INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
A titre d’exemple nullement limitatif, ledit deuxième élément d’étanchéité 133 (respectivement ledit troisième élément d’étanchéité 134) est un cordon réalisé dans un matériau élastomère, comma par exemple à base de butyl ou de polyisobutylène.
De manière plus détaillée, et comme illustré par la , le deuxième élément d’étanchéité 133 comporte une surface externe définie par plusieurs surfaces, à savoir : - une surface supérieure 133_s sensiblement de niveau avec la surface supérieure 131_s de l’espaceur 131, et donc également en contact avec la lame de gaz du vitrage 100, - une surface inférieure 133_i opposée à la surface supérieure 133_s dudit deuxième élément d’étanchéité 133, et en contact avec la surface supérieure 132_s du premier élément d’étanchéité 132, - une première surface latérale 133_l1 (respectivement une deuxième surface latérale 133_l2) en contact avec la première vitre 110 (respectivement en contact avec la première surface latérale 131_l1 de l’espaceur 131).
De manière plus détaillée, le troisième élément d’étanchéité 134 comporte une surface externe définie par plusieurs surfaces, à savoir : - une surface supérieure 134_s sensiblement de niveau avec la surface supérieure 131_s de l’espaceur 131, et donc également en contact avec la lame de gaz du vitrage 100, - une surface inférieure 134_i opposée à la surface supérieure 134_s dudit troisième élément d’étanchéité 134, et en contact avec la surface supérieure 132_s du premier élément d’étanchéité 132, - une première surface latérale 134_l1 (respectivement une deuxième surface latérale 134_l2) en contact avec la deuxième surface latérale 131_l2 de l’espaceur 131 (respectivement en contact avec la deuxième vitre 120).
Il ressort des éléments décrits ci-avant qu’il est possible de définir une surface externe pour le dispositif d’espacement 130 comme étant une enveloppe externe périphérique dudit dispositif d’espacement 130 et qui est formée par la réunion des surfaces suivantes : - les surfaces supérieures 131_s, 133_s, 134_s appartenant respectivement à l’espaceur 131, au deuxième élément d’étanchéité 133 et au troisième élément d’étanchéité 134, - la surface inférieure 132_i appartenant au premier élément d’étanchéité 132, - les premières surfaces latérales 132_l1, 133_l1 appartenant respectivement au premier élément d’étanchéité 132 et au deuxième élément d’étanchéité 133, - les deuxièmes surfaces latérales 132_l2, 134_l2 appartenant respectivement au premier élément d’étanchéité 132 et au troisième élément d’étanchéité 134.
La surface externe ainsi définie pour le dispositif d’espacement 130 permet alors de définir à son tour des surfaces dites « d’appui » correspondant à des portions de ladite surface externe. Plus particulièrement, dans le mode de réalisation décrit ici, lesdites surfaces d’appui comportent : - des surfaces d’appui latérales correspondant aux surfaces latérales 132_l1, 133_l1, 132_l2, 134_l2, - une surface d’appui inférieure correspondant à la surface inférieure 132_i.
Caractérisation chimique de la composition de collagène
Un test de caractérisation chimique de la composition de collagène natif fibreux selon l’invention concerne la biocompatibilité de cette dernière. Pour ce faire, des essais de biocompatibilité in vitro ont été réalisés à partir de fibroblastes L-929 (American Type Culture Collection, ATCC) qui ont été cultivés dans un milieu MEM (pour « Minimum Essential Medium » ou milieu minimum essentiel) mélangé avec 10% de FBS (pour « Fetal Bovine Serum » ou sérum de veau fœtal) à 37°C et sous une atmosphère à 5% de CO 2 .
Pour l’étude de la cytotoxicité, les échantillons de collagène (composition de collagène natif fibreux selon l’invention, composition de collagène soluble natif et composition de collagène insoluble natif) sont stérilisés par rayonnement UV pendant 30 minutes de chaque côté. Ensuite, des milieux d’extraction ont été obtenus par incubation des échantillons pendant 24h à 37°C dans le milieu de culture à une concentration de 0,022 mg/mL.
