INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Δmin1 POS1i, POS2i = Δ2 POS12, POS22 ,
et la deuxième plus petite différence parmi Δ1 POS11, POS21 , Δ2 POS12, POS22 et Δ3 POS13, POS23 est :
Δmin2 POS1i, POS2i = Δ1 POS11, POS21.
Un filtrage est ensuite réalisé lors d’une étape S55 visant à détecter si les différences Δmin1 POS1i, POS2i = Δ2 POS12, POS22 et Δmin2 POS1i, POS2i = Δ1 POS11, POS21 sont suffisamment éloignées numériquement l’une de l’autre pour éviter tout risque de confusion entre les deux pistes pour lesquelles le niveau de cohérence de la position déterminée de l’aéronef 1 est le plus élevé. En d’autres termes, il est défini ici s’il est possible de discriminer sans risque d’erreur, la piste pour laquelle la différence entre les positions POS1 et POS2 est la moindre, par rapport aux autres pistes détectées et considérées successivement à l’étape S51.
Dans la cas où la différence entre Δmin1 POS1i, POS2i et Δmin2 POS1i, POS2i est supérieure à une valeur seuil S2 prédéterminée, il y a une bonne discrimination et le système d’assistance à l’atterrissage 10 fournit à l’équipage de conduite de l’aéronef 1 et/ou à un système de l’aéronef 1 une information représentative de cette différence en association avec un identifiant de la piste considérée, visant à indiquer qu’il existe une bonne corrélation (ou cohérence) entre la position de l’aéronef 1 et la piste considérée, ce qui revient à dire que la piste considérée est celle se situant face à l’aéronef 1. Ainsi, s’il s’agit de la piste de destination, la fourniture de l’information représentative de Δmin1 POS1i, POS2i en association avec un identifiant de la piste, confirme un bon positionnement de l’aéronef 1 se dirigeant vers cette piste de destination. Selon un mode de réalisation, l’information représentative de la différence Δmin1 POS1i, POS2i est la différence Δmin1 POS1i, POS2i elle-même. Dans la cas où la différence entre Δmin1 POS1i, POS2i et Δmin2 POS1i, POS2i n’est pas supérieure à la valeur seuil S2 prédéterminée, le système d’assistance à l’atterrissage 10 fournit à l’équipage de conduite de l’aéronef 1 et/ou à un système de l’aéronef 1, lors d’une étape S57, une information selon laquelle il n’est pas possible de discriminer les deux pistes d’atterrissage pour lesquelles les différences respectives de position déterminées de l’aéronef 1 par rapport à la piste considérée sont les plus petites parmi toutes celles déterminées pour les pistes détectées. Selon un mode de réalisation, lorsqu’il n’est pas possible de discriminer les deux pistes d’atterrissage pour lesquelles les différences respectives de position déterminées de l’aéronef 1 par rapport à la piste considérée sont les plus petites, le système d’aide à l’atterrissage 10 ne fournit aucune information, ce qui revient alors à considérer que le système n’est pas en mesure de confirmer un bon positionnement de l’aéronef 1 par rapport à la piste de destination prévue.
Selon une variante de réalisation, une information représentative de la différence de position entre les positions POS1i et POS2i est fournie par le système d’assistance à l’atterrissage pour chacune des pistes d’atterrissage détectées dans l’image F obtenue depuis la caméra frontale 10c. Par exemple, un indicateur associé à un identifiant de chacune des pistes détectées illustre un niveau de différence entre les positions respectivement déterminées via les deux algorithmes de reprojection de piste dans le plan image de l’image F. L’indicateur peut être un taux affiché, un bargraphe, une couleur d’un témoin lumineux, à titre d’exemples.
La est une représentation schématique d’un exemple d’architecture interne du système d’assistance à l’atterrissage 10, encore appelé ici dispositif d’assistance à l’atterrissage 10. Considérons à titre illustratif que la illustre un agencement interne du système d’assistance à l’atterrissage 10 tel qu’embarqué dans l’aéronef 1. On note que la pourrait aussi illustrer schématiquement un exemple d’architecture matérielle du système d’assistance à l’atterrissage 10 selon une configuration où le système d’assistance à l’atterrissage 10 est externe à l’aéronef 1 et communique avec ce dernier via un ou plusieurs liens de communication sans fil.
