INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
L'expéditeur de la commande peut être, selon un deuxième exemple, un système électronique externe au dispositif électronique, et mettant en oeuvre une communication avec ledit dispositif électronique. Selon un exemple, la communication peut être une communication filaire ou une communication sans fil comme une communication en champ proche (NFC) ou une communication à ultra large bande (UWB). Selon un exemple, le système électronique peut être un système électronique avec lequel le dispositif électronique est adapté à être couplé, par exemple en utilisant une fonction de couplage 502 (PAIR). La fonction de couplage 502 peut être mise en oeuvre par la même puce que le système d'exploitation de bas niveau 355, par le système d'exploitation de bas niveau 354, ou encore être mise en oeuvre par une interface de programmation d'application mise en oeuvre par la même puce que le système d'exploitation de bas niveau 354.
Un autre exemple de moyen de vérification peut être de vérifier que le canal de communication utilisée pour transmettre les commandes.
D'autres moyens de vérification sont à la portée de la personne du métier.
Procédé d’identification ou d’authentification d’un utilisateur d’un système de réalité virtuelle ou mixte. DOMAINE TECHNIQUE GÉNÉRAL
La présente invention se rapporte au domaine de la réalité virtuelle ou mixte. Plus précisément, elle concerne un procédé de procédé d’authentification ou d’identification d’un utilisateur d’un système de réalité virtuelle ou mixte.
On connait des environnements artificiellement générés par des ordinateurs pouvant être perçus en réalité virtuelle (ou mixte, i.e. coexistant avec le monde réel) et notamment le « métavers » qui serait un monde virtuel persistant, partagé, et présenté comme le futur d’internet.
Pour interagir dans un tel univers, un utilisateur utilise un casque de réalité virtuel (VR), ou le cas échéant de réalité mixte (MR).
Ce type de casque fonctionne classiquement en appairage avec deux contrôleurs (ou manettes), tenus à chaque main par l’utilisateur. Un contrôleur sert en premier lieu à l’interactivité : il fait office de dispositif de pointage, et expose par ailleurs différents boutons mécaniques, assignables chacun à une fonction d’interactivité spécifique, suivant le choix de l’application VR.
Ce type de casque et les contrôleurs sont en outre équipé de capteurs de mouvement (typiquement des accéléromètres), dédiés au suivi de la vision au suivi des mains et à la gestion de la zone de déplacement physique.
On dispose d’un modèle numérique géophysique 1007 de la zone considérée. Ce modèle numérique géophysique 1007 peut être qualifié d’« objectif », en ce qu’il met en œuvre des fonctions explicitement définies. Ce modèle numérique géophysique 1007 permet de simuler les phénomènes géophysiques se produisant dans la zone considérée. Le modèle numérique géophysique 1007 met par exemple en œuvre les équations de Navier-Stokes. On met par exemple en œuvre le modèle connu, à la date de priorité, sous le nom de modèle « Croco », pour « Coastal and Regional Ocean COmmunity », qu’on peut traduire en français par « COmmunauté d’Ocean Regional et Cotier »), tel que décrit par exemple dans Alexander F. Shchepetkin et al. « the Regional oceanic modeling system (roms) : a split-explicit, free-surface, topography-following-coordinate oceanic model », Ocean modelling, vol. 9, no. 4, pp. 347-404, 2005, Debreu et al. “Two-way nesting in split-explicit ocean models: Algorithms, implementation and validation”, Ocean modelling, 49-50, 1-21, et Auclair et al. “Some recent developments around the CROCO initiative for complex regional to coastal modelling”, dans Comod 2018 – Workshop on coastal ocean modelling (pp. 1-47), intégrés ici par référence dans leur totalité dans tout but. Ce modèle numérique géophysique 1007 prend en entrée un état initial (par exemple bathymétrie, forçage atmosphérique, flux radiatif et conditions limites) pour un certain domaine (par exemple la mer Méditerranée ou l'océan Atlantique) , et détermine des cartographies modélisées 1008 1 du champ de vitesse de l’écoulement liquide, 1008 2 de la hauteur d’eau, et 1009 de la température de surface de l’océan dans la zone modélisée en appliquant un jeu d’équations de mécanique des fluides. Les cartographies modélisées obtenues 1008 2 , 1008 1 , sont