INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Si la commande requiert une modification du script, alors les modifications sont faites dans le script dans une procédure de modification du script 450, notamment apte à tenir compte et respecter les droits des différents acteurs.
La illustre un exemple de procédé 500 pour mettre en œuvre la procédure de modification du script 450.
La procédure de modification du script 450 comporte une comparaison 453 entre les données modifiées reçues 451 et le script actuel (avant modification) 452, chargé depuis la mémoire SECMEM.
Dans un premier temps, si les différences identifiées dans la comparaison 453 comportent un effacement interdit d’au moins une ligne de script, alors la commande de modification est rejetée 454.
Dans un second temps, les preuves de propriétés des fonctionnalités IPS dont les droits sont modifiés sont vérifiées dans une étape 455. Par exemple, on peut à cet égard vérifier qu’un transfert de propriété d’une fonctionnalité IPS est signé par l’ancien propriétaire et inclut une clé publique du nouveau propriétaire. Par exemple, on peut vérifier qu’un transfert de droit d’usage d’une fonctionnalité IPS est modifié par le propriétaire de la fonctionnalité IPS.
L’identification de la fonctionnalité IPS peut être fait par un identifiant interne du système sur puce SOC, du type adresse d’un périphérique ou identifiant de compartimentation « CID » (voir la publication susmentionnée).
En cas de violation de propriété, la commande de modification est rejetée 454.
Si les propriétés sont respectées et les nouveaux droits valables, alors un nouveau script est généré et est enregistré dans la mémoire SECMEM, lors d’une étape 456. On notera que le nouveau script ne remplace pas nécessairement l’ancien script, ce qui peut permettre de bénéficier d’un historique des modifications.
La teneur totale en plastifiant(s) dans la composition selon l'invention peut aller de 0% à 30% en poids, de préférence de 0% à 30% en poids, voire par exemple de 0% à 15% en poids par rapport au poids total de ladite composition. De préférence, la composition ne comprend pas de plastifiant.
Les solvants sont de préférence des solvants non réactifs.
Parmi les solvants, on peut par exemple citer les polyols, les alcools, les esters, les cétones, et leurs mélanges.
Les polyols peuvent être choisis parmi les diols, les triols, et leurs mélanges. De préférence, il s’agit de polyester poyols, tels que par exemple ceux décrits précédemment.
De préférence, la composition selon l’invention comprend une teneur en charge carbonatée inférieure ou égale à 15% en poids, plus préférentiellement inférieure ou égale à 10% en poids, et encore plus préférentiellement inférieure ou égale à 5% en poids, par rapport au poids total de ladite composition.
De préférence encore, la composition comprend moins de 2% en poids de charge carbonatée par rapport au poids total de ladite composition, et en particulier elle ne comprend pas de charge carbonatée.
La composition selon l’invention est avantageusement une composition auto-adhésive sensible à la pression (PSA).
La composition adhésive selon l’invention conduit avantageusement après réticulation à de bonnes propriétés adhésives à 23°C à l’initial, mais également une bonne tenue au vieillissement, notamment dans des conditions contraignantes de température et d’humidité.
Compte tenu de leur composition phytochimique particulière et bien connue, les variétés de Punica granatum donnant des fruits rouges sont privilégiées dans les formulations cosmétiques ou de compléments alimentaires, etc.
Le fruit constitue la source d’extraction la plus usitée mais c’est surtout une partie spécifique qui est exploitée à savoir l’écorce ou la graine, ce qui nécessite des étapes supplémentaires de séparation ayant des effets directs sur le coût de l’extraction.
A titre d’exemple, les documents FR 3 031 901, WO 2021/064034 ou encore WO 2021/209593 décrivent des extraits de Punica granatum donnant des fruits rouges et leurs utilisations cosmétiques, notamment pour la réalisation de compositions orales ou de compléments alimentaires, la prévention solaire ou pour lutter contre l’acné. Les extraits décrits par ces documents nécessitent différentes phases de concentration, voire de purification de familles phytochimiques particulières afin d'accroître leur efficacité. Ces procédés requièrent donc des étapes supplémentaires de fabrication ayant des effets directs sur la consommation énergétique et donc sur le coût global de production.
