INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans les deux modes de réalisation, les parties mobiles étant liées aux bagues de fermeture du dispositif de protection 6, la partie centrale 32 à soufflet de la gaine permet le déplacement longitudinal des parties mobiles à savoir des sous-plaques 16A, 16B (16A’, 16B’) l’une par rapport à l’autre. Les extensions 18A, 18B (18A’, 18B’) dépassant longitudinalement extérieurement de l’ensemble formé par les bagues, le fourreau et la gaine permettent d’y associer tout type de fixation pour la liaison avec les éléments structuraux correspondants. Les extensions 18A, 18B (18A’, 18B’) présentent deux orifices respectivement 56, 58 - 52, 54 permettant une fixation par boulon aux éléments structuraux respectivement B, A (D, C).
Initialisation des durées de temporisation
D’une manière particulièrement avantageuse, le procédé 1 peut comprendre une étape préalable 2 d’initialisation de chaque temporisation T1 et T2.
Selon un mode de réalisation particulier, la première temporisation T1 peut par exemple être définie comme étant égale à 6 heures.
Selon un mode de réalisation particulier, la deuxième temporisation T2 peut par exemple être définie comme étant égale à 1 heure.
Les trames de gestions du réseau reçues et utilisées sont préférentiellement de type « balise » 300 ou de type « demande de promotion » 400, telles que décrites précédemment.
Le procédé 1 selon l’invention utilise une connaissance particulière des structures des trame de gestion du réseau de type « balise » 300 et de type « demande de promotion » 400, pour déterminer la version du protocole de communication utilisée pour envoyer les trames de gestion du réseau de type « balise » 300 et de type « demande de promotion » 400.
Structure des balises
La illustre schématiquement la structure d’une trame de gestion du réseau de type « balise » 300 envoyée en utilisant une première version du protocole de communication sur le réseau de communication 121.
La illustre schématiquement la structure d’une trame de gestion du réseau de type « balise » 300 envoyée en utilisant une deuxième version du protocole de communication sur le réseau de communication 121.
Quelle que soit la version du protocole de communication utilisée, chaque trame de gestion du réseau de type « balise » 300 présente un champ de bits 301 qui est un résultat d’un contrôle de redondance cyclique CRC dont la valeur indique la version du protocole de communication utilisée par le dispositif concentrateur 110 et/ou le dispositif relais.
En effet, il est observé que chaque trame de gestion du réseau de type « balise » 300 comprend une charge utile. Quelle que soit la version du protocole de communication utilisée, les charges utiles présentent le même nombre d’octets. En revanche les charges utiles diffèrent quant à l’emplacement et/ou le nombre de bits des champs suivants : BCN.LEVEL, BCN.POS, BCN.COST, BCN.SEQ et BCN.FRQ. Ces différences induisent des différences sur le résultat du contrôle de redondance cyclique CRC.
En outre, il est aussi observé que selon une première version du protocole de communication, le résultat du contrôle de redondance cyclique CRC est déterminé en utilisant l’ensemble de la structure de la trame de gestion du réseau de type « balise » 300, à l’exception du résultat du contrôle de redondance cyclique CRC lui-même.
En revanche, selon une deuxième version du protocole de communication, le résultat du contrôle de redondance cyclique CRC est déterminé en utilisant l’ensemble de la structure de la trame de gestion du réseau de type « balise » 300, y compris le résultat du contrôle de redondance cyclique CRC lui-même auquel est affectée une valeur par défaut pour cette détermination.
Ainsi, pour les trames de gestion du réseau de type « balise » 300, le résultat du contrôle de redondance cyclique CRC est identique si les trames de gestion du réseau de type « balise » 300 sont envoyées en utilisant la même version du protocole de communication et le résultat du contrôle de redondance cyclique CRC diffère si les trame de gestion du réseau de type « balise » 300 sont envoyées en utilisant deux versions différentes du protocole de communication.
