23.
Dans l’exemple représenté, le système d’antenne 1 comprend trois organes de connexion électrique 25a-25c, lesquels sont notamment représentés en détail sur la . Chaque organe de connexion électrique 25a-25c est composé d’un pied 51a-51c fixé sur l’antenne de communication radio 21, d’une tête de contact 53a-53c revêtue d’or et en contact avec l’une des pistes de contact 49a-49c de la carte électronique 23, et d’un corps 55a-55c reliant le pied 51a-51c à la tête de contact 53a-53c. Par exemple, le revêtement en or est réalisé par placage d’or sur la tête de contact 53a-53c. Dans cet exemple, les organes de connexion électrique 25a-25c sont identiques. Le corps 55a-55c forme ressort et est configuré pour appuyer la tête de contact 53a-53c sur la piste de contact 49a-49c de la carte électronique 23. Par exemple, comme cela est représenté notamment sur la , chaque organe de connexion électrique 25a-25c est formé par une lame pliée formant le pied 51a-51c, le corps 55a-55c et la tête de contact 53a-53c, la lame étant de préférence en acier inoxydable. Afin de former ressort de manière simple, le corps 55a-55c présente par exemple une forme en S.
Dans cet exemple, le pied 51a d‘un premier organe de connexion électrique 25a est fixé à la première extrémité 27, et le pied 51b d’un deuxième organe de connexion électrique 25b est fixé à la deuxième extrémité 29. Par ailleurs, le pied 51c d’un troisième organe de connexion électrique 25c est fixé entre la première spire 31 et la deuxième spire 33, par exemple à égale distance de parcours sur l’antenne de communication radio 21 entre la première extrémité 27 et la deuxième extrémité 29. En d’autres termes, en déformant virtuellement l’antenne de communication radio 21 sous forme d’un segment linéaire, le troisième organe de connexion électrique 25c est fixé au milieu de l’antenne de communication radio 21, à égale distance entre la première extrémité 27 et la deuxième extrémité 29. Plus précisément, le pied 51a-51c de chaque organe de connexion électrique 25a-25c est soudé sur l’antenne de communication radio 21. Par exemple, chaque organe de connexion électrique 25a-25c est soudé sur l’antenne de communication radio 21 par soudage par points ou par soudage laser.
La piste de contact 49a en contact avec la tête de contact 53a du premier organe de connexion électrique 25a et la piste de contact 49b en contact avec la tête de contact 53b du deuxième organe de connexion électrique 25b permettent à la carte électronique 23 de recevoir et traiter des données provenant du dispositif de transaction sans contact via l’antenne de communication radio 21. Par ailleurs, la piste de contact 49c en contact avec la tête de contact 53c du troisième organe de connexion électrique 25c est à la masse de la carte électronique 23.
Liste de références 1 : système d’antenne
3 : terminal de paiement électronique
5 : boîtier
7 : partie supérieure du boîtier 5
9 : partie arrière du boîtier 5
11 : partie inférieure du boîtier 5 13 : carte de paiement sans contact 15 : lecteur de carte à puces 17 : lecteur de carte magnétique 18 : clavier de saisie 19 : écran d’affichage 21 : antenne de communication radio 23 : carte électronique 25a, 25b, 25c : organe de connexion électrique 27 : première extrémité 29 : deuxième extrémité 31, 33 : spire 35 : support 37 : moyens de fixation 39, 41 : bouterolle 43a, 43b : trou d’extrémité 45 : moyens de positionnement 47a, 47b : pion 49a, 49b, 49c : piste de contact 51a, 51b, 51c : pied 53a, 53b, 53c : tête de contact 55a, 55b, 55c : corps
Procédé de détermination de l’état d’une antenne L’invention concerne la communication en champ proche. Elle concerne en particulier les paiements électroniques réalisés « sans contact » entre un terminal de paiement et un dispositif de paiement.
Dans un mode de réalisation, la fonction d’erreur peut être de type erreur quadratique moyenne, encore appelé MSE (ou mean square error selon l’expression anglo-saxonne correspondante). Dans ce cas, la valeur d’erreur peut être définie par l’expression (12) suivante :
Alternativement, la fonction d’erreur peut être de type erreur absolue moyenne, encore appelé MAE (ou mean absolute error selon l’expression anglo-saxonne correspondante). Dans ce cas, la valeur d’erreur peut être définie par l’expression (13) suivante :
Dans certains modes de réalisation, lors d’une itération , le dispositif d’apprentissage de données 14 peut être configuré pour arrêter l’application du modèle d’apprentissage à la fin de l’itération , en réponse à la détection du point arrêt. Dans ce cas, la valeur du nombre d’itérations de l’algorithme d’apprentissage peut alors être par exemple mise à la valeur .
Le bloc de rétropropagation 148 est alors configuré pour mettre en œuvre la phase de rétropropagation par gradients pour chaque individu d’entrainement à partir d’un « message retour » noté correspondant au gradient de la fonction d’erreur par rapport aux paramètres d’apprentissage. Ce message retour peut être déterminé en appliquant le théorème de dérivation des fonctions composées (ou ‘ chain rule ’ signifiant ‘ règle de la chaîne’ selon l'expression anglo-saxonne correspondante) à partir des gradients suivants : - le gradient de la fonction d’erreur par rapport à l’ensemble de prédiction ; - le gradient de l’ensemble de prédiction par rapport aux mesures de similarité ; - le gradient des mesures de similarité par rapport aux éléments de l’espace latent d’entrainement ; - le gradient des éléments de l’espace latent d’entrainement par rapport aux paramètres d’apprentissage .
En particulier, le gradient de l’ensemble de prédiction par rapport à une mesure de similarité peut être dérivé à partir de l’équation (06), et défini selon la formule (15) suivante :
Selon un deuxième agencement représenté sur une surface 78, et tel qu’également illustré par la , les deux éléments d’excitation et de mesure 80 et 82, respectivement acoustique et électrique, sont disposés de sorte à être indépendants l’un de l’autre.
Autrement dit, selon ce deuxième agencement, ladite électrode résistive 82 dédiée à la mesure tomographique par impédance électrique et ledit transducteur piézoélectrique 80 dédié à la mesure tomographique acoustique sont adjacents et séparés au sein dudit capteur.
Selon un troisième agencement représenté sur une surface 84, ledit transducteur piézoélectrique 86 dédié à la mesure tomographique acoustique et ladite électrode résistive 88 dédiée à la mesure tomographique par impédance électrique sont agencés de manière concentrique, ladite électrode dédiée à la mesure tomographique par impédance électrique 88 entourant ledit transducteur piézoélectrique dédié à la mesure tomographique acoustique 86.