Certaines variétés considérées comme ornementales portent des fruits plus petits, et généralement plutôt acides et âpres, ce qui les rend impropres à la consommation.
C’est de ce type de variétés impropres à la consommation que sont issues les grenades violette de la variété Cybèle ou Punica granatum variété Cybèle (var. Cybèle). La peau de cette variété Cybèle est d’une couleur rare, violacée, presque noire. Cependant, contrairement à d’autres variétés dites noires, comme les variétés Asmar ou Nera del Salento dont les fruits aux arilles rouges sont doux et sucrés, le fruit de la variété Cybèle possède des arilles de couleur blanche à rose très pâle, à la saveur amère et extrêmement acide, les rendant impropres à la consommation.
Cette variété Cybèle n’a fait l’objet d’aucune publication scientifique, concernant notamment ses caractéristiques génétiques et phytochimiques.
Punica granatum var. Cybèle est une variété ornementale, qui présente aussi des avantages agronomiques : elle est efficace pour repousser les insectes ravageurs et permettre une culture sans utilisation de pesticide. C’est un atout majeur pour la production en biodynamie ou en coculture.
L’espèce Punica granatum est riche d’une longue histoire d’usages traditionnels et populaires qui remonte à l’Egypte antique. La grenade est particulièrement décrite dans les médécines traditionnelles chinoise et ayurvédique, mais elle est aussi présente dans les systèmes médicaux Perse et Greco-arabe.
Toutes les parties du grenadier sont décrites comme ayant des propriétés thérapeutiques telles que des propriétés vermifuges, notamment reconnues efficaces contre le ténia ; dans le traitement des affections buccales, des maux de ventre, des ulcères, pour traiter les inflammations, les saignements gingivaux ou encore pour éliminer la plaque dentaire. Certaines applications, plus rarement citées, font références à des affections de la peau. La médecine traditionnelle chinoise, décrit en effet le fruit, comme utile pour traiter les furonculoses, ou les escarres.
Des études basées sur différents modèles cellulaires ou tissulaires confirment les propriétés biologiques de différentes parties du grenadier. A titre d’exemple, on peut citer des propriétés antioxydantes portée majoritairement par son contenu en composés polyphénoliques (flavonoïdes, tannins, anthocyanes) ; des propriétés anti-inflammatoires, anti-bactériennes, anti-acnéiques, cicatrisantes, anti-âge ou encore une activité dépigmentante.
Il existe de nombreux produits cosmétiques, notamment pour le soin de la peau, contenant des extraits de grenade. Toutefois, ces extraits proviennent essentiellement de variétés de grenade dont le fruit est comestible, notamment du fait de l’abondance de ces variétés rouges et de leur composition phytochimique spécifique et bien décrite, telle que Punica granatum var. Wonderful.
Il subsiste donc un besoin évident pour un extrait de Punica granatum , notamment une alternative aux extraits existants présentant des propriétés cosmétiques au moins équivalentes, voire améliorées par rapport aux extraits de Punica granatum de l’état de la technique, notamment pour lutter efficacement contre le vieillissement cutané, qui soit dépourvu d’effets toxiques ou irritants, efficace pour les soins cosmétiques de la peau et dont la production soit moins coûteuse, moins énergivore et moins consommatrice d’eau ( i.e. , démarche d’écoconception) par rapport aux procédés de fabrication de l’état de la technique.
La Demanderesse a pu identifier, de manière inattendue et surprenante, une variété particulière de Punica granatum , parfaitement adaptée à l’utilisation cosmétique et/ou dermatologique sur peau humaine, et qui répond aux besoins détaillés précédemment.