Structure des demandes de promotion
La illustre schématiquement la structure d’une trame de gestion du réseau de type « demande de promotion » 400 envoyée en utilisant une première version du protocole de communication sur le réseau de communication 121.
Le dispositif d’ouverture est également agencé pour que le flux 8d de fluide caloporteur traversant le(s) module(s) de régulation 9 thermique comprenne au moins partiellement de l’air extérieur 16, notamment en fonction des températures respectives du flux d’air 8e sortant des casiers 1 en amont dudit module et de l’atmosphère extérieure, ainsi que de l’état physique du matériau PCM et/ou de l’énergie électrique fournie par le système de recharge.
Pour ce faire, chaque dispositif d’ouverture peut comprendre des volets motorisés agencés pour ouvrir la communication en air entre l’extérieur et le circuit de circulation correspondant en amont du module 9 de régulation thermique, l’unité de pilotage étant agencée pour déplacer lesdits volets, notamment en fonction des températures mesurées par des capteurs adaptés, de manière à ouvrir au moins partiellement ladite communication selon la quantité d’air extérieur 16 à injecter dans ledit module.
En relation avec la , lorsque l’armoire est utilisée pour recharger au moins une batterie 2, par exemple durant le jour, chaque dispositif d’ouverture peut être piloté de manière à injecter, dans le flux d’air 8d en amont du module 9 de régulation thermique, une quantité d’air extérieur 16 calculée à partir d’au moins l’un des paramètres présentés ci-dessus.
A l’inverse, comme représenté sur la , lorsqu’aucune batterie 2 n’est branchée dans l’armoire, par exemple durant la nuit, chaque dispositif d’ouverture peut être agencé pour que le flux 8d de fluide caloporteur traversant le module 9 de régulation thermique correspondant comprenne uniquement de l’air extérieur 16, en interrompant la circulation du flux 8 au travers des casiers 1 correspondants, afin de permettre au matériau PCM contenu dans ledit module de revenir à son état solide.
Pour pouvoir faire fonctionner le système de conditionnement thermique dans cette configuration « nuit », il est nécessaire que la température de l’atmosphère extérieure soit inférieure à la température de changement de phase du matériau PCM du(des) module(s) 9 de régulation thermique, afin que ledit matériau PCM puisse revenir à son état solide en stockant le plus d’énergie calorique possible, soit environ 160 kJ/kg dans le cas d’un matériau PCM avec une température de changement de phase de l’ordre de 20°C.
De façon avantageuse, l’armoire est équipée d’un système de génération et/ou de stockage d’électricité dont la capacité est suffisante pour assurer l’autonomie de fonctionnement des systèmes de recharge et de conditionnement thermique.
En particulier, l’armoire peut être équipée d’un système autonome de génération d’énergie type photovoltaïque et/ou éolien, ce qui justifie l’économie d’énergie de la solution, notamment par rapport à une solution raccordée à un réseau d’alimentation électrique. L’armoire peut être reliée à une batterie tampon qui se charge avec le système photovoltaïque/éolien et se décharge dans les batteries 2 à recharger.
A cet effet, comme représenté sur les figures 1 et 3, l’armoire peut être connectée à un panneau solaire 18 apte à transformer en énergie électrique l’énergie provenant des rayonnements solaires, ainsi qu’à au moins une batterie centrale (non représentée) apte à stocker l’énergie électrique générée par ledit panneau solaire et non utilisée pour faire fonctionner les systèmes de recharge et de conditionnement thermique, en vue d’une utilisation extérieure. C’est par ailleurs cette batterie centrale qui alimente le système de conditionnement thermique en l’absence de production d’énergie par les panneaux solaires 18, et en tout état de cause la nuit.
Par ailleurs, le système de conditionnement thermique comprend au moins un dispositif de mise en communication du(des) circuit(s) de circulation de flux 8 avec le système de génération et/ou de stockage d’électricité, afin de ventiler ledit système avec le flux d’air refroidi 8f sortant des casiers 1 correspondants. Cela permet d’abaisser la température du panneau solaire 18 durant son fonctionnement, et ainsi d’en améliorer le rendement, notamment en cas de température extérieure importante.
