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公开(公告)号：CN108345939B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201710061333.9
申请日：2017-01-25
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06N3/08
Abstract: 本公开的实现提出了一种用于训练卷积神经网络的方案。在该方案中，利用定点格式来存储神经网络的参数，例如，权重和偏置。定点格式的参数具有预定义的位宽并且可以存储在专用处理设备的存储单元中。专用处理设备在执行方案时，接收对卷积层的输入，并且从存储单元读取卷积层的参数。专用处理设备可以基于卷积层的输入和所读取的参数来计算卷积层的输出。以这种方式，可以降低对专用处理设备的存储空间以及计算资源的要求。
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公开(公告)号：CN108334888B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201710044988.5
申请日：2017-01-20
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 在本文所描述的主题的实施例中，提出了一种针对比特序列的压缩编码的方法和设备。在获得比特序列之后，确定特定比特值在比特序列中出现的起始位置和结束位置，并且然后基于起始位置和结束位置来对比特序列编码。根据本文所描述的主题的实施例，通过确定比特序列中的特定比特值的起始位置和结束位置，能够实现对比特序列的有效压缩，由此减小比特序列的长度。因此，本文所描述的主题的实施例不仅能够降低计算复杂度，而且能够通过并行处理提升数据处理性能。
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公开(公告)号：CN106293047B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201510423290.5
申请日：2015-07-17
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06F3/01 , G06F1/3234 , G06T3/40
Abstract: 本发明涉及通过动态分辨率缩放来减少移动设备的功耗。一种计算设备可以至少部分地基于计算设备的用户与显示器之间的查看距离来动态地调节像素密度。在一些示例中，查看距离可以使用低功率声学(例如超音)感测来确定。用来显示内容的像素密度可以使用基于查看距离和用户的视觉敏锐度的算法来确定。要在计算设备上显示的内容可以被发送给计算设备的处理器以供图形处理。在一些示例中，内容可以在处理之前被截取(诸如通过使用挂钩进程)并且基于所确定的像素密度被缩放。通过缩小内容的像素密度，用于处理内容所要求的系统资源量可以更少，这可进而导致处理器用于执行图形处理操作的更少的功耗，从而延长计算设备的电池寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108334951A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201710050188.4
申请日：2017-01-20
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06N99/00
CPC classification number: G06N5/003 , G06N99/005
Abstract: 本公开的实施例涉及基于针对节点的数据的预统计的决策树生成。获取针对决策树的节点的多个数据样本，这些数据样本关于第一特征具有相应的特征值。在从预定义的多个数值范围中确定目标范围，使得落入目标范围中的特征值的数目超过了预定阈值数目。继而，将除落入目标范围中的特征值之外的其余特征值分配到相应的数值范围，并且对基于其余特征值的分配对落入所有数值范围中的特征值计数，以用于多个数据样本向节点的子节点的分配。此种方式，显著提高了数据处理速度和效率，进而提高了决策树的生成速度和效率。
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公开(公告)号：CN108334951B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201710050188.4
申请日：2017-01-20
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开的实施例涉及基于针对节点的数据的预统计的决策树生成。获取针对决策树的节点的多个数据样本，这些数据样本关于第一特征具有相应的特征值。在从预定义的多个数值范围中确定目标范围，使得落入目标范围中的特征值的数目超过了预定阈值数目。继而，将除落入目标范围中的特征值之外的其余特征值分配到相应的数值范围，并且对基于其余特征值的分配对落入所有数值范围中的特征值计数，以用于多个数据样本向节点的子节点的分配。此种方式，显著提高了数据处理速度和效率，进而提高了决策树的生成速度和效率。
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公开(公告)号：CN108334888A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201710044988.5
申请日：2017-01-20
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: H03M7/46
Abstract: 在本文所描述的主题的实施例中，提出了一种针对比特序列的压缩编码的方法和设备。在获得比特序列之后，确定特定比特值在比特序列中出现的起始位置和结束位置，并且然后基于起始位置和结束位置来对比特序列编码。根据本文所描述的主题的实施例，通过确定比特序列中的特定比特值的起始位置和结束位置，能够实现对比特序列的有效压缩，由此减小比特序列的长度。因此，本文所描述的主题的实施例不仅能够降低计算复杂度，而且能够通过并行处理提升数据处理性能。
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公开(公告)号：CN106293047A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510423290.5
申请日：2015-07-17
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本发明涉及通过动态分辨率缩放来减少移动设备的功耗。一种计算设备可以至少部分地基于计算设备的用户与显示器之间的查看距离来动态地调节像素密度。在一些示例中，查看距离可以使用低功率声学(例如超音)感测来确定。用来显示内容的像素密度可以使用基于查看距离和用户的视觉敏锐度的算法来确定。要在计算设备上显示的内容可以被发送给计算设备的处理器以供图形处理。在一些示例中，内容可以在处理之前被截取(诸如通过使用挂钩进程)并且基于所确定的像素密度被缩放。通过缩小内容的像素密度，用于处理内容所要求的系统资源量可以更少，这可进而导致处理器用于执行图形处理操作的更少的功耗，从而延长计算设备的电池寿命。
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公开(公告)号：CN108345939A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201710061333.9
申请日：2017-01-25
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06N3/08
CPC classification number: G06N3/063 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本公开的实现提出了一种用于训练卷积神经网络的方案。在该方案中，利用定点格式来存储神经网络的参数，例如，权重和偏置。定点格式的参数具有预定义的位宽并且可以存储在专用处理设备的存储单元中。专用处理设备在执行方案时，接收对卷积层的输入，并且从存储单元读取卷积层的参数。专用处理设备可以基于卷积层的输入和所读取的参数来计算卷积层的输出。以这种方式，可以降低对专用处理设备的存储空间以及计算资源的要求。
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