En particulier, elle a identifié l’espèce Punica granatum variété Cybèle dont les fruits ne sont pas comestibles et qui, comme mentionné précédemment, est une alternative efficace aux extraits de fruit de Punica granatum , notamment ceux issus de variétés comestibles telle que Punica granatum var. Wonderful.
La Demanderesse a conduit des études de comparaison variétale qui ont permis de mettre en évidence une divergence génétique entre Punica granatum var. Wonderful et Punica granatum var. Cybèle (voir l’exemple 1).
La composition phytochimique de la grenade violette variété Cybèle diffère de celle d’autres variétés à fruits rouges de Punica granatum telle que Punica granatum var. Wonderful. La Demanderesse a en effet conduit des études de comparaison de la composition phytochimique, qui ont permis de mettre en évidence des divergences phytochimiques entre les fruits de Punica granatum var. Wonderful et de Punica granatum var. Cybèle (voir l’exemple 4).
où µ x (x) correspond à la fonction de densité de probabilité de la variable aléatoire continue X (correspondant à la probabilité qu’un signal apparaisse dans la variable X) (ici les valeurs d’abondance de chaque acquisition considérée).
L’entropie h() peut aussi s’écrire pour des variables non continues par la formule suivante : , avec Pi correspondant à la probabilité qu’un signal apparaisse dans la variable X.
L’entropie h() ne peut directement se calculer dans le présent exemple. Il est donc nécessaire d’approximer cette grandeur h() en passant par une estimation.
Ainsi, pour déterminer le score de correspondance de chaque paire de séries de valeurs d’abondance, l’unité de traitement 120 estime (dans une étape d’estimation A1 de l’étape de détermination 1041 de l’information mutuelle), pour chaque paire, l’entropie de la première série de valeurs d’abondance et l’entropie de la deuxième série de valeurs d’abondance en utilisant un algorithme d’estimation. Ces entropies estimées sont notées H.
Il va être décrit l’étape d’estimation A1 selon la présente divulgation.
Dans la présente divulgation, on cherche une équivalence entre l’entropie h() et l’entropie estimée H().
En pratique, l’entropie estimée à une variable X (correspondant ici par exemple à la première série de valeurs d’abondance) s’exprime selon la formule :
avec d correspondant à la dimension de la variable X (ici égale à 1), correspondant à l’ensemble des valeurs des distances déterminées par l’algorithme d’estimation (le calcul de cette distance est exprimé plus bas), n correspondant au nombre de valeurs d’abondance dans la série de valeurs d’abondance (ici n est égal à N), L correspondant au nombre de voisins considérés dans l’algorithme d’estimation (ici égal à 1 par exemple lorsque la distance est déterminé pour un seul voisin), psi() correspondant à une fonction Digamma pouvant s’exprimer par qui peut satisfaire une récursion psi(x+1) = psi (x) + 1/x avec psi(1) = -C pour C = 0.5777 étant la Constante d'Euler-Mascheroni , V correspondant à un volume d’une hypersphère unitaire s’exprimant selon la formule suivante :
avec r le rayon de l’hypersphère (égal à 1), une fonction gamma pouvant s’exprimer par .
Différentes méthodes peuvent être utilisées pour estimer l’entropie de la première série de valeurs d’abondance et de la deuxième série de valeurs d’abondance. Notamment, l’unité de traitement 120 peut utiliser au moins une des méthodes suivantes : une méthode basée sur des histogrammes, une méthodes basée sur un algorithme des k plus proches voisins, une méthode d’estimation par noyau (« kernel density estimation »), etc.
En pratique, dans la présente divulgation, l’unité de traitement 120 peut utiliser un algorithme des k plus proches voisins (kNN) pour estimer l’entropie H d’une série de valeurs d’abondance donnée utilisée dans le calcul de l’information mutuelle. L’algorithme kNN est choisi car cette méthode est robuste, comparée à une méthode d’estimation utilisant un histogramme, et fonctionne sur des échantillons de taille réduite.
