INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Deux zones de bipasse cathodiques 50, appartenant au compartiment cathodique 40, sont définies. Chaque zone de bipasse 50 est délimitée, suivant la direction d’empilement X, entre la plaque polaire cathodique 100 et la MEA 200, et est délimitée, suivant la direction transversale Z, entre, d’une part le champ de circulation 103 et la couche de diffusion de gaz 205 et d’autre part la partie principale 301 du premier joint périphérique 300, pour une portion de cette partie principale 301 qui s’étend suivant la direction longitudinale Y. Chaque zone de bipasse 50 s’étend, suivant la direction longitudinale Y, le long du champ 103, voire même, d’un champ d’homogénéisation 104 à l’autre. Le champ de circulation 103 est disposé, suivant la direction transversale Z, entre les deux zones de bipasse 50.
Les ailettes 302 ont pour fonction de réduire ou d’empêcher une circulation de fluide réactif cathodique suivant la direction longitudinale Y dans les zones de bipasse 50. Pour ce faire, chaque ailette 302 obture une section transversale de la zone de bipasse 50 qu’elle occupe, la section transversale étant prise perpendiculairement à la direction longitudinale Y. Les ailettes 302 sont réparties le long de la partie principale 301 du premier joint périphérique 300, dans l’une ou l’autre, ou les deux, zones de bipasse cathodiques 50. Chaque ailette 302 est rattachée à l’une des surfaces longitudinales internes 303 de la partie principale 301. Chaque ailette 302 s’étend depuis la surface longitudinale interne 303, globalement selon la direction transversale Z, et en direction du champ de circulation 103. Les ailettes 302 peuvent être formées d’un seul tenant avec la partie principale 301.
Chaque ailette 302 comprend, successivement, à partir de la partie principale 301, une partie de jonction 304, une partie intermédiaire 305 et une partie extrémale 306.
Chaque ailette 302 est, dans les exemples illustrés, avantageusement en forme de muret qui présente un allongement dans le plan principal P cet allongement présentant un profil de ligne brisée, de courbe, ou un profil constitué par une combinaison d’une ou plusieurs lignes rectilignes et/ou d’une ou plusieurs lignes brisées, et/ou d’une ou plusieurs courbes.
En option, chaque ailette 302 en forme de muret présente de préférence en tout point considéré de son allongement, en section transversale par un plan perpendiculaire à l’allongement du muret en ce point considéré, une épaisseur suivant la direction longitudinale Y et une épaisseur suivant la direction d’empilement X telles que l’épaisseur suivant la direction longitudinale Y est plus faible que l’épaisseur suivant la direction d’empilement X, notamment pour s’étendre depuis la plaque polaire cathodique 100 jusqu’à la MEA 200 sur au moins une partie de la longueur de l’ailette 302 suivant la direction transversale Z, voire sur toute sa longueur. Selon une autre option, l’épaisseur suivant la direction longitudinale Y est supérieure à l’épaisseur suivant la direction d’empilement X, ou varie en fonction du point de l’allongement considéré.
L’ailette 302 est raccordée à la partie principale 301 par l’intermédiaire de la partie de jonction 304, laquelle s’étend à partir de la surface longitudinale interne 303. Dans le présent exemple, la partie de jonction 304 est rectiligne et sa projection sur le plan principal P est perpendiculaire à la direction longitudinale Y, c’est-à-dire parallèle à la direction transversale Z. La partie de jonction 304 est interposée selon la direction d’empilement X entre la zone périphérique 102 de la plaque polaire cathodique 100 et la portion périphérique 202 de la MEA 200.
La partie intermédiaire 305 de l’ailette 302 est rattachée à la partie de jonction 304, en la prolongeant en direction du champ 103. Dans le présent exemple, la partie intermédiaire 305 est rectiligne et sa projection sur le plan principal P est oblique par rapport à la direction longitudinale Y. La partie intermédiaire 305 est interposée selon la direction d’empilement X entre la zone périphérique 102 de la plaque polaire cathodique 100 et la portion périphérique 202 de la MEA 200. En variante, on peut prévoir que la partie intermédiaire 305 de l’ailette 302 est parallèle à la direction longitudinale Y, c’est-à-dire parallèle à la partie principale 301.
La partie extrémale 306 de l’ailette 302 est rattachée à la partie intermédiaire 305, en la prolongeant en direction du champ 103. La partie extrémale 306 termine l’ailette 302. Dans le présent exemple, la partie extrémale 306 est rectiligne et sa projection sur le plan principal P est perpendiculaire à la direction longitudinale Y, c’est-à-dire est parallèle à la direction transversale Z.
