INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le faisceau lumineux reçu par le module de réception contient ainsi la réflexion de ces premier et deuxième faisceaux lumineux par un objet à détecter. La séquence de données démodulées par l’unité de démodulation est donc composée des première et deuxième séquences modulantes, chacun retardée d’un retard différent et de bruit. Chaque valeur de la fonction de corrélation estimée par l’unité de calcul est associée à une valeur d’un décalage temporel de la première séquence modulante, ou de la séquence démodulée, employée pour estimer cette valeur de la fonction de corrélation. La fonction de corrélation entre cette séquence de données démodulées et l’une des séquences modulantes est donc fonction d’une part de l’autocorrélation de cette séquence modulante et de la corrélation croisée des première et deuxième séquences modulantes.
On comprend ainsi que, dans la mesure où le pic de la fonction de corrélation croisée des séquences de données modulantes est inférieur à une valeur seuil donnée, voire est sensiblement nulle, la fonction de corrélation ne dépend ainsi plus que de l’autocorrélation de la première séquence modulante. On peut ainsi détecter la présence de cette première séquence de données dans le faisceau lumineux reçu, après réflexion sur un objet dans l’environnement du véhicule et ainsi détecter la présence de cet objet ainsi qu’estimer sa distance au véhicule. De la sorte, les interférences que peuvent induire un décalage latéral d’un objet à détecter vis-à-vis du véhicule automobile sont sensiblement réduites, voire annulées.
Dans un mode de réalisation de l’invention, chacun des premier et deuxième modules lumineux est apte à émettre un premier, respectivement un deuxième, faisceau lumineux dont le spectre présente un pic à une longueur d’onde dans le visible, notamment comprise entre 400 nm et 500 nm. Avantageusement, chacun des premier et deuxième modules lumineux comporte une source lumineuse comprenant un générateur à semi-conducteur apte à émettre un faisceau lumineux élémentaire, notamment dont le spectre présente un pic à une longueur d’onde dans le visible, et un élément photoluminescent apte à convertir ledit faisceau lumineux élémentaire pour obtenir ledit faisceau lumineux.
Avantageusement, chacun des premier et deuxième modules lumineux pourra comporter une unité optique agencée pour projeter les rayons lumineux émis par la source lumineuse pour former ledit premier, respectivement deuxième, faisceau lumineux.
g) faire abstraction d’une scène dans l’habitacle du véhicule.
La présente invention sera décrite ci-après de de manière plus détaillée à l’aide d’exemples de réalisation du procédé implémenté par ordinateur pour traiter des données d’image associées à un habitacle de véhicule représentés dans les dessins annexés dans lesquels,
ordinogramme simplifié d’un mode de réalisation de l’invention,
schéma d’un ordinogramme simplifié d’une forme de réalisation,
aspect schématique d’une segmentation sémantique d’une forme de réalisation,
schéma d’une segmentation sémantique d’une forme de réalisation,
schéma de régions selon des exemples de réalisation,
Utilisation de la composition La présente invention concerne aussi l’utilisation de la composition selon l’invention pour la fabrication d’une structure monocouche ou multicouche, telle que décrite ci-dessus. La structure monocouche ou multicouche est de préférence obtenue par une étape de préparation d’au moins une couche comprenant la composition selon l’invention par injection, extrusion, extrusion-soufflage ou rotomoulage mettant en œuvre la composition de l’invention. D’autres couches peuvent être également présentes et en particulier mises en œuvre simultanément.
Utilisation du graphène La présente invention concerne également l’utilisation de 0,05 à 20% en poids, de préférence de 0,1 à 15% en poids, plus préférentiellement de 0,1 à 5% en poids, encore plus préféré de 0,1 à 2% en poids, d’au moins un graphène, différent de l’oxyde de graphène, dans une composition comprenant au moins 50% en poids d’au moins un polyamide présentant un ratio atomique C/N supérieur à 6,5, de préférence supérieur à 8, plus préférentiellement supérieur à 9, éventuellement jusqu’à 5% en poids d’au moins un additif, éventuellement jusqu’à 40% en poids d’au moins modifiant choc et/ou éventuellement jusqu’à 14% en poids d’au moins un plastifiant, les pourcentages étant donnés par rapport au poids total de la composition, pour obtenir un taux d’extractible inférieur ou égal à 4g/m 2 , de préférence inférieur ou égal à 3g/m 2 .