Les cellules ont été placées en quadruplicata dans une plaque à 96 puits (4.10 3 cellules/puits) et ont été incubées pendant 24h pour permettre leur adhésion. Ensuite, le milieu de culture a été remplacé soit par le milieu d’extraction obtenus plus tôt à partir des trois types d’échantillons, soit par le milieu du contrôle négatif ou par le milieu du contrôle positif C+ sur la (contenant 10% de DMSO). La prolifération cellulaire a été quantifiée toutes les 24 heures pendant 72h avec un indicateur coloré à base de résazurine. Les résultats sont reportés sur la . Les échantillons analysés sont les suivants : C1 = composition de fibres de collagène natif selon l’invention C2 = composition de collagène soluble natif C3 = composition de collagène insoluble natif
Des solutions de milieux sans cellules ont été utilisés comme référence pour faire les blancs. La viabilité des cellules a été calculée par rapport au contrôle négatif (ayant la viabilité maximale) avec la formule suivante :
Où OD correspond à l’absorbance à 570nm avec l’absorbance à 600nm soustraite pour chaque puit.
La viabilité mesurée après 24 heures était bien au-dessus des 70% exigée par la norme ISO 10993-5, démontrant ainsi qu’aucune cytotoxicité n’est observable pour l’échantillon issu de la composition de collagène natif selon l’invention.
Un second test de caractérisation de la composition chimique, illustré en , correspond à un dosage d’acides aminés de la composition en collagène natif extraite. L’analyse du profil d’acides aminés a été réalisée selon la norme ISO 13903-2005. 50g de fibres de collagène natif ont été utilisés.
Le profil de distribution des acides aminés visible sur la est similaire à celle du collagène, avec notamment des taux de proline et d’hydroxyproline élevés et supérieurs à 10%. Le ratio observé en est typique d’un collagène, plus particulièrement d’un collagène marin.
Liste de références 1 : fibres de collagène natif
2 : motifs répétitifs
3 : mousse
4 : courbe de dégradation du collagène natif selon l’invention
6 : courbe de dégradation du collagène soluble natif
8 : courbe de dégradation du collagène insoluble natif
Dans l’étape 314, le dispositif central 14 émet au dispositif 2 de chaque véhicule électrique 11j, les paramètres du modèle global M obtenu et les étapes 311, 312, 313 and 314 sont itérées.
Selon une variante, les étapes 311, 312, 313 and 314 sont itérées tant qu’une condition d’arrêt n’est pas vérifiée.
Selon une variante, le dispositif 2 d’un véhicule électrique 11j entraine un modèle local Mj,n de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet par niveau initial de charge de batterie dudit véhicule électrique 11j et le dispositif central 14 obtient autant de modèles globaux Mn de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet que de niveaux initiaux de charge de batterie. L’index n appartient à un ensemble de valeurs entières 1 à N où N est un nombre de niveaux initiaux de charge de batterie.
Plusieurs modèles locaux Mj,n de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet peuvent ainsi être entrainés par le dispositif 2 d’un véhicule électrique 11j, chacun correspondant à un niveau initial de charge de batterie du véhicule électrique 11j (étape 311). Les paramètres de chacun des modèles Mj,n sont émis au dispositif central 14 (étape 312) et le dispositif central 14 détermine N modèles globaux Mn de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet à partir des modèles locaux Mj,n reçus (étape 313). Les paramètres des modèles globaux Mn sont émis chaque véhicule électrique 10i et à chaque véhicule électrique 11j (étape 314) et les étapes 311, 312, 313 et 314 sont itérées.. Suite à un trajet effectué par un véhicule électrique 10i, le dispositif (2) du véhicule électrique 10i sélectionne l’un des modèles globaux Mn de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet en fonction du niveau initial de charge de batterie au départ du trajet effectué. Le dispositif (2) du véhicule électrique 10i obtient (étape 32) une estimée de la diminution de niveau de charge de batterie par trajet à partir du modèle global Mn sélectionné. Le dispositif 2 du véhicule électrique 10i calcule (étape 33) alors une diminution réelle de niveau de charge de batterie suite audit trajet effectué par le véhicule électrique 10i. Le dispositif 2 du véhicule électrique 10i obtient (34) aussi une estimée de dégradation de batterie du véhicule électrique 10i en calculant une différence entre l’estimée de la diminution de niveau de charge de batterie par trajet et la diminution réelle de niveau de charge de batterie.
Selon une variante, 10 modèles Mj,n (n=1 à 10) sont entrainés : Un premier modèle M1,j est entrainé pour un pourcentage de charge initial de la batterie compris en 1 et 10%, un deuxième modèle M2,j est entrainé pour un pourcentage de charge initial de la batterie compris en 11 et 20%, etc.