Selon l’exemple d’architecture matérielle représenté à la , le système d’assistance à l’atterrissage 10 comprend alors, reliés par un bus de communication 19 : un processeur ou CPU (« Central Processing Unit » en anglais) 11 ; une mémoire vive RAM (« Random Access Memory » en anglais) 12 ; une mémoire morte ROM (« Read Only Memory » en anglais) 13 ; une unité de stockage telle qu’un disque dur (ou un lecteur de support de stockage, tel qu’un lecteur de cartes SD (« Secure Digital » en anglais) 14 ; un module d’interfaces de communication 15 permettant au système d’assistance à l’atterrissage 10 de communiquer avec des dispositifs distants, tels que d’autres systèmes embarqués de l’aéronef 1 parmi lesquels figure la caméra frontale 10c, un serveur de base de données, ou encore tel que l’aéronef 1, le cas échéant.
Le processeur 11 du système d’aide à l’atterrissage 10 est capable d’exécuter des instructions chargées dans la RAM 12 à partir de la ROM 13, d’une mémoire externe (non représentée), d’un support de stockage (tel qu’une carte SD), ou d’un réseau de communication. Lorsque le système d’assistance à l’atterrissage 10 est mis sous tension, le processeur 11 est capable de lire de la RAM 12 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme d’ordinateur causant la mise en œuvre, par le processeur 11, de tout ou partie d’un procédé d’assistance à l’atterrissage décrit en relation avec la ou de tout ou partie d’un procédé d’assistance à l’atterrissage décrit en relation avec la ou de variantes décrites de ces procédés.
Comme vu précédemment, la fréquence d’apparition d’une valeur est strictement positive et vaut 1 au maximum. L’estimateur d’entropie partielle d’une valeur sera donc également positif et vaudra 0 pour une valeur qui se trouverait être la valeur unique prise par une section dans l’ensemble d’apprentissage et qui aurait alors une fréquence d’apparition qui vaudrait 1. L’estimateur d’entropie partielle d’une valeur sera toujours strictement inférieur à 1. Le potentiel de compression d’une valeur sera donc toujours positif et sera maximal pour une valeur qui serait la valeur unique observée pour une section donnée et sera minimal pour la valeur qui est observée le moins souvent dans cette section dans l’ensemble d’apprentissage.
Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, le potentiel de compression de valeur est calculé suivant la formule dans laquelle est une constante strictement positive.
Grâce à ce mode de réalisation, une formule alternative est donnée pour calculer un potentiel de compression de valeur.
Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, l’une des grandeurs calculée est dite potentiel de compression de bit de champ et est calculée pour un rang d’une section donnée, les rangs variant de 0 à , L étant la longueur minimale des valeurs prises par la section dans l’ensemble d’apprentissage, ladite longueur L étant exprimée en nombre de bits, et ladite grandeur est calculée suivant la formule , dans laquelle est une grandeur dite estimateur d’entropie d’un bit de champ qui est calculée suivant la formule , ladite formule valant par convention 0 quand vaut 0 ou 1, formule dans laquelle les valeurs prises par la section dans l’ensemble d’apprentissage sont exprimées en séquences de bits ordonnées et dans laquelle est la fréquence d’apparition de l’une des valeurs 0 ou 1 pour le bit de rang parmi les valeurs prises par la section dans l’ensemble d’apprentissage.
Ce mode de réalisation construit, selon les modèles vus précédemment, un potentiel de compression pour mesurer le potentiel de compression des bits d’une section dans un rang donné. Comme pour les potentiels déjà vus, cette grandeur est calculée pour une section qui peut être un champ d’en-tête ou une section délimitée de charge, et le terme « potentiel de compression de bit de champ » est retenu car il est utilisé, dans de nombreux modes de réalisation, pour s’appliquer à un champ d’en-tête.
Le principe est là encore de relever des fréquences d’apparition, ici les fréquences des valeurs de bits 0 ou 1 pour un rang donné de la section. Si cette fréquence est 1, cela veut dire que, pour un rang donné, c’est toujours la même valeur de bit qui apparaît, et l’estimateur d’entropie sera alors minimal et vaudra 0 par convention. Le potentiel de compression de bit de champ pour ce rang vaudra alors 1, et c’est la valeur maximale que peut prendre cette grandeur. Pour une fréquence de 0.5, le logarithme en base 2 vaut -1 et l’estimateur d’entropie vaut 1, ce qui donne un potentiel de compression de bit de champ pour ce rang qui vaudra 0, ce qui est la valeur minimale que peut prendre cette grandeur.
Pour des fréquences de 0.25 et 0.75 pour un rang donné, les logarithmes en base 2 valent respectivement -2 et -0.415. L’estimateur d’entropie de bit de champ vaut alors et le potentiel de compression de bit de champ vaut alors 0,18875, bien compris entre 0 et 1.