Au moins une portion de l’ailette 302, dite portion de contact 307 de l’ailette 302, appartenant à la partie extrémale 306 et incluant l’extrémité de l’ailette 302, est interposée entre la couche de diffusion de gaz 205 et la zone périphérique 102 selon la direction d’empilement X. Eventuellement, une autre portion de la partie extrémale 306, par laquelle la partie extrémale 306 est rattachée à la partie intermédiaire 305, est interposée entre la zone périphérique 102 et la portion périphérique 202.
Un autre procédé consiste à utiliser l’apprentissage profond ou l’apprentissage automatique pour entraîner un modèle afin de déterminer un motif de boucles dans les images. Dans ce mode de réalisation, le système met en œuvre un ou plusieurs réseaux neuronaux convolutifs (CNN), dont les modèles peuvent être entraînés en utilisant des jeux de données à code source libre ou des jeux de données collaboratives, 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 à vecteurs de support, le groupement, les réseaux bayésiens, l’apprentissage de renforcement, l’apprentissage de représentations, l’apprentissage de similarité et métrique, l’apprentissage de dictionnaire parcimonieux, les algorithmes génétiques, l’apprentissage automatique basé sur des règles et les classificateurs d’apprentissage. Des techniques supplémentaires décrites dans le brevet US N° 8 442 321, brevet US N° 9 015 083, brevet US N° 9 536 293, le brevet US N° 9 324 022 et la 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 met en œuvre un réseau neuronal convolutif, bien que la présente invention ne soit pas si 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 prévue 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 destiné à être limitative. La description de la est destinée à 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 évoquées ci-dessous.
À l’opération 1210, l’image d'autoportrait capturée de l’utilisateur est reçue
À l’opération 1220, l’analyse d’images et l’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. D'autres détails sur les analyses sont fournis ci-dessous. Une fois les analyses terminées, comme déterminé à l’opération 1225, le processus 1200 peut passer à l’opération 1230, moyennant quoi les résultats des analyses 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.
À l’opération 1225, il est déterminé si l’analyse est complète et, en réponse à une détermination positive de celle-ci, 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 à l’opération 1230. L’utilisateur peut suivre le régime comme indiqué à l’opération 1235 et, à l’opération 1240, il est déterminé si un nouvel intervalle a commencé. Si c’est le cas, le processus 1200 réitère l’opération 1210. Le système peut accéder aux calendriers et aux minuteries (ainsi qu’au GPS) à bord du dispositif client ainsi qu’aux calendriers accessibles au réseau sur un réseau. En conséquence, disons une fois par semaine, 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 un rendez-vous avec un spécialiste, etc.
La est un organigramme de données entre un exemple d'interface client 1340 (c’est-à-dire l’application) et les 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 de l’apparence du visage 335 et un générateur de recommandation de régime 1350 et peut être couplée en communication à une base de données de comptes utilisateurs 310 et une base de données de produits 320. La logique d’apprentissage automatique 1354 peut entraîner et utiliser les modèles d’apprentissage automatique 1370 pour recommander des régimes et suivre la progression de l’utilisateur sous le régime. Comme l’attestera l'homme du métier en apprentissage automatique, l'entraînement peut impliquer la sélection d’un ensemble 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 collaboratives. En prenant les étiquettes attribuées comme réalité de terrain, la logique d’apprentissage automatique 1354 peut configurer des 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 comporter des modèles binaires, des modèles de classification de plusieurs catégories, des modèles de régression, etc.
L’exemple de base de données de comptes d’utilisateurs 1310 contient les données de tous les utilisateurs du système 100 de manière sécurisée. Cela comporte les données de profil d’utilisateur, les photos d’utilisateur actuelles et passées 352 pour chaque utilisateur, les analyses capillaires actuelles et passées 358 pour chaque utilisateur, les recommandations de produits actuelles et passées 362 et les recommandations de routines actuelles et passées 364 pour chaque utilisateur.
L’exemple de base de données de produits 1320 contient les données de différents produits qui peuvent être utilisés dans un régime. La base de données de produits 1320 peut contenir des enregistrements reflétant les noms de produits, les ingrédients actifs et inactifs, les informations figurant sur l’étiquette, les 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 d'information sur différents produits et peut saisir des produits qui ne sont pas déjà dans la base de données de produits 1320. La présente invention ne se limite pas à des produits particuliers qui peuvent être saisis dans la base de données de produits 1320.
L’analyseur de cheveux 1330 est construit ou est sinon configuré pour classer différents états ou artefacts de l’analyseur de cheveux à partir d’une imagerie des cheveux d’un utilisateur en utilisant des techniques d’apprentissage automatique par rapport aux 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 mettre en œuvre des mécanismes de prétraitement d’image qui comportent le rognage, la rotation, l’enregistrement et le filtrage des images d’entrée avant l’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 les caractéristiques des cheveux de l’utilisateur.