Selon une variante, un modèle local Mj ou Mj,n de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet et un modèle global M ou Mn de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet est mis en œuvre par un réseau de neurones, encore appelé réseau de régression profonde (deep regression network en anglais). Les paramètres d’un modèle local Mj ou Mj,n et les paramètres d’un modèle global M ou Mn sont les paramètres internes du réseau de neurones.
L’entrainement d’un modèle local Mj ou Mj,n consiste à déterminer des paramètres internes du réseau de neurones de manière à minimiser une fonction de coût définie en fonction de valeurs de diminutions de niveau de charge de batterie fournies par le réseau de neurones lorsque des données collectées par un véhicule électrique 11j suite à des trajets effectués par le véhicule électrique 11j, et en fonction de valeurs de diminutions de niveau de charge de batterie du véhicule électrique 11j telles qu’elles ont été enregistrées réellement à la suite de ces trajets.
Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé d’estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique d’un premier ensemble de véhicules électriques en communication avec un dispositif central qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé.
Appareil de positionnement et système d’acquisition sismique correspondant DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne de manière générale les appareils de positionnement et les systèmes d’acquisition sismique.
ART ANTERIEUR L'acquisition et le traitement de données sismiques peuvent être utilisés pour générer un profil (image) de structures géophysiques sous le sol (subsurface). Bien que ce profil ne fournisse pas, par exemple, un emplacement précis pour les réservoirs de pétrole et de gaz, il suggère, à ceux qui sont formés dans le domaine, la présence ou l'absence de tels réservoirs. Ainsi, fournir une image haute résolution du sous-sol est important, par exemple, pour ceux qui doivent déterminer où se trouvent les couches et structures géologiques d’intérêt.
Le traitement de motif de moiré éventuel 443 comporte la génération par l’EVM d’une « image numérique Benday » distincte qui est une copie de l’image de billet numérique modifiée après que les processus post-image de superposition de motif de moiré et d’alignement de la superposition de moiré ont été terminés. Le billet capturé et l’« image numérique Benday » avec des grilles x/y superposées associées sont ensuite fournis pour le processus de vérification de billet 444.
Indépendamment du fait que le traitement de pantographe vide éventuel ou le traitement de motif de moiré éventuel soit utilisé, l’EVM soumet l’image de billet numérique modifiée à un réseau neuronal d’intelligence artificielle (IA) 458 (représenté plus en détail respectivement en 465 et 480 des figures 4D et 4E) dans ce mode de réalisation pour évaluer si un motif Benday est facilement apparent dans l’image de billet numérique modifiée ou non, comme indiqué par le losange 459. Si un motif Benday est facilement apparent dans l’image de billet numérique modifiée, alors le billet de loterie instantanée candidat est considéré comme frauduleux et rejeté par l’EVM, comme indiqué par le bloc 463. Alternativement, si aucun motif Benday n’est facilement apparent dans l’image de billet numérique modifiée, l’EVM procède alors à l’analyse de l’« image numérique Benday » post-traitée.
L’EVM soumet l’« image numérique Benday » post-traitée au même réseau neuronal d’IA pour évaluer si le motif Benday correct est facilement apparent dans l’« image numérique Benday », comme indiqué par le bloc 460. Si le motif Benday correct n’est pas facilement apparent dans l’« image numérique Benday », alors le billet de loterie instantanée est considéré comme frauduleux comme indiqué par le losange 461 et rejeté par l’EVM comme indiqué par le bloc 463. Alternativement, si le motif Benday correct est déterminé comme indiqué par le losange 461 comme étant facilement apparent dans l’« image numérique Benday », alors le billet de loterie instantanée candidat est validé par l’EVM, comme indiqué par le bloc 462.
Les figures 4D et 4E, prises ensemble, fournissent un exemple de mode de réalisation d’un réseau neuronal d’intelligence artificielle (IA) (465 et 480, respectivement) utilisé pour détecter des motifs Benday stéganographiques dans des billets de loterie instantanée. La illustre le réseau neuronal global de haut niveau et la fournit des détails graphiques explicatifs du réseau neuronal de la .