On voit encore comment le potentiel de compression, ici pour les rangs des sections dont les valeurs sont exprimées en suite de bits, va permettre de guider l’algorithme d’apprentissage en indiquant les valeurs les plus intéressantes à comprimer, en prenant ici en compte la représentation des valeurs sous forme de suite de bits.
Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, l’étape de sélection d’une règle appartenant à l’ensemble de règles de compression comprend la partition de l’ensemble d’apprentissage en sous-ensembles attribués à une règle de l’ensemble de règles de compression ; le calcul d’un potentiel de compression pour les règles de l’ensemble de règles de compression et la sélection de la règle selon son potentiel de compression, le potentiel de compression d’une règle étant calculé à partir de potentiels de compressions de champ calculés sur le sous-ensemble de l’ensemble d’apprentissage attribué à la règle de compression.
Grâce à ce mode de réalisation, les potentiels de compression de champ sont utilisés pour sélectionner une règle parmi l’ensemble de règles de compression qui est en cours d’apprentissage. L’ensemble d’apprentissage est partitionné en affectant à une règle donnée le sous-ensemble pour lequel la règle réalise la meilleure compression. Les potentiels de compression de champ sont calculés pour les champs non comprimés par la règle en question puis additionnés pour tous les paquets de l’ensemble d’apprentissage. De cette manière, toutes choses égales par ailleurs, l’apprentissage par renforcement va chercher à améliorer une règle qui s’applique à plus d’en-têtes qu’une autre et va également éviter de recréer des règles déjà créées.
Le point de départ de l’algorithme d’apprentissage par renforcement étant un ensemble formé d’une seule règle qui s’applique à toutes les valeurs (en les ignorant) et qui ne fait pas de compression, cette règle sera sélectionnée initialement lors de la première itération de l’algorithme. Une règle sera ensuite créée à partir de cette règle initiale, qui va par exemple réaliser l’effacement d’une valeur qui survient fréquemment pour un champ. La règle créée sera donc celle qui réalise la meilleure compression pour les paquets présentant cette valeur, puisqu’elle l’efface, alors que la règle initiale ne fait rien. Le potentiel de compression de la règle est alors calculé en prenant en compte l’effacement réalisé pour cette valeur. La règle initiale, qui ne fait rien, pourra être sélectionnée ultérieurement car elle a un certain potentiel de compression pour les paquets qui ne présentent pas la valeur effacée par la règle créée.
Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, le calcul d’un potentiel de compression pour une règle s’effectue en additionnant les potentiels de compression de champs pour les sections restantes du sous-ensemble identifié.
Grâce à ce mode de réalisation, tous les potentiels de compression restant à exploiter sont pris en compte puisque c’est leur somme qui indique quelle est la règle qui va être la plus intéressante à sélectionner.
Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, le calcul d’un potentiel de compression pour une règle s’effectue en retenant le maximum des potentiels de compression de champs pour les sections restantes du sous-ensemble identifié.
Dans ce mode, plutôt que de réaliser une addition des potentiels de compression de champ, on retient la règle qui présente un maximum. Cette variante de calcul peut être plus efficace en opération de calcul, et plus rapide, tout en donnant un bon guidage de l’algorithme d’apprentissage.
Selon un autre mode de réalisation, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, l’étape de sélection d’une règle appartenant à l’ensemble de règles de compression est réalisée par un tirage aléatoire d’une règle parmi l’ensemble de règles de compression.
Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, l’articulation élastique selon cet aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles.
Selon un aspect de l’invention, l’armature extérieure comporte un au moins orifice, une des première et deuxième butées élastiques passant au travers de l’orifice.
Selon un aspect de l’invention, la première ou deuxième butée élastique passant au travers de l’orifice comporte une surface périphérique alignée avec une surface périphérique de l’armature extérieure.
Selon un aspect de l’invention, la première ou deuxième butée élastique passant au travers de l’orifice s’étend radialement vers l’extérieur de l’armature extérieure et forme une protubérance.
Selon un aspect de l’invention, l’armature extérieure comporte au moins une zone formant un vantail, la première ou deuxième butée élastique étant formée d’une première demi-butée adhérisée à l’armature intérieure et d’une deuxième demi-butée adhérisée au vantail, la première demi-butée et la deuxième demi-butée étant au contact l’une de l’autre lorsque l’articulation élastique est emmanchée dans un logement venant fermer le vantail.