Typiquement, l’algorithme kNN utilise un calcul de distance entre les valeurs d’abondance d’une même série afin d’approximer la densité de probabilité de la série.
En pratique, la méthode des k plus proche voisins utilise une distance euclidienne pour estimer l’entropie conjointe entre les données (valeurs d’abondance) de la première série de valeurs d’abondance et les données de la deuxième série d’abondance.
Dans cet exemple, la distance euclidienne utilisée dépend de la première série de valeurs d’abondance et de la deuxième série de valeurs d’abondance considérées, notamment des traitements ayant pu être réalisés à l’étape de traitement 1015.
Dans la suite, deux valeurs d’abondance consécutives de la première série de valeurs d’abondance (associée à un ion) sont notées par A = (x i , x i+1 ) et deux valeurs d’abondance consécutives de la deuxième série de valeurs d’abondance (associée à un ion) sont notées par B = (y i , y i+1 ), avec x i une valeur d’abondance de la première série de valeurs d’abondance pour une acquisition i, avec x i+1 une valeur d’abondance de la première série de valeurs d’abondance pour une acquisition i+1, avec y i une valeur d’abondance de la deuxième série de valeurs d’abondance pour une acquisition i et avec y i+1 une valeur d’abondance de la deuxième série de valeurs d’abondance pour une acquisition i+1.
En pratique, lorsque aucune normalisation n’est calculée à l’étape de traitement 1015 ou lorsque le procédé 1000 ne comprend pas d’étape de traitement 1015, la distance euclidienne entre les valeurs d’abondance d’une première série de valeurs d’abondance et les valeurs d’abondance de la deuxième série de valeurs d’abondance s’exprime par la formule :
L’étape 200, AcqA, est une étape d’acquisition, par un système de reconnaissance vocale, d’un signal audio. Les systèmes de reconnaissance vocale sont connus, ils comprennent généralement au moins un micro ou un dispositif d’acquisition de son.
Une acquisition du signal audio peut être déclenchée par différents moyens comme à partir d’une interface homme machine (par exemple, appui sur un bouton, …), comme à partir, d’une manière automatique, d’un niveau sonore minimum … Une durée d’acquisition du signal est variable et peut dépendre de nombreux paramètres, dont l’identification d’un niveau sonore inférieure à un seuil.
Le dispositif 101 peut comprendre le système de reconnaissance vocale ou, par l’interface d’entrée 106, réceptionner le signal audio.
Par exemple, le signal audio est un signal représentatif d’un besoin exprimé par un occupant du véhicule. Par exemple, ce besoin peut être « Bonjour chère Intelligence artificielle. Il fait beau aujourd’hui. J’aimerai écouter de la musique », « Mets moi de la musique ! », « J’aimerai écouter ma playlist », « Jouons du son ! » …
L’étape 210, GenTxt, est une étape de génération, par ledit système de reconnaissance vocale, d’un texte à partir dudit signal audio. Il est connu que certains systèmes de reconnaissance vocale sont plus évolués et comprennent une technologie permettant de convertir la parole humaine en texte écrit. Ces systèmes sont nommées « speech-to-text » en anglais. Cette technologie fonctionne grâce à des algorithmes de traitement du signal qui analysent le signal audio acquis et identifient les différentes composantes du langage, comme les phonèmes, les mots, les intonations, … Classiquement, le signal audio est traité, par le système de reconnaissance vocal, pour supprimer des bruits d fonds et des interférences. Ce système analyse les caractéristiques acoustiques de la parole pour identifier des sons et des mots qui sont prononcés. Un texte est ensuite généré à partir des résultats de l’analyse. Ce système génère des informations, comme un signal informatique. Ces informations sont interprétables par un dispositif de type 101 pour pouvoir extraire le texte généré.