Pour ce faire, le dispositif de mise en communication peut comprendre des volets motorisés agencés pour ouvrir ou fermer la communication en air entre les casiers supérieurs 1 de chaque colonne 3 et le panneau solaire 18, le système de conditionnement thermique étant agencé pour déplacer lesdits volets selon la température du flux d’air 8e, 8f en sortie desdits casiers et/ou la température au niveau dudit panneau solaire, lesdites températures pouvant notamment être mesurées au moyen de capteurs appropriés.
On décrit à présent un procédé d’utilisation d’une armoire telle que décrite précédemment pour la recharge autonome – c'est-à-dire sans alimentation électrique extérieure à ladite armoire – d’au moins une batterie 2 reçue dans un casier 1 fermé.
Ce procédé prévoit de : brancher la batterie 2 au système de recharge électrique, notamment en disposant ladite batterie dans un compartiment 6 d’un casier 1, de manière à la connecter à la prise de branchement prévue à cet effet dans ledit compartiment, puis en fermant le volet 7 dudit compartiment, notamment pour permettre l’alimentation électrique de ladite prise de branchement ; piloter le système de conditionnement thermique en générant un flux 8 de fluide caloporteur, notamment de l’air, dans le circuit fermé de circulation dudit flux entre les casiers 1, notamment la colonne 3 contenant le casier 1 dans lequel est branchée la batterie 2, et le module 9 de régulation thermique connecté audit circuit, de sorte, par absorption – respectivement restitution – d’énergie calorique au flux 8 de fluide caloporteur, à maintenir l’atmosphère des casiers 1 dans une plage de température de recharge optimale.
En particulier, le procédé prévoit une ouverture du(des) circuit(s) de circulation de flux 8 pour alimenter les casiers 1 et/ou le module 9 de régulation thermique en air 15, 16 extérieur à l’armoire, ladite ouverture étant pilotée en fonction d’au moins un paramètre choisi parmi ceux relatifs à une température ou à l’énergie électrique fournie par le système de recharge.
Ainsi, comme représenté sur la , lorsqu’au moins une batterie 2 est connectée au système de recharge électrique, par exemple durant le jour, le procédé prévoit de convoyer le flux 8e d’air provenant de l’intérieur du(des) casier(s) 1 correspondants vers le(s) module(s) 9 de régulation thermique, en injectant éventuellement de l’air extérieur 16 dans le(s) circuit(s) de circulation de flux 8 si besoin.
Par ailleurs, le procédé peut prévoir de rediriger un(des) flux 8f d’air refroidi en sortie des casiers 1 sous le panneau solaire 18, afin de le refroidir pour en améliorer le rendement, notamment en cas d’ensoleillement important.
Lorsqu’aucune batterie 2 n’est connectée au système de recharge électrique, par exemple durant la nuit ( ), le procédé prévoit de diriger un(des) flux d’air 8d, 16 provenant exclusivement de l’extérieur vers le(s) module(s) 9 de régulation thermique, afin de faciliter son(leur) retour à l’état solide.