représentées respectivement sur les figures 5 (d) et (e). La cartographie modélisée obtenue 1009 est représentée sur la (a). Les écoulements déterminés par le modèle numérique géophysique 1007 sont les écoulements complets, incluant la composante agéostrophique de l’écoulement. Ces cartographies modélisées peuvent par exemple se présenter sous la forme d’un ensemble de points {(x ; y) ; (u m (x ;y) ;v m (x ;y)) ; t m (x ;y)}, où (x ;y) désignent les coordonnées d’un point le long des axes X et Y du repère orthonormé, respectivement, u m et v m désignent les composantes du champ de vitesse de l’écoulement projetées sur les axes X et Y, respectivement, obtenues à partir du modèle numérique géophysique 1007, et t m désigne la température en ce point. Les cartographies modélisées 1008 2 , 1008 1 et 1009 présentent une haute résolution équivalente de celle de la cartographie satellitaire 104. De plus, les cartographies modélisées 1008 2 , 1008 1 et 1009 présentent des représentations géophysiques (courants, tourbillons, fronts) analogues à celles présentes dans les cartographies satellitaires 103 2 et 104 ce qui permet le processus d'apprentissage.
Le modèle numérique 107 est ainsi entrainé, à partir de ces données d’entraînement, pour générer des cartographies de champ de vitesse 108 à partir de données de première cartographie satellitaire 103 2 et de données de deuxième cartographie satellitaire 104. Le modèle numérique 107 comprend par exemple un réseau de neurones convolutif, architecturé dont les poids sont déterminés, au cours de l’entraînement, pour prendre en entrée des données de première cartographie satellitaire 103 2 et des données de deuxième cartographie satellitaire 104 et pour fournir en sortie une cartographie de champ de vitesse 108. Ce réseau de neurones produit une carte de caractéristiques équivariantes en translation via des opérateurs de convolution.
Alternativement, le modèle numérique 107 peut comprendre un réseau de neurones dit « transformateur », comprenant des couches d’auto-attention adaptées pour suivre les dépendances à longue portée dans les images.
S5 : 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 S4 pour obtenir une barbotine de sel fondu de taille inférieure et une feuille de cuivre et d'aluminium de taille supérieure ;
S6 : séparation de la barbotine de sel fondu de taille inférieure par centrifugation à la température de l'étape S4 pour obtenir du sel fondu et de la masse noire ;
S7 : ajout de la masse noire dans de l'acide chlorhydrique de concentration 0,5 mol/L selon un rapport solide/liquide de 1,0 g/4,0 mL, ajout de sulfite de sodium, et lixiviation à 60 °C pendant 2 h ;
S8 : réalisation d'une séparation solide-liquide pour obtenir un lixiviat et un résidu de lixiviation ; et
S9 : lavage et séchage du résidu de lixiviation, puis réalisation d'une calcination exempte d’oxygène pendant 2 h à une température de 800 °C pour obtenir une anode de graphite régénérée.
Exemple 3 Un procédé de traitement de masse noire de batterie et de préparation d'une anode de graphite régénérée comprenait spécifiquement les étapes suivantes :
S2 : trempage du matériau broyé dans une solution d'imprégnation selon un rapport solide/liquide de 1,0 g/mL pendant 2,0 h, où la solution d’imprégnation était une solution mixte de dihydrogénophosphate de sodium d'une concentration de 0,2 g/mL et de tétraborate de sodium d'une concentration de 0,2 g/mL, et le trempage a été effectué à une température de 75 °C ;
S3 : pressage sur filtre du matériau trempé et séchage à 120 °C pendant 1 h pour obtenir un matériau séché ;
S4 : mélange du matériau séché 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 ;
S7 : 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 ;
S9 : 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 1 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'aucune solution d'imprégnation n'a été utilisée pour le trempage, comprenait spécifiquement les étapes suivantes :
L'ordinateur 10 peut également être couplé de manière fonctionnelle à une ou plusieurs ressources externes 20 via un réseau 30. Des ressources externes 20 peuvent inclure, mais sans y être limitées, des serveurs, des bases de données, des dispositifs de stockage de masse, des dispositifs périphériques, des services de réseau à base de nuage, ou toute autre ressource informatique appropriée qui peut être utilisée par l'ordinateur 10.