Les figures 4D et 4E montrent que l’EVM 466 peut créer une image de billet numérique 481 d’un billet de loterie instantanée avec l’image de billet numérique modifiée alignée et une seconde « image numérique Benday » générée à partir du post-traitement (comme via les étapes 441 à 443 de la ). Dans cet exemple, à la fois l’image numérique de billet modifiée et l’« image numérique Benday » générée sont ensuite divisées comme indiqué par les lignes 473 et 488 en vingt-quatre nœuds différents 467 et 482 correspondant aux vingt-quatre exemples de cellules de grille différentes créées par la superposition de grille x/y 481. Comme illustré sur la , chacune des vingt-quatre cellules de grille différentes incarne une partie discrète de l’image de billet numérique modifiée 482 agencée de manière ordonnée. Ces vingt-quatre cellules de grille différentes sont ensuite traitées comme indiqué par les lignes 474 et 489 par les processus de pantographe vide ou de motif de moiré (comme via les étapes 442 et 443, respectivement, de la ) pour créer vingt-quatre exemples de cellules de grille 468 et 483, respectivement, qui peuvent ou non incarner des parties isolées d’un motif Benday stéganographique détecté.
L’ensemble des vingt-quatre cellules de grille différentes 468 et 483 générées sont ensuite soumises comme indiqué par les lignes 475 et 490 à dix nœuds de traitement différents 469 et 484 qui tentent chacun de détecter de manière algorithmique différentes parties génériques des lignes Benday. Les sorties détectées de chacun des dix exemples de nœuds de traitement différents 469 et 484 sont ensuite soumises comme indiqué par les lignes 476 et 491 à un réseau de nœuds 470 et 485 qui tentent d’identifier un motif Benday spécifique (tel que cinq montrés dans l’exemple des figures 4D et 4E) ou concluent qu’aucun motif Benday n’était présent comme indiqué par les nœuds 479 et 492. Toute corrélation correcte avec l’un des cinq exemples de motifs Benday est acheminée comme indiqué par les lignes 478 et 493 vers l’EVM avec un résultat positif. L’EVM affiche ensuite qu’une conclusion a été atteinte dans laquelle le billet de loterie instantanée est validé, comme indiqué par les messages 471 et 486. Alternativement, si un motif Benday est détecté dans l’image de billet numérique modifiée, ou si aucun motif Benday n’est détecté dans l’« image numérique Benday », ou si un motif Benday incorrect et/ou endommagé est détecté, la conclusion d’échec est acheminée comme indiqué par les lignes 477 et 498 vers l’EVM qui affiche ensuite un message d’échec approprié tel que les exemples de messages 472 et 487.
Dans divers modes de réalisation, l’exemple de réseau neuronal d’IA divulgué des figures 4D et 4E doit d’abord être « formé ». Avec cet exemple de mode de réalisation, le processus de formation est accompli en soumettant une grande quantité d’images de billet numérique échantillon avec la conclusion correcte (par exemple, billet valide avec le motif Benday « x », billet invalide) intégrée en tant que métadonnées. Cette pluralité d’images de billet numérique échantillon permet au réseau neuronal IA d’entraîner ou d’auto-ajuster sa méthodologie d’évaluation en établissant une boucle de rétroaction après le traitement de chaque image de billet numérique échantillon. Étant donné que chaque image de billet numérique échantillon comporte des métadonnées informant le réseau neuronal IA du résultat correct, le processus IA peut auto-évaluer ses propres conclusions et ajuster ou régler automatiquement chaque connexion ou ligne nodale (telle que 474 et 489, 475 et 490, ou 476 et 491) en ajoutant des coefficients de pondération et de polarisation aux données passées à travers ces connexions afin d’obtenir le résultat correct. Dans le contexte de cette divulgation, un coefficient de pondération est un nombre qui est multiplié par les données passées à travers chaque connexion ou ligne nodale, et un coefficient de polarisation est un nombre qui est ajouté aux données passées à travers chaque connexion ou ligne nodale. Dans l’exemple de réseau neuronal IA des figures 4D et 4E, il y a 324 connexions ou lignes nodales différentes illustrées avec 648 coefficients de pondération et de polarisation différents possibles. En fonction de la plage de coefficients de pondération et de polarisation utilisés, on peut facilement s’attendre à plus de milliards de combinaisons possibles. Ainsi, la complexité de l’exemple de réseau neuronal IA des figures 4D et 4E dépassera de loin la capacité de n’importe quel humain à comprendre pourquoi une connexion ou une ligne nodale particulière s’est vu attribuer un coefficient de pondération et de polarisation particuliers. Par conséquent, le réglage de l’IA ou l’apprentissage automatique surpassera, en théorie, un humain pour déterminer l’authenticité et l’intégrité des billets de loterie instantanée.