Les prédictions de chacun des modèles testés sont visibles sur les figures 9 et 10. On constate que les prédictions des modèles hybride_RF et hybride_SVM suivent le débit réel.
On vérifie ensuite les performances à moyen terme des modèles.
La série des données dont on dispose est divisée en une partie de calage et une partie de test.
Les années de 2013 à 2022 servent comme années de test pour la première source, le reste est utilisé pour le calage et l’entrainement. Pour la deuxième source, les années 2011 à 2018 sont choisies pour le test.
L’évaluation des performances de chaque modèle se fait comme illustré sur la : Calage du modèle sur les 10 années avant jusqu’au mois de mars de l’année de test. Test sur la période d’avril à décembre de l’année de test.
Les erreurs quadratiques des différents modèles sont illustrées par les graphes des figures 12 et 13 pour chacune des deux sources.
Les erreurs relatives des différents modèles sont illustrées par les graphes des figures 14 et 15 pour chacune des deux sources.
Les modèles hybrides s’avèrent avoir les meilleures performances pour la première source avec une erreur moyenne d’environ 1.5%, avec un léger avantage pour le modèle basé sur les forêts aléatoires.
Les prédictions de chacun des modèles testés sont visibles sur les figures 16 et 17. On constate que les prédictions des modèles hybride_RF et hybride_SVM suivent le débit réel.
On vérifie les performances des modèles sur des prévisions d’ensemble.
Une prévision d’ensemble en hydrologie est un type de prévision basé sur l'exécution de multiples simulations d'un modèle de prévision numérique avec des conditions initiales ou des paramètres de modèle légèrement différents. Les résultats de ces simulations sont utilisés pour générer une gamme de résultats possibles pour les conditions hydrologiques futures, y compris les niveaux d'eau dans les rivières, les débits et les précipitations.
Les prévisions d'ensemble en hydrologie sont utilisées pour fournir des informations sur les risques d'inondation et les conditions de sécheresse, qui peuvent avoir des impacts significatifs sur les communautés, l'agriculture et l'environnement. Elles sont utilisées par les gestionnaires de l'eau pour planifier l'utilisation des ressources en eau, y compris les activités d'irrigation, les activités récréatives et les projets de gestion des crues.
Les prévisions d'ensemble en hydrologie sont un outil précieux, car elles fournissent une gamme de résultats possibles pour les conditions hydrologiques futures, ce qui permet de mieux évaluer les risques et de prendre des décisions éclairées en matière de gestion de l'eau.
Le “skill score” est un indicateur statistique utilisé pour évaluer la qualité des prévisions hydrologiques. Il est aussi utilisé pour des prévisions météorologiques. Il mesure l'écart entre les valeurs observées et les valeurs prédites, en tenant compte de la variabilité naturelle du phénomène étudié.
Le skill score compare les performances d'une prévision par rapport à une référence, qui peut être une moyenne climatologique, une prévision basée sur des méthodes plus simples ou une observation précédente. Il permet ainsi de déterminer si une prévision est meilleure que la référence utilisée.
Si le score est positif, cela indique que le modèle prévoit mieux que le modèle de référence. Si le score est négatif, cela signifie que le modèle est moins performant que le modèle de référence. Un score de compétence nul indique que le modèle et le modèle de référence ont une performance équivalente.
Le premier dispositif D1 101 est typiquement relié à une multitude de compteurs intelligents via le réseau de communication 103, afin de permettre d’effectuer des mises à jour logicielles desdits compteurs intelligents.
Par exemple, lorsque le deuxième dispositif D2 102 est un compteur d’électricité, le réseau de communication 103 est un réseau par courants porteurs en ligne (PLC, « PowerLine Communications » en anglais) et le premier dispositif D1 101 est un concentrateur de données (DC, « Data Concentrator » en anglais) ou un système informatique connecté à un tel concentrateur de données. Selon un autre exemple, lorsque le deuxième dispositif D2 102 est un compteur d’eau ou de gaz, le réseau de communication 103 est un réseau étendu à faible puissance (LPWAN, « Low Power Wide Area Network » en anglais), c’est-à-dire un réseau sans fil à longue portée et à basse consommation comme utilisé dans l’Internet des Objets (IoT, « Internet of Things » en anglais) et le premier dispositif D1 101 est une passerelle ou un système informatique connecté à une telle passerelle.