Comme représenté sur la , le système de détermination de recommandations 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 générer une représentation d’un espace latent déterminé, par exemple l’espace latent d’entrainement , en fonction d’une valeur de dimensionnalité donnée, notée K et correspondant à la dimensionnalité de l’espace latent.
Par exemple et sans limitation, la valeur de dimensionnalité peut être une valeur de dimensionnalité d’affichage définie pour générer un rendu (ou un affichage) de la représentation sur une interface graphique. La valeur de dimensionnalité d’affichage peut être par exemple fixée à 2, par un utilisateur du système 10.
La figure 4 illustre une représentation (projection ou carte de projection) d’un espace latent d’entrainement dans un plan (pour K=2). Dans l’exemple représenté sur la 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 de données issues d’historiques d’achats de produits (par exemple des produits bancaires) par des individus. La génération de la représentation sur l’interface graphique peut comprendre 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 aux individus. 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 est mise en œuvre en fonction des profils de consommation de produits des individus, c’est-à-dire des combinaisons de produits que les individus ont achetées dans le passé (i.e. en gris les individus ayant acheté : un produit P1 sur la (a), des produits P3 et P22 sur la (b), des produits P1, P3 et P22 sur la (c)). Une représentation peut également être générée de manière à fournir un rendu d’un ou plusieurs groupements de données sur l’interface graphique, ce qui permet de détecter des profils de consommation comparables. Dans ce cas, les colorations peuvent permettant ainsi d’effectuer du profilage d’individus, par exemple en observant la distribution des caractéristiques socio-économique à l’intérieur d’un groupement, de manière à déterminer une loi de distribution des différentes combinaisons de produits d’achat en fonction de certaines caractéristiques multivariées. La coloration des points d’affichage peut également être mise en œuvre en fonction d’une caractéristique associée aux individus, tel que par exemple en rouge les ‘nouveaux clients’ sur la (d). L’association des représentations visuelles (i.e. (c) et (d) quasiment identique), permet dans ce cas de détecter commodément que les ‘nouveaux clients’ achètent exclusivement les produits P1, P3 et P22. L’observation de la distribution des caractéristiques socio-économique à l’intérieur des deux groupements ‘nouveaux clients’ et ‘produits P1, P3 et P22’, permet alors de déterminer une loi de distribution de caractéristiques multivariées communes entre individus en fonction de combinaisons de produits d’achat.
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 Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise 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 ».
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 coefficient de perte minimale ou de gain maximal).
La est un organigramme décrivant un procédé d’apprentissage de données 500, 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 510, l’ensemble de données initial comprenant des individus initiaux est reçu. A l’étape 520, les différents paramètres de mis en œuvre des itérations d’un algorithme d’apprentissage (ou fonction 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 de l’ensemble de données initial pour générer l’ensemble d’entrainement de données . A l’étape 534, les individus voisins sont issus 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 .
A l’étape 550, la fonction de mapping est appliquée en parallèle aux ensembles caractéristiques des individus d’entrainement et des individus voisins pour générer respectivement l’espace latent d’entrainement et l’espace latent de voisinage .
A l’étape 570, les vecteurs de prédiction de comportement associés aux individus d’entrainement sont déterminés, en particulier à partir des vecteurs de comportement de voisinage et de mesures de similarité définies entre un individu d’entrainement et chacun des individus voisins . Chaque mesure de similarité est déterminée au préalable à l’étape 560 en fonction d’un paramètre de similarité et des espaces latents d’entrainement et de voisinage .
A l’étape 580, un « message retour » de la phase de rétropropagation par gradients est défini pour chaque individu d’entrainement . En particulier, ce message dépend du gradient des mesures de similarité par rapport aux éléments de l’espace latent d’entrainement .