Selon un aspect de l’invention, l’armature extérieure comporte au moins une zone formant un vantail, le vantail présentant une excroissance s’étendant radialement en direction du centre de l’articulation élastique, la première ou la deuxième butée élastique et l’excroissance étant au contact l’une de l’autre lorsque l’articulation élastique est emmanchée dans un logement venant fermer le vantail.
Selon un aspect de l’invention, les deux bras élastiques sont diamétralement opposés.
Selon un aspect de l’invention, un insert est emmanché dans l’armature intérieure.
Selon un aspect de l’invention, la première butée élastique est adhérisée à l’armature intérieure ou à l’armature extérieure et distante de l’autre desdites armatures intérieure ou extérieure.
Un autre aspect de l’invention se rapporte à une biellette de reprise de couple pour un groupe motopropulseur, la biellette de reprise de couple étant remarquable en qu’elle comporte une articulation élastique selon l’un quelconque des aspects de l’invention précités.
illustre, de façon schématique, une articulation élastique selon l’art antérieur.
représente, de façon schématique, un graphe illustrant l’évolution de la raideur de l’articulation élastique selon l’art antérieur illustrée à la .
montre un premier exemple de réalisation non limitatif d’une articulation élastique selon l’invention.
représente une vue en coupe de l’articulation élastique illustrée à la .
montre l’articulation élastique représentée à la emmanchée dans un logement que comporte une biellette de reprise de couple.
Procédé et dispositif de génération d’un message d’invite à l’attention d’une intelligence artificielle Domaine technique de l’invention L’invention est dans le domaine des intelligences artificielles. En particulier, l’invention concerne à simplifier l’utilisation d’intelligences artificielles notamment dans un véhicule.
Etat de la technique On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile, un cyclomoteur, une motocyclette, un robot de stockage dans un entrepôt, …
On entend par « intelligence artificielle », ou IA, une machine, un dispositif informatique, conçue à partir de grandes quantités de données et apte à fournir des décisions ou requêtes à partir d’un besoin exprimé. Il est connu que la conception de ces dispositifs est basée sur de l’apprentissage à partir de besoins exprimés et de décision ou requêtes attendues. Les entrées et sorties de l’intelligence artificielle sont numériques, interprétables informatiquement.
Par exemple, un besoin exprimé comprend une image, et l’intelligence artificielle est apte à extraire ou à reconnaître des formes. Par exemple, un besoin exprimé comprend plusieurs mesures d’un état d’un véhicule (vitesse, positon, …) et l’intelligence artificielle est apte à prendre une décision (création d’un signal pour alerter/freiner/accélérer, …).
On entend par « message d’invite » (ou « prompt » en anglais) un besoin exprimé apte à être interprété par une intelligence artificielle. Il est connu que, pour obtenir de bons résultats à partir d’une intelligence artificielle, le message d’invite ou prompt doit être correctement formulé. Cela est d’autant plus vrai pour les intelligences multimodales.
On entend par « type » de message d’invite, un message d’invite spécifiquement structuré et/ou formaté apte pour être bien interprété par une intelligence artificielle, l’intelligence artificielle ayant été conçue par apprentissage pour répondre (fournir une liste d’instructions/requêtes, fournir une ou des décisions, …) selon le type de de message d’invite.
On entend par « liste d’instructions » un signal informatique interprétable par un dispositif informatique. Par exemple, une liste d’instruction est un texte à afficher, un son ou message vocale à émettre, une décision comme activer ou désactiver un dispositif, une décision comme une détection d’un franchissement d’un seuil par une combinaison de variables, …
On entend par « intelligence multimodale » une approche de l'intelligence artificielle qui vise à permettre au dispositif informatique de prendre en compte différents modes de communication tels que la parole, l'image, le texte, la gestuelle, … comme besoin exprimé.
Un utilisateur quelconque qui interagit avec une intelligence artificielle rencontre des difficultés à exprimer un besoin compris et adapté à l’intelligence artificielle. Ainsi, la liste d’instructions informatique fournie en résultat par l’intelligence artificielle, qui peut être une information, décision, une requête (informatique), …, n’est souvent pas pertinent par rapport au besoins exprimés (hors contexte par exemple).