Pour effectuer des opérations de comptage (consommation d’eau, de gaz, d’électricité), le dispositif D2 102 comporte un module de métrologie M 120. Pour communiquer via le réseau de communication 103 et plus particulièrement avec le dispositif D1 101, le dispositif D2 102 comporte une interface de communication I 140. Pour réaliser des traitements de données, comme par exemple pour constituer des relevés de consommation à partir des opérations de comptage du module de métrologie M 120 et constituer des statistiques de consommation, le dispositif D2 102 comporte un contrôleur C 110. Lorsque le deuxième dispositif D2 102 est un compteur d’eau ou de gaz, le dispositif D2 102 comporte une batterie B 130 permettant d’alimenter électriquement le deuxième dispositif D2 102. La batterie B est typiquement calibrée pour avoir une durée de vie d’une quinzaine ou d’une vingtaine d’années. D’éventuels lourds transferts de données via l’interface de communication I peuvent nuire à cette durée de vie (bien que la batterie ait été calibrée pour en autoriser quelques-uns), ce que la présente invention vise à éviter.
La illustre schématiquement un algorithme d’application d’un correctif à un jeu d’instructions exécuté par le dispositif D2 102.
Dans une étape 201, le dispositif D2 102 est mis sous tension et le dispositif D2 102 effectue un démarrage logiciel. Le contrôleur C 110 copie alors en mémoire vive des instructions stockées en mémoire non-volatile. Le contrôleur C 110 lit les instructions depuis la mémoire vive et les exécute.
Les instructions correspondent à un programme principal et éventuellement à un ou plusieurs correctifs appliqués au programme principal.
Le contrôleur C 110 inclut un processeur (par exemple de type ARM (« Advanced RISC (Reduced Instruction Set Computer) Machine » en anglais)) intégrant un module de débogage configuré pour stopper l’exécution des instructions sur détection d’atteinte d’un point d’arrêt, et pour générer une interruption matérielle associée. L’interruption matérielle est alors associée à des instructions de correctif, qui correspondent à une routine de gestion de l’interruption en question qui déroute le contrôleur C 110 vers un correctif à appliquer. Le programme principal est suspendu pour appliquer le correctif, comme détaillé ci-après.
Dans une étape 202, le dispositif D2 102 configure le module de débogage, de sorte que chaque correctif précédemment reçu par le dispositif D2 102 de la part du dispositif D1 101 soit pris en compte. Ainsi, un point d’arrêt est défini pour chaque correctif à appliquer.
Dans une étape 203, le dispositif D2 102 active son service de correction et le met en attente de détection d’une éventuelle interruption matérielle indiquant que l’exécution des instructions du programme principal a atteint un dit point d’arrêt.
Dans une étape 204, le dispositif D2 102 vérifie si une telle interruption matérielle est détectée. Si une telle interruption matérielle est détectée, cela signifie typiquement qu’un registre (appelé compteur de programme (PC, « Program Counter » en anglais)), qui pointe sur l’adresse en mémoire vive de la prochaine instruction à exécuter, a atteint ledit point d’arrêt. Une étape 205 est alors effectuée. Sinon, le service de correction reste en attente de détection d’une telle éventuelle interruption matérielle, dans l’étape 203.
Dans l’étape 205, le dispositif D2 102 suspend l’exécution du programme principal, et dans une étape 206, le dispositif D2 102 exécute les instructions du correctif associé à l’interruption matérielle détectée. La valeur du registre compteur de programme (PC) peut être utilisée pour déterminer quel correctif est concerné.
Il convient de noter que, dès lors que l’accès aux registres à usages généraux (R0, ..., Rn) est possible sous interruption, de nombreux types de correctifs peuvent être appliqués.
Selon un premier mode de réalisation, le correctif est un saut d’instruction ou d’un ensemble d’instructions (section de code). C’est le cas notamment lorsque l’instruction ou l’ensemble d’instructions en question a été identifié(e) comme inutile ou incorrect(e). A titre d’exemple : une mauvaise manipulation d’un port d’entrée-sortie de type GPIO (« General Purpose Input/Output » en anglais), ou une activation non nécessaire d’un périphérique, qui induit une surconsommation énergétique. Un correctif possible consiste alors à changer la valeur d’un registre (appelé registre de liaison (LR, « Link Register » en anglais)), qui pointe sur l’adresse en mémoire vive d’une instruction de retour de fonction, en accord avec le saut à réaliser. Un autre correctif possible est d’incrémenter la valeur du registre compteur de programme (PC), en accord avec le saut à réaliser.