Les figures 5A et 5B illustrent deux exemples de modes de réalisation alternatifs d’EVM capables de garantir l’authenticité et l’intégrité de billets de loterie instantanée en détectant des motifs Benday stéganographiques. La illustre un terminal de loterie activé par un appareil photo 500 avec une application de détection de motif Benday stéganographique conformément à un premier exemple de mode de réalisation de la présente divulgation et la illustre un smartphone 510 qui est activé avec une application de détection de motif Benday stéganographique conformément à un second exemple de mode de réalisation de la présente divulgation.
Le terminal de loterie 500 de la est représentatif d’un terminal qui peut être placé dans un emplacement approprié, tel que dans un magasin traditionnel pour les ventes et les encaissement de loterie. Pour fonctionner comme une EVM à motif Benday stéganographique, le terminal 500 comporte un appareil photo couleur orienté vers le bas 501 (non représentée sur la ) qui est focalisée sur un plateau horizontal 502. Lorsqu’un billet de loterie instantanée candidat 503 est placé sur le plateau 502, l’appareil photo couleur orienté vers le bas 501 détecte la présence du billet et active une application de détection de motif Benday stéganographique interne pour vérifier l’authenticité et l’intégrité du billet de loterie instantanée 503. Comme décrit précédemment, l’algorithme de détection de motif Benday stéganographique capture et modifie d’abord l’image de billet numérique 504, comme indiqué sur l’écran d’affichage du terminal 500. L’application de détection de motif Benday stéganographique interne vérifie ensuite qu’un motif Benday n ’ est pas facilement apparent sur l’image de billet numérique, puis procède au post-traitement numérique de l’image de billet numérique modifiée 504, produisant une « image numérique Benday » 505 qui est ensuite analysée pour détecter la présence du motif Benday correct pour le billet de loterie instantanée 503. En supposant que l’image de billet numérique modifiée 504 ne comportait pas d’image Benday apparente et que l’« image numérique Benday » post-traitée contenait bien une image Benday apparente 505, l’EVM 500 conclura que le billet de loterie instantanée 503 est authentique et intact. L’EMV 500 affichera une indication 506 d’une telle détermination pour le billet de loterie instantanée 503. À l’inverse, si l’EVM 500 détermine que soit l’image de billet numérique modifiée affiche un motif Benday, soit que l’« image numérique Benday » n’affichait pas de motif Benday, l’EVM 500 conclura que le billet de loterie instantanée n’est pas authentique et/ou intact pendant ce processus de validation de billet et ne validera pas le billet candidat .
La illustre une autre EVM 510 qui comporte un smartphone équipé d’une application de détection de motif Benday stéganographique interne. Cet autre mode de réalisation EVM 510 peut être utilisé pour vérifier l’authenticité et l’intégrité de billets de loterie instantanée dans des emplacements sans terminaux de loterie (par exemple, vendeurs ambulants, détaillants traditionnels sans connexion réseau). Avec cet autre mode de réalisation, l’appareil photo interne 511 du smartphone peut être focalisé sur un billet de loterie instantanée candidat 512 pour permettre à l’application de détection de motif Benday stéganographique de capturer d’abord une image de billet numérique initiale et de modifier l’image pour analyse. L’application de détection de motif Benday stéganographique peut ensuite vérifier qu’aucun motif Benday n’est pas facilement apparent sur l’image de billet numérique modifiée, puis procéder au post-traitement numérique de l’image de billet numérique modifiée pour produire une « image numérique Benday » 513 qui est ensuite analysée pour détecter la présence du motif Benday correct pour le billet de loterie instantanée 512. En supposant que l’image de billet numérique modifiée ne comportait pas d’image Benday apparente, et que l’« image numérique Benday » post-traitée contenait bien une image Benday apparente 513, l’autre mode de réalisation EVM conclura que le billet candidat 512 est authentique et intact 514. L’EMV 510 affichera une indication 514 d’une telle détermination pour le billet de loterie instantanée 512. À l’inverse, si l’EVM 510 détermine que soit l’image de billet numérique modifiée affiche un motif Benday, soit que l’« image numérique Benday » n’affichait pas de motif Benday, l’EVM 510 conclura que le billet de loterie instantanée n’est pas authentique et/ou intact pendant ce processus de validation de billet et ne validera pas le billet candidat .