Un autre procédé consiste à utiliser l’apprentissage profond ou l’apprentissage automatique pour former un modèle afin de déterminer un motif de boucle dans les images. Dans ce mode de réalisation, le système implémente un ou plusieurs réseaux neuronaux convolutionnels (CNN pour Convolutional Neural Network), dont les modèles peuvent être entraînés en utilisant des jeux de données libre ou des jeux de données participatifs, comme expliqué ci-dessous. D’autres techniques d’apprentissage automatique peuvent être utilisées conjointement avec la présente invention, y compris, mais sans s'y limiter, l’apprentissage par arbre de décision, l’apprentissage par règles d’association, les réseaux neuronaux artificiels, l’apprentissage profond, la programmation logique inductive, les machines vectorielles de support, l'agrégation, les réseaux bayésiens, l’apprentissage de renforcement, l’apprentissage par représentation, l’apprentissage par similarité et métrique, l’apprentissage de dictionnaire avec parcimonie, les algorithmes génétiques, l’apprentissage automatique basé sur des règles et les classificateurs d’apprentissage. Des techniques supplémentaires décrites dans les brevet US No 8,442,321, brevet US No 9 015,083, Brevet US No 9 536 293 brevet US No 9 324 022 et Publication U.S. PG No. 2014/0376819 A1, peuvent être utilisées avec la présente invention. Dans les descriptions qui suivent, on supposera que la logique d’apprentissage automatique implémente un réseau neuronal convolutionnel, bien que la présente invention n'y soit pas limitée. Ceux qui possèdent des compétences en intelligence artificielle reconnaîtront de nombreuses techniques qui peuvent être utilisées conjointement avec la présente invention sans s’écarter de l’esprit et de la portée recherchée de celle-ci.
La est un organigramme par lequel un exemple d’interaction avec un mode de réalisation de l’invention peut être expliqué. L’interaction de la n’est en aucun cas censée être limitative. La description de la est censée illustrer la fonctionnalité de la configuration illustrée sur la . D'autres particularités de l’invention, au-delà de celles décrites en référence à la , seront abordées ci-dessous.
Dans l’opération 1210, l’image selfie capturée de l’utilisateur est reçue
Dans l’opération 1220, une analyse d’images et un apprentissage automatique sont menés pour analyser la peau de l’utilisateur à partir des images. Le système peut effectuer des analyses qui déterminent, entre autres, un type de motif de boucle, une texture des cheveux, un niveau de dommages des cheveux, un niveau de brillance des cheveux, une sécheresse des cheveux et une couleur des cheveux. D’autres états des cheveux peuvent être déterminés par le système. De plus amples détails des analyses sont fournis ci-dessous. Une fois les analyses terminées, comme déterminé dans l’opération 1225, le processus 1200 peut passer à l’opération 1230, moyennant quoi les résultats d'analyse et le régime prescrit (produits et routines) et/ou les mises à jour du régime sont envoyés à l’utilisateur via une interface de l’application.
Dans l’opération 1225, il est déterminé si l’analyse est complète et, en réponse à une détermination positive, le processus 1200 peut passer à l’opération 1230, moyennant quoi l’application envoie un régime recommandé ou des mises à jour d’un régime à l’utilisateur dans l’opération 1230. L’utilisateur peut suivre le régime comme indiqué dans l’opération 1235 et, dans l’opération 1240, il est déterminé si un nouvel intervalle a commencé. Si c’est le cas, le processus 1200 se réitère depuis l’opération 1210. Le système peut accéder aux calendriers et aux minuteries (ainsi qu’au GPS) à bord de l’appareil client ainsi qu’aux calendriers accessibles par réseau sur un réseau. Par conséquent, une fois par semaine, par exemple, l’application peut rappeler à l’utilisateur de prendre un cliché de ses cheveux, c’est-à-dire lui rappeler le nouvel intervalle. Au fil du temps, le système peut déterminer à partir des images prises à chaque intervalle si le régime recommandé fonctionne et, dans le cas contraire, le système peut réviser le régime, par exemple, changer un produit, recommander d’autres changements de mode de vie, prendre rendez-vous avec un spécialiste, etc.