Le générateur de progression de l’apparence des cheveux 1335 peut fonctionner sur les images des cheveux de l’utilisateur pour représenter l’apparence du visage de l’utilisateur dans le futur. Une telle progression peut être une progression de l’âge, pour laquelle des techniques de progression de l’âge peuvent être déployées, ou peut être une progression de l'apparence suite à l'observation d'un régime. Une image 356 de progrès peut être fournie à l’utilisateur via l’interface client 1340.
Le générateur de recommandation de régime 1350 peut fonctionner sur les résultats d’analyse 358 obtenus à partir de l’analyseur de cheveux 1330 pour prescrire un régime à l’utilisateur. Les modèles 1370 peuvent être entraînés pour prédire quels produits et routines (traitement, recommandations cosmétiques et de style de vie, etc.) seraient efficaces pour atteindre l’objectif de l’utilisateur en ce qui concerne les caractéristiques de cheveux identifiées dans l’analyse de cheveux. Le générateur de recommandation de régime 1340 peut formater les résultats d’analyse 358 de l’analyseur de cheveux 1330 comme une interrogation dans, par exemple, la base de données de produits 1320 sur la base des connaissances encodées sur les modèles 1370. En réponse, la base de données de produits 1320 peut renvoyer des données et métadonnées de produits 1366, et des recommandations de produits 362 et des recommandations de routine 364 peuvent être fournies à l’interface client 1340.
Comme indiqué ci-dessus, l'entraînement de modèles 1370 peut être obtenu en étiquetant des données d’image par un expert. Cependant, au lieu d’un expert, certains modes de réalisation de l’invention utilisent des données collaboratives comme données d'entraînement.
La est un schéma 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 sur lesquels ils sont invités à caractériser des motifs de boucles et/ou des particularités de cheveux. Dans un mode de réalisation, l’échelle de motif de boucles montrée sur la est utilisé pour que les utilisateurs puissent évaluer le type de motif de boucles. 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 les particularités de la personne sur l’image. En utilisant 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 l'entraînement de la logique de langage automatique 1340.
En se référant à la , 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 de fonctionnement d’essai conformément à l'entraînement collaboratif 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 collaboratives 720. Comme l’illustre la figure, la logique d’apprentissage automatique 1340 estime que 80 % des personnes interrogées évalueraient le modèle de boucles de l’utilisateur comme un type 7 comme indiqué en 722. En conséquence, la logique d’apprentissage automatique 1340 peut utiliser le type de boucle #7 comme élément de données d’entrée lors de la réalisation de recommandations, comme décrit ci-dessous.
Les descripteurs textuels de l’utilisateur peuvent être utilisés pour faciliter le diagnostic des boucles 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 boucles identifié dans l’image.
représente selon l’invention une table à double étage avec sa poche en vue perspective. Il apparaît comment la remontée des traverses longitudinales par des entretoises verticales laisse entre deux entretoises un passage libre longitudinal dit passage de prise sous-poche (100) inscrit entre le tablier haut et le tablier bas et entre l’entretoise gauche de surélévation et l’entretoise droite de surélévation. Ce passage de prise sous-poche libère possiblement pour un outil un déplacement en translation horizontale dans ce passage sans rencontrer d’obstacles. C’est la libération de ce passage de prise sous-poche qui permet la mise en fonction d’une machine automatisée de retournement que nous allons décrire ci-après. Comme représentée sur cette figure, la présence de trois entretoises pour surélever trois barres transversales libère donc deux passages longitudinaux de prise sous-poche (100) qui permettront au moyen de la machine de retournement de retourner automatiquement les poches (P).