Selon un deuxième mode de réalisation, le correctif est un changement d’au moins un argument de fonction. A titre d’exemple, une fonction de configuration d’un port d’entrée-sortie de type GPIO utilise un mauvais argument ( e.g. , numéro de port d’entrée-sortie de type GPIO incorrect). Un correctif possible consiste alors à changer la valeur d’un ou plusieurs registres parmi des registres à usages généraux destinés à stocker des arguments de fonction (souvent dénommés R0, ..., Rn (avec par exemple, n = 12)).
Selon un troisième mode de réalisation, le correctif est un changement d’ordre d’exécution d’instructions. A titre d’exemple, reconfigurer l’état d’un port d’entrée-sortie de type GPIO doit se faire après l’avoir initialisé et non le contraire. Un correctif possible consiste alors à lister les instructions dans le bon ordre et à changer la valeur du registre de liaison (LR) pour revenir au programme principal (étape 207) à l’instruction qui suit les instructions qui étaient mal ordonnées.
Selon un quatrième mode de réalisation, le correctif est un ajout d’au moins une instruction. A titre d’exemple : insérer une initialisation d’un port d’entrée-sortie de type GPIO qui a été omise dans le programme principal. Un correctif possible consiste alors à fournir des instructions initialisation du port d’entrée-sortie de type GPIO en question, sans changer la valeur du registre de liaison (LR).
On entend par modèle à apprentissage automatique un modèle dont les paramètres sont définis par apprentissage, à partir de données observées. Les données observées sont utilisées pour paramétrer le modèle, de manière que celui-ci devienne capable de fournir de nouvelles données en sortie à partir de nouvelles données en entrée. Pour désigner de tels modèles, on parle aussi d’apprentissage statistique ou de machine learning.
Les méthodes basées sur les modèles à apprentissage automatique s'appuient sur des données enregistrées dans le passé pour prédire l'avenir. Les données de pluviométrie d'un site, accumulées sur une longue période, sont rapprochées des données de disponibilité de la ressource en eau avec un différé plus ou moins grand. Un algorithme d'apprentissage analyse ces données pour entraîner un modèle. Une fois le modèle entraîné, on peut lui demander de fournir une prévision de disponibilité de la ressource en eau à partir de relevés pluviométriques récents, voire de prévisions météorologiques.
Les méthodes à apprentissage automatique sont très prometteuses, notamment grâce à de croissantes capacités de captation des données et de calcul. La pluviométrie et les débits d'eau sur plusieurs années peuvent être enregistrés avec une certaine précision, ce qui accroît d'autant l'efficacité du modèle. Avec un modèle parfaitement entraîné, on peut aussi espérer obtenir une prévision à partir de données pluviométriques récentes, voire à partir de prévisions météorologiques de pluie.
Un avantage des méthodes à apprentissage automatique est qu'elles ne reposent pas sur une connaissance détaillée du terrain étudié. Toutefois, il semble exister une limite à l'amélioration de la qualité des prévisions car on constate qu’une augmentation du nombre de données d'apprentissage n'est pas suffisante pour améliorer indéfiniment le modèle.
La présente invention vise à proposer une voie nouvelle de prévision de disponibilité de la ressource en eau qui fournit de meilleurs résultats que les méthodes de l’état de la technique, sans nécessiter de remédier aux inconvénients des deux méthodes connues, c’est-à-dire sans devoir accroître indéfiniment la connaissance du terrain étudié pour appliquer une méthode conceptuelle, ni accroître indéfiniment la quantité de données d'apprentissage pour appliquer des méthodes à apprentissage automatique.
La présente invention a pour objet une méthode de prévision de disponibilité de la ressource en eau à un instant de calcul, à partir de données d’entrée de précipitations sur un intervalle de temps prédéterminé et de données historiques enregistrées sur une période historique antérieure audit instant donné, lesdites données historiques étant constituées de données d’entrée de précipitations et de données de sortie de débit d’eau,
caractéris ée par le fait qu’elle combine :
- un modèle à apprentissage automatique, dont l’apprentissage a été effectué sur la base des données historiques d’entrée et de données de sortie constituées d’un écart constaté entre :
a) une prévision rétrospective de débit fournie par le modèle conceptuel à réservoirs calibré sur les données historiques, à chaque instant de la période historique,
la prévision consistant à - obtenir, du modèle conceptuel à réservoirs calibré sur les données historiques, une prévision provisoire de débit à l’instant de calcul, à partir des données d’entrée sur l'intervalle de temps prédéterminé,
Au sens de l’invention, on entend par “instant de calcul” une date d'une période de temps à laquelle on effectue une prévision. Il peut s’agir d’une journée ou d’une heure.