A l’étape 590, la phase de rétropropagation par gradients est appliquée et le paramètre d’apprentissage est mis à jour.
La est un organigramme décrivant un procédé de détermination de recommandations de données 600 par filtrage collaboratif, selon des modes de réalisation de l’invention. Le procédé peut être mis en œuvre par le système 10.
La illustre l’utilisation d’un modulateur acousto-optique comme dispositif de décalage de fréquence.
La illustre un mode de réalisation de la modulation de fréquence de la source laser intégrant une phase de calibration
La illustre un mode de réalisation de la détection de la fréquence nulle au niveau d’un pixel.
DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION Le document FR 2207829 (non publié au jour du dépôt de la présente demande) propose d’améliorer le rapport signal sur bruit tout en conservant la même dynamique z min -z max , en diminuant la bande passante Δf R .
Pour cela, la durée globale d’acquisition T est divisée en N intervalles de durée Ti consécutifs, i allant de 1 à N, N ≥ 2. Chaque intervalle ou sous-phase de capture Ci correspond à la fourniture d’un faisceau ayant sa fréquence optique f modulée en continu et de manière linéaire sur une plage de fréquence de largeur Bi pendant la durée Ti de cette sous-phase. En outre il est prévu que chaque sous-phase Ci corresponde à un rapport Bi/Ti différent de celle des rapports Bi/Ti des N-1 autres sous-phases.
Chaque sous phase Ci (Bi, Ti) correspond alors à une bande passante Δf Ri réduite par rapport à Δf R et permet de détecter des distances z comprises dans une plage Δzi allant de z mini à z maxi avec z mini maxi .La bande passante de chacune des sous phases Ci s’étend d’une fréquence minimale f Rmini à une fréquence f Rmaxi :
Δf Ri = f Rmaxi - f Rmini Avec :
(3) et
(4) Et donc :
(5) Avec Δzi = z maxi - z mini
Pour une sous phase Ci donnée et pour un pixel donné correspond une fréquence de battement f Ri mesurée du signal hétérodyne comprise entre f Rmini et f Rmaxi si le point associé au pixel est à une distance z du pixel comprise entre z mini à z maxi et la distance z peut être calculée avec la formule :
Un lidar présentant une telle modulation de fréquence est dénommé « lidar multichirp ».
Les rapports Bi/Ti sont déterminés de sorte que pour i allant de 1 à N-1 z mini+1 soit sensiblement égal à z maxi sans être strictement supérieur à zmax i .
Selon un mode de réalisation préféré, pour que les différentes phases de mesure conservent la continuité des distances (on évite ainsi un recouvrement des plages), on a préférentiellement :
Pour chaque sous phase Ci (ou plage de fréquence), on définit le coefficient Ki tel que :
Selon un mode de réalisation, le dispositif comporte une source lumineuse configurée pour émettre un flux lumineux au travers de l’écran et le film opaque thermiquement conducteur est en contact avec la face aval de l’écran, relativement au sens de propagation du flux lumineux.
Selon un mode de réalisation, le film thermiquement conducteur présente une conductivité thermique supérieure ou égale à 200 W.m -1 .K -1 , et de préférence supérieur ou égal à 398 W.m -1 .K -1
Selon un mode de réalisation, le film opaque thermiquement conducteur est configuré pour absorber au moins 90% (et de préférence au moins 98%) des rayons lumineux dont la longueur d’onde est comprise entre 450 nanomètres et 750 nanomètres. En d’autres termes, le film opaque est configuré pour absorber les rayonnements de la lumière visible. Il est par exemple de couleur noire.
Selon un mode de réalisation, le film thermiquement conducteur est collé à l’écran à l’aide d’un matériau adhésif résistant à des températures supérieures ou égale 110°C.
Selon un autre aspect, il est proposé un procédé de gestion de la température d’un dispositif de génération d’images selon l’invention, comportant une comparaison d’une température estimée de l’écran et de la température mesurée par le capteur thermique et, si la température mesurée est supérieure à la température estimée, une réduction de l’intensité lumineuse produite par la source lumineuse.