La est un organigramme de données entre une interface client 1340 exemplaire (c’est-à-dire l’application) et des services d’une plateforme de service 1320. Il convient de noter que, sur la . Comme l'illustre la , la logique d’apprentissage automatique 1354 peut comprendre un analyseur de cheveux 1330, un générateur de progression d'aspect du visage 335 et un générateur de recommandation de régime 1350 et peut être couplée de manière communicative à une base de données de compte utilisateur 310 et une base de données produit 320. La logique d’apprentissage automatique 1354 peut entraîner et utiliser des modèles d’apprentissage automatique 1370 pour recommander des régimes et suivre la progression de l’utilisateur sous le régime. Comme l’attestera le spécialiste de l’apprentissage automatique, l'entraînement peut impliquer la sélection d’un jeu de particularités, par exemple, un type de motif de boucle, une texture des cheveux, un niveau de dommages des cheveux, un niveau de brillance des cheveux, une sécheresse des cheveux et une couleur des cheveux, et l’attribution d’étiquettes à des données d’image qui reflètent la présence ou la proéminence de ces particularités. L’attribution d'étiquettes peut être effectuée par un expert en la matière ou, comme expliqué ci-dessous, par le biais de données participatives. En prenant les étiquettes attribuées comme réalité du terrain, la logique d’apprentissage automatique 1354 peut configurer les modèles 1370 pour prédire le degré de présence des particularités dans une image d'essai, qui peut changer au fil du temps. La présente invention ne se limite pas à une représentation de modèle particulière, qui peut inclure des modèles binaires, des modèles de classification multiclasses, des modèles de régression, etc.
L’exemple de base de données de compte d’utilisateur 1310 contient les données de tous les utilisateurs du système 100 de manière sécurisée. Cela inclut des données de profil utilisateur, des photos d’utilisateur actuelles et passées 352 pour chaque utilisateur, des analyses capillaires actuelles et passées 358 pour chaque utilisateur, des recommandations de produit actuelles et passées 362 et des recommandations de routine actuelles et passées 364 pour chaque utilisateur.
Un exemple de base de données de produit 1320 contient les données de différents produits qui peuvent être utilisés dans un régime. La base de données de produit 1320 peut contenir des enregistrements reflétant les noms de produit, des ingrédients actifs et inactifs, des informations figurant sur l’étiquette, des utilisations recommandées, etc. Dans certains modes de réalisation, tels qu’illustrés en tant qu’entrée de produit 354, l’utilisateur (et d’autres utilisateurs du système) peut fournir un retour sur différents produits et peut entrer des produits qui ne sont pas déjà dans la base de données de produit 1320. La présente invention ne se limite pas à des produits particuliers qui peuvent être entrés dans la base de données de produit 1320.
L’analyseur de cheveux 1 330 est conçu ou sinon configuré pour classer différentes conditions ou artefacts de l’analyseur de cheveux à partir d’une imagerie des cheveux d’un utilisateur en utilisant des techniques d’apprentissage automatique sur les modèles 1370. Dans certains modes de réalisation, des images photographiques 352 des cheveux d’un utilisateur sont fournies à l’analyseur de cheveux 1330 pour analyse. L’analyseur de cheveux 330 peut implémenter des mécanismes de prétraitement d’image qui incluent le rognage, la rotation, l’enregistrement et le filtrage des images d’entrée avant analyse. Après un tel prétraitement, l'analyseur de cheveux 1330 peut appliquer les modèles 1370 à l’image d’entrée pour localiser, identifier et classer des caractéristiques des cheveux de l’utilisateur.
Un générateur de progression d'aspect des cheveux 1335 peut fonctionner sur les images des cheveux de l’utilisateur pour illustrer comment le visage de l’utilisateur apparaîtrait à un moment dans le futur. Une telle progression peut être en âge, pour laquelle des techniques de progression de l’âge peuvent être déployées, ou peut être en aspect suite à l’adhésion à un régime. Une image de progression 356 peut être fournie à l’utilisateur via l’interface client 1340.