Actuellement, pour palier en partie à cette difficulté, on complexifie de plus en plus les intelligences artificielles, par exemple en augmentant le nombre de couche d’un réseau de neurones, pour prendre en compte la diversité de la manière d’exprimé un besoin par les différents utilisateurs. Cela génère aussi des apprentissages de plus en plus longs avec de plus en plus de données. Par exemple, la version 3.5 de l’intelligence artificielle connue sous le nom de « ChatGPT ® » est une intelligence artificielle monomodale dont la taille des données d’apprentissage contient 175 milliards de paramètres à entrainer. Le jeu de données d’entraînement contient 300 milliards de mots, soit environ 570 giga-octets de données textuelles. La version 4 de ChatGPT® est devenue une intelligence multimodale, elle a nécessité encore beaucoup plus de données d’apprentissage, et elle est devenues beaucoup plus complexe.
Également, il est connu des systèmes de reconnaissance vocale qui permettent de convertir la parole humaine en texte écrit. Ces systèmes fonctionnent grâce à des algorithmes de traitement du signal qui analysent l'audio et identifient les différentes composantes du langage, comme les phonèmes, les mots, les intonations, …
Certains de ces systèmes de reconnaissance vocales sont plus simples. Il n’y pas de conversion de la parole humaine en texte écrit. A partir d’identification d’intonations ou d’une séquence sonore prédéterminée, des demandes d’action comme « éteindre » ou « allumer » un autoradio sont reconnus. Ce sont des systèmes plus simples mais ils sont limités à un nombre très restreint d’identification de composantes du langage. Le besoin exprimé est limité à un nombre très limité (une dizaine environ) de fonctions. De plus ces systèmes ne sont pas aptes à prendre en compte différents modes de communication.
Un objet de la présente invention est de remédier au problème précité, en particulier simplifier une utilisation d’une intelligence artificielle par un utilisateur quelconque, non experte en intelligence artificielle et sans connaissance sur comment l’intelligence artificielle a été conçue. Cela permet également de limiter la complexité de l’intelligence artificielle, et ainsi permet une utilisation demandant moins de ressources en informatiques (puissance de calculs, mémoire, …). Également, cela permet d’utiliser des intelligences artificielles multimodales simplement sans être expert de la manière de « prompter » (créer le message d’invite adapté à l’intelligence artificielle).
où q et α sont les paramètres de la modulation AFDM concernée.
Le dispositif de modulation 6 est donc conçu pour effectuer une modulation AFDM impliquant (lors du calcul d’un échantillon, noté ici x n ) une multiplication de chaque symbole C m par (puis une somme des produits obtenus par les multiplications respectivement effectuées pour les K symboles).
On note dans la suite :
de sorte qu’on a :
On propose ici de s’intéresser à la transformée de Fourier discrète des filtres de mise en forme :
En utilisant les sommes quadratiques de Gauss généralisés (voir le théorème 1.1.2 dans l’ouvrage " Gauss and Jacobi Sums ", de Bruce C. Berndt, Ronald J. Evans et Kenneth S. Williams, John Wiley & Sons, 1998), on peut réécrire les fonctions comme suit :
lorsque q.K ≠ 0 et [qK + 2(m-k)] est pair (ce qui revient à dire que q est non nul et que : q est pair ou K est pair).
En remplaçant l’indice n par un indice r dans la somme et en notant ε q = |Kq|/Kq (ε q vaut donc 1 si q est positif et -1 si q est négatif puisque K est un entier positif), on peut simplifier l’expression ci-dessus :
En notant pour clarifier :
la transformée de Fourier discrète peut s’écrire :
En remplaçant les filtres par leur développement utilisant les transformées de Fourier discrète dans la formule [Math. 1] ci-dessus, on obtient l’expression suivante des échantillons x n du signal modulé :
soit en utilisant l’expression de ci-dessus :
En remplaçant par son expression et en intervertissant les sommes, on obtient :
Les moyens de déplacement de chaque caméra primaire 18 sont portés par un support 24 comportant une platine ayant une forme sensiblement triangulaire. Une extrémité de la platine 24 est solidaire d’un anneau 26 porté par le mât et une autre extrémité porte les moyens de déplacement de l’axe optique d’une caméra primaire 18 ( ). Les moyens de déplacement d’une caméra primaire 18 comprennent des moyens de déplacement en élévation, des moyens de déplacement azimutale et des moyens de déplacement en translation relativement à l’axe longitudinal L ( ).
Les moyens de déplacement en élévation comprennent une chape 28 solidaire de la caméra primaire 18 et un bras 30 articulé en rotation sur la chape 28 . L’articulation est réalisée suivant un axe horizontal 32 , c’est-à-dire un axe perpendiculaire à l’axe longitudinale et positionné de manière à permettre un réglage de l’orientation de l’axe de la caméra primaire 18 par rapport à un plan horizontal.