Le dispositif 101 peut comprendre tout ou une partie du système de reconnaissance vocal. Par exemple, le dispositif 101, par son interface d’entrée 106, peut réceptionner le signal audio, peut appliquer le traitement de signal adapté pour fournir, par son interface de sortie 107, un signal comprenant le texte généré. Dans un autre exemple, le dispositif 101, transmet à un autre dispositif 101 le signal audio totalement ou partiellement traité par un traitement de signal (par exemple après élimination/réduction des bruits et des interférence). L’autre dispositif 101 peut être à l’extérieur du véhicule comme dans un réseau (« cloud ») ou dans un serveur. Dans ce cas le dispositif peut réceptionner, par son interface d’entrée 106, le texte généré par l’autre dispositif 101.
Par exemple, si un occupant dit « Bonjour chère Intelligence artificielle. Il fait beau aujourd’hui. J’aimerai écouter de la musique », ledit système de reconnaissance vocale peut fournir le texte : « Bonjour cher Intelligence artificielle. Il fait beau aujourd’hui. J’aimerai écouter de la musique ».
L’étape 220, SegTxt, est une étape de segmentation, par un système d’analyse lexical, dudit texte. Les systèmes d’analyse lexical sont connus. Par exemple, un système d’analyse lexical est également nommé analyseur de lexèmes ou « tokenizer » en anglais.
Le système d’analyse lexical est configuré pour diviser un texte en morceaux plus petits, appelés lexèmes, morphèmes lexicaux ou, en anglais « tokens ». Les tokens peuvent être des mots, des phrases, des paragraphes ou même des caractères individuels. Cette division permet un traitement automatique du langage (paroles émises dans le véhicule par un occupant par exemple).
Un système d’analyse lexical est un dispositif informatique. Par exemple, le dispositif 101 peut comprendre un système d’analyse lexical. Dans un autre exemple, le dispositif 101, transmet à un autre dispositif 101 le texte généré à l’étape 210. L’autre dispositif 101 peut être à l’extérieur du véhicule comme dans un réseau (« cloud ») ou dans un serveur. Dans ce cas le dispositif 101 peut réceptionner, par son interface d’entrée 106, les lexèmes générés par l’autre dispositif 101.
Par exemple, si ledit système de reconnaissance vocale fournit le texte « Bonjour chèr Intelligence artificielle. Il fait beau aujourd’hui. J’aimerai écouter de la musique », à l’issue de l’étape 220 le texte segmenté peut être : « Bonjour », « Intelligence artificielle », « fait beau », « aujourd’hui », « écouter », « musique ». Dans un autre exemple, le tokinenizer pour découper certains mots en phonèmes, lexèmes, morphènes ou autre, et « écouter » peut être découper en « écou- » et « -ter ».
L’étape 230, DetMsgType, est une étape de détermination, à partir dudit texte segmenté, d’un type de message d’invite, ledit type de message d’invite étant reconnu par ladite intelligence artificielle. En effet, pour que l’intelligence artificielle fournisse en sortie, par exemple une liste d’instructions, pertinente, l’intelligence artificielle doit recevoir un message d’invite reconnu. Par reconnu, on entend que l’intelligence artificielle a été entraîné avec certains types de message d’invite. Cela permet aussi que rendre moins complexe l’intelligence artificielle car l’intelligence artificielle nécessitera alors d’être moins apte à prendre en compte toutes les variations possibles d’un langage naturellement parlé. Le besoin exprimé sera structuré.
Par exemple, un type de message d’invite peut être structuré pour ne comprendre qu’une partie configurée pour contenir une tâche à exécuter. Dans un autre exemple, un type de message d’invite peut être structuré pour comprendre une première partie configurée pour contenir des données décrivant une situation ou le contexte, et une deuxième partie configurée pour contenir une tâche à exécuter. Dans un autre exemple, un type de message d’invite peut être structuré pour ne comprendre plusieurs premières parties configurées pour contenir des données décrivant une situation ou le contexte, et une deuxième partie configurée pour contenir une tâche à exécuter. Une première des premières parties, peut contenir des données décrivant un état du véhicule (position, vitesse, …) et des tokens issus de l’étape 220. Une deuxième des premières parties, peut contenir des données ou images de l’intérieur du véhicule et des tokens issus de l’étape 220. Une troisième des premières parties peut contenir des images de l’extérieur du véhicule et des tokens issus de l’étape 220. Et une quatrième des premières parties peut contenir des tokens issus de l’étape 220.