Le générateur de recommandation de régime 1350 peut opérer sur les résultats d’analyse 358 obtenus à partir de l’analyseur de cheveux 1330 en prescrivant un régime à l’utilisateur. Les modèles 1370 peuvent être entraînés pour prédire quels produits et routines (recommandations de traitement, cosmétiques et de style de vie, etc.) seraient efficace pour atteindre le but de l’utilisateur en ce qui concerne des caractéristiques de cheveux identifiées dans l’analyse des cheveux. Le générateur de recommandation de régime 1340 peut formater les résultats d’analyse 358 de l’analyseur de cheveux 1330 comme une requête dans, par exemple, la base de données de produit 1320 sur la base des connaissances encodées sur les modèles 1370. En réponse, la base de données de produit 1320 peut renvoyer des données et métadonnées de produit 1366, et des recommandations de produit 362 et des recommandations de routine 364 peuvent être fournies à l’interface client 1340.
Comme indiqué ci-dessus, un entraînement de modèles 1370 peut être accompli en étiquetant les données d’image par un expert. Cependant, au lieu d’un expert, certains modes de réalisation de l’invention exploitent des données participatives comme données d'entraînement.
La est un diagramme d’un tel mode de réalisation de l’invention. Pendant l’entraînement, les utilisateurs 410 se voient présenter un ensemble d’images d’entraînement 420 dont on leur demande de caractériser des motifs de boucles et/ou des particularités capillaires. Dans un mode de réalisation, l’échelle de motif de boucle montrée sur la est utilisé avec laquelle les utilisateurs peuvent classifier le type de motif de boucle. Par exemple, chacun des utilisateurs 410 (au fil du temps) se voit présenter un grand nombre d’images et passe en revue un ensemble de questions concernant ses particularités de la personne dans l’image. À l’aide de l’échelle, chaque utilisateur 410 est invité à sélectionner l’un des types de boucles. Les réponses aux questions peuvent servir d’étiquettes utilisées pour entraîner la logique de langage machine 1340.
En se référant à la , il est illustré un exemple 1500 dans lequel l’application présente une photographie d’un modèle 1510 et demande à l’utilisateur de déterminer quel type de boucle, parmi une pluralité de types de boucles 1520, est montré dans l’image.
La illustre un exemple d'opération d’essai conformément à l'entraînement participatif évoqué ci-dessus. Une image d'essai 710, c’est-à-dire la propre image d’un utilisateur, peut être présentée à la logique d’apprentissage automatique 154, qui analyse l’image selon les modèles entraînés sur les données participatives 720. Comme l’illustre la figure, la logique d’apprentissage automatique 1340 estime que 80 % des personnes interrogées classifieraient le motif de boucle de l’utilisateur comme un type 7 comme indiqué en 722. Par conséquent, la logique d’apprentissage automatique 1340 peut utiliser le type de boucle 7 comme donnée d’entrée au moment de faire des recommandations, comme cela sera décrit ci-dessous.
Les descripteurs textuels de l’utilisateur peuvent être utilisés pour assister le diagnostic de boucle comme entrée supplémentaire dans le modèle. Par exemple, l’inclusion d’un mot textuel d’un utilisateur décrivant ses propres cheveux en combinaison avec des particularités visuelles dans l’image de ses cheveux contribuera à pondérer la probabilité d’un motif de boucle identifié dans l’image.
la est une vue en coupe longitudinale montrant un système de collecte et de nettoyage avec un filtre mécanique de forme hémicylindrique, tel qu’il est installé dans un conduit d’eau.
la est une vue de face d’un équipement à plusieurs systèmes de collecte et de nettoyage selon l’invention, agencés côte-à-côte, tel qu’installé dans un cours d’eau.
la est une vue de dessus de l’équipement selon la .
la est une vue de profil de l’équipement selon la .
la est une vue en coupe longitudinale montrant l’intégration d’un système de collecte et de nettoyage de déchets selon l’invention à plusieurs filtres mécaniques agencés en série et en cascade au sein d’un conduit d’eau.
la est une vue en coupe longitudinale montrant l’intégration d’un système de collecte et de nettoyage de déchets à l’échelle microscopique en complément de systèmes fixes de collecte par tamisage de déchets à l’échelle macroscopique.