représente selon l’invention, en vue de dessus, une rangée de tables selon l’invention alignées longitudinalement, les poches posées dessus avec l’avancée de la machine de retournement et ses quatre roues (200), deux avant, deux arrière, qui passent de part et d’autre des tables à l’extérieur de l’empiètement des pieds. Le châssis de la machine (210) est conçu pour passer au-dessus de la table. Les quatre roues (200) de la machine sont chacunes équipées d’un moteur, les moteurs sont coordonnés par une centrale de commande, ce qui permet à la transmission des roues à ne pas venir buter sur les tables, le châssis (210) qui tient les moteurs épousant la section des tables et passant au-dessus. La machine de retournement présente à l’avant deux outils différents. Un premier outil qui est une rampe de retournement (230), ultérieurement décrite. Le mouvement de la machine est linéaire et épouse le trajet des tables, les rampes de retournement (230) pénètrent chacune dans un passage de prise de sous-poche (100). Au passage des poches (P) elles vont retourner ces poches (P) et les reposer sur les tables. Un second outil qui est une clé d’ouverture (220) de barre à rabat (28). La machine comprend une clé d’ouverture (220) sur sa droite et une autre sur sa gauche positionnée dans la ligne du verrouillage de barre à rabat (28). Au passage de la clé d’ouverture (220) actionne le déverrouillage de la barre à rabat (28), et lui fait effectuer un demi-tour de 180°. Ce déverrouillage se fait par des moyens mécaniques en coopération avec le mode de verrouillage. Des moyens simples sont envisagés avec un jeu de rampes qui par le mouvement d’avancée de la machine transforme en appui sur l’extrémité de la barre à rabat une translation de la machine en un demi-tour de la barre, et d’autres plus élaborés avec des moyens électro mécaniques pilotés par informatique sont possibles qui pourront faire l’objet d’un dépôt de brevet à l’avenir.
représente selon l’invention, en vue de côté, une table à double étage avec l’avancée de la machine de retournement, il apparaît comment dans la trajectoire de la machine se trouvent successivement de haut en bas depuis le sol (S), l’étage bas (B) du tablier, puis les rampes de retournement de poches (230), puis l’étage haut de tablier, puis la poche (P), puis en position de fermeture la barre à rabat (28) et à la même altitude la clé d’ouverture (220) de la barre à rabat.
représente selon l’invention, un cycle de retournement d’une poche par la machine de retournement, avec I – une ouverture de la barre à rabat. II – une prise de la poche (P) qui est convoyée sur la rampe de retournement. III – un retournement de la poche. IV – une descente de la poche qui est convoyée sur le tablier bas de la table V – une fermeture de la barre à rabat par une inversion de la fonction des moyens d’ouverture utilisés en étape 1
Il est évident que sortir du cadre de la présente d’autres moyens équivalents qui ne sont pas décrits ici mais qui répondent à la même famille de solution inventive pourront être déployés pour répondre à la résolution du problème posé par l’invention qui est de trouver des moyens faciles humains ou mécaniques pour retourner les poches sur une table à huître à rabat.
La présente invention concerne donc une table à poches (P) d’huîtres comprenant des pieds (6,7) à empiètement et un tablier (10, 20), les poches (P) sont posées sur le tablier (10, 20) caractérisée en ce que le tablier (10,20) est constitué de deux étages, un étage haut (H, 10, 20) de portée par des traverses longitudinales et un étage bas (B, 10, 20) de portée par des traverses latérales, la séparation d’un étage bas à un étage haut étant réalisée par une surélévation de traverses longitudinales (20) par des moyens de surélévation (70) qui sont une entretoise réalisée au moyen d’une série de barres verticales qui reposent sur des barres transversales (10).
La présente invention concerne donc une table à poches (P) d’huîtres caractérisée en ce que des rabats (28) bloquent les poches (P) en position de fermeture, et sont maintenus pendus verticaux au-dessus de l’étage bas (B10, 20) par des rappels (21) vers le bas en position d’ouverture de rabats.
La présente invention concerne donc une table à poches (P) d’huîtres caractérisée en ce que les pieds (6,7) soutiennent l’étage bas (B, 10, 20) de tablier, et que posés au sol, l’empiètement des pieds ne dépasse pas la hauteur de l’étage bas (B, 10, 20).
Machine de retournement de tables à poche (P) caractérisée en ce qu’elle comporte quatre roues (200), deux avant, deux arrière, qui passent de part et d’autre des tables alignées longitudinalement à l’extérieur de l’empiètement des pieds (6,7), par ses roues, le mouvement de la machine de retournement est linéaire, le châssis de la machine (210) passe au-dessus de la table, la machine de retournement présente à l’avant un jeu de rampes de retournement (230), les rampes de retournement (230) pénètrent chacune dans un passage de prise sous-poche (100) constitué par le volume libéré entre le tablier haut et le tablier bas et entre l’entretoise gauche de surélévation et l’entretoise droite de surélévation, au passage des poches (P), les rampes de retournement (230) retournent les poches (P) pour les reposer sur les tablier bas (B, 10, 20) des tables
Machine de retournement de tables à poche (P) caractérisée en ce que la machine de retournement comprend à l’avant une clé d’ouverture (220) sur sa droite et une autre sur sa gauche positionnée dans la ligne du verrouillage de barre à rabat (28), au passage de la machine de retournement, la clé d’ouverture (230) actionne le déverrouillage de la barre à rabat (28), et lui fait effectuer un demi-tour de 180°.