Par exemple, une partie configurée pour contenir une tâche à exécuter commence par un mot-clé significatif d’une action à réaliser comme « Question : », « Tâche : », « Demande : », « Action : », … Par exemple, une partie configurée pour contenir des données décrivant une situation ou le contexte commence par un mot-clé significatif d’une explication de contexte comme « Soit : », « Contexte : », « Vitesse : », « Position : », « Image intérieure : », « Image extérieure : », … L’intelligence artificielle est configurée pour reconnaître les mots-clés.
Avantageusement, la détermination d’un type de de message d’invite est basée sur les tokens. Cette sélection peut se baser sur une matrice qui relie des ensembles de tokens à un type de messagerie. Par exemple, si les tokens issus de l’étape de segmentation ne comprennent que des ordres, le type de message d’invité déterminé sera un message d’invite structuré ne comprenant qu’une partie configurée pour contenir une tâche à exécuter. Dans un autre exemple, si les tokens issus de l’étape de segmentation comprennent des ordres et des comprennent des mots, lexèmes, morphèmes lexicaux, …, liés à un état du véhicule ou un organe du véhicule, le type de message d’invité déterminé sera un message d’invite structuré comprenant une première partie configurée pour contenir des données décrivant l’état du véhicule ou de l’organe, et une deuxième partie configurée pour contenir une tâche à exécuter.
Dans un autre exemple, la détermination du type de message d’invite se base sur un réseau de neurone qui relie des ensembles de tokens à un type de messagerie, le réseau de neurone ayant été préalablement configuré pour cette détermination par un apprentissage dans une étape préliminaire.
Concernant l’échangeur thermique HX, celui-ci comprend deux circuits internes de fluide distincts, cf1 et cf2 , qui sont agencés dans l’échangeur de façon à produire des échanges thermiques entre eux.
Le circuit interne de fluide cf1 comprend deux ouvertures d’extrémité qui correspondent aux entrées/sorties susmentionnées esx1 , esx2 , de l’échangeur thermique HX. Lorsque les positions des vannes VA et VB l’autorisent, le circuit interne de fluide cf1 est traversé par le fluide caloporteur ffc , selon un sens d’écoulement ou le sens d’écoulement inverse en fonction du mode de fonctionnement du système SGT, comme cela apparaîtra plus clairement par la suite.
Le circuit interne de fluide cf2 comprend deux ouvertures d’extrémité qui correspondent à une entrée ex et une sortie sx de l’échangeur thermique HX. L’entrée ex est connectée à une voie de sortie sd de la vanne VD. La sortie sx est connectée à une voie d’entrée ev de la vanne VE. Outre la voie de sortie sd et la voie d’entrée ed1 susmentionnée, la vanne VD comprend une autre voie d’entrée ed2 qui est connectée à une voie de sortie sc2 de la vanne VC du circuit CHA. Outre la voie d’entrée ev et la voie de sortie se1 susmentionnée, la vanne VE comprend une autre voie de sortie se2 qui est connectée à une voie d’entrée ec2 de la vanne VC du circuit CHA. Lorsque les positions des vannes VC, VD et VE l’autorisent, le circuit interne de fluide cf2 est traversé, selon un même sens d’écoulement, par le fluide caloporteur fha ou le fluide caloporteur fme , en fonction du mode de fonctionnement du système SGT, comme cela apparaîtra plus clairement par la suite.
Un premier mode de fonctionnement MF1 du système SGT est montré à la .