De préférence, un pas de temps entre deux instants de calcul est constant. On parle alors de pas de temps régulier. Il est toutefois possible, selon l’invention, de retenir un pas de temps irrégulier.
Dans un mode de réalisation la composition ne comprend pas de modifiant choc ou moins de 5% en poids de modifiant choc, de préférence moins de 3% en poids, de préférence moins de 1% en poids, de préférence moins de 0,5% en poids, par rapport au poids total de la composition. Dans un mode de réalisation, la composition ne comprend pas de modifiant choc.
Dans un mode de réalisation préféré, la composition de l’invention ne comprend pas de fibres de renfort longues, c’est-à-dire des fibres de renfort de longueur supérieure à 400 µm.
est une vue en coupe en perspective de côté (pas à l’échelle) d’un module de la Super Serre Tunnel. On y voir le système d’arrosage avec les capteurs d’humidité plantés dans le sol, les tuyaux délivrant l’eau grâce à l’action des pompes à eau (situées dans le boitier visible dans la réserve d’eau), et l’espace pris par les bacs de terre et par les réserves d’eau.
est une vue en coupe en perspective de face (pas à l’échelle) d’un module de la Super Serre Tunnel. On y retrouve les éléments déjà cités dans la , notamment les capteurs d’humidité plantés dans le sol, ainsi que le câblage électrique qui remonte dans chaque pilier central (le long des parois extérieur) puis dans le toit pour rejoindre le boitier central de contrôle électrique. Est également représenté l’emplacement des stations d’éclairage dans l’angle au centre du toit de chaque côté du boitier central.
est une illustration du cycle de l’eau issu du système d’arrosage, dans lequel l’eau non utilisée coule à travers la terre avant de traverser la paroi poreuse et de retourner dans la réserve d’eau pour être ensuite redistribuée par les pompes vers la terre quand nécessaire, etc. Cette illustration montre aussi comment des légumes racines peuvent se développer grâce aux 50 cm de profondeur du bac de terre.
est une vue en perspective de côté (pas à l’échelle) d’un module cultivable de la Super Serre Tunnel. L’illustration est similaire à la au détail près que la porte est cette fois ouverte. On constate que la porte s’ouvre en la glissant sur le côté du mur grâce à un système de rails. Puisque la porte mesure 1 mètre de largueur et que les murs latéraux mesurent aussi 1 mètre de largeur, elle se superpose parfaitement au mur lorsqu’elle est complètement repoussée et permet donc d’ouvrir au complet le passage vers la Super Serre Tunnel.
Pulvérisateur agricole et un procédé de dépose ou de montage d’une pompe dans un tel pulvérisateur agricole La présente invention concerne le domaine technique général du machinisme agricole, plus particulièrement le domaine des pulvérisateurs agricoles. Elle a pour objet un pulvérisateur agricole et un procédé de dépose ou de montage d’une pompe dans un tel pulvérisateur agricole.
Les pulvérisateurs agricoles sont utilisés pour épandre, sous forme de gouttelettes, une bouillie de traitement sur des plantes. A cet effet, ils comportent divers éléments reliés entre eux par un circuit d'eau. Ces éléments sont notamment une cuve principale contenant la bouillie et des buses de pulvérisation destinées à répartir la bouillie sur les plantes à traiter. La pulvérisation consiste donc à pomper la bouillie au moyen d’une pompe et à l’acheminer sous pression jusqu'aux buses qui sont déplacées au-dessus des plantes à traiter.
On distingue plusieurs catégories de pulvérisateurs agricoles en fonction du type de rampe et de châssis et selon la position ou le type de cuve. Le pulvérisateur est de la catégorie portée lorsque le tracteur en supporte tout le poids. Le pulvérisateur est alors fixé à l’attelage trois points du tracteur. Le pulvérisateur est trainé lorsque tout son poids repose au sol par l’intermédiaire de roues, le timon du pulvérisateur peut alors être relié au piton d’attelage ou au crochet d’attelage du tracteur. Lorsque le pulvérisateur est motorisé, il fait partie de la catégorie des pulvérisateurs automoteurs.