Selon un mode de mise en œuvre, la température estimée de l’écran est obtenue à partir d’une mesure de la température d’une source lumineuse du dispositif de génération d’image et d’une mesure de la température ambiante.
Selon un autre aspect, il est proposé un afficheur tête haute comportant un dispositif de génération d’images selon l’invention et une unité de commande configurée pour commander l’écran et définir les zones optiquement utile et non optiquement utile de l’écran.
illustre un mode de réalisation d’un dispositif de génération d’images selon l’invention,
illustre un mode de mise en œuvre d’un procédé de gestion de la température selon l’invention,
illustre un autre mode de réalisation d’un dispositif de génération d’images selon l’invention.
Description détaillée Sur la , on a représenté schématiquement les éléments principaux d’un afficheur 1 tête haute, destiné par exemple à équiper un véhicule, par exemple un véhicule automobile.
Selon un mode de réalisation, l'interface de programmation d'application est configurée pour utiliser plusieurs moyens de vérification.
Selon un mode de réalisation, une fois que ladite interface de programmation d'application a effectué la vérification, ladite interface de programmation d'application transmet ladite commande à ladite au moins une première application, et envoie le résultat de cette vérification à ladite première application.
Selon un mode de réalisation, l'interface de programmation d'application est configurée pour vérifier si l'expéditeur de ladite commande est fiable.
Selon un mode de réalisation, l'expéditeur est une deuxième application mise en oeuvre par un système d'exploitation de haut niveau d'un processeur compris dans ledit dispositif électronique.
Selon un mode de réalisation, l'interface de programmation d'application est configurée pour vérifier si ledit système d'exploitation de haut niveau est fiable ou authentique.
Selon un mode de réalisation, l'élément sécurisé met en oeuvre un premier système d'exploitation de bas niveau mettant en oeuvre ladite première application, et un deuxième système d'exploitation de bas niveau configurée pour vérifier si le système d'exploitation de haut niveau dudit processeur est fiable ou authentique, l'interface de programmation d'application vérifie que ledit système d'exploitation de haut niveau est fiable en communiquant avec ledit premier système d'exploitation de bas niveau de l'élément sécurisé.
Selon un mode de réalisation, l'expéditeur est un système électronique indépendant du dispositif électronique, ledit système électronique étant adapté à être couplé avec ledit dispositif électronique.
Selon un mode de réalisation, ledit système électronique étant adapté à être couplé avec ledit dispositif électronique en utilisant une fonction de couplage.
Selon un mode de réalisation, l'interface de programmation d'application est, en outre, configurée pour vérifier que le canal de communication utilisé pour transmettre la commande est un canal fiable.
Selon un mode de réalisation, l'interface de programmation d'application est, en outre, configurée pour valider l’authenticité de la vérification de ladite commande reçue par ladite au moins une première application.
Selon un mode de réalisation, ladite vérification est effectuée en mettant en oeuvre des moyens de vérification paramétrables par l’interface de programmation d'application en fonction de la fonction de couplage.
la représente, très schématiquement et sous forme de blocs, un exemple de dispositif électronique auquel peut être appliquer les modes de réalisation des figures 2 à 5 ;
la représente, très schématiquement et sous forme de blocs, une architecture logicielle d'un dispositif électronique ;
la représente, très schématiquement et sous forme de blocs, un premier mode de réalisation d'un dispositif électronique traitant des données sensibles ;
la représente un schéma bloc illustrant un mode de mise en oeuvre du mode de réalisation de la ; et
Les observations de l’amplitude maximale Amax de la première composante C1 et du taux de fer ont montré une bonne corrélation, justifiant de l’utilisation d’une loi linéaire.
Comme visible sur le graphe de la , il a aussi été observé que l’amplitude maximale Amax de la première composante C1 augmente avec la distance parcourue, et que le premier lubrifiant (courbe en pointillés) présente une meilleure protection à l’usure que le deuxième lubrifiant (courbe en trait plein).